长风联盟信息处理技术在智慧城市中的应用系列

第一篇：长风联盟信息处理技术在智慧城市中的应用系列

长风联盟信息处理技术在智慧城市中的应用系列

研讨会圆满召开

2012年3月16日至17日，由长风开放标准平台软件联盟主办，北京人大金仓信息技术股份有限公司承办的“长风联盟信息处理技术在智慧城市中的应用研讨系列会议之人大金仓商业智能产品交流会”在北京北方温泉会议中心成功召开。

本次会议旨在加深联盟会员企业的技术和产品信息的相互了解，通过聚焦人大金仓商业智能产品，加强产品厂商与集成商的沟通和交流，促进产业链不同环节企业之间的合作。包括人大金仓在内，长风联盟会员企业神州数码、太极、中科软等20余家企业高层参加此次交流会。

交流会由人大金仓副总裁李祥凯主持，长风联盟秘书长宋晶晶、人大金仓总裁任永杰做会议致辞。会上，人大金仓详细介绍了BI和数据库两大产品线，通过介绍商业智能与数据库的密切联系性，人大金仓阐述了坚持与业界伙伴“联合共赢”的发展方针，号召业界同仁携手合作，迎接新挑战，再创新佳绩。

自成立以来，长风联盟始终坚持站在技术以及产业发展的前端，秉持“标准是纽带、联合是力量”的宗旨，通过协调同行业伙伴、上下游企业开展合作，引导产业集群创新，构筑了“产、学、研、用”协同创新的产业创新链，提升了软件和信息服务产业的整体竞争力。

此次交流会的成功召开，对于加强联盟内部产业链不同环节间企业沟通和合作，汇聚软件和信息服务产业资源，实现业界的“联合共赢”新局面将会产生积极影响。

第二篇：物联网技术在智慧城市中的应用分析

物联网技术在智慧城市中的应用分析

[摘 要]随着科学技术的飞速发展，物联网技术在城市建设中的应用逐渐提升，其合理使用能够满足现代人对城市发展的个性化需求，对于提高人民群?的生活水平有很大的帮助。目前，智慧城市已经成为现代社会发展的热点话题，而物联网技术与智慧城市的结合能够有效提升城市建设对信息的利用率，进一步推动了我国城市建设的稳定发展。本文将针对物联网技术在智慧城市中的应用进行分析。

[关键词]物联网技术；智慧城市；应用分析

中图分类号：TP391.44；TN929.5 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）16-0334-01

一、前言

近几年来，数字城市、云计算、物联网技术、互联网技术的发展水平逐渐提升，智慧城市的建设已经成为当今社会发展的必要趋势。尤其是在城市化进程不断加快的背景下，直线上涨的城市人口给城市建设带来了很大的挑战，交通拥堵、城市基础设施不完善等问题进一步阻碍了城市建设，还需要结合现代技术进行创新。物联网技术是针对不同领域需求而形成的一种技术手段，在智慧城市建设中发挥着重要的作用。

二、物联网与智慧城市的相关介绍

（一）物联网

物联网是在互联网#移动通信网等通信网络的基础上，针对不同应用领域的需求，利用具有感知、通信与计算能力的智能物体自动获取物理世界的各种信息，将所有能够独立寻址的物理对象互联起来，实现全面感知、可靠传输、智能处理，构建人与物、物与物互联的智能信息服务系统[1]。物联网能够将所有物理对象联系在一起，进行统一的识别、管理与维护，进一步实现通信一体化的目标。并且，物联网在传输信息的过程中，信息的准确性和及时性能够得到妥善的保证，充分发挥出了物联网在现代社会发展中的重要作用。图1-1为物联网体系结构模型。

（二）智慧城市

智慧城市是结合互联网、物联网等现代科学技术对城市交通、电网、物流、医疗、建筑等各个领域信息进行管理、控制、分析与整合的一种新型城市发展模式，有效推动了现代城市发展的智能化、网络化和信息化。智慧城市在发展过程中具有四项基本特征：

1.系统感知

智慧城市能够更加全面的对现代社会中人和物的需求进行感知，有效实现人和物相互感知的功能，能够随时随地获取到所需要的数据信息。

2.可靠传递

智慧城市的高速发展建立在信息数据可靠传递的基础之上，各种数据信息的采集和控制都能够获得可靠的保障，并且准确的传递给有需要的用户。

3.高度智能

智慧城市加强了与现代化科学技术的紧密结合，进一步深化了城市建设的信息管控水平，能够利用新技术自主的进行信息数据的收集与整合，并且对数据处理结果进行实时监控，推动了城市建设的智能化发展。

4.人性化服务

智慧本身是对人类灵性的描述，而将其使用在城市建设中，更加能够体现出智慧城市的人性化特征，在处理事务的过程中能够像人类一样具有良性和智慧，确保城市建设的智能化、自动化、人性化发展[2]。

三、物联网技术的主要类型

（一）无线传感技术

无线传感技术是物联网技术中的重要组成部分，能够将物理世界、虚拟世界和人类社会有机的联系在一起，是物联网技术能够顺利使用的基础。无线传感技术的合理使用能够更好的采集物品的数据信息，对物品进行有效的监测与感知，利用互联网平台进行数据交互。由此可见，无线传感技术的使用直接关系到物联网技术在智慧城市中的应用。目前，无线传感技术正在向低成本、微型化、低功耗的组网方式发展。

（二）RFID射频识别技术

RFID射频识别技术利用射频信号通过空间电磁耦合实现无接触信息传输，在信息传输的基础上对物体进行有效识别。与无线传感技术相比，RFID射频识别技术更像是一种设备标识技术，在短距离传数据传输中发挥着重要的作用。RFID射频识别技术的自动化水平比较高，耐用性比较强，并且在使用的过程中不需要接触就能够获得物体的准确信息，现阶段在物流管理领域、道路自动收费领域、门禁安防系统等领域中的应用比较广泛[3]。

四、物联网技术在智慧城市中的应用

（一）市政管理

首先，政府可以利用物联网技术开放式、共享式的基本特征，构建城市物联网公共服务体系，对各个行业的数据进行进行整理与共享，为智慧城市建设过程中提供更加详细的公共信息。其次，可以利用物联网技术对公共设施进行实时监控，通过对公共设施进行系统标识来实现其全程跟踪和精确监控，为城市公共安全提供基本保障，进一步推动了政府对城市公共设施的数字化管理。另外，市政管理中还包括城市应急体系、城市地图导航及城市环境的合理控制[4]。

（二）医疗安全

物联网技术在医疗安全中的应用主要分为三个方面：①电子巡检：采用先进的技术手段在病人身体患病部位植入传感器，通过传感器网络对医院所有病人的传感器进行监督与管理，确保每一名病人的实际情况都在医生的监控之下。②医院资源共享体系的建立：医院应该利用物联网技术对每一名病人的资料进行妥善的管理，优化处理治疗过程中所使用的药物、治疗期限、相关资料依据等，尽可能的避免出现医疗纠纷的情况；③药品溯源：在生产药品的过程中，企业应该对药品的各方面性能进行准确的标识，确保药品生产管理的透明化，进一步提高药品的安全性和有效性[5]。

（三）城市交通

随着城市化进程的不断加快，现代城市交通拥挤的现象越来越严重，给人民群众的日常出行造成了一定阻碍。物联网技术的合理使用能够缓解城市交通运输的各种问题，通过对各种交通信息的收集、共享与应用，进一步实现交通网络的高效性，为人民群众的日常出行提供了很大的便利，有助于我国智慧城市建设的稳定发展。

五、结论

综上分析可知，物联网作为信息技术发展过程中的一项重大改革，在智慧城市建设过程中发挥着至关重要的作用，进一步推动了我国城市建设的智能化发展。目前，我国物联网技术在智慧城市建设中的使用效果不是非常理想，并没有充分发挥出物联网技术的性能优势，还需要针对物联网技术在智慧城市建设中的应用进行分析，有效解决行业规范、成本造价等各方面的问题，尽可能的满足城市建设的智能化发展。

参考文献：

[1] 权炜.物联网技术在智慧城市中的应用.现代建筑电气，2016，10

[2] 杨玲燕.大数据物联网在智慧城市中的应用.中外企业家，2016，36

[3] 赵阳光.物联网技术在智慧城市中的应用研究.电信网技术，2016，03

[4] 潘智淳.物联网技术在智慧城市建设中的应用.智能城市，2016，05

[5] 刑少娱.物联网技术在智慧城市中的应用分析.电子技术与软件工程，2016，14

第三篇：长风联盟全心打造智慧养老示范基地

长风联盟全心打造智慧养老示范基地

随着我国社会经济的迅速发展、医疗条件的稳步改善和人口结构的老龄化，我国已经进入老龄化社会，应对和解决人口老龄化危机已成为社会关注的焦点。在此背景下，“智慧养老”的概念随之出现。智慧养老的概念就是利用信息技术的手段，智能化的开展养老服务。

为了集中展示智慧养老创新产品，通过用户的真实体验完善养老产品的成熟度，为国内智慧养老产业涉及的各行业参与者提供一个交流、研讨、联谊的综合性互动平台。在北京市经信委的支持下，由长风联盟与北新桥接到共同打造的“长风联盟-北新桥智慧养老创新示范基地”即将在近期落成。

长风联盟智慧养老创新示范基地坐落于北京市东城区北新桥街道，总面积100平米，主要包括展示区、体验区等若干功能分区，汇集了长风联盟会员企业北信得实、长虹佳华等16家企业、近30余款创新产品和解决方案。该示范基地力求通过丰富的技术手段和多样的展示形式，对目前智慧医疗、居家养老、老年关怀等领域普遍采用的云计算、物联网等新技术进行了最直观和形象的介绍。该创新示范基地定位于集展览、演示和体验于一体，它将作为联盟向社会公众直观展示和形象介绍“智慧养老”的窗口，集中展示长风联盟及联盟企业在“智慧养老”领域的最新研究成果、创新产品及优秀解决方案，真正达到“智慧养老”的创新示范作用。目前，长风联盟智慧养老创新示范基地的前期筹备和展品征集已基本完成，进入到最后的装修布展阶段。

社会老化在加速，但创新驱动发展永无止境。未来，长风联盟将持续完善养老创新示范基地的建设，不断添加新的展示内容，挖掘更广泛地应用需求，真正发挥该基地的创新和示范作用。长风联盟还将以该创新示范基地为依托，深入开展“智慧养老”相关研究和探讨，有效协调和共享联盟资源，为智慧养老产业的发展贡献力量。

第四篇：大数据在智慧城市的10大应用

大数据在智慧城市的10大应用

大数据是智慧城市各个领域都能够实现“智慧化”的关键性支撑技术，智慧城市的建设离不开大数据。建设智慧城市，是城市发展的新范式和新战略。大数据将遍布智慧城市的方方面面，从政府决策与服务，到人们衣食住行的生活方式，再到城市的产业布局和规划，直到城市的运营和管理方式，都将在大数据支撑下走向“智慧化”，大数据成为智慧城市的智慧引擎。

欧盟利用大数据实现智慧城市的做法给我们很多启示。

欧盟对智慧城市的评价分为六个方面：智慧经济、智慧治理、智慧生活、智慧人民、智慧环境、智慧移动性。也就是说智慧城市要促进经济的发展，要改进和帮助更多大众的参与，让老百姓享受智慧的生活，人民得到更好的服务，居住环境更加优化。智慧城市的应用很广泛，我们都知道有物流、交通、电网、工业、农业、建筑、环境、医疗等方面。现在我要讲的是，智慧城市本身会催生大数据，我们可以看到一个企业会涉及到很多环境，管理环境，开放环境，知识环境、服务环境，过去这些环境的关联度不够，那么现在通过数据库使得这些环境能够联合起来，使得企业的效率提高40%-60%，根据赛门铁克的一份最新调研报告，今天全世界所有企业的信息存储总量已达2.2ZB，企业平均10PB，大企业更大点，小企业小点。一般企业都会建立数据库，必须进行数据的集资和数据的挖掘，企业的数据在企业内部已经占有很重要的位置。

(1)智慧经济

首先大数据在商业上怎么能很好运用，它会分析用户的购物行为，什么商品搭配在一起会卖得更好，还有很多公司通过分析找到最佳客户，淘宝数据魔方则是淘宝平台上的大数据应用方案。那么商家可以了解淘宝平台上的行业宏观情况、自己品牌的市场状况、消费者行为情况等，并可以据此作出经营决策。

