大家好，我是薛哥。 當前智慧園區（智慧城市綜合體）整體設計涉及哪些關鍵技術？ 正在應用哪些技術？ 今天就一起來學習吧！ 僅供參考。
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綜合體（智慧園區）的整體設計。
目前，行業對“智慧城市”概念的解讀自帶側重點，有的認為關鍵在於技術的應用，有的認為關鍵在於人的參與，有的認為關鍵在於智慧的效果，智慧首先要智慧型，通過科技手段提高生活和服務質量。 基於這一理念的發展和多行業實踐總結，經過多年的積累，依託行業領先的自主核心技術和可持續的研發能力，為智慧社群、智慧酒店、智慧商業、智慧教育、智慧醫療等智慧城市綜合體（智慧園區）設計了解決方案。
“智慧城市”是國際社會的發展方向，雖然定位不同，但與核心技術密不可分，也是當今社會對“智慧城市”的標準。 “智慧城市”建設涉及物聯網技術、虛擬化、大資料處理技術、雲儲存技術、增強現實技術、空間資訊網格技術、資料融合技術、應用技術、運維管理技術等多種關鍵技術。 經過多年的積累，在物聯網、大資料處理、雲儲存、智慧型科學、應用技術、運維管理等方面擁有深入的研究和技術成果，助力“智慧城市”各個子領域的建設。
物聯網是在城市綜合體（公園）的各個角落部署各種感測器，可以收集大量的監控資料資訊。 這些資料具有時間和空間屬性，可以在網路的虛擬空間上反映校園的實際活動，然後收集這些資訊，通過資料分析來挖掘新的價值。 物聯網 （IoT） 是通過在網際網絡上聚合校園的所有現實而形成的。
五大物聯網技術主要應用於“智慧城市”建設。
1）通過感測器收集能源消耗、交通、生產消耗等各種城市活動的資訊。
2）彙總收集到的資料。
3）分析彙總資料。
4）將資料分析結果“視覺化”並傳送給居民，使居民的生活更便捷，生活質量更高。
5）基於資料分析，優化對城市活動和基礎設施的控制。
物聯網是繼網際網絡之後迎來的另一波資訊產業浪潮，但就目前的實際發展情況來看，物聯網還有很多問題需要解決，如缺乏關鍵技術、缺乏高效的協調機制、高階綜合服務能力不強等，其實際應用將非常大， 複雜的專案，未來，還有很長的路要走。作為物聯網的重要組成部分，可以通過智慧型分析技術進行監控，實現車牌識別、統計、身份識別、異常行為判斷、周界防範、報警等多種功能，其中一些功能已經非常成熟。 可以預見，監控將成為物聯網應用中最早也是最重要的突破之一，發揮極其重要的作用。
物聯網又稱感測器網路，感知部分分為身份感知、位置感知、影象感知、狀態感知等部分。 基於多年對影象感知相關技術的研究，在物聯網影象感知方面有大量的研究成果，在影象處理技術、視音訊編碼技術、分析和模式識別技術方面的研究處於行業領先地位。 目前在公安、金融、交通、電力等多個行業擁有成熟的解決方案，大量一流感測器應用於各行業。 通過感測器的應用採集城市活動資訊，通過綜合管理平台彙總資訊進行資料分析，通過大屏等輸出裝置將資料分析結果“視覺化”給使用者，相關部門可以根據“視覺化”資訊做出相關決策。
網際網絡時代，特別是社交網路、電子商務和移動通訊，將人類社會帶入了基於“PB”的結構化和非結構化資料和資訊的新時代。 在雲計算出現之前，傳統計算機無法處理如此大量不規則的“非結構化資料”。 基於雲計算的資訊儲存、分析和挖掘方法，可以廉價、高效地儲存這些大型、高速、多變的終端資料，並隨時對其進行分析和計算。
