智慧交通服务平台建设方案

1、智慧交通服务平台建设方案一、项目概况 TOC o 1-5 h z 城警一体化智能分析应用及数据平台和前端设施3基于广域雷达的交通微观大数据平台外场设施建设3无灯控路口安全通行预警提醒系统3主干路路段测速系统4违停抓拍4二、建设内容4三、总体原则6四、总体架构要求7五、技术路线要求8六、系统性能要求8七、建设需求9计算存储资源服务9算法场景检测分析系统13算法配置库管理系统20算法模型管理20算法配置管理21视频图像结构化处理系统21城警一体化业务应用系统24雷达交通微观数据平台33无灯控路口安全通行预警提醒系统33主干路路段测速系统34后端平台及存储需求39云存储管理软件扩容40 一、项目概况

2、本项目新增60路口安装雷达和高清相机，1000路边缘计算及不少于40个 模型算法的城警一体化智能分析应用及城警联动数据平台及33路城市乱点监 控点、6处无灯控路口安全通行预警提醒系统、2处主干道超速抓拍系统以及30 个点位的违停抓拍系统。1. 1.城警一体化智能分析应用及数据平台和前端设施当前，无锡经开区公安局共有道路治安监控摄像头共二千多路，目前这些摄 像头仅进行日常监控功能，应用场景单一，资源未得到充分利用。本次考虑城警 一体化实际需求，对后台系统进行更新升级。同时选取33处现状道路交通、沿 街商铺市容秩序较差的位置增设监控球机。基于广域雷达的交通微观大数据平台外场设施建设RTP雷达交通微

3、观大数据平台通过整合路网内交通流数据，打造集数据采集、 数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的数据平台，以 信息化提升数据化管理与服务能力，随时随地准确掌握道路实况，做到“用数据 说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握交通变化的主动权， 助力交管“情指勤督”一体化。本次对外场雷达和高清相机设备进行新增，选取 经开区60个信号灯控制路口，每个路口所对应道路分别增设感知雷达和高清结 构化摄像机，实现雷达信号与红绿灯实现联动控制。高清结构化相机实现视频边 缘化分析与车辆抓拍同步进行。数据可通过网络传输上传到指定的数据平台（无 锡交警支队违法处理平台和集成指挥平台以及

4、经开城运中心）。无灯控路口安全通行预警提醒系统随着我国机动车数量的迅猛增长，在城乡道路缺乏道路交通管理设施，机动 车、非机动车、行人通行矛盾现象严重，交通事故频发。在一些不适合安装交通 信号灯的平交路路口、行人过街等区域，尤其是在夜间时段引起的交通事故占比 非常大，而且往往重大伤亡事故居多，一直缺乏有效的科技手段预防事故的发生。 为保障道路使用与民生安全，本次选取具区路6处无信控路段过街安装行人过街 预警系统，通过雷达和视频检测车辆和行人，对机动车和行人分别进行警示，能 够有效减少事故的发生。主干路路段测速系统本系统是一种利用微波和视频图像处理技术实现对交通目标检测和识别的 计算机处理系统。能

5、够对公路上过往机动车自动区分车型等违法超速行为实施全 天候的监测与记录，违法数据可通过网络传输上传到指定的数据平台（无锡交警 支队违法处理平台和集成指挥平台以及经开城运中心）。本次选取经开区两条主 干道，五湖大道和吴都路增设测速设备。违停抓拍为进一步加强辖区违停严管道路交通管理，利用科技手段提高执法效率，优 化交通环境，提高道路通行效率，保障道路交通有序、安全、畅通，拟新增30套 违停抓拍设施，数据可通过网络传输上传到指定的数据平台（无锡交警支队违法 处理平台和集成指挥平台以及经开城运中心）。本次选取经开区30处点位增设 违停抓拍设施。二、建设内容城警一体化智能分析应用及数据平台，主要包括：算

6、法场景检测分析系统、算法配置库管理系统、视频图像结构化处理系统、 视频图像及文件存储检索管理系统、数据服务共享联动系统及城警一体化业务应 用系统。具体见下表:序号采购内容采购内容介绍1计算存储资源服务采购计算资源、存储资源等服务，为警一体化智能分析应 用及数据平台提供算力支撑、数据存储支撐及业务运行的 环境支撑。2算法场景检测分析系统建设算法场景检测分析系统，算法场景检测分析系统是建 设此次城警一体化智能分析应用及数据平台项目的技术基础，是整个智慧交通底座的重要组成部分，平台的业务 与应用脱离不开与算法场景的关联，建设算法场景检测分 析系统，集成所有不同类型、不同场景的算法模型，实现 算法模型