美国有个投资公司分析了全球3.4亿微博账户留言，判断民众情绪，人们高兴的时候会买股票，而焦虑的时候会抛售股票，依此决定公司股票的买入或卖出，该公司今年第一季度获得7%的收益率。

阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和诚信的企业，从而无需担保来放贷，目前已放贷300多亿元，坏帐率仅0.3％，大大低于商业银行。

企业通过信息收集很好的掌握企业的运营状况，分析居民与财务有关的记录包括贷款申请、租赁、房地产、购买零售商品、纳税申报、水电费缴付、有线电视缴费、电话缴费、报纸与杂志订阅、机动车档案等，能够得出消费者的个人信用评分，从而推断客户支付意向与支付能力，发现潜在的欺诈。

IBM日本公司建立了一个经济指标预测系统，从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算出采购经理人指数PMI预测值。

印第安纳大学学者利用Google提供的心情分析工具，对270万用户在2008年3～12月所张贴的970万条留言，挖掘出用户happiness、kindness、alertness、sureness、vitality 和calmness等六种心情，进而对道琼斯工业指数的变化进行预测，准确率达到87%。

利用大数据分析可实现对合理库存量的管理，华尔街对冲基金依据购物网站顾客评论分析企业产品销售状况，华尔街银行根据求职网站岗位数量推断就业率。

(2)智慧治理

美国纽约的警察分析交通拥堵与犯罪发生地点的关系，有效改进治安。美国纽约的交通部门从交通违规和事故的统计数据中发现规律，改进了道路设计。

利用短信、微博、微信和搜索引擎可以收集热点事件与舆情挖掘。

电信运营商拥有大量的手机数据，通过对手机数据的挖掘，不针对个人而是着眼于群体行为，可从中分析：实时动态的流动人口的来源及分布情况；出行和实时交通客流信息及拥塞情况。利用手机用户身份和位置的检测可了解突发性事件的聚集情况。

MIT的Reality Mining项目，通过对10万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取人们行为的时空规则性和重复性，进行流行病预警和犯罪预测。

(3)环境监测

对城市的河流进行采样，通过卫星发布，收集产量的数据，这个数据非常大，通过这个数据分析能够判别城市中有没有污染。

(4)智慧医疗

无论是药品的研发还是商业模式的开发运用数据分析都能够得到很好的分析，我们医院里有大量的病例，这里有大量的数据，传统的普通病例很难挖掘数据，现在变成电子化有利于更高数据挖掘，数据的挖掘有利于发现医疗知识，由于医疗资源的分配不均，因此远程医疗十分必要，另外，居家监护很重要，谷歌公司与美国疾病控制和预防中心等机构合作，依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况，谷歌的判断与疾控中心的判断是一致的。

社交网络为许多慢性病患者提供了临床症状交流和诊治经验分享平台，医院借此可获得足够多的临床效果统计。个性化的医疗同样很重要，我们发现，同样的治疗对一些病人无效，75％癌症病人，70％的老年痴呆者、50％的关节炎病人、43％的糖尿病患者、40％的哮喘病患者，38％的抑郁症病人。因为人体对药品代谢方式的差异取决于个体特定的基因、酶和蛋白质组合，因此基因信息对选择最优治疗非常关键。对人体个性体质的挖掘会做到真正意义上的对症下药，一个人的基因信息大概1GB。

(5)智能搜索

除此之外，我们还通过网络进行学习，早期的网络学习是通过网站专业人员编制的内容，如今我们希望能够实现更加智能的搜索。随着移动互联网的出现，搜索引擎会变成基于语音的智能搜索；基于位置的搜索；基于个性化搜索。

(6)舆情监测

大众传播发展的很快，这里包含着大量的数据，例如微博传播具有裂变性、主动性、即时性、便捷性、交互性、草根性，跟进性和临场感，每一个微博用户既是“服务器”，也是“受众”。中国的微博比社交网络更热，因为140个字符的微博在英文和中为分别约等于25个和85个英语单词，即中文微博的信息量是Twitter的3～4倍。最近两个月在YouTube上上载的视频超过了ABC、NBC和 CBS 电视台自1948年以来24/7/365 连续播出的内容，而“云平台＋多屏融合”模式已成为智能家居和智能车载等的发展方向。

(7)精准营销

美国信用营销分析专家张川告诉《环球时报》记者，在大数据分析的应用上，美国政府和大公司领先新兴国家至少20年。15年前，美国的信用卡公司就可以进行数据挖掘实现精准营销：在合适的时间，通过合适渠道，把合适的营销信息投送给每个顾客。

(8)犯罪预警

随着智能电话和电脑网络的普及，美国政府和大公司把自己的触角伸到个人生活的每个方面。美国个人的一切在线行为数据都被收集储存，再加上已被有关机构掌握的个人信用数据、犯罪记录和人口统计等数据，有关公司和政府机构可以运用数据挖掘的办法，监控和预测个人的行为，并做出相关决策。

(9)全球安全监测

如美国已具备对全球网络空间的监视控制能力。斯诺登披露的“棱镜”计划，缘于美国政府的“星风”监视计划。2004年，布什政府通过司法程序，将“星风”监视计划分拆成由国家安全局执行的4个监视计划，除“棱镜”外，还包括“主干道”、“码头”和“核子”。其中，“棱镜”用于监视互联网个人信息。“核子”则主要负责截获电话通话者对话内容及关键词。“主干道”和“码头”分别对通信和互联网上数以亿兆计的“元数据”进行存储和分析。“元数据”主要指通话或通信的时间、地点、使用设备、参与者等，不包括电话或邮件等的内容。

(10)市场价格监测

肯尼思·丘基尔是《经济学家》杂志数据编辑、《大数据：一次将改变我们生活、工作和思考方式的革命》一书的合著者之一，他日前在美国《外交政策》杂志掀起一场有关“大数据时代令隐私保护问题更加突出”的讨论。丘基尔举例说，警方如果要侦破一个城市的加油站是否存在合谋操控价格的“卡特尔行为”，以往要靠线人举报。但今天，可以做大数据分析——分析该市油价变化和加油站分布情况。通过分析，可以发现正常的价格变化规律，如果价格变化持续异常，就可以怀疑存在价格垄断的行为。丘基尔认为，大数据的价值在于存储后的再使用。不过，关键的一个问题是，收集、保存一切信息，与隐私保护政策是有冲突的，“保存一切信息是必要的，但是在这么做之前，我们有必要问自己一个问题，即现行的隐私保护政策是不是妨碍了我们正在迈入的大数据世界”。丘基尔提到，社会有必要就此进行大辩论，以便为大数据时代的隐私保护划定新的边界。

结束语

美国IT咨询公司Avanade商业情报部副总裁斯蒂夫·帕尔默告诉《环球时报》记者，大数据是指非常“膨胀”的数据集，用典型的数据分析软件和工具难以对其进行捕捉、储存、管理、分享、分析和可视化。大数据有3个特征：一是数据的数量大;二是产生或被吸收的速度和频率快;三是数据的多样性。为从大数据中“挖出金矿”，一家企业或机构必须能够应对大数据上述3个特征。帕尔默说，大数据给人类带来的真正机遇是把许多信息碎片拼起来，为我们的决策服务。

附：全球顶尖大数据公司一览

企业名称：IBM

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2011年5月，IBM正式推出InfoSphere大数据分析平台。InfoSphere大数据分析平台包括 BigInsights和Streams，二者互补，Biglnsights基于Hadoop，对大规模的静态数据进行分析，它提供多节点的分布式计算，可以随时增加节点，提升数据处理能力。Streams采用内存计算方式分析实时数据。InfoSphere大数据分析平台还集成了数据仓库、数据库、数据集成、业务流程管理等组件。

企业名称：亚马逊

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对于云计算和大数据，亚马逊绝对具有先见之明，早在2009年就推出了亚马逊弹性MapReduce（Amazon Elastic MapReduce），亚马逊对Hadoop的需求和应用可谓了若指掌，无论是中小型企业还是大型组织。弹性MapReduce是一项能够迅速扩展的Web服务，运行在亚马逊弹性计算云（Amazon EC2）和亚马逊简单存储服务（Amazon S3）上。这可是货真价实的云：面对数据密集型任务，比如互联网索引、数据挖掘、日志文件分析、机器学习、金融分析、科学模拟和生物信息学研究，用户需要多大容量，立即就能配置到多大容量。

除了数据处理外，用户还可以使用Karmasphere Analyst的基于服务的版本，Karmasphere Analyst是一种可视化工作区，用于在亚马逊弹性MapReduce上分析数据。用户还可以提取结果文件，以便在数据库或者微软Excel或Tableau等工具中使用。

企业名称：甲骨文

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甲骨文在近期发布的Oracle大数据机（Oracle Big Data Appliance）为许多企业提供了一种处理海量非结构化数据的方法。在2011年10月初召开的Oracle OpenWorld 2011大会上甲骨文正式推出了Oracle大数据机。对于那些正在寻求以更高效的方法来采集、组织和分析海量非结构化数据的企业而言，该产品具有很大的吸引力。

与甲骨文近期推出的其他一体化产品一样，Oracle大数据机集成了硬件、存储和软件，包括Apache Hadoop软件的开源代码分发、新的甲骨文NoSQL数据库和用于统计分析的R语言开源代码分发。该产品被设计为能够与甲骨文Database 11g、Oracle Exadata数据库云服务器，以及针对商业智能应用的新的Oracle Exalytics商业智能云服务器一起协同工作。

企业名称：谷歌

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谷歌一直是科技行业的领军者，近年来几乎在任何一项互联网科技项目你都能看到谷歌的身影，大数据时代谷歌自然不会错过。何况如果对其拥有的海量数据进行深入挖掘，这对于提升谷歌搜索乃至所有谷歌服务的价值无可估量。

BigQuery是Google推出的一项Web服务，用来在云端处理大数据。该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。BigQuery允许用户上传他们的超大量数据并通过其直接进行交互式分析，从而不必投资建立自己的数据中心。Google曾表示BigQuery引擎可 以快速扫描高达70TB未经压缩处理的数据，并且可马上得到分析结果。大数据在云端模型具备很多优势，BigQuery服务无需组织提供或建立数据仓库。而BigQuery在安全性和数据备份服务也相当完善。

去年底该服务只向一小部分开发者开放，现在任何人都可以注册这项服务。免费帐号可以让你每月访问高达100GB的数据，你也可以付费使用额外查询和存储空间。

企业名称：微软

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微软研究部门从2006年起就一直致力于某种非常类似于Hadoop的项目，被称为“Dryad”。今年年初，该计划通过与SQL Server和Windows Azure云的集成实现了Dryad的产品化。虽然现在微软还没有更新，但看上去Dryad似乎将成为在SQL Server平台上影响大数据爱好者的有力竞争者。

微软进入这一市场可谓“姗姗来迟”，而且在一定程度上说，数据仓库分析和内存分析计算市场落下了后腿。2011年初微软发布的SQL Server R2 Parallel Data Warehouse（PDW，并行数据仓库），PDW使用了大规模并行处理来支持高扩展性，它可以帮助客户扩展部署数百TB级别数据的分析解决方案。微软目前已经开始提供Hadoop Connector for SQL Server Parallel Data Warehouse和Hadoop Connector for SQL Server社区技术预览版本的连接器。该连接器是双向的，你可以在Hadoop和微软数据库服务器之间向前或者向后迁移数据。

微软在去年推出了基于Azure云平台的测试版Hadoop服务，今年它承诺会推出与Windows兼容的基于Hadoop的大数据解决方案（Big Data Solution），这是微软SQL Server 2012版本（首发日期还不知道）的一部分，现在也不清楚微软是否会与其他硬件合作伙伴或者相关大数据设备厂商合作。

企业名称：EMC

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EMC于1979年成立于美国麻州Hopkinton市，1989年开始进入企业数据储存市场。EMC公司是全球信息存储及管理产品、服务和解决方案方面的领先公司。EMC是每一种主要计算平台的信息存储标准，而且，世界上最重要信息中的 2/3 以上都是通过EMC的解决方案管理的。

面对大数据时代，EMC公司推出用于支持大数据分析的下一代平台――EMC Greenplum统一分析平台（UAP）。Greenplum UAP是一个唯一的统一数据分析平台，可扩展至其他工具，其独特之处在于，它将对大数据的认知和分享贯穿整个分析过程，实现比以往更高的商业价值。

