时、准确、高效的综合交通运输管理系统。 智慧交通是在智能交通的基础上，以物联网、云计算、大数据、 移动互联网等为技术基础，通过汇集交通信息，提供实时交通数据 的交通信息服务，数据挖掘等数据处理技术，实现了智慧交通的系 统性、实时性、信息交流的交互性以及服务的广泛性。 智慧交通概述 4 “智慧交通”的目标是通过建设智慧交通充分保障交通安全、发挥交通基础设施效能、提升交通系统运行效 物联网技术的运用使得交通系统智 能化。 1、对交通参与对象更透彻的感知 2、无处不在、全面的互联互通 3、对交通系统更深入的智能化管 理与服务 智慧交通总体设计应用 15 云计算及大数据应用 云计算及大数据处理的运用使智能 交通具备智慧管理与服务的作用。 1、提高管理决策支持、交通调度 的效率 2、提供动态资源调度、按需服务 以及海量信息集成化管理机制等方案 智慧交通总体设计应用 16 交通信 息帮助道路使用者找到一条从出发点到目的地的最优路径。通过前端设备的数据采集，经过大 数据处理，对各终端进行信息发布，广播发布，形成交通诱导。 18 交通诱导系统（TGS, Traffic Guidance System）系统组成图如下： 智慧交通诱导及应用 19 大数据处理 交通数据的一个特点就是异构源多、数据量大，例如感应线圈、微波测速、视频监控、红 绿灯调控系统

........................................................................................17 2.2.1 数据处理能力................................................................................................ 决方案。在这一背景下，引入 DeepSeek 大模型作为 CRM 的核心 技术，不仅能够提升客户互动的质量，还能通过数据驱动的洞察优 化营销策略和客户服务。 DeepSeek 大模型的优势在于其强大的数据处理能力和精准的 预测分析。通过整合多源数据，包括客户行为数据、交易历史、社 交媒体互动等，DeepSeek 能够生成全面的客户画像，帮助企业更 好地理解客户需求和行为模式。此外，其自学习能力使得模型能够 系统的功能更加强大，为企业带来更大的商业价值。 1.2 大模型在 CRM 中的潜力 在客户关系管理（CRM）领域，大模型的引入为解决传统 CRM 系统中的痛点提供了全新的可能性。通过深度学习和大规模 数据处理，大模型能够从海量的客户交互数据中提取出有价值的信 息，进而优化客户体验、提高销售转化率和增强客户忠诚度。首 先，大模型能够实现对客户行为的精准预测。通过分析历史数据， 模型可以识别出客户的购买模式、偏好和潜在需求，从而为企业制

1 无人机技术.................................................................................22 2.2.2 数据处理与分析技术..................................................................24 2.2.3 通信技术............. 速发展，成为城市管理、环境监测、交通巡查等多领域应用的重要 工具。无人机，通常指的是不需要人工驾驭的航空器，能够通过遥 控或自主飞行的方式进行多种任务。它们的关键技术包括飞行控制 技术、通信技术、传感器技术和数据处理技术等。 飞行控制技术是无人机技术的核心，涉及到航迹规划、自动驾 驶仪和姿态控制等功能。现代无人机普遍使用高精度的惯性导航系 统（INS）结合全球定位系统（GPS）进行飞行控制，以确保飞行 传感器技术的发展为无人机的有效运行提供了必需的数据支 持。无人机可以配备各类传感器，例如高清摄像头、红外热成像 仪、激光雷达（LiDAR）等，以实现不同的飞行目标。这些传感器 能够实时采集环境数据，为城市管理提供决策支持。 在数据处理技术方面，随着大数据和云计算技术的发展，无人 机所采集的数据能够被高效处理和分析。通过数据融合技术，可以 将来自不同传感器的数据进行整合，以生成更加全面和准确的城市 管理信息。 无人机的应用场景也非常广泛，具体包括但不限于：

5.2.1 图像识别算法.............................................................................95 5.2.2 数据处理算法.............................................................................99 6. 系统集成........ 标注数据进行模型训练，并不断调整模型参数以提高识别精度。为 此，项目将建立一个大规模的图像数据库，涵盖各种地形和气候条 件下的图像样本。同时，项目还将开发一套自动标注工具，减少人 工标注的工作量，提高数据处理的效率。 项目的实施将分为以下几个阶段： - 需求分析与系统设计 - 硬 件选型与集成 - 软件开发与测试 - 系统部署与试运行 - 用户培训与 技术支持 项目预计在 供一套高效、可靠、安全的解决方案，推动相关行业的技术进步和 应用发展。 1.2.1 提高图像处理效率 在低空无人机 AI 识别自动处理图像项目中，提高图像处理效 率是核心目标之一。通过优化算法、硬件配置和数据处理流程，我 们旨在显著缩短图像处理时间，同时确保处理结果的准确性和可靠 性。具体措施包括： 1. 算法优化：采用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）， 对图像进行快速识别和分类。通过模型剪枝、量化和知识蒸馏

