城市大脑 | 智慧城管解决方案

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
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简介: 本文介绍了城市大脑 | 智慧城管解决方案的方案概述,方案价值及优势以及最佳实践。

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方案概述

城市大脑智慧城管是基于云计算、大数据、人工智能、物联网新一代信息技术构建的人工智能开放创新和运营平台,其深度整合汇集政府数据、社会数据,开展数据融合计算,实现城市运行感知、公共资源配置、宏观决策指挥、事件预测预警等,支撑城市管理、生态环保、安全保障、应急管理、公共服务、产业发展等各领域的数字化转型升级,有利于提升城市治理水平,提升政府管理能力。

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1 城管事件感知引擎

城管事件感知引擎是根据事件上报的信息,通过事件信息中的特征分析出城市具体事件分类、通过事件分类关联到事件的权责单位,同时分析通过不同来源上报的重复事件和群体事件,最终实现事件的智能化分类与权责处置分配。本产品基于自然语言处理能力、图像分析能力等对各类城市事件进行识别验证;重点解决图像/文本事件类型智能识别、重复事件智能识别、群体投诉事件智能识别、智能事件派发、相似历史事件智能推荐等问题,同时通过梳理城市事件的分类标准,梳理权责清单和派发依据,建立智能化事件派发体系,通过机器学习实现事件精准派发。

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城管数据融合引擎

城市管理数据融合引擎是为了解决城市管理过程中的数据痛点,聚焦于将各类城市资产、城市事件、管理力量等
数据进行融合,基于城市管理的业务诉求和数据特点,将城市管理数据资源整合为自然人、法人组织、城市资产、行为事件、城市感知和地理空间6大数据域,融合城市资产和视频感知、人工感知等城市感知源,形成城市资产和事件中心,有针对性的支撑城管业务应用。

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城市治理自治共治服务平台

城市治理自治共治服务平台通过视频图像识别、市民热线投诉、app举报等方式发现城市问题,并在城市事件中心系统自动识别,分类,生成事件,城管事件中心会根据事件类别先判断是否属于自治事件,如果是自治事件(例如店外经营,违章停车)则系统自动发送短信通知违章人员;如果该事件类别数据共治事件,则系统会把该事件发布到公益平台上让全民参与到城市的治理当中来,与政府共同维护城市环境;如果该事件类别不属于上述两种治理范围,则会按照原有流程下发给对应处置单位或街道。
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极智城管应用

基于人工智能和大数据的新兴技术手段实现对跨部门、跨行业、跨层级的海量数据进行处理,以智能感知、自动判断、协同调度解决传统的人工手动处理、线下流程联动所带来的效率低、协同难、时效差等问题。最终形成以智能化为核心,以全量数据处理为基础,以实时高效为特征的城市治理平台。极智城管平台针对具体的城市治理业务场景,进行一张图应用、事件感知、智能调度、联动处置、决策分析以及平台配置用开发,应用GIS技术手段,在一张图上整合并呈现全量的感知数据,针对具体的业务场景对于动态发生的城市事件进行科学、高效的处置,基于移动端和大屏端对疑难问题实现吹哨,协同各部门实现案件处置,做到全程留痕,实现协同处置过程信息跟踪,为城市治理工作提供决策支持。
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方案价值及优势

①重塑感知

目前智慧城市建设中,“底数不清、监控不明、只感不知”问题突出。产品围绕城市治理各类应用场景,重塑视频、物联网、人工、业务等多个维度的全渠道、全流程感知网络,以天地空一体化、泛在可靠的感知网络与弹性可扩展的云计算中心为依托,通过多维度、多样化的服务模式构建智慧城市感知网络体系。

②重塑治理

基于城市治理场景打造了具备 AI能力的城市智能识别引擎,最大程度推动和保障城市治理从单领域智能体向多领
域智能体进化。AI引擎智能识别、数据加工治理、机器学习、智能分析预测为一体,封装了成熟的算法,可向用户提供更简易的操作体验。AI引擎提供常用的数据智能服务,包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习等。视觉识别服务提供广泛和深入的视频图像分析、识别、搜索、生成以及挖掘服务;语音识别服务提供广泛的语音转文字、智能语音交互服务;自然语言处理服务提供交互问答、情感分析、文本翻译、舆情分析、知识图谱等服务;机器学习提供深度神经网络、决策模型、聚类模型等能力。

③重塑体验

城市新治理的核心是以人为中心、以事件管理为手段、以智能为工具,基于对城市人、物、事件等的全面动态感知,促进治理体系和治理能力现代化,解决大城市突出问题,重塑城市治理模式,提升市民体验。以城市感知为抓手推进城市数据的智能采集,以创新的智慧应用为依托,解决城市治理场景的实际困难,以可视化城市智能综合调节平台为各级主管机构提供高效直观的管理工具,助力提高精细化城市管理水平。

最佳实践

北京西城城市大脑

针对城市治理全业务域实现扁平化、智能化派发与调度,实现去中心化的分布式管理,提供城市治理效率,重塑管理模式。实现“分布式”智能化管理,即“有中心”但“去中心”。数据资源中心化,管理手段分布式,能够自动感知事件,并关联权责清单、位置信息直接派送到相关科站队所、网格员、河长、街巷长、监督员等终端应用,并实现智能化的核查,全过程在大数据平台上留痕。从案件流转的7步流程大大缩短,实现城市事件自动处理。实现智慧分析,调整管理方式和理念,不再是派单、考核的简单管理方式。在感知系统的基础上,定期诊断分析,能够定期扫描城市运行状态,提高问题的发现能力,建立城市运行和社会运行的诊断机制。
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声纹识别是基于每个发音人的发音器官构造不同,识别当前发音人的身份。按照任务具体分为两种: 声纹辨认:从说话人集合中判别出测试语音所属的说话人,为多选一的问题 声纹确认:判断测试语音是否由目标说话人所说,是二选一的问题(是或者不是) 按照应用具体分为两种: 文本相关:要求使用者重复指定的话语,通常包含与训练信息相同的文本(精度较高,适合当前应用模式) 文本无关:对使用者发音内容和语言没有要求,受信道环境影响比较大,精度不高 本课程主要介绍声纹识别的原型技术、系统架构及应用案例等。 讲师介绍: 郑斯奇,达摩院算法专家,毕业于美国哈佛大学,研究方向包括声纹识别、性别、年龄、语种识别等。致力于推动端侧声纹与个性化技术的研究和大规模应用。
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