企业名称：Teradata

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Teradata公司(Teradata Corporation，纽约证券交易所交易代码TDC)是全球领先的数据仓库，大数据分析和整合营销管理解决方案供应商，专注于数据库软件，数据仓库专用平台及企业分析方案。不久前宣布推出一款集硬件、软件和服务于一体的全面产品组合——Teradata分析生态系统(Teradata Analytical Ecosystem)，使不同的 Teradata 系统实现无缝协作，为企业客户提供分析和更深入的洞察力，帮助其预测商业机会和加速实现商业价值。Teradata Unity 将确保整个Teradata Analytical Ecosystem的同步和统一。为了增强在大数据分析领域的优势，Teradata还收购Aster Data公司，以增强其非传统数据分析的能力，突破了SQL分析的限制，协助企业从全部数据中获取更多价值。

企业名称：NetApp

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Network Appliance，Inc.（NetApp，美国网域存储技术有限公司）是IT存储业界的佼佼者，自1992年创业以来，不断以创新的理念和领先的技术引领存储行业的发展。Network Appliance, Inc.(NetApp)是向目前的数据密集型企业提供统一存储解决方案的居世界最前列的公司。

NetApp StorageGRID 是一个久经验证的对象存储软件解决方案，设计用于管理 PB 级、全球分布的存储库，这些存储库包含企业和服务提供商的图像、视频和记录。通过消除数据块和文件中数据容器的典型约束，NetApp StorageGRID 提供了强大的可扩展性。它支持单个全局命名空间内的数十亿个文件或对象和 PB 级容量。

NetApp StorageGRID 实现了智能的数据管理和安全的内容保留。它通过一个具有内置安全性的全局策略引擎来优化数据存放、元数据管理和效率，该引擎管理数据的存储、放置、保护和检索的方式。此外，使用数字指纹和加密等技术防止内容受到篡改。

NetApp StorageGRID 有助于随时随地提供数据，以便于不间断地运营。该解决方案被设计为允许灵活进行部署配置，以满足全球的多站点组织的不同需要。

企业名称：Sybase

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Sybase公司成立于1984年11月，总部设在美国加州的Emeryville(现为美国加州的Dublin市)。作为全球最大的独立软件厂商之一，Sybase公司致力于帮助企业等各种机构进行应用、内容及数据的管理和发布。

Sybase IQ是Sybase公司推出的特别为数据仓库设计的关系型数据库。相比于传统的“行式存储”的关系型数据库，Sybase IQ 使用了独特的列式存储方式，在进行分析查询时，仅需读取查询所需的列，其垂直分区策略不仅能够支持大量的用户、大规模数据，还可以提交对商业信息的高速访问，其速度可达到传统的关系型数据库的百倍甚至千倍。“随着 Sybase IQ 不断地在分析应用 POC 测试中拔得头筹，有时甚至超过其他对手 100 倍之多”，Gartner 评价道，“ Sybase IQ 逐渐成为从数据集市到企业数据仓库架构最令人渴望的 DBMS(数据库管理系统)。”

自 2009 年推出以来，Sybase 陆续发布了 Sybase IQ 15.1、15.2、15.3 以至最新的 Sybase IQ 15.4 版本，每个版本都着力于增加新的核心能力以促进更深入的高级分析。Sybase IQ 15.4是面向大数据的高级分析平台，将大数据转变成可指挥每个人都行动的情报信息，从而在整个企业的用户和业务流程范围内轻松具备大数据的分析能力。

因此，有人说Sybase IQ15.4正在彻底改变“大数据分析”。

企业名称：惠普

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大数据时代来临，老牌巨头惠普也不甘落后。不久前惠普企业服务事业部宣布推出全新服务，帮助客户更快部署惠普子公司Vertica的Vertica Analytics Platform，从而迅速洞悉关键的业务信息，辅助决策过程。

Vertica Analytics Platform 让用户能够大规模实时分析物理、虚拟和云环境中的结构化、半结构化和非结构化数据，从而深入洞悉“大数据”。

Advanced Information Services for Vertica 帮助客户最大化实现 Vertica 分析平台性能，并构建企业分析专用环境。惠普提供从评估到实施的一系列服务，与客户共同定义多种交付方式组合，并找出匹配其现有基础设施的最佳解决方案。

Advanced Information Services for Vertica已在全球上市，将为实现“瞬捷”企业构建灵活的智能环境。

企业名称：沃尔玛

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在这里看到沃尔玛的身影，可能很多人会有疑问，全球最大的传统零售业巨头沃尔玛怎么就跟大数据扯上关系了？看了下面的介绍你就会明白了。

沃尔玛是最早通过利用大数据而受益的企业之一，曾经拥有世界上最大的数据仓库系统。通过对消费者的购物行为等非结构化数据进行分析，沃尔玛成为最了解顾客购物习惯的零售商，并创造了“啤酒与尿布”的经典商业案例。早在2007年，沃尔玛就已建立了一个超大的数据中心，其存储能力高达4Pb以上。《经济学人》在2010年的一篇报道中指出，沃尔玛的数据量已经是美国国会图书馆的167倍。

沃尔玛实验室计划将沃尔玛的10个不同的网站整合成一个，同时将一个10个节点的Hadoop集群扩展到250个节点的Hadoop集群。目前实验室正在设计几个能将当前像Oracle、Neteeza这样的开放资源的数据库进行迁移、整合的工具。

沃尔玛曾进行了一些列的收购，包括Kosmix（沃尔玛实验室前身）、Small Society、Set Direction、OneRiot、Social Calenda、Grabble等多家中小型创业公司，这些创业公司要么精于数据挖掘和各种算法，要么在移动社交领域有其专长，从此我们就可以看出沃尔玛进军移动互联网和挖掘大数据的决心。相信在沃尔玛的带领下，传统行业也会慢慢意识到大数据的重要性，加速步入大数据时代。

企业名称：Clustrix

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Clustrix创立于2005年，是Y Combinator 2006年冬季班的成员。Clustrix可以为SQL数据库提供专利数据应用方法，帮助人们处理大量的数据，使SQL数据库无限扩容成为可能。最近Clustrix从Sequoia Capital、USVP和 ATA Ventures三家风险投资公司处再次获得价值675万美元的风险投资，至今已获融资1200万美元。Clustrix总部设在美国旧金山，研发中心设在西雅图。为打开欧洲市场，公司计划将总部迁至荷兰的阿姆斯特丹，并将于年底前在印度设立办公室。

企业名称：Cloudera

网址：http://www.xiexiebang.com/

Cloudera是一家专业从事基于Apache Hadoop的数据管理软件销售和服务的公司，总部位于加州帕洛阿尔托，2009年3月发布了第一款商业产品，当时获得由AccelPartners领投的500万美元投资。该公司于2010年6月正式推出Cloudera企业产品。2011年11月募集到4000万美元风险投资资金，此轮融资由风险投资机构Ignition Partners的合伙人弗兰克·阿泰勒(Frank Artale)领投。Cloudera之前的投资者顶尖风投机构Accel Partners、Greylock Partners、Meritech Capital Partners 和In-Q-Tel也参与本轮投资。

以上企业以外，包括MapR、HStreaming、Hadapt、DataStax、Datameer这些与Hadoop以及大数据相关的新公司都已经获得投资，新一轮热潮正在兴起。

第五篇：智慧城市系统-技术白皮书

智慧城市系统

技术白皮书

智慧城市系统技术白皮书

目

录

1.智慧城市系统概述 ······················································································· 8 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 前言 ······························································································································· 8 什么是智慧城市？ ········································································································ 8 智慧城市的总体目标 ···································································································· 9 智慧城市如何建设？ ···································································································· 9 智慧城市组成和架构 ·································································································· 10 智慧城市总体功能 ······································································································ 13 城市运营中心门户 ································································································· 13 城市事件管理服务 ································································································· 15 城市运维管理服务 ································································································· 16 数据挖掘智能分析 ································································································· 16 1.6.1 1.6.2 1.6.3 1.6.4 1.7 智慧城市设计原则 ······································································································ 20 “平战结合”原则 ································································································· 20 横向到边纵向到顶原则 ·························································································· 20 其它设计原则 ········································································································· 20 1.7.1 1.7.2 1.7.3 2.城市公共安全系统 ····················································································· 20 2.1 2.2 城市公共安全概述 ······································································································ 20 公共安全应急联动系统 ······························································································ 22 系统概述 ················································································································· 22 系统组成 ················································································································· 23 系统功能 ················································································································· 24 2.2.1 2.2.2 2.2.3

2.2.3.1 业务功能 ··········································································································· 24 2.2.3.2 系统功能 ··········································································································· 26 2.3 警用地理信息系统 ······································································································ 29 / 125

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2.3.1 2.3.2 系统概述 ················································································································· 29 系统组成 ················································································································· 29

2.3.2.1 全国PGIS平台总体架构 ·················································································· 29 2.3.2.2 各级PGIS平台内部构成 ·················································································· 30 2.3.3 2.4 系统功能 ················································································································· 32

联网报警与监控系统 ·································································································· 34 系统概述 ················································································································· 34 系统组成 ················································································································· 35 2.4.1 2.4.2

2.4.2.1 总体框架 ··········································································································· 35 2.4.2.2 系统结构拓扑 ··································································································· 35 2.4.3 系统功能 ················································································································· 36

2.4.3.1 多维地理信息平台功能 ···················································································· 36 2.4.3.2 固定点视频监控 ································································································37 2.4.3.3 移动视频监控 ··································································································· 38 2.4.3.4 治安卡口监控 ··································································································· 38 2.4.3.5 警员、警车位置监控 ························································································ 39 2.4.3.6 视频监控报警管理 ··························································································· 40 2.4.3.7 治安事件预警（视频智能分析）···································································· 41 2.4.3.8 指挥调度功能（警视联动）············································································ 44 2.4.3.9 资料查询，快速定位 ························································································ 45 2.4.3.10 三台合一定位联动 ·························································································· 45 2.4.3.11 预案管理功能 ································································································· 46 2.4.3.12 综合统计分析 ··································································································47

3.数字化城市管理系统 ·················································································· 48 3.1 3.2 数字化城市管理概述 ·································································································· 48 城市规划管理系统 ······································································································ 49 系统概述 ················································································································· 49 3.2.1 / 125

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3.2.2 系统组成 ················································································································· 49

3.2.2.1 城市基础空间数据库的建立 ············································································ 49 3.2.2.2 城市基础属性数据库建立 ················································································ 50 3.2.3 系统功能 ················································································································· 50

3.2.3.1 多维地理信息平台功能 ···················································································· 50 3.2.3.2 系统功能 ··········································································································· 52 3.3 数字城管系统 ············································································································· 59 系统概述 ················································································································· 59 系统组成 ················································································································· 60 系统功能 ················································································································· 61 3.3.1 3.3.2 3.3.3

3.3.3.1 数字城管监督指挥中心 ···················································································· 61 3.3.3.2 无线数据采集子系统 ························································································ 66 3.3.3.3 监督中心受理子系统 ························································································ 67 3.3.3.4 协同工作子系统 ······························································································· 68 3.3.3.5 综合评价子系统 ······························································································· 69 3.3.3.6 地理编码子系统 ······························································································· 70 3.3.3.7 技术数据资源管理子系统 ················································································ 71 3.3.3.8 应用维护子系统 ······························································································· 71 3.3.3.9 数据交换子系统 ······························································································· 72 3.3.3.10 领导移动督办子系统 ······················································································ 72 3.3.3.11 业务短信子系统 ····························································································· 72 3.3.3.12 视频监控子系统 ····························································································· 72 3.3.3.13 社会公众信息实时发布子系统 ······································································ 73 3.3.3.14 城市“实景化”管理子系统 ·········································································· 73 3.3.3.15 数字执法子系统 ····························································································· 73 3.4 城市管网管理系统 ······································································································ 73 系统概述 ················································································································· 73 系统组成 ··················································································································74 3.4.1 3.4.2 / 125

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3.4.3 系统功能 ················································································································· 75

3.4.3.1 浏览 ··················································································································· 75 3.4.3.2 分析 ··················································································································· 76 3.4.3.3 查询 ··················································································································· 79 3.4.3.4 统计 ··················································································································· 81 3.4.3.5 量算 ··················································································································· 82 3.4.3.6 专题 ··················································································································· 84 3.5 城市环境监测系统 ······································································································ 85 系统概述 ················································································································· 85 系统组成 ················································································································· 85 系统功能 ················································································································· 86 3.5.1 3.5.2 3.5.3

