阜南县数字乡村建设项目-乡村公共视频联网工程设计方案 III 3.5.4.3 社会资源整合平台.................................................... 61 视频图像信息数据库建设.................................................. 66 3.5.5.1 系统功能......................... 启用，本期可以利旧。 存储系统现状 目前阜南县社会治安视频防控系统视频存储采用磁盘阵列存储 构成，统一部署在县公安局机房，容量共计 763T，实现视频资源全 天 24 小时存储。为视频应用、图像分析、证据搜集等业务应用工作 提供数据支撑。 视频平台现状 目前现网部署一套海康视频平台和一套大华视频平台，海康平台 用于汇聚平安城市前端设备的接入，大华平台实现平安乡镇实现对建 设前端的 的负载压 阜南县数字乡村建设项目-乡村公共视频联网工程设计方案 6 力。对视频图像信息存储系统的建设应满足如下需求： （一）存储空间需求 要求存储系统必须提供足够的存储空间，普通视频录像存储时长 不低于 30 天，重点部位视频存储时长不低于 90 天；图片存储时长不 低于 180 天，案事件视频图像永久存储。 （二）数据可靠性需求 要求存储系统保证设备级、部件级冗余；保证在单点或多点故障

OnePower 工业互联网平台的工业连 接、工业 AI、工业低代码等能力,其核心是通用算法模 块。 该模块结合传统图像检测算法以及神经网络算 法,在不同细分领域进行调试和优化,从而提高在不同 场景下的部署落地效率和检测质量。 在边缘侧,产品 采集图像数据,进行缺陷标注,并将有缺陷的图像上传 云端;在云端,产品进行多行业算法模型训练,并实现 算力资源分配和缺陷在线判断,下发至客户产线侧的 算力一体机 中国移动上海产业研究院自主研发了基于图像处 理和深度学习的光伏组件智能检测方法,该方法在 EL 图像数据采集的基础上,对组件图像进行预分割,根据 先验的缺陷类型对组件类型进行预分类,并基于 Faster RCNN 模型对光伏组件缺陷的不良类型进行二次检 测。 详细的方法描述如下。 3. 2. 1 EL 图像数据采集 基于 5G 智能网关的 EL 图像数据采集与传输方 法,通过 5G 5G 专网,EL 图像可以实时传输,使 EL 设备安装、布局时不再拘泥于现场网线布置限制,可 以随时随地将图像实时传输到 OnePower-AI 质检平 台;同时,5G 网络的大带宽特性确保 EL 图像可以高 质量传输:快速传输 4 ~ 8 K 的 EL 图像,100% 保留 EL 图像的细节和清晰度,提高了光伏检测算法的识 别准确率 [10] 。 EL 图像数据采集及传输过程如图

子系统、园区一脸通子系统、停车场子系统、违停检测子系统、消防子系统、智 第13页 慧路灯子系统、园区展示子系统、领导指挥舱以及智慧商业地产管理平台组成。 1） 视频监控子系统 视频监控子系统采用高清视频监控技术， 实现视频图像信息的高清采集、 高 清编码、高清传输、高清存储、高清显示。 2） 报警子系统 报警子系统利用各种传感器技术和电子信息技术， 探测并指示非法进入设防 区域的行为和接收紧急报警信息，将之统一传输到监控中心，以进行事件处理。 IPC，从而实现高清视频采集，同时为满足前端多 种应用场景的不同需求，推荐不同类型、不同功能的 IPC。 2) 采用具备流直存技术的专业存储设备对视频、图像进行存储，并采用多 种技术手段提升存储系统的可靠性和可用性。 3) 部署模块化、集成化的视频综合平台， 结合高清显示大屏实现视频图像、 电子地图、电脑信号的上墙显示、拼接控制等功能。 4) 建立统一的综合管理平台，实现对系统的统一管理；同时引入视频质量 诊断技术，保障系统稳定运行。 ，降低成本，减少资 源浪费。 系统采用高清视频监控技术， 实现视频图像信息的高清采集、 高清编码、 高 清传输、高清存储、高清显示；系统基于 IP 网络传输技术，提供视频质量诊断 等智能分析技术， 实现全网调度、 管理及智能化应用， 为用户提供一套“高清化、 网络化、智能化” 的视频图像监控系统， 满足用户在视频图像业务应用中日益迫 切的需求。 第18页 系统架构（三选一） IPC+NVR分布式存储架构（可选）