雲計算是從分布式計算、並行處理和網格計算發展而來的，是一種新興的商業計算模型。 目前，人們對雲計算的理解在不斷演進，目前還沒有對雲計算的通用定義。 普遍的理解是，雲計算的“雲”是存在於網際網絡上的伺服器集群上的資源，它包括硬體資源（伺服器、儲存、CPU等）和軟體資源（如應用軟體、整合開發環境等），本地計算機只需要通過網際網絡傳送乙個需求資訊，遠端就會有成千上萬的計算機為您提供所需的資源並返回將結果傳送到本地計算機，這樣本地計算機幾乎不需要做任何事情。所有處理都在雲計算提供商提供的計算機機群中完成。雲計算根據服務型別大致可分為三類：基礎設施即服務IaaS、平台即服務PaaS和軟體即服務SaaS。
雲計算的核心技術包括：並行處理、分布式快取、虛擬化、關係型和非關係型資料庫、分布式檔案系統、計費管理、負載均衡等。
在虛擬化、並行處理、非關係型資料庫、分布式檔案系統等方面有深入的研究和豐富的開發經驗。 包括利用虛擬化技術提高磁碟儲存利用率、增加儲存管理的靈活性、提高儲存效能等，利用分布式檔案系統建立高可用、可擴充套件的影象資訊資料庫系統，利用並行處理技術對海量結構化和非結構化資料進行分析，利用非關係型資料庫對半結構化資料進行儲存和檢索， 非結構化資料等
在未來的“智慧城市”中，將有越來越多的吞吐量和監控資料，對資料處理的要求越來越高，面向網際網絡的應用越來越多，因此需要乙個強大的大資料處理平台來支撐。
現代社會的資訊量正在迅速增長，這些資訊中積累了大量的資料，包括個人資料和工業資料。 預計到2020年，每年產生的數字資訊中，將有超過1 3%駐留在雲平台上或在雲平台上進行處理。 我們需要對這些資料進行分析和處理，以獲得更有價值的資訊。 那麼，我們如何有效地儲存和管理這些資料，以及如何對其進行分析呢？ Hadoop現在是公認的處理大資料的標準平台。 在網際網絡領域。 yahoo!通過集群執行Hadoop，以支援廣告系統和網路搜尋的研究; Facebook使用集群執行Hadoop，以支援其資料分析和機器學習; Hadoop用於搜尋日誌分析和網頁資料探勘。 Hadoop系統用於儲存和處理與電子商務交易相關的資料; 中國移動研究院基於Hadoop的“BigCloud”系統用於分析資料並向外界提供服務。
針對“智慧城市”大資料處理的需求，對Hadoop系統進行了深度開發，開發了HDH（Smart Big Data Platform）系統。 針對大資料處理中的儲存問題，HDH系統採用分布式儲存和分布式資料庫系統，提高讀寫速度，擴充套件儲存容量。 針對大資料處理中的計算問題，HDH系統採用分布式計算框架，提高資料分析和挖掘能力。 HDH系統用於海量人臉資料檢索、海量流量資料探勘、海量文字資料全文檢索。
HDH包含分布式檔案系統、分布式資料庫、分布式計算框架等多套元件，可實現海量結構化、半結構化和非結構化資料的分布式儲存和計算。 HDH的高容錯能力提高了系統的整體可靠性。 HDH可以部署在廉價的計算機集群中，以降低投資成本。 HDH 具有靈活的橫向擴充套件功能，允許根據需要進行配置。 有了HDH系統，在“智慧園區”中對大資料的儲存、檢索、分析和挖掘更加高效。
隨著資料處理需求的不斷增長和高畫質資料在智慧領域的大規模應用，“智慧城市”中需要儲存的資料和應用的複雜度不斷提高，例如，資料需要在儲存系統中長期連續儲存，並且需要隨時呼叫， 這對儲存系統的可靠性和效能提出了新的要求。在未來的複雜系統中，資料將呈現最大的海量增長，為海量資料提供快速儲存和檢索技術尤為重要，儲存系統的建設將成為未來“智慧城市”建設的重要環節之一。
雲儲存是從雲計算概念延伸發展而來的乙個新概念，是指通過應用軟體，通過集群應用、網格技術或分布式檔案系統等功能，將網路中大量不同型別的儲存裝置整合在一起，共同提供資料儲存和業務接入功能的系統。 因此，雲儲存可以看作是配備大容量儲存裝置的雲計算系統。
根據雲儲存的功能特點，針對大容量資料的儲存和管理，為滿足“智慧城市”領域的特殊應用需求，設計了一套雲儲存監控系統。 雲儲存系統主要由兩部分組成：儲存管理節點和儲存節點（物理儲存裝置）。
