187 8.1.1 深度学习技术应用...................................................................189 8.1.2 云计算与边缘计算结合............................................................191 8.1.3 5G 技术应用................. 图结构建模，并通过节点间的信息传递实现数据融合。以下是一个 简单的数据融合流程示例： 最后，数据融合的实现还需要考虑实时性和计算效率。通过边 缘计算与云计算相结合的方式，将部分计算任务分布到边缘设备 （如智能摄像头和传感器），以减少数据传输延迟，提高系统的响 应速度。同时，采用分布式计算框架（如 Spark 或 Flink）对大规 模数据进行并行处理，确保系统在高并发场景下的稳定性。通过上 标的定量分析，如平均通行时间、拥堵指数、排放量等，以便管理 者做出科学决策。 最后，模型的部署采用分布式架构，确保其在高并发场景下的 稳定性与效率。通过云平台与边缘计算的结合，模型能够在中心节 点进行全局优化，同时在边缘节点进行局部决策，从而减少延迟并 提高响应速度。在实际应用中，模型将通过 API 接口与现有交通管 理系统无缝集成，支持多种终端设备的访问与操作。 在实施过程中，需定期对模型进行性能评估与更新，以确保其

的游览环境。 2.1 总体架构概述 景区 AI 智能安防系统的总体架构设计旨在通过多层次、模块 化的技术集成，实现景区安全的智能化、高效化和可扩展化管理。 系统采用分布式架构，基于云计算、边缘计算和物联网技术，结合 AI 算法和大数据分析能力，构建一个全方位、实时响应的安防体 系。系统分为感知层、传输层、数据处理层和应用层四大部分，各 层之间通过标准接口实现高效协同。 感知层作为 由优化，避免因网络中断或信号干扰导致的数据丢失。 数据处理层是系统的核心，包括边缘计算节点和云端服务器。 边缘计算节点部署在景区关键区域，用于实时处理本地数据，减少 云端传输压力，并提供快速响应能力。云端服务器负责大规模数据 的存储、分析和模型训练，支持深度学习、目标检测、行为分析等 AI 算法的运行。通过边缘与云端的协同，系统能够实现从实时预警 到长期趋势分析的多层次安全管理。 应用 支持后续功能的灵活添加和硬件设备的无缝接入。同时，系统遵循 信息安全标准，通过数据加密、身份认证和访问控制等措施，保障 数据的安全性和隐私性。  支持多模态数据融合，提高数据采集准确性  采用边缘与云端协同处理，降低响应延迟  模块化设计，易于功能扩展和设备接入  符合信息安全标准，保障数据隐私和系统安全 2.2 硬件设备选型与部署 在硬件设备选型与部署阶段，首先需要根据景区的实际需求和

2 新兴技术的融合................................................................................173 9.2.1 边缘计算..................................................................................174 9.2.2 区块链在钢铁行业的应用 人数据采集不仅提高了生产效率，也为后续的数据分析提供了可靠 的数据来源。 在数据采集方面，物联网（IoT）技术的应用也逐渐兴起。通 过将设备、传感器与互联网连接，可以实现远程数据采集与监控。 例如，在钢铁生产线中，可以采用边缘计算技术，将实时数据传输 到云端进行处理分析，从而快速响应生产需求。 数据采集工具的选择可以根据实际需求和已有技术系统相结 合。常用的工具包括：  PLC（可编程逻辑控制器）：用于工业自动化控制和数据采 流量数据 材料流量监控 每秒一次 位置数据 物料转运位置追踪 每分钟一次 此外，为了确保数据的准确性和完整性，企业应该建立数据管 理和维护规范，定期对传感器进行校准和检测，确保其正常工作。 通过结合边缘计算技术，可以对传感器采集的数据进行初步处理， 将重要信息及时反馈到云端，从而降低数据传输的带宽要求，提高 实时响应能力。 在数据整合和分析方面，可以通过大数据平台对采集到的传感 器数据进行

无人机技术的发展还受益于通信技术的进步。5G 网络的普及 为无人机提供了高带宽、低延迟的通信能力，使得无人机可以在更 远的距离和更复杂的环境中执行任务。此外，云计算和边缘计算技 术的结合，使得无人机可以在飞行过程中将部分计算任务卸载到云 端或边缘节点，从而减轻机载计算资源的压力。 以下是无人机技术发展的几个关键里程碑：  2000 年代初：无人机开始进入民用市场，主要用于航拍和农 业喷洒。  增强：使用直方图均衡化或对比度拉伸技术增强图像细 节。 o 校正：通过几何校正或畸变校正消除图像中的几何失 真。 2. 特征提取：利用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，系 统能够自动提取图像中的关键特征。这些特征包括边缘、纹 理、形状等，能够有效区分不同的目标物体或场景。特征提取 的具体步骤包括： o 卷积层：通过多层卷积操作提取图像的局部特征。 o 池化层：通过最大池化或平均池化操作减少特征维度， 保留重要信息。 达等设备组成，负责实时采集低空环境中的图像、视频和多模态数 据。采集的数据通过无人机内置的预处理模块进行初步筛选和压 缩，以减少数据传输的负担。数据传输层采用 5G 网络和边缘计算 技术，确保数据能够快速、稳定地传输到地面控制中心或云端服务 器。对于实时性要求较高的场景，边缘计算节点可以在本地完成部 分数据处理任务，降低延迟。 数据处理层负责对接收到的原始数据进行清洗、格式转换和存 储。数据清洗模块通过去噪、去重和异常值检测等技术，确保数据

