江苏龙网

  1. 首页 > 资讯 > 科技 > >

AI前哨站|如何构建整体的智慧城市建筑



AI前哨站|如何构建整体的智慧城市建筑
本文插图

智慧城市利用物联网的力量来改善服务交付并优化城市基础设施 。 在这里 ， 驾驶员无需搜索停车位 ， 他们会收到自动通知；在需要收集废物时 ， 废物容器将告诉卡车司机；没有交通阻塞 ， 智能交通灯会根据实时交通分析等自动调整信号定时 。
这些示例说明了舞台上发生的情况 ， 但是幕后是什么？在本文中 ， 我们将回答这个问题 ， 揭示使智慧城市发挥作用的组件 ， 并介绍我们自己的智慧城市建筑概念 。
智慧城市建筑的情境方法
在设计智能城市建筑时 ， 考虑环境非常重要 。 这意味着我们必须对将要集成到其中的环境以及将与之交互的人员有清晰的认识 。 考虑到这一点 ， 我们制定了一个三维架构概念 ， 其中包括：
基于物联网的智慧城市平台
服务管理解决方案
公民门户
全面的解决方案将帮助城市处理大规模数据流 ， 自动化服务请求并创建一个由城市居民参与的社区 。 现在 ， 让我们详细介绍一下 。
基于物联网的智慧城市平台
智慧物联网
就像任何物联网系统一样 ， 智慧城市使用配备了传感器和执行器的智能物品 。 传感器收集数据并将其传递到云进行处理 。 例如 ， 连接的路灯的传感器测量照度 ， 安装在垃圾箱中的传感器测量垃圾量 ， 路面传感器测量平均行车速度等 。
执行器使事情起作用 。 它们从控制应用程序和用户应用程序接收并执行命令 ， 例如更改交通信号灯 ， 打开和关闭信号灯等 。
现场网关
传感器收集的数据无法直接传递到云 ， 而是通过现场网关 。 他们在将数据传递到云之前对其进行预处理和过滤 。 它们还将命令从控制应用程序传输到事物的执行器 。 此外 ， 借助本地智能 ， 即使云连接丢失 ， 现场网关也可以提供时间紧迫的响应 。
云网关
云网关解决了安全问题 ， 并确保了现场网关和云之间的安全数据传输 。 它通过加密保护数据 ， 防止未经授权的访问和拦截 ， 并提供不同协议之间的兼容性 。
流数据处理器
在智慧城市中 ， 数以千计的传感器连续生成数据 ， 这些传感器同时发送数据记录 。流数据处理器使它能够在接收到数据后直接对它进行操作 。 它将数据传递给控制应用程序并将其加载到数据湖 。
数据湖（Data Lake）
数据湖是用于以原始格式存储数据的数据存储库 。当需要数据来进行有意义的分析并确定其价值时 ， 就从数据湖中提取数据 ， 进行结构化 ， 然后加载到大数据仓库中 。
大数据仓库（Big Data Warehouse）
如果将数据视为一定量的水量 ， 则数据湖是一个大型存储池 ， 而大数据仓库更像是带有清洁水的包装水瓶的数量 。 大数据仓库包含有关连接事物的结构化数据和上下文信息 ， 例如 ， 在安装位置和安装时间 ， 以及通过控制应用程序发送到事物执行器的命令 。 大数据仓库使传感器数据的重用成为可能 ， 允许不同的智能城市服务（如智能交通或智能环境）访问和使用相同的数据集 。
数据分析
数据分析师使用数据分析解决方案来检查传感器数据集 ， 以得出有意义的见解并将结果传达给数据分析师 。 为了使分析结果更容易理解 ， 可以借助数据可视化工具将其可视化 。 数据分析和可视化工具通常集成到仪表板应用程序中 ， 该仪表板应用程序在单个屏幕上显示数据 ， 并且可以在有新信息可用时实时更新 。
数据分析人员使用数据分析工具来监视交通性能 ， 减少事故 ， 识别潜在的犯罪现场等 。 例如 ， 使用数据分析工具来监视一段时间内的交通 ， 可以揭示整个城市的交通分布模式 。 在缓解拥堵、排放和噪音方面取得重大进展 。
机器学习
机器学习使用先进的计算技术来使智能事物的行为适应公民的需求 。 应用机器学习算法来揭示隐藏的相关性 ， 并基于这些相关性建立预测模型 。


推荐阅读


上一篇：港股解码|一图解码：继拼多多之后 国美再搭上京东

下一篇：夜夜嗨爱吃苹果|iPhone：赢的都有点麻木了