3.5.3.1 数据采集及上报 ······························································································· 86 3.5.3.2 环境数据自动告警及定位 ················································································ 87 3.5.3.3 环境监测数据分析 ··························································································· 87 3.5.3.4 故障报警定位功能 ··························································································· 87 3.5.3.5 查询统计功能 ··································································································· 87 3.5.3.6 环保数据审核发布 ··························································································· 88 3.5.3.7 环保监测点GIS显示及查询············································································· 88 3.5.3.8 环保监察 ··········································································································· 88 3.5.3.9 系统管理功能 ··································································································· 88 3.5.3.10 远程通信控制终端（RTU）的功能 ································································ 89

4.城市智能交通系统 ····················································································· 90 4.1 4.2 智能交通概述 ············································································································· 90 交通渠化和交通信号系统 ·························································································· 90 系统概述 ················································································································· 90 系统组成 ················································································································· 92 系统功能 ················································································································· 93 4.2.1 4.2.2 4.2.3 / 125

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4.2.3.1 单点、联网实时协调控制、区域协调控制、公交优先控制功能 ·················· 93 4.2.3.2 紧急车辆优先控制 ··························································································· 96 4.2.3.3 运作监视功能、状态回报功能、远程测试功能、远程管理功能 ·················· 96 4.2.3.4 规划车道、提高道路资源利用率 ···································································· 97 4.2.3.5 实现人、车分道行驶，提高交叉口的通行能力 ············································· 97 4.3 电子警察和交通监控系统 ·························································································· 97 系统概述 ················································································································· 97 系统组成 ················································································································· 98 系统功能 ················································································································· 99 4.3.1 4.3.2 4.3.3

4.3.3.1 闯红灯违法行为记录功能 ················································································ 99 4.3.3.2 卡口图像捕获功能 ························································································· 102 4.3.3.3 流量检测/车辆监测和纪录 ············································································ 103 4.3.3.4 交通监视和疏导功能 ······················································································ 105 4.3.3.5 视频存储取证功能 ························································································· 105 4.3.3.6 远程监控指挥/动态违章抓拍功能 ································································ 105 4.3.3.7 号牌自动识别功能 ························································································· 106 4.3.3.8 统计查询功能 ··································································································107 4.3.3.9 违法数据上传功能 ··························································································107 4.3.3.10 嫌疑车辆报警功能 ·························································································107 4.3.3.11 联网布控功能 ································································································107 4.3.3.12 设备状态数据上传、显示 ············································································ 108 4.3.3.13 数据传输和远程维护功能 ············································································ 108 4.3.3.14 用户管理功能 ······························································································· 108 4.4 动态交通服务系统 ···································································································· 109 系统概述 ··············································································································· 109 系统组成 ··············································································································· 109 系统功能 ··············································································································· 112 4.4.1 4.4.2 4.4.3

4.4.3.1 为政府提供服务 ····························································································· 112 / 125

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4.4.3.2 为交通管理者提供服务 ·················································································· 113 4.4.3.3 为公众（出行者）提供服务 ·········································································· 114 4.5 公交和快速公交系统 ································································································ 116 系统概述 ··············································································································· 116 系统组成 ··············································································································· 116 系统功能 ··············································································································· 118 4.5.1 4.5.2 4.5.3

4.5.3.1 基础业务管理 ································································································· 118 4.5.3.2 车辆定位监控 ································································································· 118 4.5.3.3 线路站点管理 ································································································· 119 4.5.3.4 站场管理 ········································································································· 120 4.5.3.5 调度管理 ········································································································· 121 4.5.3.6 后台远程管理 ································································································· 121 4.5.3.7 运营分析报表 ································································································· 121 4.5.3.8 实时录像 ········································································································· 122 4.5.3.9 自动电子站牌 ································································································· 122 4.5.3.10 车载电子屏 ··································································································· 122 4.5.3.11 广告发布 ······································································································· 122

5.民生服务系统 ·························································································· 123 5.1 5.2 民生服务概述 ··········································································································· 123 市民一卡通服务系统 ································································································ 123 系统概述 ··············································································································· 123 系统架构与组成 ··································································································· 124 系统功能 ··············································································································· 124 5.2.1 5.2.2 5.2.3 5.3 其他民生服务 ··········································································································· 125 / 125

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1.智慧城市系统概述

1.1 前言

随着互联网、物联网技术的发展，城市的生产、生活模式正在发生着革命性变化，当今全球的城镇化已进入中后期的特殊阶段，城市的智慧化已成为继工业化、电气化、信息化之后的又一发展潮流。在国际国内发展形势下，城市规模将越来越大、越来越复杂，社会复杂程度与日俱增，城市产业创新越来越快，城市管理将越来越科学、精细，城市环境将越来越绿色、环保。能够迅速把握先进技术、具备超前信息化建设理念的城市，其利用信息技术这一先进生产力的能力则更强，城市竞争力提升速度也更快，因此城市向人类发出了需要智慧的请柬。

1.2 什么是智慧城市？

由于智慧城市来势匆匆，许多决策者、研究者、媒体传播者和产品研发者还没有来得及真正把握其含义，就参与决策和传播。也就成为“先说后研”的中国常见的概念生产现象。当然也有很多的人员从不同角度来提出自己的关于智慧城市的定义。

据不完全统计，来自智慧城市建设城市的主管者、研究者和相关企业关于智慧城市的定义已经不下20种。倡导智慧城市的市长们与院士们的定义也不少。总的来看，不外乎有几种，一种是模仿国外或者是直接翻译过来的；一种是结合地方需要或所在专业予以定义的；一种是纯技术路线，是数字城市的升级版；一种是广义的，结合到城市发展的各个方面。

那么，中国式的、富含中国特色的智慧城市的定义应该是什么样子呢？中国基础产业投资有限公司（以下简称CIIC）尝试着提出自己对这一问题的理解。

所谓智慧城市，就是城市管理智慧化。要想让城市管理智慧化，从城市管理信息化发展阶段（时间）的角度来分析，可分为三个阶段：

第一阶段：城市信息数字化。要让城市的各类体征信息经采集后进行数字化（包括信息数据的选择、预处理和标准化），摆脱纸质文件，实现信息数据网络化，数据能够在网络中上传下载；

第二阶段：城市信息资源共享。将各类城市的资源数据信息化后，必须要资/ 125

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源共享，才有可能彻底解决城市管理的“孤岛”问题；资源共享在技术上是可以实现的，目前更多的问题是出现在体制上。这就需要城市管理者能够勇于创新，包括创新工作模式、创新工作流程、创新工作内容等。

第三阶段：城市信息的整合挖掘。当城市管理者获得了从不同单位得到的大量城市信息后，按照一定的数学模型，对数据进行整合挖掘，实现“1+1＞2”的结果，真正实现智能化。当城市信息进入数据挖掘，整合分析以辅助决策的阶段，城市就智能起来，这样智慧化的城市就有可能真正诞生了。

1.3 智慧城市的总体目标

以科学发展观为指导，充分发挥城市智慧型产业优势，集成先进技术，推进信息网络综合化、物联化、智能化，加快智慧型政务、商务、文教、医药卫生、城市建设管理、城市交通、环境监测、公共服务、民生服务等领域建设，全面提高资源利用效率、城市管理水平和市民生活质量，努力改变传统的落后的生产方式和生活模式。经过若干年的努力，将城市建成为一个基础设施先进、信息网络通畅、科技应用普及、生产生活便捷、城市管理高效、公共服务完备、生态环境优美、惠及全体市民的智慧型城市。

1.4 智慧城市如何建设

智慧城市建设要具体“落地”，而不是飘在“云端”。从横向的角度来分析，一个城市可能有几十个委办局，要从哪个部门先着手开展智慧城市系统的建设呢？

CIIC建议首先从公安部门入手，开展城市信息化建设。首先是因为在城市的各个职能部门中，公安部门的信息化建设开展的最早，信息化工作最有基础。其次，公安部门对信息化建设最有需求。公安部门每天面临大量的公共安全事件：刑侦的、经侦的等等。公安部门在解决这些问题时，最需要打破“孤岛”。当公安部门将原先一个个孤立的信息共享整合，经过深度挖掘后，最有可能得到非常有价值的信息，真正实现了“1+1＞2”。

“需求”引导智慧城市的建设和发展。智慧城市如何分步来建设？

首先，CIIC建议从智慧城市综合运行管理及应急联动指挥平台（以下简称智/ 125

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慧城市平台）建设开始。智慧城市平台涉及城市管理的方方面面，其通过与城市各个单位的信息化系统的联网运行，可以感知城市的各方面体征，同时可以向城市各个单位下发调度指挥的指令。

智慧城市平台是一个“平战结合”的平台，其在平时是一个日常管理平台，遇有紧急事件时就自动转为战时的应急联动指挥平台。所以智慧城市平台对城市体征的各方面数据信息进行汇聚分析整合挖掘，同时是指挥调度的核心。因此抓住了智慧城市平台的建设，就抓住了智慧城市建设的龙头。

其次，在城市建设中，各单位的信息化建设往往是不均衡的，在智慧城市平台建好后，可依据城市发展的具体实际情况去逐步补充、完善智慧城市各个方面的子系统，如城市公共安全系统、数字化城市管理系统、智能交通系统、民生服务系统等等。

1.5 智慧城市组成和架构

CIIC智慧城市系统由一个智慧城市综合运营与应急联动指挥平台和四个子平台系统（城市公共安全子平台、数字化城市管理子平台、城市智能交通子平台与民生服务子平台）组成。

CIIC智慧城市综合运行管理及应急联动指挥平台就是将公安、城管、交通、通信、急救、电力、水利、燃气、人民防空，市政管理等政府部门的城市日常管理信息汇总，纳入一个统一的分析、管理、指挥调度系统。系统在日常情况下为城市管理者提供城市的综合体征信息，为决策者提供数据支持。在城市特殊、突发、紧急事件发生时系统实现跨区域、跨部门、跨警种之间的统一指挥调度，为城市的综合运营和应急处置提供强有力的保障。实现城市突发事件从被动应付型向主动保障型、从传统经验型向预案管理型的战略转变。促进政府健全体制、创新机制,全面提升城市的日常管理及战时应急的城市信息化、智慧化管理水平。

城市公共安全运行管理子平台通过公共安全应急联动系统、警用地理信息系统以及城市联网报警与视频监控系统的建设，完善城市公共安全防范区域的覆盖，统筹建设并运营管理城市公共安全设施资源，实现合理建设，共享利用。同时能协同城市其它业务部门，资源共享，平战结合，共同打造城市公共安全运行管理和应急管理的双重平台。/ 125

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数字化城市管理子平台融合数字市政的城管、规划、城市管网、环境监测、城市公共资源运营，市民生活服务等内容，通过信息化技术和手段，资源整合，流程优化，促进城市管理走向信息化，数字化，智能化。

城市智能交通是未来交通系统的发展方向，它是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成运用于整个城市交通管理而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。智能交通系统是一个复杂的综合性的系统，从系统组成的角度可分成以下一些子系统：先进的交通管理系统、先进的交通信息服务系统、先进的公共交通系统、先进的车辆控制系统、交通货运管理系统、交通电子收费系统、交通紧急救援系统。

民生服务是指政府要坚持以人为本，贯彻落实科学发展观，切实保障公民基本权利，提高生活水平，重点关心弱势群体，采取的一系列积极政策举措。其宗旨是“着力保障和改善民生，努力使全体人民学有所教、劳有所得、病有所医、老有所养、住有所居。”民生服务包括市民一卡通服务、公共安全资源管理服务、城市公共资源运营服务、城市市民生活服务、城市交通资源管理服务、城市交通信息服务、城市公交出行服务等。

CIC智慧城市系统总体架构图如下: / 125

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图 1 CIC智慧城市系统总体架构图

借助智慧城市综合运营及应急联动指挥平台（以下简称智慧城市平台）可以很方便地将城市作为单一系统来查看和管理。智慧城市平台通过网关与底层的操作及信息系统交互，网关主要负责将城市各区域的角色及职责分开来。智慧城市平台的目标是为城市管理者提供实时及历史视图，以便他们可以优化城市层面的各种操作。

