智慧城市综合体（智慧园区）解决方案涉及到哪些技术？

现在的智慧园区（智慧城市综合体）总体设计涉及到哪些关键技术呢？应用到哪些技术呢？今天一起来学习一下吧！仅供参考学习。

目前业界对“智慧城市”概念的解读各有侧重，有的观点认为关键在于技术应用，有的观点认为关键在人的参与，有的观点认为关键在于智慧效果，认为智慧首先要智能，通过科技手段提升生活品质和服务质量。综合这一理念的发展源流以及在多个行业中实践的总结，凭借多年的积累，依靠业内领先的自主核心技术和可持续研发能力，设计出包括智慧社区、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）的解决方案。

1.1关键技术

“智慧城市”是国际社会发展的方向，虽然有着不同的定位，但都离不开核心技术，这也是当今社会对“智慧城市”的评判标准。“智慧城市”建设涉及到物联网技术、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、运维管理等方面有深入的研究和技术成果，助力于“智慧城市”各个子领域的建设。

1.2物联网技术

物联网是将多种传感器部署于城市综合体（园区）各个角落，能够采集大量的监测数据信息。这些数据具有时间与空间属性，可以将园区现实活动反映到网络虚拟空间上，进而将这些信息汇集，通过数据分析，能够挖掘新的价值。将所有园区中的现实事物在互联网上聚合就构成了物联网。

“智慧城市”建设中主要采用五项物联网技术。

（1）通过传感器采集能源消耗、交通、生产消耗等各种城市活动信息

（2）汇总采集的数据

（3）分析汇总的数据

（4）将数据分析结果“可视化”并发送给居民，让居民的生活更便捷、生活质量更高

（5）基于对数据的分析，优化控制城市的各项活动与基础设施

物联网是继互联网之后迎来的又一次信息产业浪潮，但就目前实际发展情况来看，物联网仍有诸多亟待解决的问题，如缺乏关键技术、缺乏高效的协调机制、高端集成服务能力不强等，其实际应用将是一项非常庞大、复杂的工程，未来，还有很长的路要走。作为物联网的重要组成部分，视频监控可以通过智能分析技术，实现车牌识别、人流统计、身份识别、异常行为判断、周界防范、报警等多种功能，其中某些技术已经十分成熟。可以预见的是，视频监控将成为物联网应用最先、最重要突破口之一，发挥着极其重要的作用。

物联网也叫传感网，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。立足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，在视频图像处理技术、视音频编码技术、视频分析与模式识别技术方面的研究处于业界领先地位。目前已在公安、金融、交通、电力等多个行业有成熟的解决方案，并有大量的视频传感器在各行业使用。通过视频传感器的应用采集城市活动的信息，通过视频综合管理平台将信息汇总后进行数据分析，通过大屏等输出设备将数据分析结果“可视化”展现给用户，相关部门可以根据“可视化”的视频信息做出相关决策。

1.3云计算技术

互联网时代，尤其是社交网络、电子商务与移动通信把人类社会带入了一个以“PB”为单位的结构与非结构化数据信息的新时代。云计算出现之前，传统的计算机是无法处理如此大量、并且不规则的“非结构化数据”的。以云计算为基础的信息存储、分析和挖掘手段，可以便宜、有效地将这些大量、高速、多变化的终端数据存储下来，并随时进行分析与计算。

云计算是由分布式计算、并行处理、网格计算发展来的，是一种新兴的商业计算模型。目前，对于云计算的认识在不断的发展变化，云计算仍没有普遍一致的定义。通俗的理解是，云计算的“云”就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、存储器、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你提供需要的资源并将结果返回到本地计算机，这样，本地计算机几乎不需要做什么，所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。云计算按照服务类型大致可以分为三类：将基础设施作为服务IaaS、将平台作为服务PaaS和将软件作为服务SaaS。

云计算的核心技术包括：并行处理、分布式缓存、虚拟化、关系型及非关系型数据库、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存储的磁盘利用率、增加存储管理灵活性、提升存储性能等，利用分布式文件系统建立高可用、可扩展的视频图像信息数据库系统，利用并行处理技术进行海量结构化和非结构化数据的分析，利用非关系型数据库对半结构化、非结构化数据进行存储与检索等。

1.3.1大数据处理技术

在未来的“智慧城市”中，会有越来越大的吞吐量和监控数据、越来越高的数据处理需求、越来越多的面向互联网的应用，所以需要强有力的大数据处理平台进行支撑。

现代社会的信息量增长速度极快，这些信息里又积累着大量的数据，其中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将会有超过1/3的内容驻留在云平台中或借助云平台处理。我们需要对这些数据进行分析和处理，以获取更多有价值的信息。那么我们如何高效地存储和管理这些数据，如何分析这些数据呢？目前Hadoop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Web搜索的研究；Facebook借助集群运行Hadoop，以支持其数据分析和机器学习；百度则使用Hadoop进行搜索日志的分析和网页数据的挖掘工作；淘宝的Hadoop系统用于存储并处理电子商务交易的相关数据；中国移动研究院基于Hadoop的“大云”(BigCloud)系统用于对数据进行分析和并对外提供服务。