接企业第三方系统，实现园区的考勤、消费、门禁、访客、人员轨迹各子系统的 人脸应用，打造真正的园区一脸通畅行无阻，提升园区管理的安全可靠性。 网络高清视频联网： 通过视频监控联网， 可为各级管理人员按权限分配各环 节现场图像信息， 避免现场状况信息汇报的延时， 出差在外的管理人员甚至可通 过移动网络了解现场实际情况以参与应急决策； 报警联动策略： 可设计通过视频分析、 人脸识别、 黑名单识别等技术进行实 时侦测，当有非法入侵等异常行为时， 智能一 脸通子系统、动环子系统、以及企业综合管理平台组成。 AI+ 智慧园区解决方案 XXX 系统技术有限公司 第 16 页 1） 视频监控子系统 视频监控子系统采用高清视频监控技术， 实现视频图像信息的高清采集、 高 清编码、高清传输、高清存储、高清显示。 2） 报警子系统 报警子系统利用各种传感器技术和电子信息技术， 探测并指示非法进入设防 区域的行为和接收紧急报警信息，将之统一传输到监控中心，以进行事件处理。 IPC，从而实现高清视频采集，同时为满足前端多 种应用场景的不同需求，推荐不同类型、不同功能的 IPC。 2) 采用具备流直存技术的专业存储设备对视频、图像进行存储，并采用多 种技术手段提升存储系统的可靠性和可用性。 3) 部署模块化、集成化的视频综合平台， 结合高清显示大屏实现视频图像、 电子地图、电脑信号的上墙显示、拼接控制等功能。 4) 建立统一的综合管理平台，实现对系统的统一管理；同时引入视频质量 诊断技术，保障系统稳定运行。

大量数据中学 习特征和模式。 （3） 计算机视觉（CV）：用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和 测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观 察或传送给仪器检测的图像。 （4） 自然语言处理（NLP）：AI重要子领域，使计算机能够理解、生成和处 理人类语言，大语言模型（LLM）是NLP中一种特定类型模型，专注于 根据大型数据集的广泛训练生成和理解文本，如ChatGPT是基于著名大 规 则来预测新的数据点的输出。机器学习分为监督 学习、无监督学习和强化学习三大类。 ·监督学习：使用标记数据进行训练，让模型学习输入特征与输出标签之间 的映射关系，如用于图像识别的卷积神经网络，通过大量标记图像学习识别 不同物体。 ·无监督学习：利用无标记数据发现数据中的内在结构和模式，如聚类算法 将数据点分组为不同的簇。 ·强化学习：智能体通过与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习 够自动提取特征，适用于高维度、非结构化的数 据，如图像、语音和文本。 ·多层次的特征提取：从浅层的提取低级特征（如边缘、纹理），到中层的提 取中级特征（如形状、部分对象），再到深层的提取高级特征（如整体对 象、语义信息）。这种分层特征提取能力使得深度学习在处理高维度、非结 构化数据（如图像、语音、文本）时表现优异。 ·端到端的学习：直接从原始数据（如图像像素、语音波形）到最终输出 （如图像分类、语音识别）进行端到端的学习，无需人工设计特征。

制”的模式。新兴商业模式为按应用效果或功能点收费，创新的模式可在降低客户采购决策成 本的同时，倒逼供应商持续优化产品技术与服务。 5）全球化战略：面对国内激烈竞争，众多企业积极出海，布局海外市场，在图像、视频和社交 等领域有较多突破。 6）DeepSeek掀起开源开放与应用落地的热潮：DeepSeek刷新了市场对大模型现阶段性能的 认知，其开源策略结合高效、低成本的架构显著加速了中国AI产业向更加高效、开放和自主的 和 长 短 时 记 忆 网 络 （LSTM）等结构的出现，使得CNN与RNN能够 相互融合，形成了更加复杂的模型结构。 CNN 适用于处理空间结构的数据，如图像识别、目标检测、图像分割等。在 这些场景中，CNN能够有效地提取图像的特征，从而实现更好的性能。而 RNN 适用于处理时序关系的数据，广泛应用在自然语言处理、语音识别、机 器翻译等领域。在某些任务中，这两者也可以结合使用，形成更复杂的神经网 ImageNet图像识别 大赛让图像领域飞跃式发展 CNN与RNN架构 GAN架构 Transformer架构 GAN由两个神经网络，判别器与生成器组 成，在生成图像、声音和文本等数据方面表 现优异，应用于样本数据生成、图像生成、 图像修复、图像转换、文本生成等方向。 2015年，扩散概率模型的基本概念与整体 框架被提出，2020-2021年，Diffusion Model在图像生成领域得到广泛应用。

制”的模式。新兴商业模式为按应用效果或功能点收费，创新的模式可在降低客户采购决策成 本的同时，倒逼供应商持续优化产品技术与服务。 5）全球化战略：面对国内激烈竞争，众多企业积极出海，布局海外市场，在图像、视频和社交 等领域有较多突破。 6）DeepSeek掀起开源开放与应用落地的热潮：DeepSeek刷新了市场对大模型现阶段性能的 认知，其开源策略结合高效、低成本的架构显著加速了中国AI产业向更加高效、开放和自主的 和 长 短 时 记 忆 网 络 （LSTM）等结构的出现，使得CNN与RNN能够 相互融合，形成了更加复杂的模型结构。 CNN 适用于处理空间结构的数据，如图像识别、目标检测、图像分割等。在 这些场景中，CNN能够有效地提取图像的特征，从而实现更好的性能。而 RNN 适用于处理时序关系的数据，广泛应用在自然语言处理、语音识别、机 器翻译等领域。在某些任务中，这两者也可以结合使用，形成更复杂的神经网 ImageNet图像识别 大赛让图像领域飞跃式发展 CNN与RNN架构 GAN架构 Transformer架构 GAN由两个神经网络，判别器与生成器组 成，在生成图像、声音和文本等数据方面表 现优异，应用于样本数据生成、图像生成、 图像修复、图像转换、文本生成等方向。 2015年，扩散概率模型的基本概念与整体 框架被提出，2020-2021年，Diffusion Model在图像生成领域得到广泛应用。