 资源共享：在城市体征信息实现数字化后，智慧城市平台要求城市各个局办单位的业务子系统按照智慧城市平台定义的标准数据格式提供城市体征关键数据，以打破孤岛效应，实现资源共享。为了实现资源共享，在技术上并不是难题，关键是体制管理。为此，就要求城市管理者提高认识，强化资源共享理念，“打破小我，实现大我”。同时需要加强资源信息共享的安全性建设及协调配置。这就需要城市管理者创新城市管理模式，再造城市管理流程，以最终提高城市管理服务的水平和效率。 数据挖掘：是指从城市信息中海量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘综合运用数据库技术、人工智能技术、可视化技术、神经网络方法、遗传算法、决策树方法、数理统计分析方法、模糊集等技术和方法，对城市信息数据进行分类分级、估计预测、关联性分析、聚类分析等，去发现用户感兴趣潜在有价值的信息或知识，而且发现的信息或知识是可接受、可理解、可运用的。它可以通过多维可视化的手段来表达。数据挖掘后发现的信息知识可以被用于信息管理，查询优化，决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。数据挖掘把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。

 辅助决策：以城市智慧管理决策主题为重心，基于城市基础信息的支撑，以城市档案、物联网技术、信息智能处理技术和自然语言处理技术为基础，构建决策主题研究相关知识库、预案库等，建设并不断完善辅助决/ 125

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策系统，为决策主题提供全方位、多层次的决策支持和知识服务。为城市管理者提供决策依据，起到帮助、协助和辅助决策者的目的。 信息服务：从城市各部门业务系统传送到智慧城市平台的信息被收集和集中管理，经数据挖掘后形成新的有价值的知识。这些知识可以为政府、企业和市民等各类应用主体提供及时丰富有效的各类信息服务，既包括为城市和企业的管理者提供决策支持信息服务，同时也包括为市民提供城市地图、交通、旅游、住房、餐饮、医疗、演出、教育、就业等领域的便民服务信息等。

 指挥调度：指挥调度，尤其是应急指挥命令会被传送到运营系统或其他相关的系统。一旦收到后，系统就会自动分析及处理指令，或由运作团队人工分析和处理。

 多维可视化：智慧城市平台提供了易于使用且基于 Web 的一站式服务门户网站，可方便地了解城市的信息、发生的事件及整体情况。对于市民及城市管理人员来说，这种界面使用户可以用常见的各种格式（如城市三维GIS、二维的饼状图或条形图）来查看自己感兴趣的城市相关信息。有专门的机构负责监控这种信息的访问权，防止有人未经授权就访问这些信息，同时轻松管理各种授权，同时为城市服务优化提供实时命令和控制。

 城市的自主学习：信息服务和应急指挥应当对城市产生积极的影响，即将事件的有害影响降到最低，或是做好准备以应对一个预计可能发生的事件。这些积极效应可通过可监控的事件显示出来。指令发布并显现积极影响后，可捕捉到各种反馈，形成闭环。然后可借此来更改对事件的响应情况，例如可形成新的事件处置预案。在这种情况下，城市就变成了一个自主学习型的智慧型城市。

1.6 智慧城市总体功能

主要包括以下4个方面功能: 1.6.1 城市运营中心门户 / 125

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访问智慧城市平台要通过一个基于 Web 的城市运营中心门户系统。城市体征仪表板上总结了城市各个领域关键信息的情况。门户系统上可以添加或删除修改用户的配置需求及访问权限，用户可借助以下方式通过浏览器访问：

–

城市管理者访问

–

单个部门/领域访问

–

市民访问

运行管理中心门户系统为城市按照不同业务部门的需求，为不同角色提供定制化的门户界面，保障为不同角色的用户提供适合的内容，并且保障不同用户之间的信息安全，包括：

 城市领导者：城市的市委书记、市长级别或者其它高级领导，提供所管辖的不同部门的绩效概览，包括关键业务指标体系，并且提供利用门户提供的协作能力，对城市的领导者提供高层次辅助决策支持。 城市运行者：负责跨部门、跨组织的城市运行管理，特别关注那些对于城市整体具有重要影响的事件信息。

 应急事件管理者：实时应对城市中出现的负面事件，并积极协调相应人员解决事件，避免事件的升级。

 部门管理者：相对于整体城市运行者，其只关注某个独立、垂直的业务部门数据与事件，比如水利、交通等，其概览本部门的事件，跟踪部门事件的处理情况，并参与跨部门的分工协作。

 部门执行者：相对于部门管理者，部门执行者具体负责本部门事件的接收、处置、结果反馈等。

 市民：市民可以在门户中获取有用的信息，比如交通、旅游、餐饮、医疗、演出等信息，市民也可向门户主动提供事件信息，比如关于犯罪信息，基础设施管理信息等。/ 125

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1.6.2 城市事件管理服务

事件管理：每天城市发生的各类事件累以万计，如何对事件进行分类分级，存储，关联，分析，汇总对于城市管理者来说是个巨大的挑战。智慧城市平台能够实时的集中监视复杂的城市环境，每日可处理超过数百万的事件。

智慧城市平台汇聚了城市各个部门业务系统的城市体征信息，对于每个需要接入智慧城市平台的既有应用，需要构造接入网关和事件收集器将事件转换成统一的事件格式，将系统事件发送到事件处理平台。并且，所有的事件都能实时存储、查看和管理。通过数据库服务器及事件的数据模型，将事件数据进行集中分类分级、实现标准化并建立联系，按事件严重性（一般事件由各个子系统自行处置，对城市具有重大影响的事件才由智慧城市平台来处置）或自定义的其他标准来处置事件。

事件根据影响分析确定响应的优先顺序。用户可设置优先级顺序及警报，可利用警报来监控城市的各个事件，之后将其添加到智慧城市平台的相关领域城市体征仪表板中。这些事件可通过电子邮件、网站或短信等多种方式输出。当影响城市市民日常生产、生活的问题出现时，时间是最重要的。智慧城市平台从现有的数据存储中收集相关的事件背景信息，并将这些内容直接注入事件，这些背景数据可以是：受影响的地域名称、受影响的人员信息、资产位置等，提供解决问题的联系人信息、文档信息以及其他帮助城市管理者处置类似事件的信息。这些内容能够帮助城市管理者对影响服务和流程的问题更快的作出反应并解决问题。根据这些影响，确定对它们的优先响应顺序和快速逐级上报。

事件自动处置：按照城市治理政策，可以灵活订制各类事件处置的策略，帮助实现事件排除或问题解决的流程的自动化，可以定义多样的执行策略，比如事件聚集，收集额外的信息并帮助决策，将事件与政府业务部门进行关联，对重要事件的通知策略，逐级上报业务关键事件，按照定义好的标准调整事件的紧急程度等等。比如，用户定义的告警通知策略可以通过邮件、短信、即时消息以及其他方式在整个城市内部对有关这些问题的信息进行传递，从而有利于相关人员快速作出反应。一旦指定类型的问题的解决方案确定下来，我们就可以定义事件处理策略，在问题发生时自动识别并采取措施，并且将问题在内部逐级上报，直到/ 125

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问题得到确认或者解决为止。

1.6.3 城市运维管理服务

在应对城市事件的过程中，需要协调不同业务部门，不同人员之间的关系，因此利用工作流来完成紧密的协作不可或缺。

在智慧城市平台中，能够完成基于事件的工作流模型，根据事件的类型和严重程度，自动启动相应的工作流程，并且能够监控此工作流程的运行状态。在城市运营管理中，事件是一个不属于标准服务操作范畴的活动，事件会造成或者可能造成城市服务的中断或者服务质量降低，因此通常又称之为事故。针对事件的管理流程称为事件管理，其管理目的是尽快恢复服务的运行，将对业务的不利影响降低到最小。在平台中，事件任务单可以由事件管理流程相关人员创建任务单，统一由一线支持人员进行受理，受理任务单必须保证任务单的完整性。技术人员解决任务单后系统通知事件提交者，由提交者确认后再关闭事件任务单。

工作流管理可应用到系统的所有业务功能，用户随时可以了解当前业务工作的执行情况，将工作任务准确传递到相关的责任人，保证工作及时完成，信息传递方式可以通过邮件、个人门户、短消息等。应用工作流可按业务规则连接所有业务部门，完成计划、审批、执行、反馈相关环节，实现信息传递。领导可随时查看流程执行情况，发现任务执行环节中存在的问题，及时进行改进。

1.6.4 数据挖掘

传统的政府电子政务系统在业务内容上包括面向公务员的内部办公管理系统，面向公众服务的行政审批系统，和面向领导的决策支持系统。智慧城市平台作为电子政务的进一步发展，在收集足够的城市信息数据、消息、事件等基础上，以城市累积的历史数据为基础，提供数据挖掘服务，为政府、企业、市民提供各种决策信息以及问题的解决方案，将决策者从低层次的信息分析处理工作中解放出来从而专注于最需要决策智慧和经验的工作，从而提高决策的质量和效率。它是一种建立在大量的数据基础上，综合利用各种数据、信息和模型技术的信息处理系统，可以为决策者提供及时、准确、科学的决策信息，解决半结构化或结构化的决策问题。数据挖掘服务，利用各种模型及技术对城市数据进行定性和定量/ 125

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分析，为高层管理者提供决策信息支持。

1.6.4.1 数据挖掘的目标

数据挖掘的目标在于从城市的大量信息中发现隐含的有价值的知识，并将其应用于城市的管理和服务中，解决“海量信息但知识匮乏”的问题。

1.6.4.2 数据挖掘的流程

数据挖掘流程分为五步：定义问题、数据准备、数据挖掘、结果分析及知识的应用。

1.定义问题 清晰地定义出业务问题，确定其内涵和外延，确定数据挖掘的目的。2.数据准备

数据准备包括三个阶段：

A、选择（获取）数据--在城市档案、城市基础支撑信息、城市预案管理库等大型数据库和数据仓库目标中提取数据挖掘的目标数据集。数据也可来源于城市体征信息有选择的采集并数字化后的信息库。途径主要有以下两种方式：

（1）、消息机制被动接收：消息中间件技术适用于需要可靠的数据传送的分布式环境。采用消息中间件机制，系统中不同的子系统之间通过传递消息来激活对方的事件，完成相应的操作。发送者将消息发送给消息服务器，消息服务器将消息存放在若干队列中，在合适的时候再将消息转发给接收者。消息中间件能在不同子系统间通信，它能屏蔽掉各种子平台及协议之间的特性，实现各模块之间的协同工作，并且在任何时刻都可以将消息进行传送或者存储转发。

（2）、数据库连接中间件主动获取：数据库访问中间件技术实现了平台应用程序与各子系统模块之间同构或异构数据源的数据交换。简单的说，利用数据访问中间件技术，平台客户端发出数据查询指令，经过中间件处理，发送至中间件服务器，服务器完成数据查询，再经中间件，将数据送回平台客户端。

B、数据预处理--进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、删除无效数据、填补遗漏的数据等。

C、数据的标准化转换

将数据标准化转换（设计）成一个分析模型。这个分析模型是针对挖掘算法建立的。建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。在数据转换时对数据加以标准化，包括定义数据的时空属性、定性定量属性、接口协议及不同数据间的转换规则等等。通过关联分析，序列模式、预言、聚集以及异常检测等技术手段，将数据进行分类汇总，通过分类树的/ 125

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形式进行梳理展现。分类汇总总体分为两步：

 第一步，建立一个模型，描述预定数据类集和概念集；

假定每个元组属于一个预定义的类，由一个类标号属性确定； 基本概念

训练数据集：由为建立模型而被分析的数据元组形成； 训练样本：训练数据集中的单个样本（元组）；

学习模型可以用分类规则、判定树或数学公式的形式提供；

 第二步，使用模型，对将来的或未知的对象进行分类，评估模型的预测准确率；

对每个测试样本，将已知的类标号和该样本的学习模型类预测比较； 模型在给定测试集上的准确率是正确被模型分类的测试样本的百分比； 在所有的数据分类汇总整理完毕，可以通过扩展字段增加前（后）缀标识的方式加以数据标准化标识。

3.数据挖掘

根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在标准化和转换过的数据集上进行数据挖掘。

4.结果分析

对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。

5.知识的运用 将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去，在城市管理服务中加以实际的应用。

整个数据挖掘的过程又被称为知识发现的过程（在人工智能领域）。这里所说的知识发现，不是要求发现放之四海而皆准的真理，实际上，所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约束条件，面向特定领域的，同时还要能够易于被用户理解。

