智慧城市解决方案关键技术.doc
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1、智慧城市解决方案关键技术 “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。1.1.1 物联网技术物联网是将多种传感器部署于城市各个角落,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,可以将城市现实活动反映到网络虚拟空间上,进而将
2、这些信息汇集,通过数据分析,能够挖掘新的价值。将所有城市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。
3、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
4、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。1.1.2 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
5、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、
6、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。1.1.2.1 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
7、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”(
8、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(海康大数据平台)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
9、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。1.1.2.2 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
10、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, 公司专门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
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