中国智慧城市应用领域研究报告

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1、,道阻且长，行则将至,中国智慧城市应用领域研究报告,前言,“城市”这一概念自原始社会末期兴起，经过几千多年的发展与演变，始终围绕人、环境、信息等核心要素展开，逐步完善城市基础 设施建设，优化城市内部空间结构。智慧城市作为现代化城市运行和治理的一种新模式与新理念，建立在完备的网络通信基础设施、海量 的数据资源、多领域业务流程整合等信息化和数字化建设的基础上，是现代化城市发展进程的必然阶段。 在全球范围内，智慧城市建设兴起于欧美地区，我国虽起步较晚，但在政府的支持和企业的参与下，智慧城市建设也取得阶段性进展。 截至2017年3月，我国95%的副省级城市、83%的地级城市，总计超过500座城市，均明

2、确提出或正在建设智慧城市。认为，随着人工智能、云计算、大数据等技术成熟，我国智慧城市发展将逐步向数据共享、万物互联、生态共赢迈进。基于大量桌面研究 以及对智慧城市的理解，并与多家智慧城市参与企业高管沟通交流，撰写了2019年中国智慧城市研究报告。 2019年中国智慧城市研究报告从现代化城市发展路径出发，阐述了智慧城市的概念架构、发展背景和整体现状，重点分析了智 慧安防、智慧交通、智慧社区三大领域的落地应用情况，研究了国内部分城市智慧化建设的创新实践，最后展望了我国智慧城市发展挑战 与趋势。智慧城市建设对于优化城市资源调度，提升城市运行效率，提高市民生活质量具有长远意义，我国智慧城市建设虽然道阻

3、且长， 但行则将至。,2,智慧城市三大应用领域 The Applications Domains of Smart Cities,21,智慧安防 智慧交通 智慧社区,智慧安防、智慧交通、智慧社区为智慧城市落地最快的三大领域,在政策支持及基础设施完备的基础上，智慧城市的应用场景日益丰富，例如智慧安防、智慧交通、智慧社区、智慧商业、智慧旅游、 智慧环保、智慧能源等。通过访谈行业从业者及专家确定了目前需求最高、落地最快、技术与服务相对成熟的三大领域： 智慧安防、智慧交通、智慧社区。,智慧安防一方面可以为智慧城市建设搭建底 层基础设施，另一方面也可以为智慧城市的 其他环节建设提供关键技术支撑。,智慧安

4、防,智慧交通作为一种新的服务体系，为通畅的 公众出行和可持续的经济发展服务，是智慧 城市的重要组成部分。,智慧交通,智慧社区作为社区管理的一种新理念，致力 于实现居住智能化、服务智能化，是智慧城 市发展不可或缺的组成部分。,智慧社区,智慧城市三大应用领域,4,1 智慧安防,5,Intelligent Security,智慧城市三大应用领域,24,智慧安防突破传统安防界限，呈现“大安防”格局,社区安防,健康检测,应急系统,数字邮政,、,数字工商,景区安防,政务公开,数字物流,智能交通,数字路检,食品安全,环境监测,校园安防,车管平台,行政审批,自2015年起，安防行业逐渐引入AI技术，“智慧安防

5、”一词开始进入大众视野。智慧安防突破传统安防的界限，进一步与IT、电 信、建筑、环保、物业等多领域进行融合，围绕安全主题扩大产业内涵，呈现出优势互补、协同发展的“大安防”产业格局。 平安城市 建设工程数字城管,智慧“大安防”,生产安全,智慧城市三大应用领域 智慧安防,智慧安防产业链日趋完善，界限逐渐模糊，生态更加开放,智慧安防产业链从上游到下游依次为软硬件类厂商、产品/解决方案类厂商、运营/集成类厂商。产业链各环节的参与者除了原有的 传统安防企业外，AI算法公司、云计算服务商、数据处理企业等纷纷参与进来，共同完善产业链各细分环节。 由于AI、云计算等技术成熟，传统安防设备厂商开始向产业链上下游

