交通信号灯优化..................................................................................14 2.1.1 实时交通流量监测......................................................................15 2.1.2 信号灯时长动态调节.... 3.2.1 碰撞避免策略.............................................................................43 3.2.2 实时动态路径调整......................................................................45 3.3 驾驶行为分析......... 智能调度系统......................................................................................57 4.1.1 实时乘客需求分析......................................................................59 4.1.2 车辆调度算法.......

人员一览 以图表显示全市(含辖县)实时三级(重大、 较大、一般)风险人数及占比。 1 项 全市看守 所关押量 风险人员 及新入所 人员 以图表显示全市(含辖县)关押总量 、风险人 员总数及新收入所人员总数，并显示全市(含 辖县)各所上述人员各自数量 。 1 项 全市实时 出所动态 一览 以图表显示全市(含辖县)实时的出入所(入 所 24 小时内、当日入所、临时出所、出所 频 巡 查 视频接入 将全市(含辖县)所有监所主要视频监控点全 部接入宣城市公安局监所管理支队智慧监管 平台，并预留 20%视频监控点接入端口。 1 项 视频预览 以树形图形式实时显示全市(含辖县)所有监 所视频监控点列表，支持 1、4、9、16 画面 同 时预览。 1 项 视频回放 可对全市(含辖县)所有监所视频进行回放， 回放画面可在监管支队监控电视墙上进行展 信息 点击之后在视频预览框表右侧显示监 室名称及类型、主协管民警信息、实时关押人 数、重大安全风险人数，对应的信息模块可以 实时显示其关联信息。 1 项 市本级智慧监管建设项目清单 序 号 名称 规格及参数 数 量 单 位 4 督 导 管 理 督导查询 以列表形式实时显示支队视频巡查过程中发 现的各类推送信息包括(记录时间、监所名 称、监控点位

.........................................................................................24 2.2.1 实时数据分析.............................................................................25 2.2.2 乘客流量预测.. 数据分析与预测..................................................................................52 3.2.1 实时数据处理.............................................................................54 3.2.2 客流预测模型.. 压力，如何在有限资源下提升运营效率、优化乘客体验成为亟待解 决的问题。为此，我们提出将 DeepSeek 技术应用于城市公共交通 运营中，以智能化手段实现系统优化。DeepSeek 是一种基于大数 据和人工智能的深度分析工具，能够实时处理海量交通数据，并通 过机器学习算法提供精准的决策支持。本项目旨在通过 DeepSeek 技术，实现以下目标：提升公共交通系统的运营效率、减少乘客出 行时间、优化车辆调度、降低能源消耗以及提高系统的整体可靠

5.1 自适应性分析方法............................................................................112 5.1.1 实时数据分析...........................................................................114 5.1.2 环境变化检测... 大模型是一种基于人工智能技术的综合解决方 案，旨在通过多场景协同决策与自适应方案设计，提升城市交通管 理效率，缓解交通拥堵，优化交通资源配置。该模型的核心在于利 用大规模数据采集、深度学习、强化学习等技术，实现对交通流量 的实时监控、预测与调控。通过对交通数据的多维度分析，模型能 够动态生成最优的交通信号控制策略、路径规划建议以及突发事件 应急响应方案。 首先，交通治理 AI 大模型的构建依赖于海量的交通数据来 源 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 AI 大模型具有高度的灵活 性与自学习能力。通过强化学习机制，模型能够在不断的决策过程

..........................................................................................18 4.2 设备实时监测管理............................................................................................... 落后”等难题，成为项目建设管理方的必然选择。 “智慧工地”系统的建设，将计算机技术与物联网应用相结合，通过 RFID 数 据采集技术、ZigBee 无线网络技术以及视频监控等手段，实现对现场施工人员、 设备、物资的实时定位，有效获取人员、机械设备、物资位置信息、时间信息、 轨迹信息等，及时发现遗漏异常行为，实现自动化监管设施联合动作，提高应 急响应速度和事件的处置速度，形成人管、技管、物管、联管、安管五管合一 的 场人员、材料、设备等重要资源的管理，构建一个实时高效的远程智能监管平 台，有效的将人员监控、位置定位、工作考勤、应急预案、物资管理等资源进 行整合。通过现场相关信息的采集和分析，为管理层进行人员调度、设备和物 资监管以及项目整体进度管理提供决策依据。 2.1 现场监测监控管理  将监测监控系统与人员定位系统、通信联络系统进行总体设计、建设。  监测监控系统应能实现以下管理功能： 1) 实时显示各个监测点的监测数据，并可以图表等形式显示历史监测

