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本發(fā)明公開(kāi)了一種非易失存儲(chǔ)器和動(dòng)態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器的融合 內(nèi)存系統(tǒng)，將非易失存儲(chǔ)器和動(dòng)態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器融合在一起，共同 作為計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的內(nèi)存統(tǒng)一管理，其中動(dòng)態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器既可以與 非易失存儲(chǔ)器統(tǒng)一編址，亦可以以部分容量充當(dāng)非易失存儲(chǔ)器的高速 緩沖存儲(chǔ)器(cache)，其 cache 空間的容量大小自適應(yīng)數(shù)據(jù)負(fù)載特點(diǎn)而動(dòng) 態(tài)可配，以便加快非易失存儲(chǔ)器的訪問(wèn)速度，并能降低 I/O 訪問(wèn)磁盤(pán) 頻率，提高計(jì)算機(jī)系統(tǒng)整體性能。

5G+AI 云邊一體化智慧出行解決方案，針對(duì)道路事故率高、交通擁堵困局、道路交通監(jiān)管難、公共交通信息阻塞等問(wèn)題，匯集了5G 通信、AT 算力資源平臺(tái)、AI 算法、邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)、車路協(xié)同、智慧燈桿、大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)等諸多軟硬件技術(shù)成果，具有充分的綜合性、創(chuàng)新性、協(xié)同性、大集成等特征，同時(shí)將 5G、AI、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云邊一體化等技術(shù)交互融合，實(shí)現(xiàn)交通流感知、交通事件感知、配時(shí)方案優(yōu)化、智慧燈桿、邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)等功能。 建設(shè)進(jìn)展 研發(fā)方向一：網(wǎng)絡(luò)建設(shè)規(guī)劃南京移動(dòng)在新港地區(qū)優(yōu)先投入5G建設(shè)資源，目前新港開(kāi)發(fā)區(qū)范圍內(nèi)，共 規(guī)劃5G站點(diǎn)114個(gè)，其中宏站82個(gè)，桿站32個(gè)；已開(kāi)通宏站27個(gè)。本項(xiàng) 目規(guī)劃恒競(jìng)路需求站點(diǎn)11個(gè)，宏站9個(gè)，桿站2個(gè)，廠區(qū)內(nèi)部宏站2個(gè)，興 智路需求站點(diǎn)6個(gè)，其中宏站2個(gè)，桿站4個(gè)。 研發(fā)方向二：AI云平臺(tái)研發(fā) 南郵信產(chǎn)院投入建設(shè)AI云平臺(tái)，為人工智能提供算力支撐，為算法模型訓(xùn)練提供海量數(shù)據(jù)和開(kāi)發(fā)環(huán)境，為區(qū)內(nèi) 人工智能企業(yè)及高校科研人員提供一站式人工智能產(chǎn)業(yè)服務(wù)，帶動(dòng)人工智能技術(shù)的提升。目前已建成。 研發(fā)方向三：智慧燈桿+邊緣網(wǎng)關(guān) 智慧燈桿：場(chǎng)景載體，環(huán)境感知等多功能實(shí)現(xiàn)。 邊緣網(wǎng)關(guān)：各個(gè)功能互通互聯(lián)的媒介 目前智慧燈桿進(jìn)入融合各家設(shè)計(jì)階段。 研發(fā)方向四:車路協(xié)同/無(wú)人駕駛交通流感知-實(shí)時(shí)感知城市交叉口內(nèi)車流量、速度、排隊(duì)長(zhǎng)度、占有率等數(shù)據(jù)。交通事件感知-提供停車，逆行，超速，擁堵，變道等事件信息，并提供照片和視頻。車路協(xié)同-將感知數(shù)據(jù)下發(fā)至無(wú)人駕駛車輛，車輛根據(jù)獲得的信息自動(dòng)優(yōu)化行駛路線。配時(shí)方案優(yōu)化-將感知數(shù)據(jù)直接下發(fā)到交通信號(hào)機(jī)，實(shí)時(shí)生成交通信號(hào)配時(shí)方案，下發(fā)至交通信號(hào)機(jī)，實(shí)現(xiàn)路口單點(diǎn)自適應(yīng)控制。 研發(fā)方向四：車路協(xié)同/無(wú)人駕駛建設(shè)面向L4級(jí)無(wú)人駕駛的車路協(xié)同系統(tǒng)。主要是車路協(xié)同系統(tǒng)車端建設(shè)。通信網(wǎng)絡(luò)建設(shè)方面：參與對(duì)5G網(wǎng)絡(luò)的驗(yàn)證，協(xié)助驗(yàn)證5G網(wǎng)絡(luò)與無(wú)人駕駛的互聯(lián)互通。 大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)方面：其無(wú)人駕駛車可以在多場(chǎng)景應(yīng)用，充當(dāng)城市各種數(shù)據(jù)收集的載體。 車路協(xié)同云控平臺(tái)建設(shè)方面：承擔(dān)車路協(xié)同云控平臺(tái)建設(shè)。 關(guān)注重點(diǎn) 開(kāi)放性場(chǎng)景定義：一般是指城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)運(yùn)營(yíng)管理、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、民生服務(wù)等領(lǐng)域，對(duì)新技術(shù)新產(chǎn)品有應(yīng)用需求的各類工程、項(xiàng)目。通過(guò)應(yīng)用場(chǎng)景開(kāi)發(fā)建設(shè)，可以推進(jìn)新技術(shù)新產(chǎn)品的示范應(yīng)用和迭代升級(jí)，助力新技術(shù)新產(chǎn)品推廣應(yīng)用。《南京市關(guān)于加快應(yīng)用場(chǎng)景開(kāi)發(fā)建設(shè)2021年行動(dòng)方案》圍繞5G+AI云邊一體化創(chuàng)新應(yīng)用示范道路，向全產(chǎn)業(yè)鏈（企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)等）開(kāi)放能力。一是路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施開(kāi)放，在南京南郵信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院有限公司統(tǒng)籌管理下，開(kāi)放路側(cè)龍門(mén)架、桿位等資源，以及相應(yīng)的供電 、聯(lián)網(wǎng)能力，為路側(cè)生態(tài)參與者提供寶貴的示范場(chǎng)地；二是數(shù)據(jù)開(kāi)放，在保障信息安全和公共隱私的前提下，開(kāi)放路側(cè)時(shí)空全覆蓋的結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，形成"興智路數(shù)據(jù)集"，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展注入珍貴的稀缺數(shù)據(jù)資源；三是應(yīng)用開(kāi)放，建立其他生態(tài)參與者加入的申請(qǐng)入口，規(guī)范開(kāi)放"數(shù)據(jù)集"，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)、展廳等線上線下渠道向全社會(huì)展示 5G+AI云邊一體化創(chuàng)新應(yīng)用示范道路的成效。 示范性在中國(guó)（南京）智谷的指導(dǎo)下，本項(xiàng)目參與四方集聚各自技術(shù)及資源優(yōu)勢(shì)，群策群力，協(xié)同創(chuàng)新，緊密且高效地推進(jìn)建設(shè)計(jì)劃；將5G、AI、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云邊一體化等技術(shù)交互融合，期望建成經(jīng)開(kāi)區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)方向上的標(biāo)志性應(yīng)用場(chǎng)景，樹(shù)立良好的示范典型。 先進(jìn)性5G+AI云邊一體化創(chuàng)新應(yīng)用示范道路"項(xiàng)目，針對(duì)道路事故率高、交通擁堵困局、道路交通監(jiān)管難、公共交通信息阻塞等問(wèn)題；匯集了5G通信、AI算力資源平臺(tái)、邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)、車路協(xié)同、智慧燈桿、大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)等諸多軟硬件技術(shù)成果；與其他單純的車路協(xié)同場(chǎng)景、智慧燈桿場(chǎng)景相比，具有充分的綜合性、創(chuàng)新性、協(xié)同性、大集成等獨(dú)特特征和 充分的先進(jìn)性。

