大家好，我是薛哥。 当前智慧园区（智慧城市综合体）整体设计涉及哪些关键技术？ 正在应用哪些技术？ 今天就一起来学习吧！ 仅供参考。
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综合体（智慧园区）的整体设计。
目前，行业对“智慧城市”概念的解读自带侧重点，有的认为关键在于技术的应用，有的认为关键在于人的参与，有的认为关键在于智慧的效果，智慧首先要智能，通过科技手段提高生活和服务质量。 基于这一理念的发展和多行业实践总结，经过多年的积累，依托行业领先的自主核心技术和可持续的研发能力，为智慧社区、智慧酒店、智慧商业、智慧教育、智慧医疗等智慧城市综合体（智慧园区）设计了解决方案。
“智慧城市”是国际社会的发展方向，虽然定位不同，但与核心技术密不可分，也是当今社会对“智慧城市”的标准。 “智慧城市”建设涉及物联网技术、虚拟化、大数据处理技术、云存储技术、增强现实技术、空间信息网格技术、数据融合技术、应用技术、运维管理技术等多种关键技术。 经过多年的积累，在物联网、大数据处理、云存储、智能科学、应用技术、运维管理等方面拥有深入的研究和技术成果，助力“智慧城市”各个子领域的建设。
物联网是在城市综合体（公园）的各个角落部署各种传感器，可以收集大量的监控数据信息。 这些数据具有时间和空间属性，可以在网络的虚拟空间上反映校园的实际活动，然后收集这些信息，通过数据分析来挖掘新的价值。 物联网 （IoT） 是通过在互联网上聚合校园的所有现实而形成的。
五大物联网技术主要应用于“智慧城市”建设。
1）通过传感器收集能源消耗、交通、生产消耗等各种城市活动的信息。
2）汇总收集到的数据。
3）分析汇总数据。
4）将数据分析结果“可视化”并发送给居民，使居民的生活更便捷，生活质量更高。
5）基于数据分析，优化对城市活动和基础设施的控制。
物联网是继互联网之后迎来的另一波信息产业浪潮，但就目前的实际发展情况来看，物联网还有很多问题需要解决，如缺乏关键技术、缺乏高效的协调机制、高端综合服务能力不强等，其实际应用将非常大， 复杂的项目，未来，还有很长的路要走。作为物联网的重要组成部分，可以通过智能分析技术进行监控，实现车牌识别、统计、身份识别、异常行为判断、周界防范、报警等多种功能，其中一些功能已经非常成熟。 可以预见，监控将成为物联网应用中最早也是最重要的突破之一，发挥极其重要的作用。
物联网又称传感器网络，感知部分分为身份感知、位置感知、图像感知、状态感知等部分。 基于多年对图像感知相关技术的研究，在物联网图像感知方面有大量的研究成果，在图像处理技术、视音频编码技术、分析和模式识别技术方面的研究处于行业领先地位。 目前在公安、金融、交通、电力等多个行业拥有成熟的解决方案，大量一流传感器应用于各行业。 通过传感器的应用采集城市活动信息，通过综合管理平台汇总信息进行数据分析，通过大屏等输出设备将数据分析结果“可视化”给用户，相关部门可以根据“可视化”信息做出相关决策。
互联网时代，特别是社交网络、电子商务和移动通信，将人类社会带入了基于“PB”的结构化和非结构化数据和信息的新时代。 在云计算出现之前，传统计算机无法处理如此大量不规则的“非结构化数据”。 基于云计算的信息存储、分析和挖掘方法，可以廉价、高效地存储这些大型、高速、多变的终端数据，并随时对其进行分析和计算。