1.6.4.3 数据挖掘的功能

数据挖掘的功能主要是对数据进行分类、预测、关联分析、聚类分析、时序模式分析和偏差分析等。

分类

分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。分类可被用于规则描述和预测。

预测 / 125

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预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。

关联分析

两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。

聚类分析

聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。

时序模式分析

时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。它有三个基本功能：趋势分析、相似性搜索、模式挖掘。

偏差分析

在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。

数据挖掘除以上功能外，还包括孤立点分析功能，对图形图像、视频音频等复杂数据的挖掘等其它功能。

1.6.4.4 数据挖掘的方法

 神经网络方法  遗传算法  决策树方法 / 125

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 粗集方法

 覆盖正例排斥反例方法  统计分析方法等

1.7 智慧城市设计原则

1.7.1“平战结合”原则

智慧城市系统在设计时采取“平时管理战时应急”的原则。智慧城市涉及城市的方方面面，若将城市的所有事件都汇聚到智慧城市平台来统一处置是不现实的。对事件要进行分类分级：对城市整体有重大影响的事件由智慧城市平台来做应急处置；而对于一般事件则由各个子系统在平时进行日常管理即可。同时，当一个日常事件经过积累，质变为一个重大事件时，该事件则可由子系统向上汇报给智慧城市平台来解决。

1.7.2 横向到边纵向到顶原则

横向到边是指在横向上智慧城市覆盖整个城市各个不同管理部门和城市所有区域。

纵向到顶是指对于重大事件要直接通知到相关事件的最高负责人。而对事件的处置则可向下通知到具体的执行工作人员。

1.7.3 其它设计原则

智慧城市的设计还包括先进性原则、实用性原则、科学性原则、经济性原则等多个原则。

2.城市公共安全系统

2.1 城市公共安全概述

城市公共安全运行管理平台系统通过公共安全应急联动系统、警用地理信息系统以及城市联网报警与视频监控系统的建设，完善城市公共安全防范区域的覆盖，统筹建设并运营管理城市公共安全设施资源，实现合理建设，共享利用。同/ 125

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时能协同城市其它业务部门，资源共享，平战结合，共同打造城市公共安全运行管理和应急管理的双重平台。

其中公共安全应急联动系统将公安、城管、交通、通信、急救、电力、水利、地震、人民防空，市政管理等政府部门纳入一个统一的指挥调度系统，处理城市特殊、突发、紧急事件和向公众提供社会紧急救助服务的信息系统，实现跨区域、跨部门、跨警种之间的统一指挥，快速反应、统一应急、联合行动，为城市的公共安全提供强有力的保障。

基于警用地理信息系统，指挥中心、刑侦、治安、交通、消防、警卫、反恐等部门等都需要将相关业务信息系统的信息叠加在地理信息上进行综合利用，开展诸如警力调度与辅助决策、社区警务管理与安全防范、警力资源配置与应急预案制定、重大案情与犯罪趋势分析、智能交通管理、警务信息资源的管理和专题制图等众多的警务应用，以提高公安机关实战能力。

联网报警与视频监控系统结合了大规模视频监控系统、治安卡口和电子警察等警用采集系统，对人、交通工具形成统一的控制防范体系，利用智能识别、智能分析、自主报警等新的科技手段弥补警力不足造成的监控漏洞，利用综合指挥系统统一调度，对恶性案件实行精准、有力的打击。

城市公共安全运行管理平台架构图如下： / 125

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2.2 公共安全应急联动系统

2.2.1 系统概述

如何高效利用有限的资源，提高政府对紧急事件快速反应和抗风险的能力，并为市民提供更快捷的紧急救助服务，日益成为加强城市管理的主要内容之一。当社会发生犯罪、火灾、爆炸等各种警情，群众医疗急救、煤水电抢修等各种紧急求救事件，地震、火灾、海潮等突发自然灾害，以及社会**、战争等各种重大紧急事件时，需要政府统一协调、统一调度相关部门协同工作。随着社会的不断进步，社会发生紧急突发事件的种类更加复杂与多变，传统的应对机制已不能适应日益增多的紧急突发事件处置的需要。当社会发生重大事件时，不是哪一家或哪几家单位能够解决的，这就需要联合多家或所有社会单位共同解决。

公共安全应急联动系统就是综合各种城市应急服务资源，采用统一的号码，用于公众报告紧急事件和紧急求助，统一接警，统一指挥，联合行动，为市民提供相应的紧急救援服务，为城市的公共安全提供强有力的保障的系统。城市应急联动系统大大加强了不同警种与联动单位之间的配合与协调，从而对特殊、突发、城市应急和重要事件做出有序、快速而高效的反应。/ 125

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2.2.2 系统组成

图 2公共安全应急联动系统组成

城市公共安全应急联动系统建设的总体目标是：在整合和利用现有条件的基础上，采用先进技术，建立集通信、指挥和调度于一体，高度智能化的城市应急联动指挥调度系统，对公众的各类报警求助做出快速反应，提供有效服务，保障重大突发事件或自然灾害处理的指挥与部署，保障重大活动的安全保卫和调度，为城市管理和公共安全的科学决策提供技术支持，主要包括：

（1）建立统一的城市应急指挥和通信系统，整合现有的公安110指挥中心、119消防指挥中心、122交警指挥中心和120医疗急救指挥中心，实现统一接警、统一指挥、联合行动和快速反应。并逐步将防洪、防震、严重气象灾害、市政设施抢修等紧急或非紧急事件处理纳入其中。

（2）整合现有的110、119、120、122四个特服号码资源，公众拨打其中的任何一个号码，就可以得到所需要的救助服务。在国家明确统一的特服号码后，实现统一报警救助服务电话号码。

（3）整合并完善成都市各城市应急信息资源和通信资源，采用先进的计算机辅助调度技术，使联动指挥中心的接警、处警、资源管理、指挥调度、协同等过程更加科学、准确，并在最大程度上提高反应速度。

（4）建立统一的报警记录数据库，生成各种分析报告，充实和完善预案数/ 125

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据库，为城市应急处理、指挥调度和决策分析提供支撑，建立科学化管理体系。

2.2.3 系统功能

2.2.3.1 业务功能

图 3业务功能

上图是城市应急信息系统的模块图，从上图可以看出我们的设计思路，从信息系统技术来看我们的应用系统，可以分为信息的采集、信息的表现、信息的调度、辅助决策、指挥调度的几个方面。

1、信息采集汇聚：从城市应急事件现场或监测网络采集到的各种信息，将被传输到信息汇聚点（城市应急指挥中心）。这些信息可能是直接事件现场的视音频信息，也可能是来自传感设备、监控设备的信息或信号，还可能是来自相关的专业化信息处理系统的数字化信息。

2、信息表现：城市应急信息系统应该有直观而准确的信息表现形式，为指挥员进行指挥调度和辅助决策提供最大的帮助。GIS是一项广泛使用的技术，可以将危机管理所涉及的信息（如危机态势、城市应急指挥相关资源分布、城市应急方案等）在基础的空间地理图形上形象地表现出来，便于指挥和决策人员直观地进行形式判断、形成决策或进行资源调度；各种信息还可能要借助一定的显示设备和显示控制系统表现出来。

3、信息调度：所有信息在汇聚点被组合和集中呈现，供指挥中心的指挥决策人员作为决策和调度依据；有时还要将信息分发下级指挥中心（或分中心）的/ 125

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不同的专业化处理系统进行处理，或从这些系统收集处理结果。

4、通讯和物资资源调度：城市应急指挥最终都表现为通过一定的通讯手段，完成一定的人力、物力资源调度。例如警力的调度、救灾物资和设施调度、对事件现场的疏导和部署，等等。

5、辅助分析决策：在城市应急指挥过程中，提供一些逻辑分析模型、统计模型或预案，以及案例库中的参考案例，帮助指挥员进行理性决策；同时，城市应急信息系统还应记录下整个指挥调度的过程，形成完整案例，丰富案例库，为实现知识化、智能化的危机管理作积累。

系统的整体功能体现如下图:

图 4系统的整体功能体现/ 125

2.2.3.2 系统功能

 危险源管理

–

危险源的类型

• 公安类---抢劫、枪击、劫持、爆炸、投毒、放火等 • 交通类---重大事故、道路桥梁毁坏、自然灾害等 • 市政类---自来水、燃气、供热、通讯、电力的事故 • 卫生类---集体中毒、瘟疫、重大伤亡等 • 集会类---集体上访、非法游行、非法罢工等 • 战争类---恐怖活动、空袭、匪特等

–

危险源的管理

• 任务下发---各部门专家分析 • 汇总与发布---征求意见

• 综合与论证---去伪存真、去粗取精、合并同类项 • 存档与管理---标记属性、分类存档、综合查询、定期维护 –

系统功能支持

• 网络支持---与政务运转综合管理、内网门户的接口 • 综合管理---基于Web Service架构，提供查询与维护服务

 防范措施及预案管理

–

防范措施

• 突发事件的可能性及危害分析 • 防范的措施、资源及有效性分析

–

应急预案

• 事先研究，优化方案，提高效益 • 不断积累，迅速化解危机 • 与资源储备想结合，有备无患

–

系统功能

• 网络支持---任务下发、方案发布、方案论证

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• 综合管理---方案属性标识、方案存储与管理、方案综合/智能查询

• 信息支持---利用Web Service架构，本系统提供综合情报查询服务

• 决策辅助---调用本系统的有关决策辅助功能 • 预案演练---虚拟会议室VST  应急资源管理

 应急资源储备与管理 –

资源储备需求分析

• 综合分析---合并同类项

–

事件连锁分析

• 重要程度分析---指数法，发生概率X经济损失指数X社会指数 –

资源现状分析

• 利用应用支撑平台，对资源现状进行分析 • 确定资源储备差距及资金需求

– –

财政可能性分析 资源储备计划的管理 • 辅助生成资源储备计划 • 对计划及执行情况进行管理

 资源整合与管理  突发事件的预警及预防

–

突发事件的预防

• 预防方案的执行情况追踪与检查 • 综合执行报告的辅助生成 • 预防方案的调整

–

突发事件的预警

• 接处警---紧急救助系统、城市运行监控系统 • 预案特征匹配---自动报警功能

 突发事件的应对

– 警情认定

• 突发事件的确认

• 警报的多渠道发出，GIS标定事发地域

– 应急预案检索

• 智能检索、模乎查询，确定相近预案 • 专家系统辅助方案生成

– 应急方案生成 • 预案适用性分析 • 应急方案生成

– 应急指挥控制

• 调用本系统相应功能

– –

 指挥调度

–

重建 事件回放

“现场勘察”

• 视频资料的实时传输、事后点播

– –

电视会议 综合情报

• 利用系统整合，情报的综合处理 • 情报的综合判断与快速评估

– 信息交流

• 与下级领导的信息交流

– 计划管理

• 计划的分解（任务、时间点、资源、关系、完成情况等）

• 计划的一致性控制、版本控制、计划的传输与同步

–

命令管理

• 命令的过程管理

• 命令文本辅助生成、可靠传输功能

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2.3 警用地理信息系统

2.3.1 系统概述

警用地理信息系统（Police Geographic Information System，PGIS）是公安部“金盾工程”的重要组成部分。目前公安部已颁布了十二个“警用地理信息系统”的建设标准，在全国公安机关开展警用地理信息系统建设中发挥了积极的指导作用，提高了公安机关的建设、应用和管理水平。

现代城市地理空间庞大，人员机构错综复杂，且处于不断变化和发展之中，现代城市社会治安管理面临极大挑战。随着PGIS技术发展应用日趋成熟，给现代城市社会治安管理提供了新的高效的手段。采用先进PGIS技术对公安信息的基本要素（居住地、人员、案事件、机构、物品）进行管理，将能更加有效地利用公共安全资源，打击和预防犯罪，从而保障公共安全。

“警用地理信息系统”将传统的数据库带入可视化空间中，弥补了公安机关当前常规信息化应用系统中分析数据的局限性，综合利用地理信息技术所特有的空间分析功能和强有力的可视化表达能力，使警务数据信息和空间信息融为一体，通过监控各种警务工作元素在空间的分布情况和实时运行情况，分析其内在联系，合理配置和调度资源，从而提高各警务部门的快速响应和协同处理能力的辅助分析、决策和指挥调度的信息系统。

