4.0 认知智慧城市 I 算法框架 选用开源框架在核心 技术上受到限制 集中建设智慧算力 ，汇聚数据 统一对外提供 AI 能力 ， 大步实现产业升级 ， 是最高效的 方式 背景介绍｜制约 AI+ 智慧城市发展的问 题 计算能力 场景驱动 限制城市发展人工智能技术水平的四大因素 数据资源缺乏有效分析 有效数据获取率低下 应用场景单一 新算法迭代更新慢 AI 计算能力不 足 系统集成公司可以在 平台上整合多家算法 厂商的算法（包括的 算法） ， 建设智能 化 项目 信息化系统业务管理公 司可以通过平台打磨智 能化的业务系统 ，进 化 自己的业务体系 软件开发公司可以通 过平台速度敏捷地开 发出智能化的应用软 件 背景介绍｜建设必要性 - 赋能企 业 中小算法厂商可以在 AI 开放平台上训练 自 己的算法 人脸识别 结构识别 姿态识别 AI 从业者 、繁荣本地 AI 生 态 语义识别 人脸属性 数据传递 人群分析 文字识别 数据存储 人证核验 行业学习 声纹识别 图像识别 · 动态可扩展 、平滑可 迁移 · 算法多选 、多模融合 · 分层解藕 、百花齐放 基础设施层 · 各尽所能 、各守本分 传感层 以分层解藕 、开放共享的原则补全现有体系 工地发生打架闹事事件 工地脏乱情况 车辆违规停车 情况

：人脸摄像机 + 车辆抓拍机 可疑人： 名单库 可疑车： 名单库 上墙管理 各社区预警 上墙显示 社区主干道出入 口 ：人脸摄像机 + 车辆抓拍机 视频结构化 算法服务器 AI 综合管理 平台 社区 GA 有效数据 本社区情况 … … 系统概念 通 过 监 控 拍 摄 ， 把 所 有 经 过 摄 像 机 底 下 的 人 、 建议用专业人脸枪 2. 车辆抓拍机 *2 支 要求： 可以利旧 ， 网络高清枪即可 3. 网络传输 要求： 可以利旧 ，或就近光纤延伸联网 社区路口的智能监控点位设计方案 视频结构化算法服务器 设备描述： 1. 算法服务器支持 8 路人脸 +8 路车辆 2. 按每个路口 2 支人脸枪 ， 2 支车辆枪计算 ，可以覆盖 6. 算法服务器支持百万级人脸库的比对 社区机房智能监控的设备方案 方案一 ：拼接屏大屏显示 方案二： 液晶电视机显示 接入监控局域网中 第三章： 技术方案 区域管控 报表查询 权限管理 账户管理 人脸算法 人形算法 车辆算法 物体算法 实时抓拍数据 视频结构化的软件架构 设备管理 流量统计数据 预警抓拍数据 系统设置 算法配置 系统布控 骑行算法 人和车的深度学习算法

注重关联关系而非因果关系 数据可视化变得尤为重要 大数据的重点是关联关系与趋势预测 大数据分析助力提升行业综合数据应用能力 大数据 关注点 传统数据 分析局限 数据获取 因子分析 算法训练 数据呈现 6 经济运行大数据保驾十四五 区域经济 2 3 4 1 支撑领导科学决策，提高经济运行管理水平： 从宏观、中观、微观三个层面，对区域经济运行相关指标进 行实时动 应用的障碍 复杂数据算法 与业务模型 衔接 诸多大数据并 行计算架构的 选择 大数据应用实 现路径： 从哪里开始？ 专业人才匮乏 17 CONTENT 1 当政务应用遇到大数据 2 退而结网，打造大数据湖泊 3 大数据平台、架构与实现 4 大数据可视化，看得见的数据 18 软件兼容基础架构 数据 采集层 物理 存储层 逻辑 存储层 并行 计算层 算法层 挖掘 分析层 任 务 调 度 Elastic Logstash 数据仓库 数据集市 多维数据库存储 数据标签库 模型设计 模型训练 模型发布 模型管理 应用模型 算法模型 接口整合（ thrift ） Smart BI / 并行基础架构 / 算法 / 业务场景 Data Service / DaaS IDC / 数据来源 / 数据存储 / 数据治理 / 服务器 19 Data Discovery