针对“智慧城市”的大数据处理的需求，在Hadoop系统上进行了深度开发，开发出了HDH（智慧大数据平台）系统。HDH系统在应对大数据处理中的存储问题，采用了分布式存储、分布式数据库系统，提高了读写速度，并扩大了存储容量。HDH系统在应对大数据处理中的计算问题，采用分布式计算框架，提高了数据分析和挖掘能力。利用HDH系统，进行海量的人脸数据检索、海量交通数据的挖掘、海量文本数据的全文检索等。

HDH包含了分布式文件系统、分布式数据库和分布式计算框架等多套组件，实现面向海量的结构化、半结构化、非结构化数据分布式存储与计算。HDH的高容错特性，使得系统整体可靠性得到提升。HDH可以部署在低廉的计算机集群中，降低投入成本。HDH具备灵活的横向扩展能力，使其可以按需进行配置。有了HDH系统，使得“智慧园区”中的大数据存储、检索、分析与挖掘更加高效。

1.3.2云存储技术

随着数据处理需求的不断增长，以及智慧领域高清视频的大规模应用，“智慧城市”中需要存储的数据和应用的复杂程度在不断提高，例如视频数据需要长时间持续地保存到存储系统中，并要求随时可以调用，对存储系统的可靠性和性能等方面都提出了新的要求。在未来的复杂系统中，数据将呈现爆炸性的海量增长，提供对海量数据的快速存储及检索技术，显得尤为重要，存储系统建设将成为“智慧城市”未来建设中的重要组成部分之一。

云存储是在云计算概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，应用存储虚拟化技术将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。所以云存储可以认为是配置了大容量存储设备的一个云计算系统。

依据云存储的功能特点，针对大容量视频数据的存储和管理以及满足“智慧城市”领域特殊的应用需求，量身设计了一套视频云存储监控系统。视频云存储系统主要由存储管理节点和存储节点（物理存储设备）两部分组成。

视频云存储管理节点是视频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资源管理、索引管理、计划管理、策略调度等。视频云存储节点作为云存储系统业务的具体执行者，负责视频数据存储、读取、存储设备管理、存储空间管理等。

1.4智能科学

智能科学是一门交叉学科，主要有脑科学、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现技术。

智能科学为智慧城市提供智慧的技术基础，支持对智慧城市中海量信息的智能识别、融合、运算、监控和处理等功能。

在视频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、视频拼接技术等对视频进行智能分析。通过数据挖掘技术获取例如交通等信息的宏观状态，可进行套牌车辆实时侦测、跟车研判、频度统计、区域碰撞等关联性分析。通过智能分析、数据挖掘得到关键数据，为相关职能部门决策提供数据支撑。

1.4.1行为分析技术

智能行为分析系统主要基于背景建模技术：在静态场景（摄像机不发生位移）下查找出以人为主要防范对象的动态目标，并根据设置的报警规则进行报警。在智慧城市监控系统建设中可用于学校、住宅小区、商业、写字楼、酒店、医院等重点监视区域，用于检测可疑目标入侵、跨越警戒面（虚拟围墙）、人员聚众、可疑逗留人员、非法停车、可疑物品遗留等情况，发现异常及时报警，将目标可疑行为处置在事态的可控阶段。

1.4.2车牌识别技术

车牌识别技术能实现对当前车辆的车牌进行抓拍、车牌号码识别功能。在智慧城市可视化防控系统中，主要应用高清卡口监控系统以及高清电子警察监控系统，实现对过车的实时抓拍，并实现号牌识别、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过车信息的实时记录。

1.4.3人脸识别技术

人脸识别是利用视频抓拍后对抓拍图像进行生物特征数据的提取并保存，主要包括抓拍保存、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、重要卡点部位部署，实现对进出人员人脸信息的采集，一方面可用于小范围内可疑人员的围堵拦截，一旦在系统部署区域检测到可疑人员人脸时产生报警，另一方面通过人脸识别系统可建设人脸信息库，为后期的案件排查、人员排查做好基础工作，人脸识别系统已历经众多项目的考验，在多个智慧城市项目中成熟商用。

1.4.4视频拼接技术

城市综合体监控区域多、范围广，对于像休闲广场、商业、住宅等场所视频信息采集均需要多个摄像机才能涵盖，在监控中心浏览监控画面时需要开启多个监控窗口，视频浏览画面不连续，导致个别重要监控环节往往被忽略。针对该情况，视频拼接软件应运而生，通过视频拼接算法库将同步好的多幅画面拼接成一副图像并显示，实现对拼接后画面图像的录像和区域展示，该软件可以横向实现1~8个，纵向1~2个图像进行拼接，并去除重合部分，矫正形变，使得监控区域更广、效果更佳。

1.4.5视频质量诊断

视频诊断技术是针对视频画面质量进行监控告警的应用技术和解决方案。采用按计划配置手段，实现对前端视频监控图像画面的轮巡检测，一旦检测到监控画面图像丢失、亮度异常、图像色偏、条纹干扰、雪花干扰、PTZ云台控制等异常情况时，及时产生报警通知维护人员，有效保证了视频监控的图像质量，保证系统的可靠运行。