雲儲存管理節點是雲儲存系統的核心節點，作為雲儲存系統的排程中心，負責雲儲存系統的資源管理、指標管理、計畫管理、策略排程等工作。 雲儲存節點作為雲儲存系統業務的具體執行者，負責資料儲存、讀取、儲存裝置管理、儲存空間管理等。
智慧型科學是一門交叉學科，主要包括腦科學、認知科學、人工智慧、智慧型分析等學科，共同研究智慧型行為的理論和實施技術。
智慧型科學為智慧城市提供智慧型技術基礎，支撐智慧城市海量資訊的智慧型識別、融合、計算、監測和處理。
“智慧型分析”部分有深入研究。 通過行為分析技術、車牌識別技術、人臉識別技術、分布式計算技術、拼接技術等進行智慧型分析。 通過資料探勘技術，獲取交通等資訊的巨集觀狀態，進行假牌車輛實時檢測、車輛跟蹤研究判斷、頻次統計、區域碰撞等關聯分析。 通過智慧型分析和資料探勘獲取關鍵資料，為相關職能部門的決策提供資料支撐。
智慧型行為分析系統主要基於背景建模技術：在靜態場景（攝像機不位移）下，以人為主要防範物件，找到動態目標，並按照設定的報警規則進行報警。 在智慧城市監控系統的建設中，可應用於學校、住宅小區、商業、寫字樓、酒店、醫院等重點監控區域，檢測可疑目標入侵、越過警戒面（虛擬牆）、人員聚集、可疑停留人員、違章停車、可疑物品遺留等，發現異常及時報警， 並在情況的可控階段處理目標的可疑行為。
車牌識別技術可以實現捕獲當前車輛的車牌並識別車牌號的功能。 在智慧城市視覺防控系統中，主要應用高畫質卡口監控系統和高畫質電子警用監控系統，實現對過往車輛的實時抓拍，並實現車牌識別、車身顏色識別、車型識別等，利用該技術和相關業務管理平台實現對通行資訊的實時記錄。
人臉識別是利用對採集影象進行生物特徵資料提取和儲存，主要包括採集儲存、識別比對、檢索查詢等功能，在社群、學校、醫院、商業、酒店等區域出入口、重要卡點部署，實現人臉資訊的採集進出， 一方面可以用於小範圍的可疑人員進行阻斷攔截，一旦系統部署區域在產生警報時檢測到可疑人員的人臉，另一方面可以搭建人臉識別系統，建立人臉資訊資料庫，可以做好後期案件調查和人員調查， 而人臉識別系統已經過多個專案的測試，並在多個智慧城市專案中成熟商用。
城市綜合監控區域多，範圍廣，對於休閒廣場、商業、住宅等需要多個攝像頭覆蓋的場所，在監控中心瀏覽監控畫面時需要開啟多個監控視窗，瀏覽畫面不連續，導致個別重要的監控環節往往被忽略。 針對這種情況，拼接軟體應運而生，通過拼接演算法庫，將同步的多張圖片拼接成一張影象並顯示，實現拼接後的圖片影象的視訊錄製和區域顯示，軟體可以實現1 8個水平、1 2個垂直影象進行拼接，並去除重疊部分， 糾正變形，使監測區域更寬，效果更好。
*診斷技術是用於監控和報警最佳影象質量的應用技術和解決方案。 一旦監控畫面影象丟失，亮度異常，檢測到影象色偏、條紋干擾、雪花干擾、雲台雲台控制等異常情況，並及時產生報警通知維修人員，有效保證了監控的影象質量，保證了系統的可靠執行。
針對“智慧城市綜合體”的“智慧社群”、“智慧商業”、“智慧酒店”、“智慧校園”、“智慧醫院”等子領域的應用特點，針對不同行業定製開發了首款監控應用管理平台。 **使用應用程式技術（如體系結構和工件、工作流、XML 和 Web 服務以及平台整合）監視應用程式管理平台。
基於架構和施工的軟體架構可以通過對系統結構的理解，提高相關軟體人員的系統設計和系統分析能力，從而降低軟體設計開發在系統組織、結構復用、執行模式、系統分析和系統維護等方面的成本，促進軟體系統生產效率。
採用基於元件的技術和UML建模語言進行系統設計，並實現迭代設計開發。 統一建模語言 （UML） 是一種通用的視覺化建模語言，用於構建和記錄軟體系統。 UML 可用於所有開發方法、生命階段、應用領域和媒體。