光照条件、天气变化等外部环境对视频图像的影响，从而增强系统 的适应能力。 此外，实时处理能力还需与大数据基础设施紧密集成，保证数 据分析不依赖于离线存储。系统应采用边缘计算的架构，将数据处 理和分析任务分配到接近数据源的边缘节点，这样可以降低传输延 迟，提高处理速度。 与此同时，系统要实现与其他安全监控和响应平台的无缝集 成，配合智能警务调度系统，以便于快速响应紧急情况。通过 API 降低数据处理的延迟，预处理步骤应当在边缘计算设备上运行，近 源处理减少数据传输的时间成本。 模型训练与推理层是架构的核心，此层将整合先进的 AI 大模 型，如卷积神经网络（CNN）、视频卷积长短期记忆网络 （ConvLSTM）等。这些模型应当在大规模标注数据集上进行训 练，涵盖各种公共安全事件的场景，如突发事件、人群聚集、异常 行为等。训练完成后，模型应部署到云端或边缘计算节点，实现实 时推理能力。应当设计一个基于 应用程序或移动应用程序，确保信息能够高 效到达各级管理人员。 以下是系统架构的详细描述：  数据采集层 o 实时视频流接入 o 多种格式支持  数据预处理层 o 降噪处理 o 图像裁剪和调整 o 边缘处理  模型训练与推理层 o 深度学习模型的使用 o 在线和离线推理 o GPU 集群支持  结果展示层 o 实时监控界面 o 事件回放和分析 o 可视化的大数据分析结果 通过

光照条件、天气变化等外部环境对视频图像的影响，从而增强系统 的适应能力。 此外，实时处理能力还需与大数据基础设施紧密集成，保证数 据分析不依赖于离线存储。系统应采用边缘计算的架构，将数据处 理和分析任务分配到接近数据源的边缘节点，这样可以降低传输延 迟，提高处理速度。 与此同时，系统要实现与其他安全监控和响应平台的无缝集 成，配合智能警务调度系统，以便于快速响应紧急情况。通过 降低数据处理的延迟，预处理步骤应当在边缘计算设备上运行，近 源处理减少数据传输的时间成本。 模型训练与推理层是架构的核心，此层将整合先进的 AI 大 模 型，如卷积神经网络（CNN）、视频卷积长短期记忆网络 （ConvLSTM）等。这些模型应当在大规模标注数据集上进行训 练， 涵盖各种公共安全事件的场景，如突发事件、人群聚集、异 常行为 等。训练完成后，模型应部署到云端或边缘计算节点，实 现实时推 效 到达各级管理人员。 以下是系统架构的详细描述： . 数据采集层 o 实时视频流接入 o 多种格式支持 . 数据预处理层 o 降噪处理 o 图像裁剪和调整 o 边缘处理 . 模型训练与推理层 o 深度学习模型的使用 o 在线和离线推理 o GPU 集群支持 . 结果展示层 o 实时监控界面 o 事件回放和分析 o 可视化的大数据分析结果

公司管理的能力和水平。同时，结合信息技术发展的 最新成果，积极探索，努力创新，实现关键技术、重要信息系统的 自主可控。 2.3 规划目标 2.3.1 总体目标 建设行业领先的能源工业互联网平台：包含数据采集边缘计算层、 基础设施层、工业平台层和工业应用层四大层级可支持实现 XXXX 公司全业务覆盖、各业务横向贯通、各层级信息系统互联的一体化 支撑平台，增强业务协同和集中管控能力，打破各业务系统之间的 企业数字化转型及企业数字化平台建设方案 深入应用，智慧电厂广泛推广，完成数字化运营中心建设，XXXX 公 司数字化水平得到较大提升。 2.3.3 具体目标  建设工业互联网平台包含数据采集边缘计算层、基础设施层、 工业平台层和工业应用层四大层级的 XXXX 公司工业互联网平台,在 平台的基础上实现 XXXX 公司全业务覆盖、各业务横向贯通、各层 级信息互联的一体化，增强业务协同和集中管控能力，打破各业务 和 AI 服务平台等部分组成，构建为可扩展的开放式云操作系统，并通 19 企业数字化转型及企业数字化平台建设方案 过专线网络实现与电厂侧边缘云平台互联，实现边缘和中心云平台 的协同，基层单位用户可访问省公司各类 SAAS 应用。基层企业的 边缘计算层由数据采集网关和计算服务器组成，可实现数据在生产 现场的轻量级运算和实时分析，可缓解数据向中心云平台传输、存 储和计算的压力。郎丰利整理制作。

