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AI技术融合提升城市场景智能化水平
围绕未来城市治理核心体系，聚焦技术与城市运行中各元素的深度融合，在智慧公安、智慧城管、公共服务等多个领域，及时响应需求，带来敏捷、个性化的价值，加速数字化、智能化更迭，实现了从消费侧到供给侧的全环节数字化，从商业链路激活智慧城市新经济。
基于边缘计算、雾计算、AIoT的基建打造智慧城市
基于计算机视觉，城市边缘计算，打造“智慧城市综合治理平台”，在城市管理、公共安全、公共服务等方面智能化、精细化，在新环境下重新定义城市规划，推进城市治理制度创新、模式和手段创新。
城市全域感知
城市数据治理
城市关联融合
城市边缘算法
聚集性风险
个人性风险
异常风险
全天收监测预警，实时情报分析。
行人乱穿马路识别 自行车、电动车违规行驶,违规噪音识别。
公安黑名单
居民区人流记录
执法队伍监督
执法事件处置
执法过程记录
连接散落在城市各个单元的数据资源，打通城市神经网络。
将监测数据转换为科学合理的业务模型，形成城市基础运行能力、城市实时“健康”状态的大视图，形成“全时段、全区域、自动化、多途径”的事件预警网络和协同治理体系，为城市综合治理提供决策依据，让城市管理工作更加有效。
执法数据分析
路灯、隔离带、管道井盖等状态
市容环卫设施设备
有效调配公共资源，不断完善社会治理，推动城市可持续发展。
深入分析城市现状问题、了解城市变化情况、准确判断城市发展，剖析城市发展动力机制，进一步通过开展城镇化动态监测与评估。在大的城市发展趋势中分析区域协同、生态、社区等综合性问题，合理空间布局和设施配置。
环境监测
方案架构
从城市公共安全,城市管理，公共服务出发，基于领先的边缘计算，云平台和智能终端设备，实现城市区域的信息化实时管理，带来敏捷，加速数字化、智能化更迭，激活智慧城市新经济。
方案优势
边缘计算
算法嵌入式神经网络， 在本地完成实时处理，保护隐私减轻带宽和云端计算。
端云结合
边缘端提供数据采集和实时处理能力，云端承载智能数据分析，实现端云协同。
AI视觉芯片
高性能、低功耗、低成本的核心处理器芯片，为终端智能化赋能。
算法
算术与自洽机器自我学习迭代闭环神经网络深度学习。
边缘感知和AI算法
边缘计算作为视觉感知的一个布局方式，对数据进行处理，AI智能算法利用模糊算法对数据进行部分或者全部的计算任务，能满足应用场景对实时性的需求，降低云计算中心的负载，提供一个更安全高效的处理服务。
机器视觉
卷积神经网络
强大的深度学习模型，性能优异。卷积神经网络的使用只会随着数据变大和问题变得更加复杂变得更加具有挑战性。
通过计算机视觉与生物传感器等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性和行为特来进行个人身份的鉴定。
生物识别
通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征。
深度学习
400-100-7702
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