*監控應用管理平台中的每個應用子系統都將使用分布式元件構建，為未來基於工作流和整合流程的元件復用和高階中介軟體奠定良好的基礎。 當各種領域元件構建成功後，可以通過基於工作流的高階中介軟體進行高階整合。
工作流流程定義語言通過工作流將現有元件組合在一起，通過工作流引擎執行工作流，實現新的系統流程和功能，無需重新開發新的應用元件，大大增強了系統的靈活性和可復用性，最終可以達到適應快速變化的使用者需求的目的。
* 監控應用管理平台中的資料具有多源異構的特點，對此類資料的處理需要一套簡單易行的資料描述標準。 XML 是一種流行的資料交換標準，特別適用於複雜資料物件和型別的表示和交換。 在資訊平台建設過程中，資料採集和資料處理系統將XML作為資料格式描述的統一標準，並將其納入資料規範的制定中。 此外，Web 服務支援 XML、SOAP、WSDL、UDDI 等開放標準，可以通過 HTTP 協議通過防火牆實現軟體互操作和資料交換，實現跨各種技術的軟體整合。
1） 企業服務匯流排 （ESB）。
監控應用管理平台需要提供公共安全防控、交通管理、城市視覺化管理和社會服務等服務，需要解決技術架構中多協議、多介面的問題。 目前，業界正在逐步採用企業服務匯流排（ESB）的IT架構，其基本組成部分是提取應用系統上的業務資料，只對業務資料進行路由、日誌、錯誤處理等流程操作，以方便介面之間的呼叫，避免應用之間的點對點連線， 並便於介面的維護，具有良好的靈活性、可重用性和可擴充套件性。
2）標準化應用擴充套件技術。
在與使用者互動的應用層，各智慧型子領域的資訊整合平台，以微核心的概念和預留擴充套件點的方式，擴充套件應用系統的擴充套件性。 各智慧型子領域的資訊整合平台與作業系統類似，應用App與作業系統上安裝的應用軟體類似。
通過標準化的應用擴充套件技術，可以大大提公升“智慧城市”資訊整合平台的應用擴充套件範圍，根據使用者的不同需求開發相應的應用APP，對新開發的應用APP可以動態安裝部署，對現有過時的應用APP也可以及時公升級下架， 可以更方便地擴充套件與城市管理、企業和家庭安防服務相關的各種應用，使系統具有更高的應用價值和更長的生命力。
視覺化管理是在充分吸收全國各行業首個監控專案前期建設經驗的基礎上，以“如何應用，如何構建”的新理念，為業務應用而設計。 重點解決“使用”需求，分為“管理”和“使用”兩個方面，“管理”包括業務監督和運維管理，“使用”包括一流的應用和業務應用，主要特點是高畫質、智慧型、大網路化，滿足面向行業的業務安全管理和系統安全運營的需求，“高畫質”可以最大限度的保障視覺化， “智慧型化”可以最大限度地促進管理，“網路化”可以最大限度地共享資源，深化應用，視覺化的意義在於可以提高業務管理和系統管理的整體效益和服務水平。
“智慧城市”離不開運維管理平台和長效運維機制。 運維管理是針對“智慧城市”中的多個部分而設計的。 在“智慧城市”中，監控系統的運維管理有成熟的解決方案。 通過運維管理平台，對系統執行情況進行全面監控和維護。 監控物件包括：基礎設施、系統、資料、管理工具、人員等方面。 監控內容包括：硬體狀態、執行狀態、異常情況、離線狀態等。 智慧型巡檢技術可用於自動、智慧型檢測前端攝像頭、智慧型盒子、網路、主機、應用軟體的執行狀態，並以儀錶盤式顯示系統的執行狀態。
同時，通過運維管理平台，實現專業的服務流程，管理運維人員、備品備件、運維績效，以報表的形式呈現各類運維統計資料，為系統管理提供評估依據和決策資訊。
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