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

更加健全、管理更加科学的信息化平台。实现跨区域、跨部门的共建共享共用，充分发挥公共 安全视频监控在服务居民群众、创新社会治理、平安城市和智慧城市建设、维护国家安全和社 会稳定等多方面的重要作用。 大数据处理技术代表了新一代的技术架构，这种架构通过高速获取数据并对其进行分析和挖掘，从海量 形式各异的数据源中更有效地抽取出富含价值的信息。大数据主要被用于分析和决策，企业用以分析的数据 质量越高、越全面， 用户特性 行为分析 社区警务趋势转变 互联网正在加速重构各行各业，大数据、人工智能迎来契机 业务模式发生变化（互联网化）… 图像比对自动化、人员轨迹可视化、警民交流互动 化、案件处理信息化、数据处理智能化等社区警务需 求发生变化… 业务驱动 以智慧化警务成为迫切需求 ( 人工智能 ) 智能摄像头、智能门锁、智能感应器、智能条码、智能手 机、智能芯片等智能化产品为智慧警务提供了有力的硬件 支撑 通过人脸识别技术，集视频分析、运动跟踪、人脸检测和识别技术在 安防领域的全新综合应用。系统集高清人脸图像的抓拍、传输、存储， 人脸特征的提取和分析识别、自动报警和联网布控等诸多功能于一身， 并具有强大的查询、检索等后台数据处理功能及强大的通信、联网功 能，可广泛应用于重要关卡的行人监控。系统布控灵活，变被动监控 为主动监控，变事后处理为事中处理，变繁琐低效的人工查询为高效 率的智能录像查询，有效的提高了视频监控的防护等级和效率。

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

公共安全技术支持中心 气象防灾技术支持中心 专注气象领域研究，气象对社 会、生产、群众生活影响模型 需提升 模型算法技术支持，数据、基础产品能力提升 气象大数据平台监控 监测网络处 需现场调研？ 大数据处理平台 数据资源目录建设，共享开放 探测数据中心 广东省 IDEA 平台 数据全生命周期管理 探测数据中心 需现场调研？ 数据治理形成标准体系 探测数据中心 需现场调研？ 数据存储平台 探测数据中心 户外高温预警及 安全作业 14 靶向预警 实时触发预警 数据处理任务 数据处理结果返回 预警短信 调用 发送短信 气象局使用智慧推送提升“突发事件应急预警中心”的业务 能 力，通过靶向预警、实时触发触发预警应用，基于大数据 提升气象预警的准确性、智能性、有效性 热力图 数据处理任务 数据处理结果返回 联通 大数据平台 API 接口 深圳市气象局 深圳市气象局 广州市气象局 珠海市气象局 01 02 03 典型成功案例 数据处理 2 数据处理 1 气象局 突发事件预警中心 应用 A 应用 B 预警任务执 行进度返回 预警短信发送平台 终端用户 实时监测： • 灾区人口实时统计、性别、年龄、来源地 画 像分析 • 珠海 4 区实时人群分布情 • 沿海、公园、交通枢纽等公共服务区域人 群 分布

监控系统在引入 AI 大模型后，犯罪发生率同比下降了 12%，进一 步提升了市民的安全感。  数据处理与分析：提升城市治理精准性，优化交通拥堵管理。  市民服务响应：缩短响应时间，提高服务满意度。  公共安全监控：降低犯罪率，增强城市安全感。 综上所述，AI 大模型通过其在数据处理、自然语言处理及图像 识别等领域的技术优势，为智慧城市建设提供了切实可行的解决方 案，显著提升了城市治理能力与公共服务水平。 是确保系统顺利运行和高效服务的关键环节。首先，系统需要具备 强大的数据处理能力，能够实时采集、存储和分析来自多个渠道的 民意数据。这些数据可能包括市民反馈、社交媒体评论、热线电话 录音等，数据格式多样，既有结构化数据也有非结构化数据。因 此，系统应支持大规模数据的高效处理，尤其是在高并发的情况下 保持稳定性和响应速度。 在数据处理的基础上，系统需要具备先进的自然语言处理 （NLP）能力。这 和可扩展性。每个功能模块都应独立部署，便于后续的维护和升 级。同时，系统应支持云原生技术，充分利用云计算的弹性资源， 以应对业务高峰期的需求。 以下是一些关键的技术需求总结：  高效的数据处理能力，支持大规模并发请求；  先进的 NLP 技术，实现文本分类、情感分析等功能；  多语言支持，适应不同语言背景的市民；  可解释的 AI 模型，确保决策过程透明；  严格的数据隐私保护措施，遵循相关法律法规；

智慧水 利 02 智慧河 长 智慧 水利 金水 工程 智慧水利 智慧水利的价值 挑战与问题：信息采集不全、数据共享程度低、应用智慧化不足 感知能力弱 数据处理与应用能力不足 应用系统协同差 安全预警不足 全感知 1 、应 用 5G 、微波等无线传输技术， 支撑视频、传感器灵活布置、高速 技术，动态推演河道水文、水环 境 变化 。 2 、利用仿真模拟技术，实现沙盘 推演，实现科学决策。 1 、各级管理部门、不同业务部门、 不同处室数据未完成打通； 2 、 缺乏非结构化数据、视频分析 数据处理能力；数据治理能力弱。 1 、已有系统功能单一，系统之间 应用功能无法复用，重复造轮子； 2 、业务系统停留在数据填报查询 层面，智慧化程度不高。 1 、数据深度挖掘与专业业务模型 运行体征 行政 公共 专题 防洪 审批 服务 业务 排涝 水利运营 管理中心 智慧 政务 应用 应用 智慧水利总体架构 数据处理 工具服务 水利信息 资源库 数据共享交换 基础信息 数据支撑服务 监测信息 安全资源 防灾减灾套件 时空信息服务 API 市场 水文监测套件 通用软件服务 微服务框架

