上世纪末，随着社会经济和科技的快速发展，城市化水平越来越高，机动车保有量迅速增加。交通拥挤、交通事故救援、交通管理、环境污染、能源短缺等问题已经成为世界各国面临的共同难题。无论是发达国家，还是发展中国家，都毫无例外地承受着这些问题的困扰。在此大背景下，诞生了实时、准确、高效的综合运输和管理系统，即智能交通系统。

到了2009年，IBM提出了智慧交通的理念，智慧交通是在智能交通的基础上，融入物联网、云计算、大数据、移动互联等高新IT技术，通过高新技术汇集交通信息，提供实时交通数据下的交通信息服务。大量使用了数据模型、数据挖掘等数据处理技术，实现了智慧交通的系统性、实时性、信息交流的交互性以及服务的广泛性。

电子信息技术的发展，“数据为王”的大数据时代的到来，为智慧交通的发展带来了重大的变革。物联网、云计算、大数据，移动互联等技术在交通领域的发展和应用，不仅给智慧交通注入新的技术内涵，也对智慧交通系统的发展和理念产生巨大影响。随着大数据技术研究和应用的深入，智慧交通在交通运行管理优化，面向车辆和出行者的智慧化服务等各方面，将为公众提供更加敏捷、高效、绿色、安全的出行环境，创造更美好的生活。

智慧交通解决方案

一、建设目标

以"大系统、大平台、大数据"为途径，以提升交通运输信息化整体水平、促进"互联网+"和共享经济发展、推动行业供给侧结构性改革为目的，切实解决平台重复建设和功能缺失等问题，避免各自为政、自成体系、重复投资、重复建设，形成纵向贯通，横向协调，事事留痕，舆情监控的总体格局。

二、集成系统设计

1、交通实时监控系统

提供图片监控、车辆查询、违章查询、智能研判、布控、流量统计分析;实时图片监控道路的车辆信息，同步图片叠加时间、抓拍地点、车牌号码、车牌颜色、车身颜色、设备名称、车速、限速、车道、红灯时间和抓拍序号等;支持卡口车辆信息实时刷新和停止刷新操作;支持多种车辆研判模式如首次、频繁、高危时段，支持车辆行为分析和查询模式如区间、碰撞、同行车、套牌车;实时监控交通路面情况，提供识别车辆号牌字符，识别车辆号牌颜色，识别车身颜色，检测车辆时速等卡口功能，同时也提供闯红灯，不按车道行驶，违章变道，逆行，压 (实)线等功能;支持通过录入车牌号码、车主信息、车身颜色、车身长度、车辆类型、车牌颜色、布控机构和通缉单位、布控类型、布控联系人、布控时间等信息进行布控。

2、停车场管理系统

停车场设置车辆远距离识别智能控制闸口设备，不停车进场。小程序可提前预定车位。停车场内设置位置感应器，实时更新停车场内车位变化情况。有效引导驾驶员由盲目选择停车泊位变为有目 的选择停车泊位和行驶线路，降低人工管理成本

3、智能驾培

辅助政府主管部门（交管、运管、公安） 对驾驶 员培训机构管理与培训过程管理。对驾校培训新驾驶员过程中落实 《中华人民共和国机动车驾驶员培训大纲》进行全程的实时监控， 能够快速、准确地掌握培训信息， 及时发现和解决问题，自动检测 和即时生成学员培训信息的电子文档，使工作效率倍增。

4、智能公交管理系统

以智慧车、智慧站、智慧场为基础，以大数据和人工智能技术的公交云脑为核心，构建行车安全、智能调度、公交ERP、大数据分析、线网优化仿真、出行服务六大核心应用的智慧公交云平台，全面提升安全保障能力、运营生产效率、企业管理水平、决策分析能力和乘客出行体验。

档案库房智慧感知平台：在档案库房智慧感知平台中，RFID技术起到了智能防护的作用，将RFID标签与档案盒关联后，通过RFID门禁、书车、PDA手持机等设备实现了对档案的同步上下架、出入库报警提示、无序存放有序管理、双向溯源、档案定位、智能盘点等功能，大幅减少了人工作业，提高了档案管理效率，增加了档案管理的安全性。

5、集成指挥调度平台

通过交互式模型配置、数据分析、机器学习、业务算法、可视化组件等多种类型的算子组件和模型工具，将数据分析算法步骤封装成算子，通过前端交互式模型配置页面来操作大数据分析流程。通过大数据可视化分析实现多源数据的分析，指挥和调度交通管理资源。

档案库房智慧感知平台：在档案库房智慧感知平台中，RFID技术起到了智能防护的作用，将RFID标签与档案盒关联后，通过RFID门禁、书车、PDA手持机等设备实现了对档案的同步上下架、出入库报警提示、无序存放有序管理、双向溯源、档案定位、智能盘点等功能，大幅减少了人工作业，提高了档案管理效率，增加了档案管理的安全性。