云计算是从分布式计算、并行处理和网格计算发展而来的，是一种新兴的商业计算模型。 目前，人们对云计算的理解在不断演进，目前还没有对云计算的通用定义。 普遍的理解是，云计算的“云”是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），本地计算机只需要通过互联网发送一个需求信息，远端就会有成千上万的计算机为您提供所需的资源并返回将结果传送到本地计算机，这样本地计算机几乎不需要做任何事情。所有处理都在云计算提供商提供的计算机机群中完成。云计算根据服务类型大致可分为三类：基础设施即服务IaaS、平台即服务PaaS和软件即服务SaaS。
云计算的核心技术包括：并行处理、分布式缓存、虚拟化、关系型和非关系型数据库、分布式文件系统、计费管理、负载均衡等。
在虚拟化、并行处理、非关系型数据库、分布式文件系统等方面有深入的研究和丰富的开发经验。 包括利用虚拟化技术提高磁盘存储利用率、增加存储管理的灵活性、提高存储性能等，利用分布式文件系统建立高可用、可扩展的图像信息数据库系统，利用并行处理技术对海量结构化和非结构化数据进行分析，利用非关系型数据库对半结构化数据进行存储和检索， 非结构化数据等
在未来的“智慧城市”中，将有越来越多的吞吐量和监控数据，对数据处理的要求越来越高，面向互联网的应用越来越多，因此需要一个强大的大数据处理平台来支撑。
现代社会的信息量正在迅速增长，这些信息中积累了大量的数据，包括个人数据和工业数据。 预计到2020年，每年产生的数字信息中，将有超过1 3%驻留在云平台上或在云平台上进行处理。 我们需要对这些数据进行分析和处理，以获得更有价值的信息。 那么，我们如何有效地存储和管理这些数据，以及如何对其进行分析呢？ Hadoop现在是公认的处理大数据的标准平台。 在互联网领域。 yahoo!通过集群运行Hadoop，以支持广告系统和网络搜索的研究; Facebook使用集群运行Hadoop，以支持其数据分析和机器学习; Hadoop用于搜索日志分析和网页数据挖掘。 Hadoop系统用于存储和处理与电子商务交易相关的数据; 中国移动研究院基于Hadoop的“BigCloud”系统用于分析数据并向外界提供服务。
针对“智慧城市”大数据处理的需求，对Hadoop系统进行了深度开发，开发了HDH（Smart Big Data Platform）系统。 针对大数据处理中的存储问题，HDH系统采用分布式存储和分布式数据库系统，提高读写速度，扩展存储容量。 针对大数据处理中的计算问题，HDH系统采用分布式计算框架，提高数据分析和挖掘能力。 HDH系统用于海量人脸数据检索、海量流量数据挖掘、海量文本数据全文检索。
HDH包含分布式文件系统、分布式数据库、分布式计算框架等多套组件，可实现海量结构化、半结构化和非结构化数据的分布式存储和计算。 HDH的高容错能力提高了系统的整体可靠性。 HDH可以部署在廉价的计算机集群中，以降低投资成本。 HDH 具有灵活的横向扩展功能，允许根据需要进行配置。 有了HDH系统，在“智慧园区”中对大数据的存储、检索、分析和挖掘更加高效。
随着数据处理需求的不断增长和高清数据在智慧领域的大规模应用，“智慧城市”中需要存储的数据和应用的复杂度不断提高，例如，数据需要在存储系统中长期连续存储，并且需要随时调用， 这对存储系统的可靠性和性能提出了新的要求。在未来的复杂系统中，数据将呈现最大的海量增长，为海量数据提供快速存储和检索技术尤为重要，存储系统的建设将成为未来“智慧城市”建设的重要环节之一。
云存储是从云计算概念延伸发展而来的一个新概念，是指通过应用软件，通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量不同类型的存储设备集成在一起，共同提供数据存储和业务接入功能的系统。 因此，云存储可以看作是配备大容量存储设备的云计算系统。