作为最新一代的人工智能平台，具备强大的数据处 理、模式识别和自主学习能力，能够有效应对水利工程中的复杂问 题。 在水利工程中，DeepSeek 的应用主要体现在以下几个方面： - 实时监测与预警：通过部署传感器网络，DeepSeek 能够实时采 集水文、气象等数据，并结合历史数据进行智能分析，实现对洪 水、干旱等灾害的精准预警。 - 优化水资源调度：DeepSeek 可以 根据多源数据（如降雨量、水库水位、用水需求等）构建动态模 DeepSeek，可以实现对海量水利数据的实时分析 与处理，提供精确的预测和决策支持，从而提高工程管理效率和应 对突发事件的反应能力。 当前，水利工程领域面临的主要挑战包括：  数据来源多样且复杂：水利工程涉及气象、水文、地质等多源 数据，传统方法难以高效整合和分析这些数据。  预测精度不足：现有的洪水预报、水资源调度等模型在复杂环 境下往往难以提供高精度的预测结果。  实时性要求高：水利工程管理需要快速响应环境变化，传统方 2. 智能分析与预测：利用深度学习模型对历史数据进行训练，生 成高精度的预测结果，如洪水预报、水资源调度方案等。 3. 实时监控与预警：实时监测水利工程运行状态，及时发现潜在 风险，并发出预警信号。 通过引入 DeepSeek，水利工程管理将迈入智能化、精细化、 实时化的新阶段，为水资源的可持续利用和防灾减灾提供有力支 持。 1.2 DeepSeek 概述 DeepSeek 作为一种先进的人工智能技术平台，凭借其强大的

....53 4. 实时监控与报警系统..........................................................................................................................................................56 4.1 视频监控实时传输.......... ........................................................................................138 8.3.2 实时监控与优化.............................................................................................. 工巡逻的效率低 下，监控摄像头的实时性不足，以及面对突发事件的快速响应能力 欠缺，都是当前景区安防面临的挑战。为了应对这些挑战，AI 智能 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。

运输调度优化......................................................................................14 2.1.1 实时数据分析与决策支持..........................................................16 2.1.2 预测客流量与车次安排............ ....35 3.1.1 站点与车辆历史数据..................................................................37 3.1.2 实时监控与传感器数据..............................................................40 3.2 数据清洗与处理.............. 能力，还能通过数据分析洞察乘客需求，从而优化服务。 随着城市轨道交通网络的不断扩展，运营管理面临越来越多的 挑战。例如，公共交通的高峰时段客流量剧增，导致了拥挤和不 便；车辆调度管理复杂，需实时响应动态变化的乘客需求；安全隐 患在高密度运营下也日益增多。因此，引入 AI 大模型以实现智能 化、高效化的运营管理显得尤为重要。基于 AI 的大数据分析能 力，能够帮助运营方获取更为精准的客流预测，优化车辆调度方

6.2 数据分析工具与算法...........................................................................77 6.2.1 实时分析算法.............................................................................79 6.2.2 预测模型应用.. 估，还关系到交通运输、农业监测、灾害预警等多个领域。近年 来，伴随无人机、遥感技术的快速发展，建立一套高效、经济、精 确的低空环保监测网络显得尤为重要。 低空环保监测网络的设计目标是通过整合多种监测手段，实现 对低空环境的全面、实时监控。该网络将涵盖多个监测点，能够收 集和传输多维度的环境数据，为决策支持提供科学依据。根据相关 数据统计，当前我国大气污染物的浓度仍然高于世界卫生组织的安 全标准，而低空地区的污染物扩散特征复杂，且直接影响人们的生 检，具备灵活机动性及低成本特点。 o 固定监测站点：在重点区域布设固定监测站，确保长期 的、稳定的数据采集。 o 移动监测设备：结合车载监测设备，可实现对动态地区 的实时监测。 3. 数据传输与处理 o 采用物联网技术，将各监测节点的数据实时上传至云端 平台。 o 开发数据处理与分析软件，实现对监测数据的智能分析 与可视化。 4. 预警与响应机制 o 建立环境风险预警模型，当污染物浓度达到预警阈值

区安全是旅游业可持续 发展的重要基础，因此智慧景区的建设是智慧旅游的重中之重。 本方案旨在结合云计算、物联网、互联网、大数据、人工智能等技术在旅游行业的应用， 实现多业务模式的统一管理和切换，实时掌握景区全局信息和动态；实现各系统、各层面事 件的及时、精准响应和统一调度。 1.2 建设目标 通过智慧景区综合管理系统的建设，实现旅游景区的管理目标，有效整合人、车、物和 信息资源，实现景 实现景区增值运营目标 在保障景区安全运营的同时，提供大数据分析服务。比如，通过道路卡口系统，控制车 辆流量，分析车辆数据；通过客流统计系统的应用，辅助分析游客的兴趣、爱好等。 4) 实现景区应急救援目标 实时监控景区各类安全事件和自然灾害，及时联动告警，提供现场视频与数据，并通过 融合通信系统，实现应急指挥调度功能。 5) 实现景区可持续发展目标 旅游资源的破坏主要包括自然因素和人为因素。自然因素包括突发性破坏、缓慢性破坏。 的安装，但普遍忽视消防设施设备全生命周期的维护与管理，容易导致发生火灾时，设备故 障而导致无法发挥作用。  网络推广方面：目前旅游景区的网络推广主要基于官网推广宣传，但是内容上偏于传 统，实时性不够，亮点不多，对游客没有太大吸引力。  设备运维方面：随着景区智能化系统的不断升级扩容，设备数量越来越多，设备类型 越来越复杂，前端监控设备往往缺乏必要的日常维护，导致损毁严重，遇到紧急事态无法进