1.5应用技术

针对“智慧社区”、“智慧商业”、“智慧酒店”、“智慧校园”、“智慧医院”等“智慧城市综合体”子领域的应用特点，针对不同行业定制开发了视频监控应用管理平台，平台以实战业务应用为导向，以视频图像应用为手段，构建大安防体系架构。视频监控应用管理平台，采用了构架和构件、工作流、XML和Web Services、平台集成等应用技术。

1.5.1构架和构件技术

基于构架和构建的软件体系结构能够通过对系统构造的理解来提高有关软件工作人员的系统设计和系统分析能力，分析，从而在系统组织、结构重用、运行模式、系统分析和系统维护等方面降低软件设计和开发的成本，促进软件系统生产的效率提高。

采用基于构件的技术和UML建模语言来进行系统的设计，实施迭代式的设计开发。统一建模语言（UML）具有直观化，明确化特点，是构建和文档化软件系统产物的通用可视化建模语言。UML可以与所有的开发方法、生命阶段、应用领域和媒介一同使用。

1.5.2工作流技术

视频监控应用管理平台中各应用子系统都将采用分布式构件进行搭建，为将来的构件重用和组成基于工作流和集成流的高级的中间件打下良好的基础。当各种领域构件建成功以后，可以通过基于工作流的高层中间件来进行高层次的集成。

工作流过程定义语言将现存的构件通过工作流结合起来，通过工作流引擎执行工作流来实现新的系统流程和功能，而不必重新开发新的应用构件，大大增强了系统的灵活性和可重用性，最终可以达到适应变化迅速的用户需求的目的。

1.5.3XML 和Web Services 技术

视频监控应用管理平台当中的数据具有多源异构的特点，对于此类数据的处理首先要求对数据的描述要有简单易行的一套标准。XML是现在流行的数据交换标准,特别适合表述和交换复杂的数据对象和类型。在信息平台的建设过程中，数据采集及数据处理系统把XML作为数据格式描述的统一标准，并纳入数据规范的制定当中。另外Web Services 技术支持XML，SOAP，WSDL，UDDI等开放标准，可以通过HTTP协议实现穿越防火墙的软件互操作和数据交换，实现跨越各种技术的软件集成 。

1.5.4平台集成技术

（1）企业服务总线（ESB）

“智慧城市”中视频监控应用管理平台需要为治安防控、交通管理、城市可视化管理和社会服务等业务提供服务，在技术架构上需要解决多协议、多接口的问题。目前，业界正逐渐采用企业服务总线 ( Enterprise Service Bus, ESB) 的IT架构，该架构的基本构件是抽离于应用系统上的业务数据, 仅对业务数据做路由、日志、出错处理等流程操作，便于各接口之间的调用,避免应用间点到点的连接,以便于接口的维护,灵活性、可重用性和可扩展性都十分良好。

（2）标准化应用扩展技术

在与用户交互的应用层，各智慧子领域的信息集成平台以微内核的理念和预留扩展点的方法延伸了应用体系的扩展性。各智慧子领域的信息集成平台就类似于操作系统，应用 APP 就类似于在操作系统上安装的应用软件，通过实现实战平台的应用扩展点，并满足应用层标准化的技术规范，应用 APP 就可以安装到平台中来，并且可以做到动态安装和加载。

通过标准化应用扩展技术，能极大地提升了“智慧城市”信息集成平台的应用扩展范围，而且可以根据用户的不同需要开发对应的应用 APP，而且新开发的应用 APP 可以做到动态安装和部署，以及已有的过时应用 APP 也可以及时升级和下架，能更方便地扩展城市管理、企业和家庭安全服务相关的各种应用，使系统具有更高的应用价值和更为长久的生命力。

1.6智能可视化管理技术

可视化管理是在充分吸取全国各个行业视频监控工程前期建设的经验基础上，面向业务应用，以“怎么应用，就怎么建设”这一全新的理念进行设计。重点解决“用”的需求，分成“管”和“用”两个方面，“管”包括业务监管和运维管理，“用”包括视频应用和业务应用，主要特征为高清、智能、大联网，满足面向行业的业务安全管理和系统安全运行需求，“高清”能够最大限度地保障可视化，“智能”能够最大限度地促进管理，“联网”能够最大限度地共享资源和深化应用，可视化的意义在于能够提高业务管理以及系统管理的综合效益与服务水平。

1.7运维管理技术

“智慧城市”离不开运维管理平台和长效运维机制。“智慧城市”中设计到多个部分的运维管理。在“智慧城市”中视频监控系统运维管理方面有成熟的解决方案。通过运维管理平台可以对系统运行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、人员等各方面。监控内容包括：硬件状态、运行情况、异常情况、在线离线状态等。可采用智能巡检技术，自动、智能检测前端摄像机、智能箱、网络、主机、应用软件的运行状态，仪表盘式展示系统运行状态。

同时，通过运维管理平台可实现专业化的服务流程，实现对运维人员、备品备件、运维绩效等进行管理，以报表的方式呈现各种运维统计数据，为系统管理提供评价依据和决策信息。