某县级市城市大脑项目建设方案

安防观察员信创咨询 2022-07-03

收录于合集 #数字城市 26个

本文来源于：安防观察员公众号

一、项目概述

XX县城市大脑以阿里巴巴城市数据大脑的技术框架来组织实施县级区域的智能化城市建设，在基础技术框架中，综合运用云计算、大数据、人工智能等多项前沿技术作为支撑，用数据思维重塑城市管理模式，探索开发的城市管理和城市服务的前瞻性实践项目，建立数据资源采集、汇聚、共享和应用机制，强化数据智能应用。

该项目将以XX县治理模式突破、服务模式突破以及产业发展突破的目标出发，建设能覆盖县域重点区域的交警、交通运输、旅游、教育的实战应用，业务应用向多维度、精准化预测、精准化预警方向深化。未来城市大脑平台统一向XX县各部门提供大数据、人工智能和云计算基础设施资源服务，实现XX县基础设施资源的集约化使用和数据的共建共享共用，打造利用城市大脑进行城市治理、社会治理、行业治理的典范。

二、项目建设内容

XX县城市大脑项目建设以下内容：计算机平台基础软件、应用支撑平台、数据资源平台、城市视频分析服务平台、城市算法服务平台、数据治理服务、视频职能引擎及算法、安全服务、城市大脑应用平台。

三、计算机平台基础软件

1、弹性计算云服务器（ECS）软件。根据需求动态的创建和分配计算资源与存储资源，满足多样化的计算和存储需求。根据上层应用需求动态调整分配给虚拟机的底层资源，如CPU、内存、网络和磁盘的份额，根据负载变化情况自适应调整虚拟机到底层物理资源的映射，实现数据中心各资源节点的负载均衡；根据虚拟网络的动态构建技术，将分布在不同网络的虚拟机连接起来形成独立的虚拟网络。实现以虚拟网络为单元的资源动态分配，并解决虚拟网络到底层物理节点的资源映射问题，实现虚拟网络多机协同计算。

2、负载均衡服务（SLB）。负载均衡（Server Load Balancer，简称SLB）是对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务。SLB可以通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力，通过消除单点故障提升应用系统的可用性。SLB服务通过设置虚拟服务地址（IP），将位于同一地域（Region）的多台云服务器（ECS）资源虚拟成一个高性能、高可用的应用服务池；再根据应用指定的方式，将来自客户端的网络请求分发到云服务器池中。SLB服务会检查云服务器池中ECS的健康状态，自动隔离异常状态的ECS，从而解决了单台ECS的单点问题，同时提高了应用的整体服务能力。在标准的负载均衡功能之外，SLB服务还具备TCP与HTTP抗DDoS攻击的特性，增强了应用服务器的防护能力。

3、专有网络VPC（Virtual Private Cloud）。专有网络软件（VPC），支持构建隔离的网络环境，包括选择自有IP地址范围、配置路由表和网关等。可以通过专线、VPN等连接方式将VPC与传统数据中心组成一个按需定制的网络环境。

4、关系型数据库服务（RDS）。关系型数据库服务RDS为用户提供无运维的云数据库服务；可以服务于有传统数据库需求的用户，可以不用改动代码直接将应用移植到该服务之上。提供高效的调度系统，备份系统，高可用控制系统，在线迁移系统以及监控系统。解决容量动态扩展的挑战，不用担心数据库的容量(性能与空间)瓶颈。能够随着用户数和访问量的变化，可以灵活的调整数据库的容量；提供99.9%的高可用性(提供有效服务时间占总时间的比例)，每份数据都保留两份并可实时切换；实现数据库的动态迁移。

5、数据管理。提供RDS数据管理系统、ADS数据管理系统。

6、开放存储服务软件（OSS）。需要提供海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务。可以进行以下操作：创建一个或者多个存储空间；每个存储空间中添加一个或多个文件；通过获取已上传文件的地址进行文件的分享和下载；通过修改存储空间或文件的属性或元信息来设置相应的访问权限；通过云控制台执行基本和高级 OSS 任务；通过开发工具包 SDK 或直接在应用程序中进行 RESTful API 调用执行基本和高级 OSS 任务；实现高效的文件分布式存储和访问，保证数据在系统中有 3 个备份以及在软硬件错误发生以后的故障恢复。OSS 系统的这一设计提供不低于 99.9% 可用性和 99.99999999% 数据可靠性。