过对模型输出的答案进行去重处理，针 对性优化实现； i) 宜支持对抗训练，提升模型抗干扰能力、提升对模糊表述（如口语）的理解能力，防止问答等 场景被误导； j) 宜支持多模态融合优化，统一文本、图像、语音等模态的语义空间。 6.3 模型评测 6.3.1 技术评估 a) 应支持由专业人员对模型进行人工评估，以获取更准确和全面的评估结果； b) 应支持使用自动化工具和算法对模型进行评估，以提高评估效率和一致性； 应能够从数据源中自动识别和提取与问题相关的信息，根据从数据源中获取到的信息进行数据 分析与推理，以满足用户需求； e) 应支持将分析结果以直观的方式呈现给用户，以便用户能够更轻松地理解数据。数据可视化可 以使用各种图表、图像等，将复杂的数据转化为易于理解的形式。 7 政务大模型运营 7.1 业务运营 a) 应具备收集用户反馈和业务需求能力，从而对业务进行相应的调整和处理，以支持模型的持续 优化和改进； b) 应 数、主题等； f) 应预置政务场景文案生成能力，如：公文生成、公文摘要、政务标签、政务新闻稿等。 8.6 计算机视觉（CV） a) 宜支持物体检测，基于CV大模型的物体检测工作流，具备自动化抽取和识别图像中特定物体（如 车辆、行人等）的能力。通过模型的自动调参和抽取，可以适应不同物体检测场景，从而提高 政务管理的效率和准确性； T/ISC 0079—2025 12 b) 宜支持对人体关键点检测

· 前 言 随着 6G 网络的快速发展，通信系统正迈向智能化、差异化和多样化需求的 新阶段。在此背景下，针对未来机器人等智能化终端泛用所导致的海量多模态数 据（如图像、视频、点云等）传输需求，传统以精确到比特级信息传输为核心的 编码调制方法逐渐接近香农极限，信息传输速率和系统性能的提升遭遇瓶颈。语 义通信作为一种新兴范式，以人工智能技术为核心驱动，将通信范式从比特级跃 ......................... 15 4.1 多模态自适应语义通信 ..................................... 15 4.1.1 基于层的图像语义通信系统......................... 15 4.1.2 面向点云的语义通信系统（PCSC）................... 19 4.1.3 基于模分多址的视频语义通信系统（MDVSC） 1. 引言 随着 6G 网络的快速发展，通信系统正迈向智能化、差异化和多样化需求的 新阶段。在此背景下，针对未来机器人等智能化终端泛用所导致的海量多模态数 据（如图像、视频、点云等）传输需求，传统以精确到比特级信息传输为核心的 编码调制方法逐渐接近香农极限，信息传输速率和系统性能的提升遭遇瓶颈。传 统通信范式已然难以适配 6G 网络日趋高效的传输需求，亟待开拓新的优化空间

业园区对未来信息化系统建设的 需求。 一个平台：建立统一的信息传输、发布平台，提供园区内部管理信息发布，外部物流信息、仓 储信息、车辆信息的发布。 一个基础数据仓库：通过前端的数据采集、图像采集，建立基础数据，在监控中心对基础数据 进行存储、分析和处理。 三、建设原则 物流现代化信息化系统建设思路以一个平台、一个数据仓库为基础。考虑各个子系统工程的实 际应用状况和将来的发展 有详细资料并自动计算收费额度，实 现对场内车辆与收费的安全管理。 停车场系统集感应式智能卡技术、计算机网络、视频监控、图像识别与处理及自动控制技术于 一体，对停车场内的车辆进行自动化管理，包括车辆身份判断、出入控制、车牌自动识别、车位检 索、车位引导、会车提醒、图像显示、车型校对、时间计算、费用收取及核查、语音对讲、自动取 （收）卡等系列科学、有效的操作。这些功能可根据用户需要和现场实际灵活删减或增加，形成不 络摄像机，对园区内进行实时的监测监控。 监测对像：园区道路、出入口、重点区域通过的车辆、人员、货物等 监测实现：在园区道路、出入口、重点区域安装日夜型网络摄像机，通过园区网络将图像传回 监控中心，实现图像显示、存储、回放等。 实现功能：对园区的实时情况进行监看，及时发现问题，及时处理，对重点区域进行提前预防， 保证园区安全。 系统组网：