根据云存储的功能特点，针对大容量数据的存储和管理，为满足“智慧城市”领域的特殊应用需求，设计了一套云存储监控系统。 云存储系统主要由两部分组成：存储管理节点和存储节点（物理存储设备）。
云存储管理节点是云存储系统的核心节点，作为云存储系统的调度中心，负责云存储系统的资源管理、指标管理、计划管理、策略调度等工作。 云存储节点作为云存储系统业务的具体执行者，负责数据存储、读取、存储设备管理、存储空间管理等。
智能科学是一门交叉学科，主要包括脑科学、认知科学、人工智能、智能分析等学科，共同研究智能行为的理论和实施技术。
智能科学为智慧城市提供智能技术基础，支撑智慧城市海量信息的智能识别、融合、计算、监测和处理。
“智能分析”部分有深入研究。 通过行为分析技术、车牌识别技术、人脸识别技术、分布式计算技术、拼接技术等进行智能分析。 通过数据挖掘技术，获取交通等信息的宏观状态，进行假牌车辆实时检测、车辆跟踪研究判断、频次统计、区域碰撞等关联分析。 通过智能分析和数据挖掘获取关键数据，为相关职能部门的决策提供数据支撑。
智能行为分析系统主要基于背景建模技术：在静态场景（摄像机不位移）下，以人为主要防范对象，找到动态目标，并按照设定的报警规则进行报警。 在智慧城市监控系统的建设中，可应用于学校、住宅小区、商业、写字楼、酒店、医院等重点监控区域，检测可疑目标入侵、越过警戒面（虚拟墙）、人员聚集、可疑停留人员、违章停车、可疑物品遗留等，发现异常及时报警， 并在情况的可控阶段处理目标的可疑行为。
车牌识别技术可以实现捕获当前车辆的车牌并识别车牌号的功能。 在智慧城市视觉防控系统中，主要应用高清卡口监控系统和高清电子警用监控系统，实现对过往车辆的实时抓拍，并实现车牌识别、车身颜色识别、车型识别等，利用该技术和相关业务管理平台实现对通行信息的实时记录。
人脸识别是利用对采集图像进行生物特征数据提取和保存，主要包括采集保存、识别比对、检索查询等功能，在社区、学校、医院、商业、酒店等区域出入口、重要卡点部署，实现人脸信息的采集进出， 一方面可以用于小范围的可疑人员进行阻断拦截，一旦系统部署区域在产生警报时检测到可疑人员的人脸，另一方面可以搭建人脸识别系统，建立人脸信息数据库，可以做好后期案件调查和人员调查， 而人脸识别系统已经过多个项目的测试，并在多个智慧城市项目中成熟商用。
城市综合监控区域多，范围广，对于休闲广场、商业、住宅等需要多个摄像头覆盖的场所，在监控中心浏览监控画面时需要打开多个监控窗口，浏览画面不连续，导致个别重要的监控环节往往被忽略。 针对这种情况，拼接软件应运而生，通过拼接算法库，将同步的多张图片拼接成一张图像并显示，实现拼接后的图片图像的视频录制和区域显示，软件可以实现1 8个水平、1 2个垂直图像进行拼接，并去除重叠部分， 纠正变形，使监测区域更宽，效果更好。
*诊断技术是用于监控和报警最佳图像质量的应用技术和解决方案。 一旦监控画面图像丢失，亮度异常，检测到图像色偏、条纹干扰、雪花干扰、云台云台控制等异常情况，并及时产生报警通知维修人员，有效保证了监控的图像质量，保证了系统的可靠运行。
针对“智慧城市综合体”的“智慧社区”、“智慧商业”、“智慧酒店”、“智慧校园”、“智慧医院”等子领域的应用特点，针对不同行业定制开发了首款监控应用管理平台。 **使用应用程序技术（如体系结构和工件、工作流、XML 和 Web 服务以及平台集成）监视应用程序管理平台。
基于架构和施工的软件架构可以通过对系统结构的理解，提高相关软件人员的系统设计和系统分析能力，从而降低软件设计开发在系统组织、结构复用、运行模式、系统分析和系统维护等方面的成本，促进软件系统生产效率。