7、的统一归集管理。3算法配置库管理系统建设算法配置库管理系统，算法场景检测分析系统的运行 依托于算法模型的管理与算法的配置管理，对模型与算法 的灵活配置与管理是算法场景检测分析运行的基础保障， 可满足日常对算法模型运行状态监控、算法参数简易配置 等需求，并提供给用户可视化、简洁化的界面操作。4视频图像结构化处理系统建设视频图像结构化处理系统，数据资源既是平台建设的 基础与保障，更是平台运行的血液与灵活，智慧交通汇聚 或即将汇聚的数据将是海量的、多元化的，大量的视频、 图片数据对存储与应用都是极大的挑战，将视频图像数据 通过结构化处理存储为二维业务数据也是平台建设的必 要举措。5视频图像及文件存储

8、检索管理系统建设视频图像及文件存储检索管理系统，在将视频图像数 据通过结构化处理存储为二维业务数据的同吋源数据的 存储管理尤为重要，视频、图像数据的存储需要分布式集 群的方式进行存储与管理，视频图像及文件存储检索管理 系统提供可视化的文件存储管理功能，并提供文件数据的 检索功能，便于历史数据的查询、分析与应用。6数据服务共享联动系统建设数据服务共享联动系统，系统数据、业务的流转需要 与外部系统形成数据的互联互通，平台数据不仅有对外部 数据的接入需求，在得到应用的同时也同样需要对外提供 数据服务的支撑，形成整个数据服务的共享联动，外部对 平台的数据服务需求越大，越能体现平台建设的效益。7城警一体

9、化业务应用系统建设城警一体化业务应用系统。在构建整个完整的智能交 通底座和保证有效算力的基础上，搭建城警一体化业务应用系统，为上层应用提供业务支撑，融合城警一体化的日常工作机制，实现算法场景与业务场景的相结合。三、总体原则城警一体化智能分析应用及数据平台项目建设以“先进性、规范性、扩展性、 安全性、实用性、经济性、统一集成性”为原则，确保项目的设计和建设满足智 慧交通的全局需求,体现经开区交通治理及城市治理的数字化、智能化和科学化:先进性：整个系统选型、软硬件设备的配置均要符合髙新技术的潮流，需采 用国内工程建设中被广泛采用的技术与产品。在满足功能的前提下，系统设计在 今后一段时间内保持一定的

10、先进性；规范性：控制协议、编解码协议、接口协议、视频文件格式、传输协议等应 符合相关国家标准、行业标准和相关部门颁布的技术规范；扩展性：系统具备良好的输入输出接口，为各种扩展业务提供接口。能够支 持多种硕件设备和网络系统，软硬件支持二次开发。各系统采用标准数据接口， 具有与其他信息系统进行数据交换和数据共享的能力；安全性：对系统采取必要的安全保护措施，防止病毒感染、黑客攻击，防雷 击、过载、断电和人为破坏，具有高度的安全。本系统要实现基于大型数据中心、强大信息处理环境和高速网络为体，可 为交通信息管理的获取、共享和处理服务，支持实时网上数据信息处理，支持协 同工作及虚拟办公环境的新一代信息基础

11、平台。由于整个系统涉及大量的保密数 据，而且部分数据共享基于网络环境，在设计过程中，必须考虑信息安全及保密 措施，确保系统中的信息资源不被非法窃取和篡改，数据中心不被破坏，同时还 要保证用户能够正常使用系统中的共享资源，提供应有的信息服务。为了确保该 系统的安全性，在建立健全安全管理制度基础上，还必须采用有效的安全保密技 术。本系统采用一整套科学、便利的安全管理模式，系统对终端用户的权限严格 界定，终端用户的权限细化到每一个模块的每一个功能，在此基础上系统灵活地 使用组的管理方式，很大程度上简化了系统管理人员的工作复杂度；实用性：系统提供清晰、简洁、友好的中文人机交互界面，操作应简便、灵 活、

12、易学易用，便于管理和维护。在快速操作处理突发事件上有较高的时效性, 能够满足联网指挥的统一行动。各系统通过集成，实现资源和信息共享。系统软、硬件配置釆用模块化、开 放式结构，以适应系统灵活组织、扩展和系统集成整体提升的需要；经济性：应以较高的性能价格比建设整个系统，使资金的产出投入比达到最 大值。能以较低的成本、较少的人员投入来维持系统运转，提供高效能与高效益。 尽可能保留并延长已有系统的投资，充分利用以往在资金与技术、设备方面的投 入；统一集成性：出于系统安全性、资源共享、工作协同和系统管理及其开销、 系统升级等方面进行规划和设计，系统必须具有开放性，标准化。系统的开放性 是关系到系统生命周

13、期长短重要问题，只有开放的系统才能满足互操作性、可移 植性以及可伸缩性的要求，不断为系统的扩展、升级创造条件。四、总体架构要求城警一体化智能分析应用及数据平台作为经开区智慧城市的重要组成部分, 也是整个城市运营中心的分中心，中标人应满足以下需求：视频接入与分析：区内所有自建视频设备必须通过视频专网统一采集、存储 和分析。向上层应用提供API服务和SDK,支撑业务系统的视频监控、识别、查 询、分析等各类视频应用需求。大数据服务与分析：大数据中心汇聚存储城警一体化业务所有产生的数据, 包括：物联采集数据、视频结构化数据、业务系统的数据。基础地理信息服务：基础地理信息服务存储和管理经开区基础地图数据

