城市大脑建设方案解析

2019-06-03 09:13:03 来源:安防知识网 作者:白行简
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[摘要] 本文以德清县城市大脑建设采购项目内容为基础,解析下城市大脑建设项目方案的需求以及探讨数据智能应用的状况。据网上资料显示,德清县城市大脑以阿里巴巴城市数据大脑的技术框架来组织实施县级区域的智能化城市建设,在基础技术框架中,综合运用云计算、大数据、人工智能等多项前沿技术作为支撑,用数据思维重塑城市管理模式,探索开发的城市管理和城市服务的前瞻性实践项目,建立数据资源采集、汇聚、共享和应用机制,强化数据智能应用,项目总金额达1.5亿元。

  本文以德清县城市大脑建设采购项目内容为基础,解析下城市大脑建设项目方案的需求以及探讨数据智能应用的状况。据网上资料显示,德清县城市大脑以阿里巴巴城市数据大脑的技术框架来组织实施县级区域的智能化城市建设,在基础技术框架中,综合运用云计算、大数据、人工智能等多项前沿技术作为支撑,用数据思维重塑城市管理模式,探索开发的城市管理和城市服务的前瞻性实践项目,建立数据资源采集、汇聚、共享和应用机制,强化数据智能应用,项目总金额达1.5亿元。

  项目采购需求

  德清城市大脑以阿里巴巴城市数据大脑的技术框架来组织实施德清县级区域的智能化城市建设,在基础技术框架中,综合运用云计算、大数据、人工智能等多项前沿技术作为支撑,用数据思维重塑城市管理模式,探索开发的城市管理和城市服务的前瞻性实践项目,建立数据资源采集、汇聚、共享和应用机制,强化数据智能应用。

  该项目将以德清治理模式突破、服务模式突破以及德清产业发展突破的目标出发,建设能覆盖德清县域重点区域的交警、交通运输、旅游、教育的实战应用,业务应用向多维度、精准化预测、精准化预警方向深化。未来城市大脑平台统一向德清县各部门提供大数据、人工智能和云计算基础设施资源服务,实现德清县基础设施资源的集约化使用和数据的共建共享共用,打造利用城市大脑进行城市治理、社会治理、行业治理的典范。以下为公布的采购需求表:

  (1)软件部分

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  (2)硬件部分

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  下面重点谈谈安防行业比较熟悉的摄像头、数据分析平台以及视频分析平台:

  精准时空摄像头

  通过在摄像头中集成北斗高精度定位硬件,来赋予摄像头精准时空能力,由以下几部分组成:北斗高精度亚米级差分定位模块、高精度定位天线、通讯模块。

  时间方面:北斗芯片通过观测北斗卫星,可获取标准的卫星原子时,从而输出高精度、可靠的时间信号和时间信息,精度高达30纳秒;

  位置方面:借助千寻覆盖全国的北斗地基增强网和高精度定位能力,监控摄像头可获得30厘米的定位精度。

  当所有摄像头都拥有了精准的时间和位置信息后,视频监控系统就有了统一的时空基准。统一的时空基准是所有视频分析的基础,意义重大:

  (1)实现海量摄像头的高精度自动校时。有效避免了上传的视频没有时间戳,或因摄像头维修而未设置正确网络时间同步服务器地址,或因网络传输延时而造成时间戳不同步;

  (2)实现海量摄像头位置的精准管理。每个摄像头安装后,可实现自动上传安装位置到中心平台,精度高达分米和厘米级别,解决了原来靠人工在地图标绘位置或者用手机测量位置误差大的问题;

  (3)在城市拥堵治理方面:精准的时间标签是城市大脑运行的基础。路是空间资源,红绿灯是时间资源。在不知道交通情况的时候,是没有办法来优化交通的空间与时间资源的,而摄像头是了解交通状态的重要基础设施,但每个摄像头上的时间都是不一样的。所以,世界上最遥远的距离是红绿灯与摄像头的距离。未来,城市大脑会重新定义城市的摄像头,把一个城市的道路的空间资源、时间资源、车辆与人,这些元素组合在一起,作为一个整体来工作。