采用基于组件的技术和UML建模语言进行系统设计，并实现迭代设计开发。 统一建模语言 （UML） 是一种通用的可视化建模语言，用于构建和记录软件系统。 UML 可用于所有开发方法、生命阶段、应用领域和媒体。
*监控应用管理平台中的每个应用子系统都将使用分布式组件构建，为未来基于工作流和集成流程的组件复用和高级中间件奠定良好的基础。 当各种领域组件构建成功后，可以通过基于工作流的高级中间件进行高级集成。
工作流流程定义语言通过工作流将现有组件组合在一起，通过工作流引擎执行工作流，实现新的系统流程和功能，无需重新开发新的应用组件，大大增强了系统的灵活性和可复用性，最终可以达到适应快速变化的用户需求的目的。
* 监控应用管理平台中的数据具有多源异构的特点，对此类数据的处理需要一套简单易行的数据描述标准。 XML 是一种流行的数据交换标准，特别适用于复杂数据对象和类型的表示和交换。 在信息平台建设过程中，数据采集和数据处理系统将XML作为数据格式描述的统一标准，并将其纳入数据规范的制定中。 此外，Web 服务支持 XML、SOAP、WSDL、UDDI 等开放标准，可以通过 HTTP 协议通过防火墙实现软件互操作和数据交换，实现跨各种技术的软件集成。
1） 企业服务总线 （ESB）。
监控应用管理平台需要提供公共安全防控、交通管理、城市可视化管理和社会服务等服务，需要解决技术架构中多协议、多接口的问题。 目前，业界正在逐步采用企业服务总线（ESB）的IT架构，其基本组成部分是提取应用系统上的业务数据，只对业务数据进行路由、日志、错误处理等流程操作，以方便接口之间的调用，避免应用之间的点对点连接， 并便于接口的维护，具有良好的灵活性、可重用性和可扩展性。
2）标准化应用扩展技术。
在与用户交互的应用层，各智能子领域的信息集成平台，以微内核的概念和预留扩展点的方式，扩展应用系统的扩展性。 各智能子领域的信息集成平台与操作系统类似，应用App与操作系统上安装的应用软件类似。
通过标准化的应用扩展技术，可以大大提升“智慧城市”信息集成平台的应用扩展范围，根据用户的不同需求开发相应的应用APP，对新开发的应用APP可以动态安装部署，对现有过时的应用APP也可以及时升级下架， 可以更方便地扩展与城市管理、企业和家庭安防服务相关的各种应用，使系统具有更高的应用价值和更长的生命力。
可视化管理是在充分吸收全国各行业首个监控项目前期建设经验的基础上，以“如何应用，如何构建”的新理念，为业务应用而设计。 重点解决“使用”需求，分为“管理”和“使用”两个方面，“管理”包括业务监督和运维管理，“使用”包括一流的应用和业务应用，主要特点是高清、智能、大网络化，满足面向行业的业务安全管理和系统安全运营的需求，“高清”可以最大限度的保障可视化， “智能化”可以最大限度地促进管理，“网络化”可以最大限度地共享资源，深化应用，可视化的意义在于可以提高业务管理和系统管理的整体效益和服务水平。
“智慧城市”离不开运维管理平台和长效运维机制。 运维管理是针对“智慧城市”中的多个部分而设计的。 在“智慧城市”中，监控系统的运维管理有成熟的解决方案。 通过运维管理平台，对系统运行情况进行全面监控和维护。 监控对象包括：基础设施、系统、数据、管理工具、人员等方面。 监控内容包括：硬件状态、运行状态、异常情况、离线状态等。 智能巡检技术可用于自动、智能检测前端摄像头、智能盒子、网络、主机、应用软件的运行状态，并以仪表盘式显示系统的运行状态。
同时，通过运维管理平台，实现专业的服务流程，管理运维人员、备品备件、运维绩效，以报表的形式呈现各类运维统计数据，为系统管理提供评估依据和决策信息。
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