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商贸连锁行业是近代产业革命所带来的经济高速发展的产物。通过分散化销售、集中化经营,整个商贸连锁行业的经济迅速增长。日前,商务部印发了《智慧商店建设技术指南(试行)》的通知,针对商贸连锁行业中的连锁商店建设进行指导,提高商店的智能化程度,给顾客带来更好、更优的服务。欧亿体育将通过AIoT的技术,助力商店智能化的建设。
制造企业肩负着我国从制造大国向制造强国转变的重任,国家对制造型企业的数字化转型和绿色低碳发展可谓是不遗余力,陆续颁布一些列政策支持企业发展,如《中国制造2025》,工业互联网,十四五行动规划等。欧亿体育将通过AIoT的手段助力各制造企业进行数字化转型及绿色低碳发展。
基础教育信息化建设进入实质性阶段,虽经过多年的建设,但目前学校的信息化建设依然存在壁垒,如理念、设备、模式上没有彻底摆脱传统束缚,没能真正的让信息化建设落地。为了推进信息化教育变革,以信息化带动教学现代化。欧亿体育将信息技术深度融入教育教学全过程中,以育人为中心,创建智能教学环境。
随着教育信息化、现代化的相关政策推出,利用现代技术提升校园安全防控能力、改革教学理念及模式已成为数字化校园的新方向。欧亿体育以视频等物联感知为基础,结合大数据、人工智能等多种技术手段,为学校带来覆盖校园安全、教学、信息化服务、整体态势展现等多维度的完整解决方案,对校园运行管理模式赋能,提升学校综合管理服务能力。
长江十年禁渔、长江流域重点水域禁捕退捕,是推进长江流域生态文明建设、开展生态环境治理和促进长江经济带绿色发展的关键举措,农业农村部制定印发《“十四五”全国渔业发展规划》,对“十四五”全国渔业发展作出总体安排,推进渔业高质量发展,统筹推动渔业现代化建设,力争到2035年基本实现渔业现代化。
林业是生态建设的主体,在保障经济和社会发展的工作中有着不可或缺的作用。森林火灾突发性强、破坏性大、处置救助十分困难,是当今世界最为严重的自然灾害和突发性公共危机事件之一。十四五期间,我们要共建森林草原防灭火一体化体系,健全预防体系,提高预警能力,加强早期火情处理,全面提升森林火灾综合防控能力。
“乡村兴则国家兴”。建设数字乡村既是乡村振兴的战略方向,也是建设数字中国的重要内容。通过数字乡村智慧党建,乡村数字化治理,生态坏境数字化助力乡村产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕。
深入贯彻落实总书记关于治水工作的重要论述和指示批示精神,着眼国民经济和社会发展“十四五”规划和二〇三五年远景目标,积极践行全面深化水利改革的决策部署。2022年,基本建立全面覆盖、上下贯通的水利行业监督体系,天地空一体化感知网全面部署;2025年,基本实现水利行业监督的常态化、规范化和专业化,推动2035年水利智能应用全面迈入新时代,实现现代化的水治理体系和水治理能力。
我们从越来越多的涉车案件侦破上发现,仅依靠交通视频监控,只能停留在通过“事后研判”寻找线索的被动模式,不能做到主动干预,防患于未然更无从谈起。再到交通拥堵、交通事故及环境污染等民生顽疾的治理,传统手段已无从着力,必须去探索更行之有效的智慧交通系统,最大程度地发挥交通基础设施的效能,提高交通运输系统的运行效率和服务水平。由此可见,加快智慧交通系统建设与应用,已经是箭在弦上刻不容缓。那么我们到底需要一个怎样的智慧交通系统才能有效解决日益严重的各种交通问题呢?