  在交通违法及事故认定方面:通过具备了精准位置坐标的多个摄像头,利用智能算法可以计算出拍摄对象的位置坐标和三维图像还原。

  具备精准位置的多个摄像头,同时拍摄一个场景即可实现拍摄目标的三维重建,在图像中进行物体的实际角度、尺寸进行还原,实现显示捕捉,为交通事故现场还原,交通责任认定,提供强有力的工具。在多级摄像头联动追踪目标人物或车辆场景,精准定位结合人脸识别、车牌识别等技术,可实现目标定位、路径预测、根据目标位置自动调度多摄像头执行追踪任务;结合智能视觉计算算法,进行移动物体的轨迹还原、移动速度计算;

  数据资源平台

  1、数据资源平台软件

  德清城市大脑项目基于阿里云城市大脑架构建设,汇聚政府公共服务数据、企业数据、物联网、互联网的相关结构化、半结构化和非结构化数据,需要通过一套完备的数据体系将这些数据有机的组织在一起,并且可以保障数据的安全,质量,可靠性。数据资源平台软件需要提供如下几个模块功能:

  数据集成、数据开发、监控运维、数据质量、数据资产管理、数据服务、实时分析、数据安全、全景监控、数据DNA。

  城市视频分析服务平台

  视频分析服务平台通过对海量视频的分析,可以最大化的抽取视频中有价值的信息和数据,基于这些数据,更全面的反映社会治理的需求和运行状态。结合云平台的大规模计算能力,视频处理的深度和广度都可以得到更有效的发挥。同时,云上的视频处理技术相对于在端上进行的视频分析具备更大的灵活性。挖掘和利用视频数据的价值,从视频数据中提取出尽可能多的有用信息,而不是针对某个应用点的需求来进行结构化数据的提取。数据维度越丰富,对社会治理元素的掌握就越完整。

  视频分析服务平台,根据其系统架构设计,需要提供:视频数据接入层,通过标准的视频协议接入不同厂商的视频资源,系统基于云平台拥有大规模视频接入的能力,满足城市级视频接入管理的需求;大规模的视频码流通过交通视频专网传入城市视频分析服务平台的码流分发管控系统,完成大规模视频的解析、存取和管控;通过大规模视频计算资源调度管控系统和大规模视频并行处理系统实现对云平台大规模计算能力的管控,为算法引擎提供计算支持;此外,城市视频分析服务平台所包含的球机多预置位巡航管理系统、智能规则配置系统以及各种算法引擎可以为上层丰富的应用场景提供支持;。

  城市算法服务平台

  城市算法服务平台需要集算法管理、资源管理、业务场景管理、指标评估、监控预警于一体的算法服务支持平台,为项目或产品提供一套算法管理、配置和部署的工程工具。

  算法在具备一定智能的项目或产品(智能系统)中会大量被使用,处于比较关键的位置,但算法只是智能系统的一部分。算法计算所需要的数据其来源多种多样,算法的计算结果一般还需要进一步的加工和处理,这些功能包含在智能系统中,但一般和算法开发的关系不大。一般来说算法是智能系统中不太稳定的部分,尤其是机器学习算法,需要不断的优化。有的算法优化可以不涉及代码的变更,有的算法优化则需要更新代码,甚至于另起炉灶重新来过。算法也会受到数据的影响,当有新的数据可用时,算法通常也需要重新设计。

  通过算法服务平台把算法集中起来,构成算法模块,和系统其他部分通过接口进行交互,尽量减少算法变更对系统的影响;缺乏设计的系统则有可能到处遍布算法的身影,这使得算法优化非常困难。算法服务平台的一个主要目的就是通过工具来强制规范项目或产品中使用算法的方式,不但把系统中使用的算法集中起来构成算法模块,还会规范算法模块的使用方式。除了在系统层面上集中管理算法,降低算法模块和系统其他组件的耦合之外,也对算法模块内部的实现提供了一组规范。算法服务平台是主要面向算法开发人员的工具,其目标是优化智能系统的架构,提高系统的工程化水平,让算法开发人员能够集中精力处理算法问题,提高算法开发效率。支持功能:

  跨平台:统一管理不同计算平台上的算法,以及支持多种计算平台的算法协同工作。

  开放性:支持多人协作开发。

  规范性:多人协作开发的结果遵照算法规范,可互相复用。

  快速部署:新增算法、算法升级可通过可视化操作界面快速上线。

  易用性:可视化的算法流程,易于理解和调整算法处理逻辑。

  可管理性:可采用多种手段实现角色管理、资源管理,算法管理、算法模板管理、应用场景管理等,能够对整个系统进行全面和完善的管理。


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作者:白行简文章数:30
三秋异乡节,一纸故人书

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