6、拓展业务；同时，AI算法厂商、云服务商、数据处理厂商迅速 入场，并直接向用户提供产品或解决方案。这使得产业链各环节界限逐渐模糊，产业生态逐渐走向多元化、开放化。,集成类,硬件系统集 成商,应用系统集 成商,项目集成商,硬件类,芯片制造商,光学镜头制 造商 视频传感器 制造商 存储器制造 商,销售渠道商,运营服务商,工程建设商,软件类 （含技术）,软件开发商 ISV,AI算法厂商,云服务商,数据处理商,政府,大型企业,中小型企业,社会居民,产业链上游产业链中游,产业链下游应用层 运营类客户,产品类,视频监控系 统设备商,楼宇对讲系 统设备商 门禁系统设 备商 入侵报警系 统设备商,解决方案类,平

7、安城市解决 方案提供商,智慧交通解决 方案提供商 智慧社区解决 方案提供商 智能楼宇解决 方案提供商,7,智慧城市三大应用领域 智慧安防,智慧安防企业图谱,智慧安防的企业按照从上游到下游的顺序，可以分为三层，即提供软硬件类基础设施的制造商、提供产品和解决方案的供应商、提 供集成和运营的服务商。,智慧城市三大应用领域 智慧安防,运营/ 集成,集成商,产品/ 解决 方案,芯片,镜头,存储器,AI算法,云计算技术,传感器,软硬 件,软件开发ISV,楼宇对讲系统,门禁系统,出入口控制系统,入侵报警系统,解决方案,腾 龙,数据治理 龙猫数据,安全管理系统,巡检系统,运营商,视频监控系统,奥迪安技术安 威

8、 士,安 居 宝,ZNV力维,8,智慧安防场景划分为警务和民用，警务场景下实现全程监控,智能安防产业发展趋向于两极化，即宏观的智慧城市大安防与微观的民用服务微安防，较为典型的场景包括公安、司法和监狱等警 用场景和贴近生活的民用场景两种。本部分将重点研究智慧安防在公安警用场景的落地应用，其在交通、社区等场景中的落地应用 将在后续内容中介绍。 智慧安防在公安场景中的应用，已基本从传统安防的事后查证、人工决策，转变为事前预警、事中处置、事后分析的全程监控和智 能决策。,01,02,03,事前预警,针对可能产生的犯罪事件，预先做防范措施,对于重大犯罪现场，通过调用专家预案库， 结合其他系统（如GIS等

9、），可以实现预案 定位、指挥布控、警力查询、包围圈和逃逸 分析等辅助决策作用； 通过图像的智能识别技术，当通缉罪犯、嫌 疑罪犯出现在监控范围内时，进行自动报警。,事中处置,实时定位和追踪重点监控人或嫌疑人,事后分析,对情报信息或案件进行综合分析与处理 构建基于云架构和大数据分析的新一代安防 综合应用平台、综合运营维护平台，提高案 件侦破效率； 创建公安大情报系统，实现多种信息接入， 提高安防主动预警和处理能力。,实时高精度识别并自动锁定重点监控人或嫌 疑人，准确判断其位置； 实时对重点监控人或嫌疑人动态轨迹跟踪、 行为分析，并及时处置。,9,智慧城市三大应用领域 智慧安防,28,智慧安防技术多

10、元融合，实现公安部门破案全流程智慧化,视频结构化、生物识别、物体识别等安防技术仍在公安场景中占据主流地位，以视频结构化和人脸识别的结合为主。视频结构化技 术可以对视频内容做自动分析，提供目标的检测、提取、跟踪和属性分析等功能；人脸识别能够对动态视频中的人脸与黑名单库中 的影像记录做实时比对。二者结合可以优化拘捕抓逃的流程，提升案件侦破的效率。 近年来，云计算、边缘计算等技术也逐渐应用于安防领域，并与视频结构化、人脸识别等主流技术向多元融合、协同作用方向迈进， 实现公安办案全流程的信息化、智能化和高效化。,智慧安防技术融合,生物识别技术 利用人体固有的生理特性和行为特征来做个人身份鉴定的技 术。