........................................................................................26 2.3.1 数据处理与存储............................................................................................... 2. 系统架构设计 在景区 AI 智能安防应用方案中，系统架构设计是整个方案的 核心部分，旨在通过多层次、模块化的设计实现高效、稳定的安防 监控与管理。系统架构主要分为四层：感知层、传输层、数据处理 层和应用层。感知层由部署在景区各关键位置的智能摄像头、传感 器和物联网设备组成，负责实时采集视频、音频和环境数据。智能 摄像头配备人脸识别、行为分析等 AI 算法，能够自动识别异常行 为 据在传输过程中被篡改或窃取。 数据处理层是系统的中枢，由高性能服务器和云计算平台组 成，负责对感知层采集的原始数据进行存储、清洗和分析。数据处 理层采用了分布式存储和大数据处理技术，能够高效处理海量数 据。同时，AI 算法引擎在这一层进行运行，包括深度学习模型、图 像识别算法和自然语言处理技术，用于实时分析视频流、检测异常 事件并生成警报。数据处理层还具备自我学习和优化的能力，能够

大数据分析.................................................................................22 2.2.2 实时数据处理.............................................................................24 3. 水务智能管理平台的构建... 化、自动化。例如，通过智能传感器网络，实现对水管漏损、质量 变化等异常情况的实时监测，并通过 AI 分析自动发出警报，为维 护和管理提供了辅助决策支持。 再者，AI 技术的发展不仅体现在数据处理能力的提升上，也体 现在应用场景的多元化上。目前，许多水务企业已经开始应用 AI 技术进行水质分析、管网优化、客户服务等方面的创新。例如，利 用自然语言处理（NLP）技术，企业可以提高客户咨询及报修的响 识别用水模式，预测高峰时段和低谷时段，从而优化水资源的调配 和分配，有效减少水资源浪费。 数据处理还可以通过聚类分析与时序分析来实现更深层次的洞 察。例如，通过对不同区域水使用行为的聚类分析，可以识别出不 同客户群体的用水习惯，进一步制定个性化的服务策略，提高客户 满意度。 在数据处理的过程中，还需关注数据的清洗和标准化。收集到 的数据往往存在冗余、缺失或格式不一致等问题，清洗过程的质量

，深度改造 现有的餐厅经营模式，将整个体系互联网化和物联网化， 提供整体信息化解决方案。餐厅现场以智能物联网机器 人为载体，借助人脸识别、服务交互和语音互动等人工 智能；后台借助云计算、大数据处理的物联网应用平台， 实现顾客从入店、点餐、用餐、支付、服务评估等全生 命周期流程的信息化处理。经过互联网和物联网技术改 造的娱乐化、好玩和有趣的餐厅，有效节约人力成本， 提升餐厅的信息化水平和管理效率，驱动顾客自传播“叫1。 用餐喜好及其它服务信息的档案，下次顾客再次光临时， 服务机器人能够主动引导客人到上次的座位、调用上次 用餐的菜单，提升顾客的服务感知。现场智能服务机器 人收集服务点评，通过物联网平台，从现场环境、菜品、 服务员等方面进行数据处理和分 析，从而方便餐厅商家的内部绩效 考核，找出管理的短板，有针对性 地提高餐厅的服务品质。 3研究内容 本文主要围绕智能餐饮物联网 端、管、云的三大模块开展研发工 作，图2为研究内容示意图，目标 服务管理能力，为顾客和 餐厅现场提供环境监测、 入座、点餐、服务互动、 支付、点评等功能，为企 业管理者提供顾客满意度、 顾客组成、用餐时长、食 料采购等统计分析功能。 平台分为感知层、接人及 网络层、数据处理层和应 用层4个部分，平台架构如图5所示。 感知层。利用智能服务机器人，采集餐厅 现场顾客人脸信息、餐厅温湿度以及视频等现 场信息信号。采集的现场信号通过线缆与智能 采集器连接，所有硬件采用模块化架构，I／0

步推进气象数据超市建设，实现实时上线、滚动更新、快速配送的产品服务。 建设内容及分期详见下表所示。 表 1.3-1 建设内容汇总表 1 XX气 象 大 数 据 平 台 气象+大数据汇交子系统 数据处理，数据采集，数据表管理，可视化 ETL，资 源目录管理 2 气象+大数据存储子系统 数据管理，数据存储结构设计，数据存储模块（分 布式数据库数据仓库、对象存储、分布式文件系统）， 存储容量管理，存储趋势分析 实现各个系统在大数据环境中的统一整合，包括实时流式数据处理、业务数据同步、数据可视 化清洗、数据可视化大屏等；通过业务应用中间件系统的建设，提升业务系统大数据应用能力。 1.2.1.1 分布式计算服务化引擎 分布式计算引擎，为数据处理提供了弹性、容错、高可用的环境，但对于需要实时大数 据分析计算的应用来说，还需要一套与普通应用融入整合的数据计算服务。 分布式计算服务化引擎，通过将大数据处理、分析计算的能力以 Rest Rest 接口的方式对外暴 露，实现了数据计算的服务化；通过该服务，应用系统可通过简单的接口调用，实现在分布 式环境中数据处理。 第 6 页 共 114 页 计算服务引擎包括以下核心功能： （1） 支持负载均衡、容错的计算服务接口，提供 Rest 接口； （2） 多语言服务计算调用压缩包，包括 java、python 等主流语言； （3） 函数注册服务； （4） 应用日志、异常日志；