14、，包 括：栅格数据、空间位置数据、地址库等。向上层应用提供GIS相关工具和API 服务，支撑城警一体化业务系统的地理信息相关应用。智能算法管理：人工智能服务应统一存储、管理、分发、调度和监控本项目 中业务应用所有相关的算法模型，支持智能化智裁化应用。应用集成：本项目业务应用之间以及业务应用与外部系统间集成所需的API接口，统一注册和托管，并监控应用集成所需的数据交换。屮间件管理：本项目业务应用系统应使用经过安全加固的基础中间件。融合通信管理：本项目的融合通信平台独立设置，提供跨部门应用支持。可视化管理：构建统一的可视化应用组件体系，基于低代码开发模式，可嵌 入业务应用中。本项目部署于公安专网。

15、平台总体网络架构由视频专网、公安专网、政务外 网和互联网四大网络区域组成，基于网络安全和业务需求，政务外网区、互联网 区和视频专网逻辑隔离。该系统的业务数据需通过调用或推送的方式传输至城市 大脑数据中心，满足城市大脑系统性的要求。五、技术路线要求结合云计算、大数据、人工智能、Web2.0、Web3. 0.开放平台、分布式数据 库等先进技术和理念设计开发。选择Java、.NET、Python、Node, js等主流平台作为开发工具；采用 WebService. S0A、微服务等技术构建应用框架；采用XML、JSON等标准技术作 为数据交换格式；采用REST、RPC等作为系统API接口；搭建Dev

16、0ps CICD等 开发运维体系。以B/S结构为主，应用三层（多层）技术；构建开放、协同、互联、可扩展 的，核心功能、支撑功能、通用功能划分科学、高效、可靠的软件环境。六、系统性能要求序号核心能力技术要求1与三方数 据共享平 台对接能 力完成三方数据共享平台的对接能力建设，包含：1）能够接收E警通返还数据，并提供对返还数据的接收、实时同步 更新、数据查询等过程管理；2）通过级联对接、实现在视频平台的同步发布及更新，并对数据的 使用、授权过程进行实时监控；3）进行与城管业务平台等其他三方平台的适配对接测试。2大数据处理能力1）支持多种类型计算任务，如Hive、Sparks MapReduce等。

17、2）支持不少于100个并发的数据查询请求。3）SQL查询，需在10秒内返回数据量不小于20万条/每节点3API调用响应时间1）独立API调用，5秒内响应请求；2）多跳API调用，API之间跳转时间小于5秒；4系统兼容性硬件兼容性：系统能够兼容常见的不同型号的硬件（如服务器、打 印机、扫描仪等设备）；软件兼容性：系统与其他应用软件高度兼容，如趋势杀毒软件、报 表软件等；平台兼容性：系统对操作系统、数据库系统高度兼容，系统可移植、 跨平台使用。数据兼容性：在保证系统和数据安全的前提下，能够方便地与其他系统实现数据交换和共享，数据库部署字符集要求UTF-8。浏览器兼容性：兼容Chrome.火狐、ED

18、GE等多种主流浏览器。5系统响应时间平均响应时间W5秒；页面功能切换W4秒；页面刷新时间W3秒；一般查询W2秒；综合查询和统计分析W15秒；表单提交W5秒；复杂报表生成W15秒；按照经开区现有用户规模，最大用户并发操作平均响应时间不超过5秒；6系统并发数系统并发数量大于1000；七、建设需求7.1.计算存储资源服务本项目需依托于计算资源、存储资源、应用与数据库服务资源等信息基础设施环境及服务。具体需求如下:序号服务类别服务项详细需求数量1计算资源服务边缘智能检测服务器主控平台：主流国产化主控系统；AI参数：算力不小于16T0PS；内存：不小于8G LPDDR4；存储：不小于32G eMMC；（

19、预留存储扩展口：最高 可扩展能力不小于128G）电源：12V DC；功耗：不大于25W；USB3. 0：不小于2路；HDMI OUT：不小于1路，至少支持1080p分辨率； 千兆以太网：不小于2路，支持10/100/1000Mbps 工作模式；视频编解码能力:不小于8路108030p,支持H264、H265；图片编解码能力：至少支持标准JPEG编解码； 散热方式：高稳定性被动式散热；工作温度：-2070C；测试报告：至少包含EMC测试、高低温测试报告；不少于100台物理服务器（数据库）CPU：主流英特尔服务器级处理器；内存：不小于64G；ECC：支持；硬盘：不小于1.2T；网卡：不少于4路千兆