储，智能决策层基于机器学习和深度学习模型提供决策支持，最终 应用层将为各岗位提供不同的决策和分析工具。 在技术路线选择方面，需综合考量技术可行性、实施成本以及 维护便捷性。主要的技术选型可以包括：  数据采集技术（如边缘计算、IoT 传感器）  数据存储方案（如云存储和本地服务器的结合）  大数据分析平台（如 Apache Spark、Hadoop）  AI 模型框架（如 TensorFlow、PyTorch） 化的设计流程，能够有效建立智能工厂的基础架构，提升工厂的智 能化水平及生产效率。 4.2.1 硬件设备选型 在硬件设备选型阶段，首先需要明确智慧工厂所需的基本硬件 设施，这些设施包括但不限于服务器、存储设备、网络设备、边缘 计算设备和终端设备。为了确保系统的高效性和可扩展性，硬件设 备的选型应遵循以下原则： 1. 性能需求：硬件设备应根据计算和数据处理的性能需求进行选 型。例如，针对大模型的深度学习训练和推理，选择拥有高计 Catalyst 9300 48 x 1G SFP、支持 Layer 2/3 协 议、PoE 功能 网络流量管理 与保障 边缘计 算设备 NVIDIA Jetson Xavier AGX 内置 GPU、16GB 内存、支持多种 AI 框架 用于边缘推理 及数据处理 终端设 备 Siemens Industrial Panel 27” 触摸屏、IP65 防护等级、支持多种通

维护和智能排产，降低设备故障率和生产成本；在市场营销领 域，AI 大模型可以通过精准的用户画像和个性化推荐，提高营销转 化率和客户满意度。 为了实现上述目标，项目将采用以下关键技术和方法： 1. 分布式计算架构：利用云计算和边缘计算资源，构建高性能的 分布式计算环境，确保 AI 大模型的训练和推理效率。 2. 多模态数据处理技术：整合企业的结构化数据（如 ERP、CRM 系统）和非结构化数据（如文本、图像、视 频），形成统一的数据平台，为 程，并采用自动化调参工具优化模型性能。模型训练将涵盖监 督学习、无监督学习和强化学习等多种方法。 4. 模型部署与优化：将训练好的模型部署到生产环境中，支持实 时推理和批量处理。采用模型压缩、量化和剪枝等技术，优化 模型在边缘设备上的运行效率。同时，建立模型更新机制，确 保模型能够持续改进。 5. 监控与维护：建立全面的监控系统，实时跟踪模型的性能指标 和资源使用情况。通过日志分析和异常检测，及时发现并解决 问题 。项目完成后， 预计该模型在关键业务指标上的准确率将达到 95%以上，推理速度 将优化至毫秒级，能够满足企业对实时响应的需求。 其次，项目将实现模型的自动化和智能化部署，支持企业在云 平台和边缘设备上的无缝集成。通过引入自动化部署工具和容器化 技术，企业可以在不同类型的硬件资源上进行快速部署和扩展。预 计部署时间将从传统的数周缩短至数小时，极大提升了企业业务的 上线速度。同时，项目将提供持续的学习和优化机制，通过在线学

6：智能综合管控平台 应用层（云平台）：包含智能模型训练、数据计算引擎、协同管 24 理、生产管理、安全管理、能效管理、经营管理、决策分析、应用门 户等业务应用，为用户提供高效、便捷的应用。 使能平台（边缘侧）：使能平台包括业务使能（综合智能管控平 台及智能化应用服务）、数据使能（煤矿工业大数据平台）及集成使 能（煤矿生产协同执行控制平台）。业务使能主要负责对接上层业 务，为上层业务提供接口及应用支撑；数据使能负责数据存储及分 智能园区数字平台：包括 AI 智能分析、智能边缘子平台、物联网 子平台、地理信息系统子平台、位置服务子平台、数据集成子平台、 26 业务子平台和数据服务等子系统，实现数据接入、数据分析存储、业 务逻辑服务和开发服务；建设智能园区云平台，提供高可靠的云服 务，部署数字平台和应用系统。 ICT（信息与通信技术）基础设施：包括智能园区专用网络、通 信网络和边缘节点；建立智能园区办公网、视频网、运营商通信网 商通信网 络、WiFi 等网络基础设施；根据园区实际应用状况，部署边缘节点的 物联网关、边缘视频管理和智能分析。 （12）经营管理系统 建立统一的智能化经营管理平台，支持煤矿各业务应用的全 面一体化集成，打通管理孤岛、数据孤岛；构建“人财物一体、产 运销一体、业务全面互联互通”的智能化经营管理平台，覆盖煤矿 的管理决策、财务、生产、人力、物资、机电、计划预算、安环、 调度、项目管理