以一个一线城市为例,每天由卡口、电子警察等车牌识别设备所产生的数据量约2000万条,一年达73亿条的数据规模。除此之外,还有同时产生的车辆抓拍图片数据,违法记录、事故处理等产生的业务数据,实时流量信息,以及路网管理与交通事件信息等多种类型的数据。仅考虑智慧交通系统中车辆过车相关信息,每年就超过了100亿条的规模。根据摩尔定律,未来达到500亿规模的那一天也许离我们并不遥远。因此,我们将面临着一个海量数据采集、存储、计算、应用的难题。随着数据的海量激增,传统的系统架构已开始暴露出一些处理瓶颈:系统存储无法弹性扩容;查询速度缓慢,无法快速响应突发事件;应急指挥系统操作复杂;各种类型数据资源分散,无法做到整合并进行综合分析等。当前系统架构已经无法胜任海量结构化数据处理,我们需要一个可以符合智慧交通业务需求的全新系统架构!
欧亿体育结合大数据思想构建了全新的智慧交通系统架构,从三个维度分别解析了智慧交通与大数据的关系构建。从系统架构来讲,分为数据采集、数据仓库、数据应用服务和数据可视化四个层次,分别对应了智慧交通业务中的原始视频库,基础信息库与警情/案情事件库,而从数据发展的维度,则对应了数据向知识递进的知识管理理论基础。
智慧交通系统中的数据采集层,主要指卡口、电警等终端采集设备,它们将非结构化的视频和图片,通过前置智能算法所处理后,输出结构化过车信息数据。此外,还有大量的交通物联感知设备采集数据,比如移动MAC数据、RFID射频数据、GPS定位数据、浮动车数据,以及其他流量、事故、天气等专业设备采集数据。
数据仓库层主要实现对数据采集层采集的海量数据提供统一的存储管理,对多元异构数据提供统一的分级存储服务,并且按照不同数据的生命周期管理要求,定义其存储周期。数据仓库存储两类数据:非结构化数据(原始视频图像)、结构化数据(视频图像信息)。
原始视频图像存储主要包括对非结构化的视音频、图片进行存储,存储量巨大,采用云存储管理,支持直存,标准前端都可以直接写入存储,不需要转存服务器进行转存,简化系统架构,提升可靠性。
结构化数据采用Hbase分布式文件存储,满足千亿级数据的存储容量,并且保留未来扩展的能力。对于关键结构化数据,支持多份拷贝(不低于三份),既提高数据的存储可靠性,又能提升数据的读取性能。
在大数据的思想下,我们不追求个体数据的精确性,而是在海量数据中挖掘出规律性本质。在这里,所有的基于结构化数据的检索与数据挖掘计算的服务得以实现。同时,为实现更多的智能化业务,在数据应用服务层,提供基于Uni-Spark流式数据处理的视频智能分析服务。为满足更多的实时性要求,基于欧亿Uni-Hadoop分布式计算使得海量数据检索与计算都以秒级为单位完成。
基于数据应用服务的计算结果,在数据可视化层进行呈现。例如指挥中心的大屏显示,或者是基于电子地图的实时轨迹显示,或是基于交通流量分布状态和变化趋势等。而贯穿整个系统架构的基础则是欧亿体育的IP全交换技术,摆脱了传统流媒体转发方式的硬件瓶颈,大幅提高数据在网络中交互的效率。
业界对大数据所具备的特征进行了总结,就是我们熟知的4V:Volume数据量大、Variety 数据种类多、Velocity速度快、Value价值高。欧亿的基于大数据的智慧交通架构中,我们可以清晰的找到这4个特征:
满足一线城市每年超过1000亿条数据规模的采集与存储
视频、图片等非结构化数据、结构化数据
基于1000亿条数据的精确查询,1s
基于1000亿条数据的模糊查询,1s
基于1000亿条数据的多条件查询,1s
智能研判:套牌分析、跟车分析、频度分析、轨迹碰撞、实时布控等
交通管控:交通违法管理、交通流量分析、交通事件预警、交通诱导发布等
当前,大数据是普遍的热门词汇,有些人认为Hadoop就是大数据,有些人认为分布式数据库就是大数据。而欧亿体育秉承着核心解决方案提供商的态度,从整个系统架构的角度出发,结合行业业务,融合多年积累的网络、存储、算法、硬件等技术,用大数据思维从多维度设计出符合现代交通管理需求的智慧交通系统架构。
智慧交通是未来交通现代化发展的必经之路。发展智慧交通,让我们达成共建和谐社会的愿景,也让我们的生存环境更加美好!