20、网口；电源：不少于2路冗余电源设计，总功率不小于800W；不少于4台物理服务器（应用）CPU:主流英特尔服务器级处理器； 内存:不小于64G；ECC：支持；不少于4台硬盘:不小于1. 2T；网卡:不少于4路下兆网口；电源：不少于2路冗余电源设计，总功率不小于800W；物理服务器（数据共享）CPU:主流英特尔服务器级处理器；内存：不小于64G；硬盘：不小于1.2T；网卡：不少于4路千兆网口；电源：不少于2路冗余电源设计，总功率不小于800W；不少于1厶物理服务器（算法）CPU:主流英特尔服务器级处理器；内存：不小于128G；ECC：支持；硬盘：不小于4T；网卡：不少于2路千兆网口；电源：不少于2

21、路冗余电源设计，总功率不小于1600W；不少于4台AI卡AI参数：算力不小于130T0PS；GPU显存：显存不小于16GB；ECC：支持；功耗：不大于70W；解码能力：支持不小于38路全高清视频解码；系统接口：支持xl6 PCIeGen3；散热方式：高稳定性被动式散热；工作温度：050C；计算 API：支持 CUDA、TensorRT、0NNX；不少于32个国标级联网关及国标级联网关：1套API网关服务器CPU：主流因特尔系列处理器，核数210核，主频32. 4GHz；内存：不小于32G,最大支持扩展至2TB内存；硬盘：不小于2. 4T；PCIE扩展：最少可支持6个PCIE扩展插槽；网口：不少

22、于2个千兆电口；其他接口：不少于1个RJ45管理接口，不小于2个USB 3.0接口；不少于1个VGA接口；电源：不少于2路冗余电源设计，总功率不小于550W；API网关服务器：CPU：主流英特尔系列处理器，核数N10核，主频N2. 4GHz；内存：不小于32G,最大支持扩展至2TB内存；硬盘：不小于2. 4T；PCIE扩展：最少可支持6个PCIE扩展插槽；网口：不小于2个千兆电口；其他接口：不小于1个RJ45管理接口，不少于2个USB 3.0接口，不少于1个VGA接口；电源：不少于2路冗余电源设计，总功率不小于550W；2存储资源服务磁盘阵列存储基于模块化设计、高可靠保障的磁盘阵列，以及全冗

23、余光纤网络构建的存储系统；使用企业级高速硬盘提供高可靠、髙性能的块存储 空间；采用全模块架构冗余设计，无单一故障点；多控制器 架构，最大支持16个控制器，控制器之间支持缓存 镜像；容量 不少 于1PB磁盘阵列存储配置双控制器，并配置&64GBCache（非SSD或者高速Flash充当缓存）；支持SSD二 级缓存技术，加速数据读取速度，降低应用延迟；双 控最大支持34个主机接口。闪存高速存储基于模块化设计、高可靠保障的磁盘阵列，以及全冗 余光纤网络构建的存储系统；使用企业级高速固态硬盘（SSD）提供高可靠、高性 能的全闪存块存储空间。支持多控制器集群架构； 存储系统应为统一存储架构，同时支持NA

24、S、FC-SAN、 IP-SAN （iSCSI） ； NAS功能应为非网关实现方式, 硬件部件釆用全冗余无单点故障设计。分布式存储基于分布式架构，支持RESTfulAPI接口，为用户提 供海量、安全、高可靠的云存储服务；分布式架构，性能、容量随节点数增加而线性增加。硬件设备接入和处理视频资源不少于1000路高清摄像头，需结合网络布局 及算法特征综合考虑确保算法运行流畅，预警及时。7. 2.算法场景检测分析系统算法场景检测分析是建设此次城警一体化智能分析应用及数据平台项目的 技术基础，是整个智慧交通底座的重要组成部分，平台的业务与应用脱离不开与 算法场景的关联，建设算法场景检测分析系统，集成所有

25、不同类型、不同场景的 算法模型，实现算法模型的统一归集管理。序号功能模块建设内容及服务功能描述1配置管理场景配置管理配置具体场景算法参数、场景名称管理，场景点 位管理等配置2算法配置管理提供算法ROI区域配置，算法参数配置、及更新 下发管理3算法推理提供从系统级、应用级、算法级的推理优化和推理加速，并提供推理性能分析能力，支持业务场景高并发接入，推理结果实时分发能力。4场景规则配置提供场景规则管理能力，规则下发和规则执行能 力5算法场景分析能够对道路上的机动车辆实现逆行检测，并进行 抓拍预警。指标：白天：$95%夜晚：293%报警响应时间V 3秒虚警率：W4%6具备实现对道路上的工程车辆载人行