农业大棚现存问题

1、 以散户种植为主，每家农户种植的大棚数量不等，温室种植生产成本、人工成本、管理成本不断上升

2、 灌溉时间、通风时间、氮肥用量等农业操作无法精确操作，增大了病虫害发生率。

3、 棚室内有害气体、低温危害等环境问题因缺少预警系统，导致农作物产量、质量下降。

智慧农业是智慧城市建设的重要组成部分，智慧农业的建设为政府提供管控调度依据，旨在解决在农业工作中信息化、自动化的难点，通过新一代信息技术实现蔬菜的可溯源和生长环境的透明化，让人民吃的放心，提高农户的生产效率和产量。

总体建设方案

精准的采集作物土壤氮磷钾、土壤温湿度、光照度等的环境参数，数据远程无线传输到平台，分析出具体的化肥用量、农作物长势情况；在任意地方只要有互联网或手机信号,户主都可通过计算机或手机实时掌握温室大棚内的环境参数信息。

根据监测光照自动控制卷帘机开关、根据土壤氮磷钾、土壤墒情监测，分析农作物生长环境、元素含量、化肥用量，根据土壤温湿度情况开启水肥一体机，节水节电。

大数据分析

所有大棚信息统一汇集并进行数据分析与挖掘，以及数据可视化的具体展示。准确判断农作物是否该施肥、浇水或打药，避免了因自然因素造成的产量下降，提高了农业生产对自然环境风险的应对能力。

信息预警

通过气象环境，遥感图像等数据信息融合、挖掘，对农作物生长趋势做出预测，并对农作物四情(墒情、苗情、虫情、灾情)进行预警分析，及时提醒用户做出预防。

可溯源系统

系统围绕“从农田到餐桌”的安全管理理念，采集农作物生长及环境相关数据，运用RFID识别技术实现生产环节、流通环节、销售环节和服务环节的全生命周期管理。为政府部门提供监督、管理、支持和决策的依据，为企业建立包含生产、物流、销售的可信流通体系。

指挥调度

集可视化指挥调度、网络视频监控、应急指挥于一体的实时交互平台，支持同步查看各级农业物联网图像和实时数据信息，为智慧农业建设提供平台支撑。今后，只要按照统一的数据传输标准建设的农业物联网示范点均可接入指挥调度平台，实现实时监控和调度指挥，并与上级农业厅数据云中心实现对接，真正做到数据共享。

智慧河（湖）长系统主要建设内容可分为五个部分，即采集感知层、基础设施层、数据中心层、支撑平台层、应用系统层建设。

采集感知层：作为整个河（湖）长制平台的数据来源，负责系统数据的采集工作，包括雨量、水质、视频、水位、流量等数据的采集。

基础设施层：通过政务云平台实现数据云存储，并运用互联网、政务内网、政务外网、控制专网多种网络类型。

大数据中心层：基于大数据基础框架，构建基础库、汇集库、主题库、产品库、模型库、多媒体库及共享库。

支撑平台层：为系统应用提供信息及软件资源支撑服务，构成数据服务体系，对下汇集数据资源，对上支撑应用服务。

应用系统层：主要建设河长制管理系统、移动APP、微信服务、门户网站等内容。

图 总体架构图

采集感知层：作为整个河（湖）长制平台的数据来源，负责系统数据的采集工作，包括雨量、水质、视频、水位、流量等数据的采集。采集层主要包括监测站、遥感影像、视频等数据采集终端。采集层各监测设备根据既定的要求运行，数据采集后以统一的格式通过网络存储到对应的数据库中。

基础设施层：通过政务云平台实现数据云存储，并运用互联网、政务内网、政务外网、控制专网多种网络类型。

数据中心层：基于大数据基础框架，运用结构化存储、半结构化存储及非结构化存储等框架和离线计算、分布计算存储、内存计算及流式计算等计算框架，构建数据库，包括基础库、汇集库、主题库、产品库、模型库、多媒体库及共享库。通过数据汇集、数据治理、数据管理及数据更新等管理平台为业务应用提供思考与决策的数据基础。

支撑平台层：为系统应用提供信息及软件资源支撑服务，构成数据服务体系，对下汇集数据资源，对上支撑应用服务。支撑层涵盖综合服务、应用集成平台、应用构件平台等。

应用系统层：立足于信息平台的数据资源，以服务于河（湖）长制各项任务的开展和业务的执行为目标，为用户提供综合信息服务，即整个系统管理端、移动APP、微信公众号和门户网站的数据管理、信息展现和决策支撑服务。

门户层：服务河长办、河长、各级监督部门、各级职能部门、社会公众等组织。

 硬件产品

球形摄像头

飞马无人机

 软件产品

管理系统

移动APP

微信公众号

门户网站