术手段，全面提高煤矿安全管理水平，如表 2 所示。 在数据处理方面，利用大数据平台的强大计算能 力，结合数据清洗、去噪和标准化技术，确保采集的 数据符合预设的质量标准。通过构建统一的数据处理 框架，将不同来源和类型的数据进行整合，形成具有 高度一致性的可用数据集。 表 2：基于大数据的煤矿安全监测与预警系统优化实验数据 具体数据处理过程如下： 1、数据清洗与去噪 数据清洗的目标是去除异常值、缺失值、冗余数 滤波） Kalman 滤波是一种最优估计算法，能够有效去除 数据中的噪声，其基本公式为： 其中： 为当前状态的估计值； 监测设备 监测参数 数据采集 频率 (Hz) 采集数据 范围 数据处理方法 清洗后的 数据值 预测结果 风险评 估等级 数据来源 传感器 A 气体浓度 10 0.1ppm - 5.0ppm 数据清洗、去噪 0.8 ppm 高风险 高 井下气体传感 器 传感器 另一个难题。煤矿安全监测系统需要处理来自多个数 据源的大量数据，包括实时监测数据、历史数据、地 理信息以及视频监控数据等。这些数据量庞大且复杂， 传统的数据处理方法难以满足实时分析的要求。如表 3 所示，因此，采用分布式计算平台和并行处理技术， 能够大幅提高数据处理效率。另外，机器学习和深度 学习算法的引入，能够帮助系统更好地从复杂数据中 提取有价值的信息，从而提高预警的准确性和时效性。 表 3：基于大数

通过数据平台对数据进行集中，为管理分析、挖掘预测类等系统提供一致的数据基 础，改变现有系统数据来源多、数据处理复杂的现状，实现应用系统建设模式的转 变，提升相关 IT 系统的建设和运行效率 通过数据平台对数据进行集中，为管理分析、挖掘预测类等系统提供一致的数据基 础，改变现有系统数据来源多、数据处理复杂的现状，实现应用系统建设模式的转 变，提升相关 IT 系统的建设和运行效率 5. 改善数据质量 照据生命周期规 划，统一将过期数 据归档 到历史 数据 归档 区 处理对象 实现技术 实现功能 应用场景 Page 18 大数据分析平台总体架构——流程调度层批量处理流程  批量数据处理由流程调度层部署的自 定义开发 WorkFlow 组件调度运行  整个流程主要完成如下工作： 1. 获取业务系统结构化数据，存 入临时数据区 2. 获取企业内外部非结构化数 据，并进行结构化处理，存入 / 追加） 4. 按照主题数据模型整合数据并 生成汇总 5. 数据加工计算后，结果交付到 数据集市，支持分析类应用 Page 19 大数据分析平台总体架构——流程调度层实时数据处理流程  实时数据处理强调的是实时或准实时获 取并处理数据，通常采取消息队列等技 术构建“数据流”  整个处理流程由流程调度层部署的自定 义开发 WorkFlow 组件调度运行  整个流程主要完成如下工作：

监控 系统 智能 部署 系统 政务 大数据 经济 大数据 财税 大数据 民生 大数据 旅游 大数据 数据适配框架 ETL 数据转换 爬虫软件 数据清洗比对 数据迁移 数据处理流程 实时采集 文件 数据库 MPP 数据库 RDB 图 数据库 键值 数据库 列式 数据库 Spark 其他 Hadoop 生态 政法 大数据 DAC 数据总线 实时分析 选矿 捡矿 洗矿 储运 冶炼 成型 铸模 16 大数据交换汇集平台 构造大数据的数据之源 17 大数据交换汇集平台核心价值 开发环境 用直观且以角色为基础的图 形用户界面，管理数据处理， 提供拖拽功能，源系统访问 和可自定义的元数据树 互联互通 相较于其它解决方案， WYDC 数据管理能够实时或批量地在 更多的平台上链接更多数据源 集成设计 用可视化端到端的事件 设计器，建立和编辑数 SASST91000640SS1T*12 曙光 A-620r-G AMD6136*2(x8)2.4GHZ 4G*16 SASST91000640SS1T*12 DataNode 数量 5 台 67 台 每天数据处理量 1T 8T 数据处理时间 9 小时 17.5 小时 单服务器计算能力 22.756G/ 小时 6.987G/ 小时 对比结论 ETL 产品数据计算能力是同类 ETL 产品数据计算能力的 3.257 倍