26、为检测，并 进行抓拍预警的功能。指标：白天：295%夜晚：292%报警响应时间V3秒虚警率：W5%7能够对消防通道进行实时监控，若检测到机动车 辆停放的时间超过系统设置的时间阈值，则抓拍 预警。指标：白天：395%夜晚：工92%报警响应时间V 3秒虚警率：W3%8具备识别道路上机动车违法停放的行为，并抓拍 预警，且系统能够灵活配置违停的区域及时间阈 值。指标：白天：$96%夜晚：295%报警响应时间V 3秒虚警率：W5%9在规定吋间段能够识别道路上的危化车辆，并进 行抓拍预警，且系统能够灵活配置规定时段。指标：白天：$92%夜晚：$90%报警响应时间3秒虚警率：W3%10能够在规定时段内识别道

27、路上的工程重型车辆， 并进行抓拍预警，且系统能够灵活配置规定时段。 指标：白天：$93%夜晚：$90%报警响应时间 3秒虚警率：5%11具备对进入非机动车道区域停车或行驶的机动车 进行检测分析，并抓拍预警，且系统能够灵活配 置区域位置及时间阈值。指标：白天：292%夜晚：$84%报警响应时间V 3秒虚警率：W4%12对规定时段内限行区域内（如高架、隧道等）的 货车进行检测抓拍，且系统能够灵活限行时段。指标：白天：$95%夜晚：$90%报警响应时间V 3秒虚警率：W5%13能够对重点路段的实时车流量进行统计分析。 指标：白天：292%夜晚：N90%报警响应时间V 3秒虚警率：W4%14具备对重点

28、区域的实时人流量进行统计分析。指标：白天：$95%夜晚：293%报警响应时间V3秒虚警率：W5%15具备检测识别道路上的车辆拥堵情况，并进行抓 拍预警。指标：白天：$95%夜晚：293%报警响应时间V 3秒虚警率：W3%16具备检测识别十字路口的拥堵情况，并进行抓拍 预警。指标：白天：$92%夜晚：$90%报警响应时间3秒虚警率：W5%17具备检测识别道路上的人群拥堵情况，并进行抓 拍预警。指标：白天：$93%夜晚：$90%报警响应时间3秒虚警率：5%18具备识别道路上非机动车违法停放的行为，并抓 拍预警，且系统能够灵活配置违停的区域及时间 阈值。指标：白天：292%夜晚：N90%报警响应时间

29、V 3秒虚警率：W4%19具备对行人在非人行横道处横穿马路行为进行检 测识别，并抓拍预警。指标：白天：$95%夜晚：$90%报警响应时间V3秒虚警率：W5%20具备识别非机动车机动车道行驶的行为，并进行 抓拍预警。指标：白天：295%夜晚：292%报警响应时间V3秒虚警率：W4%21具备识别非机动车驾驶人员未佩戴安全头盔的行 为，并抓拍预警。指标：白天：$93%夜晚：$90%报警响应时间3秒虚警率：W5%22能够对道路上的电动车辆实现逆行检测，并进行 抓拍预警。指标：白天：$92%夜晚：$90%报警响应时间3秒虚警率：W4%23具备实现对道路上的非机动车辆载人行为检测， 并进行抓拍预警的功能。

30、指标：白天：395%夜晚：&90%报警响应时间3秒虚警率：W4%24具备识别隧道的行人和非机动车的能力，并进行 抓拍预警。指标：白天：292%夜晚：N90%报警响应时间V3秒虚警率：W5%25能够对车道护栏有行人跨越护栏的行为进行识 别，并进行抓拍预警。指标：白天：291%夜晚：290%报警响应时间3秒虚警率：W4%26能够对街道商铺门前进行实时检测，若检测到商 铺门前有经营用的桌子、纸箱、塑料框等物品， 并抓拍预警。指标：白天：$95%夜晚：$92%报警响应时间 3秒虚警率：5%27能够对道路、公共场所进行实时检测，若检测到 桌子、椅子等占道行为时，进行抓拍预警。指标：白天：395%夜晚：工

31、92%报警响应时间V 3秒虚警率：W4%28能够对城市道路或公共场所从事流动性经营行为 进行检测，若检测到游摊小贩推车等，进行抓拍 预警。指标：白天：294%夜晚：290%报警响应时间 3秒虚警率：W5%29通过对监控区域进行实时检测，若异常检测到人 员聚集的行为，进行抓拍预警。指标：白天：$95%夜晚：$91%报警响应时间3秒虚警率：W3%30具备检测有人员闯入危险区域的情况，并抓拍预 警，且系统能够灵活配置危险区域。指标：白天：$95%夜晚：$91%报警响应时间 3秒虚警率：W3%31通过对监控区域进行实时检测，若异常检测到人 员徘徊的行为，进行抓拍预警，且系统能够灵活 配置监控区域。指标

