智慧城市数字孪生IOC浅析

数字孪生时代,随着“新基建”政策的推进,以5G通讯、IoT、云计算、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术蓬勃发展并深入影响着城市运行的方方面面,推动着城市管理向数字化、网络化、智能化转变。

智慧城市IOC(Intelligent Operations Center)是建立在各个智慧应用系统之上的系统,通过对政府各职能部门的业务信息共享与整合,聚焦城市运行监测、城市治理、分析研判、应急指挥等业务应用,提升城市运行管理水平。

“城市是生命体、有机体”,城市治理需要把牢城市生命体征,智慧城市数字孪生IOC作为城市治理的“神经中枢”,通过5G、AI、云计算等新ICT技术应用赋能,具备超强的感知能力、智能的判别能力、科学的决策能力和高效的执行能力,担负着城市治理的监测中心、治理中心、指挥中心、决策中心、展示中心五大职责,助力政府用户打造科学化、精细化、智能化的城市治理新模式,是“新基建”基础上未来城市的核心基础设施。

一、智慧城市数字孪生IOC系统介绍

数字冰雹智慧城市数字孪生IOC,能够整合政府职能部门现有信息系统的数据资源,深度融合5G、大数据、云计算、AI、融合通信等技术应用,将信息、技术、设备与高速管理需求有机结合,覆盖城市全景可视化、城市治理监测、生态环境监测、经济发展监测、交通运行监测、公共安全监测、联动指挥监测等多个业务领域,赋能用户业务应用,实现“智能感知、智能分派、智能处置、智能考评、智能改进”,有效提升跨部门决策和资源协调效率。


(智慧城市IOC环境效果图)


二、智慧城市数字孪生IOC系统功能

1. 城市运行体征,一屏统览

支持深度整合公安、城管、网格、应急、教育、医疗等政府各职能部门现有数据资源,通过科学的主题规划、多个维度的数据指标梳理建设及智能分析计算,能够从宏观到微观,对城市治理、公共安全、经济发展、交通运行、生态环境、政务服务等各领域的核心指标进行综合监测与分析,实现城市“运行体征”一屏统览,辅助管理者全面掌控城市运行态势。


2. 智能运维赋能

1) 智能预警

支持基于时间、空间、数据等多个维度,为各类焦点事件建立阈值告警触发规则,自动监控各类焦点事件的发展状态,对来自不同部门和不同系统的告警信息进行关联分析,结合预警模型进行风险研判,确定告警信息的风险级别,提前进行可视化预警告警。


2) 智能感知

支持整合12345、122接处警平台、AI识别、网格巡查、无人机巡查、网络舆情等多平台数据资源,实现多源事件的融合共享;并可深度融合前端AI识别、人工智能、物联感知等技术应用,对城市全要素对象进行全时段智能监测和自动巡检,对各类异常事件进行自动感知、智能分析、及时预警、主动告警,实现全域态势的智能感知。


3) 智能处置

支持整合信息、事件、工作流以及联动资源,融合视频会议、视频监控、无人机巡航、集群通信等通讯指挥平台,根据应急预案流程智能化进行事件自动分类、派单、一键指挥调度,实现跨地域、跨层级、跨部门、跨业务的协同指挥调度;同时可智能化筛选查看告警事件详情、发生地监控视频、处置环节、处置状态等信息,方便指挥人员及时跟踪、推进、反馈事件处置。


4) 智能考评

支持智能加载事件处置状态,对事件处置进行督办。管理者可跟踪监测事件处置全流程,实时掌握已派发事件或任务的处置、结果、反馈状态及相关内容描述,直到处置完结反馈提交,实现督办事件的全过程查看,同时整合事件督办的相关信息,建立科学评价体系,对事件处理效果进行智能量化考评,为精细化管理提供科学依据。


5) 智能改进

支持建立“智能预警-智能感知-智能派发-智能处置-智能考评-智能改进”的全流程一体化业务流程闭环,深度整合各部门、各领域的数据资源,细分业务场景,建立多维度动态专题指标,对全时空态势数据进行深入分析挖掘,对问题根源进行智能精准溯源分析,对事件发展态势进行智能推演预测,为工作优化改进提供全面、科学、智能的决策依据。


3. 数字孪生赋能

1) 全要素场景对象集成

基于真实世界信息,内核级支持全要素场景对象加载,包含矢量地理信息数据、建筑模型数据、城市设施、空间实体对象、数据图层、自定义对象等,支撑构建多源信息融合联动分析的城市全要素体系,完整、详尽的对城市运行态势进行全方位复现。