7、表格存储OTS。实现数据规模与访问并发上的无缝扩展，提供海量结构化数据的存储和实时访问。

8、大数据离线计算服务（MaxCompute）- 基础功能。大数据离线计算服务于批量结构化数据的存储和计算，可以提供海量数据仓库的解决方案以及针对大数据的分析建模服务。

9、分析型数据库（ADS）。需要支持PB级实时数据仓库，兼容MySQL协议以及SQL:2003 语法标准，可以毫秒级针对未来城市大脑万亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索；可以使用标准SQL 、现有的商业智能 (BI) 工具和ETL工具经济高效地轻松分析与集成数据。

10、流计算服务(Streamcompute)-Blink引擎。提供流式计算的标准StreamSQL，支持各类Fail场景的自动恢复，保证故障情况下数据处理的准确性；支持多种内建的字符串处理、时间、统计等类型函数；精确的计算资源控制，彻底保证多租户之间作业的隔离性。支持多样的数据采集工具，涵盖从无结构化日志采集到结构化的数据库变更采集，从简单易懂的一键式拖拽上传数据到开放可定制化的编程SDK，让用户随心所欲采集并上传业务流式数据。支持整合各类云数据存储，包括ODPS、DataHub、SLS、RDS、OTS、ADS等各类数据存储系统，无需额外的数据集成工作，流计算软件可以直接读写上述产品数据。

11、流计算（StreamCompute）- Datahub。通过DataHub提供流式数据（Streaming Data）的处理平台，提供对流式数据的发布（Publish），订阅（Subscribe）和分发功能。DataHub支持包括C++， JAVA， Pyhon， Ruby， Go等语言的SDK；

12、流计算（StreamCompute）- GPU。提供基于Blink GPU版本的支持。

13、日志服务（Log Service）。提供是针对日志服务的一站式解决方案，解决海量日志数据采集/订阅、转储与查询功能。

14、DataWorks数据汇聚。数据资源平台软件Dataworks所需基础组件模块。

15、DTBoost-标签中心。以标签中心为基础，支持建立跨多个云计算资源之上的统一逻辑模型，可以在“标签”这种逻辑模型视图上结合画像分析、规则预警、文本挖掘、个性化推荐、关系网络等多个业务场景的数据服务模块，通过接口的方式进行快速的应用搭建。

16、DTBoost-整合分析。可以将分布在多个存储资源的数据整合起来，在标签模型上构建大数据画像类的交互式分析应用，让业务人员可以自由灵活的分析这些对象各种属性与行为之间的关联性。

17、数据可视化（Data V）。提供丰富的数据可视化模板，满足城市大脑态势展示平台大屏开发，支持 RDS for MySQL、Analytic DB、CSV、API等七种数据源的链接。

18、云服务总线。高可用分布式技术构建的服务API开放平台，帮助打通内外新旧系统，实现跨技术平台、跨应用系统、跨企业组织的服务互通，以服务API的形式，加以一致的组织和管控，构建内部以及与上下游、第三方之间融合、重塑、创新的合作平台。

四、应用支撑平台

1、事件中心。统一事件预警、处理分发中心，支撑各部门事件预警类业务应用场景。

2、规则引擎。基于流计算的规则引擎适用于业务决策的实时评估，包括风险拦截和预警、资源分配、流程改进等。用于在状态或行为数据频繁变化的场景下，针对特定的业务目标进行实时决策。