.........................................................................................28 2.3.2 算法模型开发............................................................................................... ......................................................................................107 7.1.1 加密算法选择................................................................................................. 安防技术应运而生，通过结合人工智能、大数据分析和物联网技 术，全面提升景区的安防水平。 AI 智能安防系统通过以下几个方面的应用显著提升景区的安全 管理能力： - 实时监控：利用高清摄像头和 AI 算法，实时分析监控 画面，自动识别异常行为，如游客越界、物品遗失等。 - 智能预 警：通过大数据分析，预测潜在的安防风险，提前采取预防措施， 减少突发事件的发生。 - 快速响应：一旦发现异常情况，系统能够

MemoryCache内存空间 通道2 通道1 … … 图 .11通道示意图 ii. 基于 hash 的查找算法 MemoryCache 的数据存放于查找是基于 hash 算法的，利用 key 值通过 hash 算法直接映射实际物理地址，查找算法复杂度永远为 O（1），不会因为数据的多少而影响了查询效率，算法弊端是无法 进行不等值比较查找，数据在内存中是乱序存放，不进行排序操作。 出现 hash 冲 的时候，原则上先将自己挂接到虚拟节点的链表尾端，等待下次分 配。由于数据块在分配中会被不断切割，会导致数据块不断的由大 变小，为了防止内存碎片的过多产生，需要对产生的内存碎片做合 并。 内存合并算法在内存被归还后执行，主要思路是查看当前内存块 与前后内存块的关系。归还后，如果当前内存块的后一块内存为空 闲内存，则表明可以与后内存合并，直接将当前内存的空间扩充至 当前内存空间与后置内存空间的综合即可，同时将后置内存块从链 智慧交通综合大数据管控平台设计建设方案 这样对于申请内存的函数，一样可以满足使用要求，对于剩余内存 的维护，则大幅度降低了碎片内存的产生，提升了整体内存分配效 率。 v. 二级 key 的算法实现 memorycache 除 了 支 持 key.value 模 存 储 之 外 ， 还 支 持 key.key.value 的存储模式，可以根据第一级 key 的值进行全部数据的 查询与删除。二级

收费车型的人工误判、 错判 的风险？ 管控需求变化后 ， 出现新的管控难 题 3 、 车辆行车规律的总结和分析？ 安 全 保 障 体 系 存储资源 计算资源 云 服务 数据服务 算法服务 运 维 服 务 体 系 大数据 中心 全路网车辆过程管控平台 “ 省 -- 路段 -- 收费站”三级车辆管控系统 逃费稽查系统 车辆管控系统 事故回查分析系统 预警分析系统 虚拟 GPU 资源 AI 算法云计 算 资源池 l 把门架 、 收费站 、 服 务区等点位的视频 、 图像资源进行汇聚 l 虚拟化资源池 ， 进行 海量视频 、 图像资源 的统一管理 l 对外提供统一的视频、 图像资源共享服务 l 虚拟化 GPU 资源 ， 灵 活调配计算资源 l 视频图像识别算法云 端部署 ， 算法能力动 态共享 l 视频图像的车辆信息 外部系统 内部系统 视频图像云存储 基于 GPU 资源的算法架构， 一次部署， 多方共享 提取视频图像中的车辆特 征信息， 对结果进行存 储 和反馈 车 辆 特 征 信 息 识 别 算 法 分 布 式 计 算 GPU 资源虚拟化， 动态 分 配计算资源 统一的算法运算资源 ， 支持各单位、 各业 务 系统对算法能力的高效共享 云端共享车辆识别信息（收费车型、 车品、

1 训练数据集构建.........................................................................68 3.2.2 损失函数与优化算法..................................................................70 3.2.3 模型评估与调优................ 方案生成与选择................................................................................120 5.2.1 方案生成算法...........................................................................121 5.2.2 方案评估指标....... 交通治理系统往往局限于单一场景的优化，而 AI 大模型能够实现 跨场景的协同决策。例如，在城市交通网络中，模型可以同时考虑 主干道、次干道、交叉口以及公共交通系统的动态变化，通过全局 优化算法（如遗传算法、粒子群优化等）生成最优的交通信号配时 方案。此外，模型还能够根据实时交通状况，动态调整公交线路的 发车间隔、地铁列车的运行速度等，从而提升整体交通网络的运行 效率。 在自适应方案设计方面，交通治理