32、：白天：$94%夜晚：N90%报警响应时间V 3秒虚警率：W5%32具备对监控区域进行实时检测，若异常检测到人 员打架斗殴的行为，进行抓拍预警。指标：白天：$94%夜晚：N90%报警响应时间V 3秒虚警率：W3%33具备检测识别垃圾桶溢出的行为，并抓拍告警。 指标：白天：292%夜晚：N90%报警响应时间V 3秒虚警率：W5%34具备对重点区域的实时视频流进行分析，若发现 垃圾乱抛的行为，进行抓拍预警。指标：白天：295%夜晚：290%报警响应时间 3秒虚警率：W5%35若检测到绿地踩踏的行为，进行抓拍预警。指标：白天：$94%夜晚：$92%报警响应时间V3秒虚警率：W3%36能够对监控区域内

33、翻越围墙的行为进行识别，并 进行抓拍预警。指标：白天：$92%夜晚：$90%报警响应时间3秒虚警率：W5%37能够对城市道路进行实时监测，当发现有犬类时， 进行抓拍预警。指标：白天：$94%夜晚：$90%报警响应时间3秒虚警率：W3%38能够对监控区域内抛洒滴漏的行为进行识别，并 进行抓拍预警。指标：白天：$95%夜晚：$90%报警响应时间3秒虚警率：W5%39能够对监控区域内垃圾偷倒的行为进行识别，并 进行抓拍预警。指标：白天：$92%夜晚：$90%报警响应时间3秒虚警率：W3%40能够结合红绿灯信号数据，对信号灯为红灯时段 内的行人闯红灯行为进行抓拍告警。指标：白天：$95%夜晚：292%

34、报警响应时间V 3秒虚警率：W5%41能够结合红绿灯信号数据，对信号灯为红灯时段 内的非机动车闯红灯行为进行抓拍告。指标：白天：295%夜晚：292%报警响应时间V 3秒虚警率：W4%42能够通过高空球机对城市监控区域内发生的异常 烟雾、火焰进行识别，并进行抓拍预警。指标：白天：295%夜晚：290%报警响应时间 3秒虚警率：W4%43根据城市管理、交通管理、安全管理、文明城市等另行定制算法4个44算法检测结果管理算法检测结果分类存储、检索及增删改查按照算法场景的分类将检测到的异常结果进行分 类存储，每个结果数据打不同算法场景标签，实 现分类管理；开发并提供分类检索接口，在实现 内部检索需求的

35、前提下完成接口封装并对外提供 接口服务；开发并提供检测结果增删改查的接口， 在实现内部增删改查需求的前提下完成接口封装 并对外提供接口服务。城警一体化智能分析应用及数据平台项目建设算法场景检测分析系统，建设 内容见下表：7. 3.算法配置库管理系统算法场景检测分析系统的运行依托于算法模型的管理与算法的配置管理，对 模型与算法的灵活配置与管理是算法场景检测分析运行的基础保障，可满足日常 对算法模型运行状态监控、算法参数简易配置等需求，并提供给用户可视化、简 洁化的界面操作。城警一体化智能分析应用及数据平台项目建设1套算法配置库管理系统，建 设内容要求如下：7. 3.1.算法模型管理模型新增/删除

36、/修改：支持模型在系统内的新增、删除、修改和查询，实现 增删改查功能；模型导入：支持外部模型的导入与管理，系统会针对导入模型的参数格式做 要求提示；模型复制：提供系统内模型的复制功能，复制后的模型可实现自定义编辑、 修改等任意操作；模型启动：模型启动，即模型运行功能，实现以往需要通过后台命令方式启 动模型的模式；模型停止：模型停止，即停止模型运行功能，实现以往需要通过后台命令方式停止模型的模式;模型状态监控：针对整个模型库的所有模型的运行状态提供状态监控功能, 模型状态分为运行中、停止及异常。7. 3. 2.算法配置管理算法集成配置：提供算法集成业务场景配置，算法服务启动参数配置管理能 力；算

37、法参数配置：算法内部参数调整的可视化编辑操作，功能仅限技术运维人 员使用；算法参数重置：算法内部参数的初始化状态重置，在算法参数错乱的情况下 一键恢复；算法在线API：针对所有算法统一开发对接接口，在平台本身应用算法的基 础上提供对外服务能力，服务与满足整个上层应用的算法需求；个算法提供详细 API技术文档，简述每个算法的概述、实现内容、参数说明、入参示例或返回结 果示例等，API文档提供在线浏览及下载至本地功能。7. 4.视频图像结构化处理系统数据资源既是平台建设的基础与保障，更是平台运行的血液与灵活，智慧交 通汇聚或即将汇聚的数据将是海量的、多元化的，大量的视频、图片数据对存储 与应用都是

38、极大的挑战，将视频图像数据通过结构化处理存储为二维业务数据也 是平台建设的必要举措。城警一体化智能分析应用及数据平台项目建设1套视频图像结构化处理系 统，建设内容要求如下：点位管理A基础点位的入库与管理，作为基础表提供给结构化数据实现绑定与关联。算法推理A提供算法推理服务，实现针对视频图像结构化处理的推理服务及结构化信 息管理能力。数据结构化A将车辆、人脸、场景、交通标识、道路等数据做结构化处理，转存为结构 化数据存储，并与获取该图像的相机点位做数据绑定。结构化数据管理A数据分发：提供海量数据快速查询，数据鉴权，数据推送能力；A数据存储：提供海量结构化数据存储管理、容灾管理、同步管理能力；A数