11、人脸、指纹、虹膜识别方式是目前较广泛的生物识别方 式，三者结合使用实现了产品的便捷性、安全性和唯一性。,视频结构化 利用计算机视觉和视频监控分析方法对摄像机拍录的图像 序列和视频流内容进行自动分析，提供目标的检测/提取/ 跟踪、属性分析、行为描述、以图搜图等功能。,中的人脸识别盒子、NVR等上。,物体识别技术 判定一组图像数据是否包含某个特定的物体、 图像特征或运动状态，在特定环境中识别特 定目标的技术。目前能做到简单几何图形识 别、人体识别、印刷或手写文件识别等。 云计算技术 云计算技术具备存储、计算和分析数据的功能，其可以 对AI摄像机、卡口相机等设备感知的数据，进行分析与 挖掘，为公安部

12、门提供更多有效信息。,行人再识别技术 利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中 是否存在特定行人的技术，旨在弥补目前固定 的摄像头的视觉局限，并可与行人监测/行人跟 踪技术相结合。 边缘计算技术 边缘计算是在前端通过数据分析处理，实现物与物之间传 感、交互和控制。目前边缘计算主要部署在视频监控系统,智慧城市三大应用领域 智慧安防,前端边缘计算与后端云计算协同助力智慧安防在公安场景落地,由于云计算具有节省成本、资源整合、高灵活性、便捷管理等众多优势，其IaaS和SaaS服务可以实现安防后端的存储、运算、显 示、控制这四大功能，比原有本地化效果更好。 理论上前端不需要任何运算能力，但实际运用中，因

13、为云计算面临传输成本和响应速度的限制，把前端数据直接传输到云中并不现 实，所以需用边缘计算技术在前端部署算力，并与后端的云计算协同作用，使智慧安防在公安场景中实现全程监控和智能决策。,前 端,本地化存储 （存储方式含 DVR/NVR等）,服务器（按最 大算力资源独 立进行部署）,电视墙/监视器 （时刻值守、 效率较低）,多业务平台/软 件平台（本质 为一个系统）,，,边 缘 侧,后 端,AI-IPC（网 络摄像机）,卡口/全景 相机,AI-Box （人脸识别盒子）,智慧NVR,AI,大数据云计算,AI,大数据云计算,AI,大数据云计算,智慧城市三大应用领域 智慧安防,11,AI视频监控系统提升

14、监控视频质量，实现自动查证和分析,视频监控系统作为公共机关追踪和逮捕违法人员的必要手段之一，经过近10年建设已覆盖城市各个角落，但依然存在以下问题：1） 监控视频质量无法满足公安办案要求；2）海量监控数据多是非结构化数据，公安机关仍依靠人工被动查证。 伴随AI技术在安防领域的快速落地，AI视频监控系统的各类前端高清智能摄像机产品，不但可以提升监控视频的质量；而且通过嵌 入多种智能识别算法，可以自动发现异常情况并报警、自动跟踪并精准定位等，实现自动查证与分析。目前较为典型的AI视频监控 系统主要有基于视频流的动态对比识别系统和基于图片流的静态比对识别系统。前者主要由区县级及市级公安部门建设，后者

15、则主 要由省级公安部门建设。,边缘侧,对前端接入的部分视频流、图片流进行人脸识别比对 实现结构化属性识别分析与存储,智能视频监控一体机,NVR,人脸识别盒子,12,智慧城市三大应用领域 智慧安防,31,公共安全视频联网系统实现视频专网与公安专网的数据共享,目前，城市各场景下的视频数据仍主要在各监控视频专网上传输，未能真正实现与公安专网之间的数据共享。公安部门在实际处理 案件过程中，无法及时和直接调阅各视频专网上的数据信息，严重阻碍案件侦破进程，延缓拘捕抓逃时间。 通过构建基于公安信息网和公安视频专网的公共安全视频联网系统，可以对接省、市、县区级不同的应用体系，汇聚整合治安监控 图像资源、智能交通图像资源和社会面监控资源，利用大数据和物联网技术实现对城市中的“人”、“车”、“物”等要素的全面 管控和实时查看，为各种情报信息的研判提供更高价值的视频资源，支撑公安部门的实战应用。以下列举了大华股份平安城市的公 共安全视频联网解决方案。,资料来源：大华股份官网,社 会 视 频 资 源,省级共享平台,视频专网视频资源,公安信息网视频资源,视,县级共