2.3.2 系统组成

2.3.2.1 全国PGIS平台总体架构

全国PGIS平台由部、省、市三级PGIS平台联网构成一个三级体系架构的大平台，提供各级公安机关共用的警用地理数据共享服务、功能服务和应用支撑。通过PGIS平台在三级信息中心的分布式部署，方便各警种、各部门在PGIS平台上按统一的体系架构开发PGIS应用，实现各级PGIS应用在全国范围内的纵向贯通、横向集成和互联互通。

图 5全国PGIS平台总体框架图

2.3.2.2 各级PGIS平台内部构成

部或省或市单一节点的PGIS平台由“一个PGIS平台软件、两个基础支撑环境、三个地理数据库”构成，与基于PGIS平台软件开发的“各类PGIS应用”共同构成警用地理信息系统（即PGIS系统）。PGIS平台是警用地理信息系统的核心。

图 6 PGIS平台组成

1、“一个”PGIS平台软件

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“一个”PGIS平台软件指基于开放、商用的基础GIS软件开发，能够提供统一地理信息基础应用服务和工具以及模板的、在部、省、市三级分布式部署的一套软件。

PGIS平台软件由一组工具、一组服务、一组应用模板组成，提供电子地图发布、地图数据交换、警用标绘和动态推演、预案制作与管理等基本功能，以便于各级公安机关在指挥调度、交通管理、消防管理、人口管理、案件时空分析等多方面开展空间信息应用，提高快速反应、协同作战、业务管理和决策指挥能力。

一组工具，即数据采集工具、PGIS库管理工具、警用符号库工具、地址比对工具、犯罪分析工具等通用性工具软件，以满足日常数据采集更新、数据管理、应用服务的需要。一组服务，即警务业务地理关联服务、地理信息查询服务、专业分析服务、栅格地图图片服务等可供二次开发的函数集合，以满足业务开展多样化GIS应用需要。一组应用模板，即业务应用中的通用功能，如综合查询、案件分析、警力定位等可供部署和二次开发的业务应用模板，以满足快速业务应用搭建需要。

PGIS平台软件主要提供三类应用开发支持，一是“对上”支持应用开发，即现有应用系统通过调用PGIS平台提供的函数和服务，即可快速实现GIS功能，软件开发或改造简单、易行；二是“对下”支持建库，即利用PGIS平台提供的工具，即可建设三个标准化的警用地理数据库，各地警用地理数据的全国共享和交换勿需进行数据转换；三是“横向”支持联网，即利用PGIS平台提供的函数、服务可实现各地GIS系统的互联互通。

2、“两个”基础支撑环境

“两个”基础支撑环境是指硬件支撑环境和系统软件支撑环境。

硬件支撑环境包括服务器（数据库服务器、地图服务器、应用服务器、WEB服务器、消息服务器等）、存储设备、图形工作站、大幅面绘图仪、GPS定位仪等设备等。

系统软件支撑环境包括数据库软件、中间件、基础GIS软件（空间数据库引擎、WEBGIS、桌面GIS、GIS组件等）。

3、“三个”地理数据库

“三个”地理信息库是指警用地理信息数据库、标准地址数据库和业务地理关联数据库。

警用地理信息数据库包括警用基础地理信息数据库、警用公共地理信息数据库、业务专用地理信息数据库，以空间数据模型进行存储和管理，形成栅格地图图片库、矢量数据库、栅格数据库等空间数据库。

标准地址数据库是按照部颁门牌地址分类与编码规范，对本地门牌地址进行结构化拆分处理、编码，赋予空间坐标后形成的数据库。标准地址数据库包含了地址信息和空间位置的对应关系，是业务信息进行地址匹配的基础。省级标准地址库是市级标准地址库的汇总，全国标准地址库是各省标准地址库的汇总。

业务地理关联数据库是从本级业务数据库中提取业务标识码、基本信息、地址信息，并通过地址匹配建立地理关联后形成业务地理关联数据库。通过业务地理关联数据库可在地图上查询业务的基本信息，并可关联到业务详细信息。反之，业务应用系统也可通过业务地理关联数据库将业务信息在地图上定位显示。

2.3.3 系统功能

警用地理信息系统主要管理公安信息五要素，即以地为中心，实现人口、案事件、机构、物品的关联管理，实现信息的充分共享。围绕公安信息五要素，具体的应用模块包括：

◆警用信息综合查询

通过PGIS平台实现人口、案事件、单位场所的综合关联查询，有利于提高工作人员的工作效率，迅速挖掘出有用信息。

◆实有人口管理

包括常住人口、暂住人口、寄住人口、重点人口等，通过PGIS平台实现人口的信息查询、可视化管理、人员的空间定位、在线追逃等，提高了工作机关的管理效能。

◆案事件管理

通过PGIS平台实现案件的综合查询、空间定位、案事件案发地上图等，有利于公安工作员通过电子地图这一可视化工具进行侦破分析，从时间与空间上对案事件进行串并联。

◆指挥调度

指挥调度是公安工作中非常重要的一环，特别是处理突发事件、案犯或嫌疑人追捕等，如犯人追捕，通过PGIS系统的地理空间信息可视化展示，可以轻

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松的掌握当时警车，警员的具体的位置、分布情况，结合现场的电子地图，进行总体的指挥调度，从而为抓获犯人提供保障。

◆警情研判

通过PGIS平台的统计分析，案事件的综合分析，得出有利的宏观信息，从而从宏观上把握当前的情况，实现警力优化部署，增强防范与打击能力。可以对高发案地区、高危人员聚集区等进行针对性工作部署。

◆消防与警卫预案

PGIS平台的消防与警卫预案制作管理功能，实现了预案的制作管理科学化，可视化。针对重大的公共活动，如奥运圣火的传递，通过电子地图，制作出科学的消防与安保预案，实现优化部署，并可通过公安专用通信网，实现方案的网上部署，进行大范围的网上作战。

◆视频监控

通过PGIS平台调用部署在各重要位置的摄像头，实现兴趣点的可视化实时监控，迅速掌握监控范围内的案事件动向，为指挥中心提供辅助决策。

◆移动目标追踪

通过GPS技术，实现对重要的移动目标实时轨迹追踪。◆110报警定位

当110接警中心接到报警电话时，平台即可在地图上显示出报警人当前的位置，指挥中心通过对报警位置周边警力分布查看，最佳路径分析等，迅速的作出有效的反应，实现对受害人的有效救援与罪犯的有效打击。

◆城市交通管理

城市交通状况在电子地图上实现适时的分色显示，如用红色、蓝色、绿色代表不同的交通状况，并结合摄像头，实现交通的宏观调控，提高公路运行效率。

◆三维预案与三维布警

对特别重要的场所，通过仿真的三维场景，制作三维预案，并实现三维布警，实现地下，地表，空中立体的指挥防控体系，有效的进行警卫安保工作。

图 7 三维预案与三维布警

据了解，采用空间地理信息技术拓展应用领域，整合各类信息资源，是进一步提升公安信息化整体应用水平的重要途径之一。PGIS平台作为信息主导警务、推动高效扁平化勤务指挥体系建设和打防控一体化建设的重要载体和基础平台，系“十一五”国家科技支撑项目（全国警用地理信息基础平台应用技术研究与规模示范应用）的重要成果，也是全国“金盾工程”二期的三大高端应用平台重点建设任务之一。通过警用地理信息平台，可以实现在地理空间上跨区域、跨警种、跨部门的信息资源共享，提高公安机关作战指挥和管理水平；实现情报研判、指挥决策的可视化，提高各警种、各部门之间的协同作战能力。

2.4 联网报警与监控系统

2.4.1 系统概述

城市视频监控报警联网系统是一个覆盖整个城市的集成式、多功能、综合性大型监控报警系统，业务范围涵盖治安、交管、消防、刑侦、内保等多个公安警种。

视频监控报警联网系统的建设，将大大加强公安机关对公共场所、重点路段、商业单位、车站、银行、娱乐场所等部位的巡逻控制能力，针对“两抢”等多发性犯罪活动的发案规律，加强对重点地区和易发案时间段的巡逻控制能力。通过该项目的建设还可以整合各种社会图像资源、综治信息资源，从而实现“建立健全打防控指挥网络，整合科技防范资源，打造公共安全综合信息平台。建立以公安机关指挥中心和城市应急联动中心为依托，覆盖社会各行各业和重点部位，主要路段，重要场所的电子视频监控网络体系，构建治安打、防、控、管理、服务的总体建设目标。

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2.4.2 系统组成

2.4.2.1 总体框架

图 8 系统架构

整个系统分为两个逻辑层次，第一层次是功能强大的公安综合业务平台。整个系统分为两个逻辑层次，第一层次是功能强大的公安综合业务平台。平台将平安城市系统的监控模块、事件检测、智能分析模块、治安卡口模块进行集成；兼容智能交通系统中的信号控制、电子警察、GPS警车定位、350M集群模块；并具备标准扩展接口。

业务平台将各个支撑子系统收集的信息进行整理分析、数据挖掘共享，加以综合应用。

第二层次是功能支撑子系统，它负责各自的领域内的信息采集，细分为如下八大子系统：

图 9 功能支撑子系统

2.4.2.2 系统结构拓扑

图 10 系统拓扑图

2.4.3 系统功能

2.4.3.1 多维地理信息平台功能

地图显示：显示基础地图，显示警用图层，导航图功能，控制图层的显示。地图操作：地图放大缩小，全图显示，地图拖动，量算距离。地图查询：查询地图上指定点或者区域的属性。

地图定位：道路定位，单位定位，建筑物定位，警用设施定位。除支持二维GIS功能外，多维平台还可实现：

A．对精细矢量三维电子地图任意放大、缩小、移动、旋转，是真实的原景再现。下图是对地图放大后并对其旋转的效果。

B．具备丰富的场景和图层控制功能，管理者可以按照自己关心的设备设置图层属性，下图是通过图层属性设置的界面效果。

C．数据分析

系统具备丰富的数据分析功能，包括空间、水平、垂直距离测量，面积、体积分析等，可实现道路、车道宽度测量，设施高度测量等等。

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2.4.3.2 固定点视频监控

包括重要单位监控、公共场所监控、道路交通监控、城市重要基础设施监控、高危行业监控等等。

主要功能如下：

图 11 GIS地图上监控点位置

摄像头的查询定位：通过在平台地图上直观的地理信息定位所需查看的摄像头，如可通过在地图上画线，矩形或者圆圈来选择范围内的摄像头，也可在地图上直接选择某一摄像头进行相应的授权操作

图 12 摄像头的查询定位

实时视频：播放任意一路或多路摄像机的实时图像，并能从中抓取图片

云台控制：专用传输网关接受用户发出的标准云台、镜头等控制指令，转化为本地的控制命令，控制现场镜头的光圈、焦距、变倍；云台的上、下、左、右运动。

历史录像：获取文件列表，历史录像的播放，下载。其实播放功能可实现暂停、继续、快放、慢放、改变进度、2.4.3.3 移动视频监控

移动车载视频系统通过安装在车辆上的摄像机进行视频采集，并通过车载主机进行本地压缩编码，通过联通CDMA无线网络及联通通信网络将编码后的视频信息实时传送到省局监控中心的视频服务器，通过运行视频处理程序将接收到的视频信息重新合成为视频信号。局中心运行客户端软件通过局内部网络对监控中心视频服务器进行访问，就可查看到现场的实时图像，从而实现移动视频实时监控。