(全要素对象集成)

2) 强大的多源数据融合

原生支持各类数据库、数据平台、云服务平台、物联网平台等多源数据接入,支持高性能海量数据实时接入、萃取、转换,满足实时数据监测需求;支持与视频监控、融合通信、视频会议、手台等底层业务系统无缝对接,并可与AI、行业专业分析计算模型等有效融合,实现多源数据的智能关联分析,为用户决策研判提供全面、客观的数据支持和依据。

3) 多类型地图数据融合

支持全球范围多种通用地图数据(如政区图/地形图/卫星图等)接入,支持WGS84/北京54/西安80/CGCS2000等多种投影坐标系;支持接入警用地理信息系统PGIS/天地图等专用地图数据 ;支持加载超大范围高精度高程数据、各类矢量地理要素数据、倾斜摄影数据、无人机航拍数据、BIM数据等,充分满足用户的应用需求。

4) 超大场景全尺度细节渲染

高性能三维渲染核心,超精细还原真实世界场景纹理细节,实现照片级细节显示精度;无限视界,从太阳系到一颗螺丝钉,超大场景全尺度还原、超大范围时空态势显示;具备高逼真渲染特效,如高级动态光照、信息化雾、辉光、灯光、白天/黄昏/夜晚、大气、雨雪等环境效果,实现影视级实时渲染效果。


(数字孪生城市渲染效果图)


5) 全要素对象交互控制

针对态势监测业务应用,提供主题切换、图层筛选、区域上卷下钻、目标画像(目标详细信息、相关监控视频、处置流程、预案等)、建筑剖分、数据筛选、对象搜索、镜头控制、目标锁定(定位、轨迹跟踪)等丰富的交互查询手段,辅助用户对特定领域运行态势进行监测和分析。

针对数据分析业务应用,支持地图联动、表图联动、表表联动、上卷下钻、数据回放等丰富的分析查询手段,可点选查看同一数据指标在不同维度下的分布特征,辅助用户全面掌控数据变化态势、深度挖掘运行数据的时空特征及变化规律。


(全要素对象交互控制)

4. 基础平台赋能

1) 融合通信

支持深度集成视频会议、手台、电话会议、广播、实景指挥等技术应用,实现各系统应用的互联互通,实现实时视频及数据交互、远程沟通协作、协同指挥调度,满足通讯指挥应用场景的需求,提升通信指挥效能。


2) 视频监控

支持深度集成海康、大华、宇视、华为等主流视频平台,AI/AR/鹰眼/高点/云台/IVS等视频监控系统应用,可在三维态势地图上标注摄像头对象,并关联其视频信号源,可以通过在地图上点击、圈选等多种交互方式,调取相应监控视频。

3) 物联感知

支持汇聚各类物联感知设备数据,融合物联网智能识别技术应用,实现人员、车辆、事件、设备、环境等全要素态势的全面采集、精准反映和智能感知,实现“智能监测、实时感知、提前预警、主动响应”。

4) AI识别

支持深度融合AI智能巡检、智能识别、智能研判等算法应用,对各类结构化和非结构化数据,基于特定业务需求,进行AI智能识别分析,实现将现有信息资源与人工智能计算结果进行串并分析,通过AI赋能,为城市治理提供智能化决策支持。

5) 数据分析

针对各部门现有多源、异构、海量数据,可提供丰富的可视化分析手段,结合专业分析算法和数据模型,按照业务需求进行多维度并行分析;支持数据实时显示、态势历史回溯、上卷/下钻/切片等数据分析支持,辅助用户深度挖掘数据价值,为管理决策提供科学、全面的依据。


(数据分析)

6) 业务系统集成

支持对接多部门现有业务系统,可将不同平台系统数据综合汇集于系统之上,实现了跨业务系统信息的融合显示和关联分析,为细分领域业务应用提供全面、客观的数据支撑。

7) 三屏一体化联动

多终端运行支持,支持大中小屏数据同源可视化显示,同屏互动操作一体化联动,满足用户多屏交互展示需求,并支持用户权限管理。具备友好易用的一体化操作模式,可便捷的对全要素对象进行交互控制,为用户业务应用提供有力支持。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 216,744评论 6 502
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,505评论 3 392
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 163,105评论 0 353
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,242评论 1 292
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,269评论 6 389
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,215评论 1 299
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,096评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,939评论 0 274
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,354评论 1 311
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,573评论 2 333
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,745评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,448评论 5 344
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,048评论 3 327
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,683评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,838评论 1 269
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,776评论 2 369
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,652评论 2 354

推荐阅读更多精彩内容