3、预警平台。服务终端用户进行预警布控, 同时可以在预警平台之上开发预警类的其他扩展应用, 如：预警大屏,消防预警,重点人员管控。

4、高精度位置专有服务平台。通过部署高精度位置专有服务平台赋予城市大脑及各领域应用以精准时空能力，提供至动态厘米级高精度服务、并支持海量位置数据管理及电子围栏千寻厘米级定位专有服务平台具备如下特点：本项目应充分利用分布式计算、并行计算、资源虚拟化等技术。一是应采用分布式架构，具有便捷的计算和存储扩展能力。二是数据访问和处理性能高，包括存储的吞吐量、IOPS、随机读写等性能。三是数据和计算的可靠性和并发访问性能，应具有容灾和高可用能力。

5、精准时空摄像头。

通过在摄像头中集成北斗高精度定位硬件，来赋予摄像头精准时空能力，由以下几部分组成：北斗高精度亚米级差分定位模块、高精度定位天线、通讯模块。

时间方面：北斗芯片通过观测北斗卫星，可获取标准的卫星原子时，从而输出高精度、可靠的时间信号和时间信息，精度高达30纳秒；

位置方面：借助千寻覆盖全国的北斗地基增强网和高精度定位能力，监控摄像头可获得30厘米的定位精度。

当所有摄像头都拥有了精准的时间和位置信息后，视频监控系统就有了统一的时空基准。统一的时空基准是所有视频分析的基础，意义重大：

（1）实现海量摄像头的高精度自动校时。有效避免了上传的视频没有时间戳，或因摄像头维修而未设置正确网络时间同步服务器地址，或因网络传输延时而造成时间戳不同步；

（2）实现海量摄像头位置的精准管理。每个摄像头安装后，可实现自动上传安装位置到中心平台，精度高达分米和厘米级别，解决了原来靠人工在地图标绘位置或者用手机测量位置误差大的问题；

（3）在城市拥堵治理方面：精准的时间标签是城市大脑运行的基础。路是空间资源，红绿灯是时间资源。在不知道交通情况的时候，是没有办法来优化交通的空间与时间资源的，而摄像头是了解交通状态的重要基础设施，但每个摄像头上的时间都是不一样的。所以，世界上最遥远的距离是红绿灯与摄像头的距离。未来，城市大脑会重新定义城市的摄像头，把一个城市的道路的空间资源、时间资源、车辆与人，这些元素组合在一起，作为一个整体来工作。

在交通违法及事故认定方面：通过具备了精准位置坐标的多个摄像头，利用智能算法可以计算出拍摄对象的位置坐标和三维图像还原。

具备精准位置的多个摄像头，同时拍摄一个场景即可实现拍摄目标的三维重建，在图像中进行物体的实际角度、尺寸进行还原，实现显示捕捉，为交通事故现场还原，交通责任认定，提供强有力的工具。在多级摄像头联动追踪目标人物或车辆场景，精准定位结合人脸识别、车牌识别等技术，可实现目标定位、路径预测、根据目标位置自动调度多摄像头执行追踪任务；结合智能视觉计算算法，进行移动物体的轨迹还原、移动速度计算。

五、数据资源平台

XX城市大脑项目基于阿里云城市大脑架构建设，汇聚政府公共服务数据、企业数据、物联网、互联网的相关结构化、半结构化和非结构化数据，需要通过一套完备的数据体系将这些数据有机的组织在一起，并且可以保障数据的安全，质量，可靠性。数据资源平台软件需要提供如下几个模块功能：数据集成、数据开发、监控运维、数据质量、数据资产管理、数据服务、实时分析、数据安全、全景监控、数据DNA。

六、城市视频分析服务平台

视频分析服务平台通过对海量视频的分析，可以最大化的抽取视频中有价值的信息和数据，基于这些数据，更全面的反映社会治理的需求和运行状态。结合云平台的大规模计算能力，视频处理的深度和广度都可以得到更有效的发挥。同时，云上的视频处理技术相对于在端上进行的视频分析具备更大的灵活性。挖掘和利用视频数据的价值，从视频数据中提取出尽可能多的有用信息，而不是针对某个应用点的需求来进行结构化数据的提取。数据维度越丰富，对社会治理元素的掌握就越完整。