面向各部门的业务需求 网络资源算法资源 云资源 面向管理层的决策需求 数据要素 X 无人机服务运营体系 总体规划 视频监控、移动终端、传感器 等前端数据采集资源 GISTC 无人机管理平台 数据处理平台 业务应用平台 低空装备共享 技术资源共享 P7 O- 方案优势 1 . 创新技术 & 业务 & 商业模式，突破无人机应用瓶颈，推动产业融合，赋能社会治 理 2 . 创新技术 & 业务 服务优势 __ 高效数据处理能力：与中科院共同投资建设三维数据 中心，拥有 100+ 数据计算节点。可实现三维实景 模 型 10-20 平方公里 / 天，三维精密模型 5 平方 公里 / 天的 处理效率。 倾斜摄影三维数据、 正射数据采集及处理 激 光 Lidar 数据处理 多光谱 / 高光谱数据处理 模型修饰服务 模型单体化服务 方案内容 GISTC 数据处理 P12 方案内容 构建服务预约、综合调度、统一下发、集中管理为一体 的无人机指挥调度机制 方案内容 7. 服务运营体系 GISTC “ 数据要素 X” 无人机服务运营中心 “ 数据要素 X” 专业服务团队 数据处理 运营中心 P20 2 1 个服务运营体系 覆盖 N 个业务场景 联动 N 个治理区 域 融合无人机飞控、物联网、图像识 覆盖环保、水利、消防、气象、河长、交通、 实现区域协调联动治理，覆盖全区

..........................................................................................15 2.2 数据处理层..............................................................................................17 计算层是大模型底座的核心，主要负责模型的训练、推理和优 化。采用高性能计算集群和分布式计算框架，支持大规模并行计 算，提升模型训练效率。为了提高模型推理的速度和准确性，引入 边缘计算和云端协同机制，实现实时数据处理和分析。此外，计算 层还支持动态资源调度，根据业务需求自动分配计算资源，确保系 统的高效运行。 服务层提供标准化的 API 接口和微服务框架，支持业务的快速 开发和集成。通过服务治理和监控机制，确保服务的高可用性和可 构建和部署。应用层还提供智能分析和决策支持功能，帮助园区管 理者实现科学决策和高效管理。 为提升系统的整体性能，架构设计中引入了以下关键技术： - 分布式存储与计算：实现海量数据的高效处理。 - 边缘计算与云端协同：提升实时数据处理能力。 - 动态资源调度：优化资源利用效率。 - 微服务架构：提高系统的灵活性和可维护性。 通过以上设计，大模型底座能够为工业园区数字政府提供强有 力的技术支撑，实现业务的智能化、高效化和可持续发展。

算法和数字孪生技术，提供从数据采集到处理、展示的闭环解决方案。提供数据 实 时监测 AI 预警监测能力，实现桥梁隧道的安全运行和健康运维。 ● 实时采集多源数据， ● 全面覆盖各类传感器和设备； ● 高效的数据处理与分析， ● 确保数据的准确性和及时性。 ● 直观的数字孪生技术支撑， 提供全方位的业务洞察； ● 数据驱动的决策支持系统， 提升管理效率和决策质量。 ● 先进的 Al 算法， 境和视频监控等感知终端， 实时采集静态、动态、环境、载荷等信息。 ■ 即时推送监测的安全预警信息，展示桥梁隧道结构健康告警信息和历史运行数据。系统提供实时数据采集、趋势分析和异常预警， 运用大数据处理能力、健康评价方法和桥梁隧道养护方法对桥梁隧道进行结构运行评级，辅助提升桥梁安全保障水平。 整合各种传感器和监测设备，对桥梁隧 道整体状况的实时监测和感知。这包括 监测桥梁隧道的结构变化、荷载情况、 数据存储与管理子系统 车辆载重监测系统 数据处理与分析子系统 安全预警与评估子系统 数据层 数据采集 数据汇聚 数据整合 数据处理 数据挖掘 数据分析 数据管理 数据治理 服务整合 传输层 4G/5G