39、据更新：提供海量结构化数据实时更新、离线更新、批量更新能力。视频图像及文件存储检索管理系统在将视频图像数据通过结构化处理存储为二维业务数据的同时源数据的存 储管理尤为重要，视频、图像数据的存储需要分布式集群的方式进行存储与管理, 视频图像及文件存储检索管理系统提供可视化的文件存储管理功能，并提供文件 数据的检索功能，便于历史数据的查询、分析与应用。城警一体化智能分析应用及数据平台项目建设1套视频图像及文件存储检 索管理系统，建设内容要求如下：数据管理A文件管理：提供文件存储、文件查询、文件更新、存储文件统计等能力;A基础存储服务：提供对象存储、存储内容展示、存储内容更新等能力；AFTP存储：提

40、供FTP协议文件存储管理能力；A数据分类管理：支持对数据进行分类，提供分类过滤、分类展示、分类统 计等能力；A标签分类管理：提供对数据标签进行管理的能力；附属信息管理：提供对点位附属信息数据、对象文件附属信息数据、视频 附属信息数据进行管理的能力；A图像文件下载：提供图像数据源文件的下载功能，在获取下载权限的情况 下可从服务器下载所需数据。数据检索A以图搜图：前端加载需要检索的图片，后台根据图片匹配算法进行全库的分析检索，系统根据匹配度高低输出检索结果以列表形式展示;关键字检索：通过输入关键字对全库进行数据检索，系统根据匹配度高低 输出检索结果以列表形式展示；A人员检索：通过人员特征字段的选择

41、进行人员的精准搜索，系统根据匹配 度高低输出检索结果以列表形式展示；A车辆检索：通过车辆特征字段的选择进行车辆的精准搜索，系统根据匹配 度高低输出检索结果以列表形式展示；A精确搜索：支持针对结构化信息、非结构化信息的精确搜索能力；A全文模糊搜索；支持所有结构化信息进行全文模糊搜索能力；A批量搜索：支持上传Excel、文本文件、输入关键词等批量搜索能力。数据服务共享联动系统系统数据、业务的流转需要与外部系统形成数据的互联互通，平台数据不仅 有对外部数据的接入需求，在得到应用的同时也同样需要对外提供数据服务的支 撑，形成整个数据服务的共享联动，外部对平台的数据服务需求越大，越能体现 平台建设的效益

42、。城警一体化智能分析应用及数据平台项目建设1套数据服务共享联动系统, 建设内容要求如下：接口管理A接口管理：支持接口地址配置、接口参数配置、接口数据推送、接收、转 换、接口数据同步的能力；A接口鉴权：支持接口鉴权管理、审计管理等能力。系统对接（1）支持满足与第三方事件处置app对接，形成全流程闭环业务；（2）支持满足公安网可展示全区实时路况信息，并保障数据更新与展示 的最低延迟性；（3）通过数据加密传输，对第三方系统获取重大事件信息，实现事件联处的事件信息同步，提供事件联处业务的数据构成;（4）对接综合执法局的第三方平台，将城警一体化智能分析应用及数据 平台通过治安摄像头发现的城市管理类异常事

43、件通过接口接送至第三方平台，实 现综合执法局的日常业务增量与补充；（5）城警一体化智能分析应用及数据平台通过对接第三方系统获取行人 过街违闯斑马线数据，获取相关违法数据的详细信息至公安指挥中心，并进行汇 总、统计、分析及展示；（6）城警一体化智能分析应用及数据平台通过与第三方系统对接获取多 目标雷达数据，通过数据分析应用，实现交通管理能力提升；（7）城警一体化智能分析应用及数据平台通过与第三方设备进行数据对 接将数据汇聚至公安指挥中心，治超提供最直接的数据依据，来对车辆载重进行 有效检测，并根据车辆超限超载的发生时间，通过对历史视频资源的分析检索获 取违法车辆的详细信息，同时可以为提前布置警力

44、提供数据依据。7. 5.城警一体化业务应用系统在构建整个完整的智能交通底座和保证有效算力的基础上，搭建城警一体化 业务应用系统，为上层应用提供业务支撑，融合城警一体化的日常工作机制，实 现算法场景与业务场景的相结合。城警一体化智能分析应用及数据平台项目建设城警一体化业务应用系统，建 设内容要求如下（初步需求，根据上级政策变动会有少量变更）：视频接入A视频实时播放：通过国标级联方式实现治安视频的信号源接入与实时播放。 A视频回放：通过对接海康的API接口实现摄像头的历史视频回放功能。A位置预设：通过对接海康的API接口实现某些点位摄像头的位置预设，通 过位置预设实现某些部位的轮巡监控与检测分析，