基架 构 • 自适应算法学习 • AI 视频识别 •视频增强 •地图服务 • 信息服务 • 消息服务 • 用户体系服务 • 物联网服 务 • 数 据 标 准 与 服 务 规 范 • 数 据 仓 库 + 分 布 式 数 据 库 • 数据治理 • AI 训练 • 数据管 理 • AI 管理 • 算法市 场 • AI 推理 病害图片管理 • 病害数据统计分析 • 病害数据调用 • 界面功能自定义升 级 • 病害诊断算法迭代 道路病害智能管理平台 www. smartmore. com 8 AI 算法病害诊断 . 零基础入门 . 一站式算法定制服务 . 面向多元复杂场景智能需 求 高效 毫秒级检测速度 精确 自适应策略 生 成 算 法 根据现场数据算法自动迭代升级 ， 形成数据闭环 清洗 AI 场景化应用设计 云边部 署 ， 快速交付 算法 持续迭代优化 闭环 流程 三大 能力 开放 训练服务 应用服务 数据服务 数据采集过程设计 数据标注 零门槛定制算法 模型 套 9 业务管理平台 根据现场数据不断优化模型 ， 形成数据闭环 生成算法 +36 倍 30000 张照片

决策模型的建立..................................................................................39 4.2 运行优化算法......................................................................................41 4.3 风险分析与管理 决策提供科学依 据。具体而言，AI 能够帮助水务部门在如下几个方面取得实质性进 展：  提升水质监测的精确性，通过实时传感器收集数据，实现对水 质变化的快速响应。  优化供水调度，利用算法分析用水模式，从而提高供水系统的 运行效率。  强化漏损检测与管理，通过机器学习模型分析管网数据，及时 发现和修复管道漏损。  改进水资源配置，根据不同区域的用水需求，智能分配水资 源，以实现资源的最优利用。 智 能、大数据、物联网等新兴技术，以推动数字化转型的进程。例 如，利用物联网技术部署智能水表和传感器实时监测水质与用水情 况，能够为水务公司提供更加精确的数据支持，开展数据驱动的管 理决策。算法分析和机器学习技术可以优化水资源的配置，提高用 水效率，减少能耗和水损失。 一些地方的成功案例显示，通过数字化手段的应用，水务公司 能在明显降低运营成本的同时，显著提高服务效率和客户满意度。

1000 米交通事 故 前方 500 米交通事 故 前方 100 米交通事 故 事件 上报 云端事件下 发 交通指挥 中心系统 交通事件 V2X 车路协同服务平台 智能边缘计算 雷视融合算法 问题：  高速行车速度快，一旦某一路段突发生事故或 拥堵情况，若不能及时告警后方车辆。  后车将没有足够时间反应，极易引起连环追尾 等严重的二次事故发生。 业务流程：  事件感知：路侧部署摄像机、毫米波雷达等， 针对已在公路上的车，提醒交通管制级别 xx ，动态 限速 xx 车行驶状态数据 ( 防滑状态 / 气温 / 外部环境 等 ) 天气状态数据 价值场景 5 ：全息感知 数字孪生 精准感知 事故秒级发现 边缘计算快 融合算法精准 大脑响应迅速 事故降低 50% 减少二次事故 风险管控自闭环 事故分析辅助闭环 激烈驾驶积分预警 分类 设备 功能 部署要求 部署方式 数量 主设备 毫米波雷达 检测车速，辅助摄像头做融合感知（危险事 MapReduce Spark 半结构化数据 非结构化数据 主题库 路网 设施 收费 事件 人员 公共出行 路网管控 专题库 偷逃 稽核 路网 流控 … 指标 算法 交通流动 态预测 偷逃费稽 查算法 公路经营 指标 交通运行 指标 … 数据湖 1 关键设计 1. 硬件支撑平台：支持自主可控鲲鹏 + 昇腾 CPU 及 AI 芯片方案；支持存算分离，计 算存储解耦扩缩，提升资源利用率。