图 13 移动视频监控

2.4.3.4 治安卡口监控

卡口设备信息查询与定位：

根据地点、设备编号，对卡口设备进行详细信息查询，并能在电子地图上进行位置定位；

卡口通行车辆查询：可以根据自定义的卡口名称，通行时间，方向，车道编号，车牌查询通行数据；

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卡口报警信息定位与重点车辆布控；

如发现布控车辆，则能在平台电子地图上的准确位置发出报警信息，分析该车辆行经路线并检索相应监控摄像头进行跟踪观察。同时检索周边即时警力资源状况。

2.4.3.5 警员、警车位置监控

1、监控人员、车辆选择

默认将全部车辆加载到车辆列表里，可以通过所属单位和车辆类型，筛选出满足条件的车辆。

添加移出车辆

在车辆列表里，选中车辆，点击加入车辆按钮，可以将车辆加入到当前选中车辆列表里；在当前选中的车辆列表里选中车辆，点击移出车辆按钮，可以将车辆移出当前选中车辆列表。

2、查看详细信息

在当前选中的车辆列表里选中车辆，点击查看详细信息按钮，可查看该车的详细信息。

3、查看实时摄像

在当前选中的车辆列表里选中车辆，点击查看实时摄像按钮，可查看该车的实时摄像。

4、查看历史摄像

在当前选中的车辆列表里选中车辆，点击查看历史摄像按钮，可查看该车的历史摄像。

5、查看当前位置

在当前选中的车辆列表里选中车辆，点击查看当前位置按钮，可查看该车的当前位置。

6、发送短消息调度

点击发送短信，出现发送短信的对话框，在文本框内输入需要发送的内容，点击发送按钮，即可完成发送，点击取消按钮，取消发送。

7、电话调度

点击电话调度，出现电话调度的对话框，在发送号码文本框内输入需要发

送的号码，默认为本车的设备号，也可以通过点击选择号码按钮选择一个号码，点击拨出按钮。

8、查看历史轨迹

点击查看历史轨迹，选择查询的日期，点击查看轨迹，在地图上显示该天的轨迹；点击轨迹回放，可以把该天的轨迹回放一遍，点击加速按钮，可以加速回放，点击减速按钮，可以减速回放。

2.4.3.6 视频监控报警管理

1）重点监控

该模块将列出重点监控区域的静态摄像点，允许选择多个监控摄像头，然后弹出一个全屏的页面，显示用户选择的摄像头的信息。

2）报警管理

用来报警事件的登记和管理。需要登记的信息如下：

 事件简称：输入事件的概括性名称

 发生时间：输入交通事件发生的时间或者是一个预警事件的预计发生时间

 事件类别：选择预定义的几类事件，如：

 突发事件与自然灾害  警卫任务（1，2，3级） 重点路线与重点区域  交通事件二次接出警  勤务与交通秩序

 事件级别：选择预定义的几类事件级别，如：

 非常紧急（红色） 紧急（黄色） 普通（绿色）

 类别：选择是预警还是事件  简要内容：输入该事件的简要介绍  事件地址：输入该事件发生的地址  影响范围：输入该事件所影响的范围

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 备注：输入备注信息

 信息来源：选择预定义的信息来源

 报警人姓名：如果信息来源是电话接警的话，输入报警人姓名  报警人电话：如果信息来源是电话接警的话，输入报警人电话

3）勤务查询

 查看当前勤务情况

 该模块能查询每月的勤务安排，供指挥调度。

2.4.3.7 治安事件预警（视频智能分析）

治安事件预警模块具有多种类型的功能情景，可以适用于各种不同的室内或室外安防监控场合，这些情景包括：人群聚集检测预警、入侵检测预警、遗留物检测报警、非法停车检测报警、物品搬移检测报警等。

一旦视频分析发现有治安事件发生，则平台将会发出警报，并显示相对应的实时视频，再经过人工判定事件级别后进入处理流程。

1）治安事件检测——疑似抢劫、抢夺、斗殴事件检测

针对广场、重要场所和街道的实时视频，通过检测人体运动速度特征、运动轨迹特征及肢体变化剧烈程度三个重要特征，来区分正常行为和异常行为（如疑似抢劫、抢夺、斗殴行为）。

图 14 抢劫、抢夺、斗殴事件检测

2）目标跟踪检测（徘徊检测）

当有人在警戒区域内徘徊、滞留达到一定时限后，则触发告警，并用告警框将目标标识出，对于直接穿过警戒区域的移动目标不告警。

图 15 目标跟踪（徘徊）检测

3）警戒区入侵检测

自动检测进入警戒区的人、动物、汽车等移动目标。

图 16 警戒区入侵检测（1）

图 17 警戒区入侵检测（2）

4）警戒线穿越检测

在警戒区内，当有人或车从警戒线定义方向经过时，系统将会自动识别并报警。如果移动目标没有按照设定方向穿越警戒线，则不会产生任何告警。

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图 18 警戒线穿越检测

5）运动目标逆行检测

在警戒区域内，当有运动目标（人或车）按照预先设定逆行方向在警戒区域内移动，则触发告警，同时逆行目标被告警框标识出，并跟踪其运动轨迹。

图 19 运动目标逆行检测

6）物品被盗或移动检测

在摄像机监视的视场范围内，当警戒区域内的目标物品被移动且时间达到预设门限，则自动产生告警，并在目标物品原来放置位置显示告警框提醒相关人员注意物品被移动。此外，视场内警戒区域外的物品移动将不会产生告警。

图 20 物品被盗或移动检测

7）物品遗留检测

在摄像机监视的视场范围内，当有满足预设尺寸范围的物品被遗留在警戒区域内并停留时间达到预设门限后，则自动产生告警，并在物品停放位置产生告警框提醒相关人员注意有异常物品遗留。此外，视场内警戒区域外的物品遗留将不会产生告警。

图 21 物品遗留检测

2.4.3.8 指挥调度功能（警视联动）

 事件处置模块

对新发生的或者是即将发生的应急事件制定相应对策方案并指挥执行。1）事件登记 用来新增一个事件 2）方案制定

可以提取预案，也可以制定新方案 3）方案执行

用以启动方案，根据每一个步骤指挥调度车辆，警员，摄像头，信号灯，查看每一步骤的执行，反馈信息，输入执行情况。也可以根据实际情况修改方案，增删步骤。

4）执行解除

解除应急事件警报，可以选择转入后期处置模块

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 后期处置模块

对已发生的事件及其应急对策进行评估，研究，帮助决策，产生更好的预案

1）处置结果汇总

记录事件处置中人员、财产损失、处置的成本、费用、应急补偿费用等，并把此次事 件中的奖惩相关资料作为附件保存。

2）历史事件查询

历史应急事件的查询  人员管理 1）人员信息维护：

新增，删除，修改，查询人员信息。2）单位信息维护：

用于维护单位信息，初始化各科室，大队中队信息，3）新增勤务安排：用于新增勤务人员的安排。4）历史勤务信息查询：查询历史勤务状况

2.4.3.9 资料查询，快速定位

通过档案管理、书签标注、时间轴图示、格式转换、快照显示等技术手段，真正意义上实现所见即所得的“切片检索”；

切片检索 — 直观明了，快速定位，可对任意录像文件进行自定义时间等分切割，并以瞬时快照的形式直观显示，对搜索结果可多次切片直至精确定位；

检索结果归档管理 易用性极佳，对录像片段进行归档，方便二次使用，快速找到目标和存档录像；

时间轴 – 直观地反映录像数据的各种信息，包含VMD、运动繁忙度、报警联动记录、手动标签等。

2.4.3.10 三台合一定位联动

监控系统与三台合一地理信息系统（GIS）相结合，将监控点信息整合到GIS地图上，实现报警联动功能。即接警员在接入报警电话的同时，通过GIS定位报警点位置，动态搜索距离报警位置最近的监控点。根据方位、高程模型计算，自动调整摄像头对准报警目标，将视频图像直接在接警座席或切换到大

屏幕显示，从而实现报警点声音、图像一体化，极大地帮助接警员对警情的判断和事故现场的了解。

图 22监控系统与三台合一地理信息系统相结合

2.4.3.11 预案管理功能

应急预案是突发事件应对的原则性方案，它提供了突发事件处置的基本规则，是突发事件应急响应的操作指南。预案应由应急指挥小组和专家根据各类基础信息和历史案例信息，事先编制预案，并由专家或者相关领导对预案进行审批。

1）新增预案

可以是手动录入，也可以从历史事件方案中提取 2）预案管理：

显示已制定的各项预案的信息，可执行分类查询，也可以在这里修改预案，但是修改过的预案需要重新提交领导审批

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2.4.3.12 综合统计分析

建立综合分析平台，从多种角度对监控、报警、事件处理、监控设施等进行分类、分级的查询统计和多维分析，实现数据挖掘和辅助决策功能。

3.数字化城市管理系统

3.1 数字化城市管理概述

数字化城市综合运行管理平台融合数字市政的城管、规划、城市管网、环境监测、公共资源运营，市民生活服务等内容，通过信息化技术和手段，资源整合，流程优化，促进城市管理走向信息化，数字化，智能化。

其中城市规划管理系统利用多维地理信息技术、数字测绘技术、多媒体技术等，融合卫星和航空影像、地形、实景影像、三维模型等基础数据，直观、科学地进行规划设计和形象展现,帮助规划设计与管理人员对各种规划方案进行评审, 实现科学的城市规划设计、管理、编制和审批,为智慧城市的建设打下坚实的数据基础。

数字城管系统用单元网格的形式锁定管理空间，用城市部件管理法锁定管理对象，利用通讯技术和指挥调度系统管理城市公共设施、维护市区秩序。系统主要实现城市管理相关事件：主动发现、投诉受理、案件处理、结果回告、监督检查、考核评估等闭环流程的数字化管理，建立发现及时、处置快速、解决有效、监督有力、评价科学的城市管理长效机制。

城市管网管理系统以多维地理信息系统为依托，实现的地下管网管线的信息快速检索、定位、分析的辅助设计和设备设施管理，为决策人员、维护人员和管理者提供一个直观的管线业务管理平台。建立综合管线数据库，建立各管线权属单位的数据整合共享机制，集中管理、动态更新，为各部门日常管理和应急抢修相关业务协调提供信息数据支持。

城市环境监测系统是一套先进的环境监测管理系统，能够实现整个城市范围内的环境监测管理，是政府部门日常环保监测管理平台。通过平台实现说得清环境质量现状及其变化趋势、说得清污染源排放状况、说得清潜在的环境风险，真实反映环境保护工作的成效，为政府决策和环境管理提供技术支撑，为公众了解环境状况提供环境监测信息。

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图 23 数字化城市管理系统架构

3.2 城市规划管理系统

3.2.1 系统概述

本系统为采用三维地理信息系统技术，实现二维与三维一体化、浏览与编辑一体化的城市规划三维辅助审批支持系统，为审批决策人员和设计者提供一个直观的审批支持系统。具有审批项目管理、设计方案管理、方案浏览、方案创建、方案编辑、方案分析等功能。

通过建立城市多维地理信息平台实现城市基础空间数据和属性数据融合管理。利用多维地理信息技术，融合二维电子地图、卫星和航空影像、数字高程、实景影像、三维矢量电子地图，建立多维地理信息平台，为下一步数字城市的建设打下数据基础，并提供形象直观的多维地理信息平台支撑。

通过建立多维城市规划管理系统，实现城市规划形象化、数字化、科学化。通过多维地理信息平台，结合测量数据，规划方案、设计图表等规划信息，实现城市规划设计、管理、编制和审批,通过将规划方案直观地展现出来,帮助规划设计与规划管理人员对各种规划设计方案进行辅助设计与方案评审。

3.2.2 系统组成

3.2.2.1 城市基础空间数据库的建立

城市基础空间数据库包括：二维电子地图、卫星或航空影像、数字高程、实景影像、三维矢量电子地图等，通过对以上数据的整合建立城市基础空间数据库。

 二维电子地图

二维电子地图可从测绘部门获取，再利用采集车采集的路线轨迹对地图进行编辑和校正建立。

 卫星影像或航空影像

从专业的卫星影像公司购买处理好的高分辨率卫星影像，或从委托航测公司对全市进行航空测量。政府部门应该可以免费获取。

 数字高程

从卫星影像公司购买数字高程数据，构建三维地模。 实景影像采集

通过智能采集测量系统，使用采集车进行城市实景影像数据采集建立城市实景影像库。智能信息采集测量系统集GPS/IMU，CCD相机，激光测量仪，计算机等高科技产品于一体，提供了一种多功能全方位的全要素城市信息采集/编辑解决方案。可通过专用软件加工，可生成能满足不同需要的三维空间数据库、专题图及电子地图。

 三维实景矢量数字城市地图

1）利用卫星影像或航空影像进行城市模型采集； 2）利用卫星影像或航空，建立城市三维基础模型；

3）利用采集的三维实景影像，对三维模型进行实景贴图，建立城市精细实景矢量三维电子地图，以支持数字城市管理的各种应用需求。

3.2.2.2 城市基础属性数据库建立

 通过采集的实景影像提取建筑、道路、设施的基本属性信息。 充分利用已有的属性数据资源。 对缺少的属性信息进行收集、补充。

 建立完整的城市基础属性数据库，并实现与空间库和影像库的衔接。

3.2.3 系统功能

3.2.3.1 多维地理信息平台功能