视频分析服务平台，根据其系统架构设计，需要提供：视频数据接入层，通过标准的视频协议接入不同厂商的视频资源，系统基于云平台拥有大规模视频接入的能力，满足城市级视频接入管理的需求；大规模的视频码流通过交通视频专网传入城市视频分析服务平台的码流分发管控系统，完成大规模视频的解析、存取和管控；通过大规模视频计算资源调度管控系统和大规模视频并行处理系统实现对云平台大规模计算能力的管控，为算法引擎提供计算支持；此外，城市视频分析服务平台所包含的球机多预置位巡航管理系统、智能规则配置系统以及各种算法引擎可以为上层丰富的应用场景提供支持。

七、城市算法服务平台

城市算法服务平台需要集算法管理、资源管理、业务场景管理、指标评估、监控预警于一体的算法服务支持平台，为项目或产品提供一套算法管理、配置和部署的工程工具。

算法在具备一定智能的项目或产品（智能系统）中会大量被使用，处于比较关键的位置，但算法只是智能系统的一部分。算法计算所需要的数据其来源多种多样，算法的计算结果一般还需要进一步的加工和处理，这些功能包含在智能系统中，但一般和算法开发的关系不大。一般来说算法是智能系统中不太稳定的部分，尤其是机器学习算法，需要不断的优化。有的算法优化可以不涉及代码的变更，有的算法优化则需要更新代码，甚至于另起炉灶重新来过。算法也会受到数据的影响，当有新的数据可用时，算法通常也需要重新设计。

通过算法服务平台把算法集中起来，构成算法模块，和系统其他部分通过接口进行交互，尽量减少算法变更对系统的影响；缺乏设计的系统则有可能到处遍布算法的身影，这使得算法优化非常困难。算法服务平台的一个主要目的就是通过工具来强制规范项目或产品中使用算法的方式，不但把系统中使用的算法集中起来构成算法模块，还会规范算法模块的使用方式。除了在系统层面上集中管理算法，降低算法模块和系统其他组件的耦合之外，也对算法模块内部的实现提供了一组规范。算法服务平台是主要面向算法开发人员的工具，其目标是优化智能系统的架构，提高系统的工程化水平，让算法开发人员能够集中精力处理算法问题，提高算法开发效率。支持功能：1、跨平台，统一管理不同计算平台上的算法，以及支持多种计算平台的算法协同工作。2、开放性，支持多人协作开发。3、规范性，多人协作开发的结果遵照算法规范，可互相复用。4、快速部署，新增算法、算法升级可通过可视化操作界面快速上线。5、易用性，可视化的算法流程，易于理解和调整算法处理逻辑。6、可管理性，可采用多种手段实现角色管理、资源管理，算法管理、算法模板管理、应用场景管理等，能够对整个系统进行全面和完善的管理。

八、数据治理服务

数据资源接入服务，包括数据调研、数据对接、数据集成同步、数据标准化处理，数据清洗、数据整理归档、数据链路维护、数据运维。

九、视频职能引擎及算法

1、大规模图搜引擎。索引压缩，对海量索引数据进行压缩；特征量化，对高维特征进行量化，创建码本；实时索引，基于高维特征在线实时索引视频图像数据；全量索引，基于高维特征离线全量索引视频图像数据。

2、大规模视频分析系统。datahub视频数据接入与媒体数据编码、转码系统；基于流计算平台的大规模视频并行处理系统；关键视频、图片存储压缩、查询管理；视频分析实时直播点播展示系统。

3、在线特征服务。行人在线特征服务，提供行人搜索query图片识别，用于索引检索比对；在线特征服务高并发管控，支持多个在线特征服务节点的高并发负载均衡；在线特征服务tools，整体系统后台监控，运维，日志维护等。

4、搜索策略引擎。行人搜索策略引擎，连接行人在线特征服务以及图搜引擎，对外提供行人搜索服务；机动车搜索策略引擎，连接机动车在线特征服务以及图搜引擎，对外提供机动车搜索服务；搜索策略引擎高并发管控，支持多个搜索策略引擎服务节点的高并发负载均衡；搜索策略引擎tools，整体系统后台监控，运维，日志维护等。