“基于物聯(lián)網(wǎng)及云計(jì)算技術(shù)的設(shè)備故障診斷及預(yù)測(cè)平臺(tái)”利用云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代信息通信技術(shù)，實(shí)現(xiàn)人與設(shè)備、人與人、設(shè)備與設(shè)備的實(shí)時(shí)互動(dòng)，實(shí)現(xiàn)信息和數(shù)據(jù)的共享。軟件產(chǎn)品以服務(wù)的方式向用戶提供。減少企業(yè)的平臺(tái)搭建費(fèi)用、數(shù)據(jù)安全維護(hù)成本、服務(wù)器投資和維護(hù)成本、專業(yè)技術(shù)人員投入成本、軟件升級(jí)維護(hù)成本等。所有云服務(wù)產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)全移動(dòng)化，支持IOS和Andriod系統(tǒng)的多個(gè)版本，并且與PC端數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步。云平臺(tái)配置了冗余容災(zāi)、異

本發(fā)明公開(kāi)了一種結(jié)合全球 DEM 與立體視覺(jué)的衛(wèi)星影像云檢測(cè)方法，利用密集匹配的 DSM 數(shù)據(jù) 和現(xiàn)有的全球 DEM 數(shù)據(jù) SRTM，結(jié)合高程與影像灰度信息提取云區(qū)域。主要步驟如下：通過(guò)多影像多 匹配基元方法獲得模型匹配的 M-DSM，基于特征線的方法配準(zhǔn) M-DSM 與 SRTM，通過(guò)高程差值獲得 初始種子點(diǎn)，然后把種子點(diǎn)計(jì)算到像方，結(jié)合影像的灰度信息提取出云區(qū)域。本發(fā)明在有大面積雪的影 像，能有效的避免雪的干擾，準(zhǔn)確地檢測(cè)出云區(qū)，提高了遙感影像的利用率。 

本發(fā)明提供了一種適用于復(fù)雜車載激光掃描數(shù)據(jù)的單株樹(shù)木自動(dòng)提取方法，主要分為兩大步驟：基 于聚類特征的粗分類，從車載激光掃描數(shù)居中獲取可能包含樹(shù)木的點(diǎn)聚類，稱之為候選樹(shù)木聚類；基于 兩級(jí)體素的區(qū)域生長(zhǎng)，從每一個(gè)候選樹(shù)木聚類中提取出所包含的單株樹(shù)木點(diǎn)云。本本發(fā)明結(jié)合樹(shù)木的整 體和局部幾何特征，能夠在復(fù)雜環(huán)境中自動(dòng)識(shí)別出單株樹(shù)木的種子，針對(duì)樹(shù)干與樹(shù)冠分別制定不同的生 長(zhǎng)規(guī)則，分別進(jìn)行生長(zhǎng)，實(shí)現(xiàn)單株樹(shù)木提取。同其他單株樹(shù)木提取算法相比，該方法在樹(shù)木數(shù)量的提取 完整度和正確率、單株樹(shù)木點(diǎn)云的提取精度以及復(fù)雜環(huán)境下的提取等方面取得了較大提高，能夠用于進(jìn) 一步的樹(shù)木信息提取。