45、预设的位置作为预设数据保存, 并通过时间的设置实现定时巡检。A云台控制：通过对接海康的API接口实现摄像头的远近左右的云台控制功 能，支撑特定算法场景需要满足一定精度条件才能进行算法分析的应用。A视频检测结果展示：通过对接海康的API接口实现摄像头检测事件对象在视频中的对象标注、框选和提示功能。驾驶舱A基础底图+全要素：实现经开区地图服务（支持多类型多风格）接入，同时 全区重点治安摄像头部署点位、警力实时在线点位、交通堵点、城市乱点、平峰 巡视重点路段、夜间巡查重点路段、重要事件监管点位等全要素数据一图展示。A警力统计/分析：实现区域内各警力分布，在岗，执行任务等情况的统计分 析。A违章统计/

46、分析：实现区域内违章事件的统计分析。A交通事件统计/分析：实现区域内交通事情的统计分析。A重点区域轮播监控：实现对重点区域的监控进行轮播。A实时交通拥堵指数：实时反映区域内路段的交通状况，对交通拥堵情况统 计分析，提供拥堵指数参考。A拥堵路段排行：实现对区域内拥堵路段的统计和排名。A实时事件信息滚动展示：当发生交通事件后，可滚动展示事件信息。A违章信息滚动展示：当发生违章事件后，可滚动展示事件信息。一张图A消息展示：展示系统各种处理信息。A基础底图：展示经开区基础区域地图。A底图数据加工；对一张图底图数据进行数据加工，支持动态新增点位管理。A实吋路况分析；：展示区域实时路况情况。A警力资源分布

47、分析：展示警力资源分布情况。A红绿灯卡口分析：展示红绿灯卡口分布情况。A点位分布分析：展示摄像头点位分布。A40类算法场景分析：支持40类特定场景的自动识别。A图层管理：支持控制图层展示和隐藏。A告警管理：支持对告警信息进行处理。A天气信息动态展示：展示展示天气信息。高空预警分析A相机分片区管理：支持对摄像头进行区域管理。A相机管理配置：支持对相机进行配置管理。A场景分析区域划分预置：支持从底图上绘制场景区域，配置区域相关的点 位，算法，及分析规则。A定时任务：可创建和管理定时任务。A事件告警：可对特定事件进行自动告警。A视频联动播放：支持播放点位实况视频。A事件推送：支持对特定事件进行消息推

48、送。A事件取消：经人工研判属于误报或无需处理的事情进行取消。AI重大活动预演A活动事件管理：支持创建活动，设置活动各种参数。A活动事件结果预演：系统自动计算推演活动事件结果，人流车流，拥堵等 情况。A活动计划预案生成：支持根据预演结果生成相关预案。A活动计划预案调整存档：支持对预案进行调整。城警联动A高峰联勤：开发交通堵点、城市乱点图层，并提供图层后台人工维护功能，实现堵点、 乱点的算法场景绑定及异常事件告警，告警事件通过人工研判或智能分类推送给 相关警力进行现场疏导执勤执法，最终反馈事件形成业务闭环。在治理交通堵点方面，通过车流量统计算计、十字路口拥堵检测算法的分析, 实时掌握堵点的车流量及

49、拥堵情况，通过现场实时监控结合5G执法仪的调度， 在高峰时段调配多源交警力量开展现场疏导。在治理城市乱点方面，同样通过人 工巡检结合智能分析的方式发现乱点（算法的主要分析场景有机动车道板违停、 非机动车违停、占道经营、游摊小贩、出店经营、垃圾桶溢出检测、垃圾乱抛识 别、犬类检测等），调配城警一体化力量加强现场执法，图像实时回传、即时通 讯。A平峰联巡:开发交警及城管重点关注路段图层，并提供图层后台人工维护功能，分别实 现交警与城管关注的算法场景（主要对机动车违停、非机动车不戴头盔、行人闯 红灯、占道经营等）绑定，并设置阈值进行实施监测，智能分析发现异常事件并 告警，告警事件通过人工研判或智能分

50、类推送给相关警力进行现场疏导执勤执法, 最终反馈事件形成业务闭环，对髙发路段重点整治，有效改善交通状况。重点关 注路段可根据设置的阀值与实际智能分析发现的异常事件相对比后进行自动升 级或降级。A夜间联查：针对经开区工地多、重型车辆多的实际情况，我们将重型车辆经过路段全部 上图，并对晚7点至12点各路口的重型车辆进行算法的研判分析与数据抓取（重 型车辆检测算法，如渣土车、混凝土搅拌车等），将超过阈值路段智能升级为夜 间联查重点路段，达到精准布防、精准查控的目的，当情况得到有效改善、重型 车辆抓拍数量降至阀值以下时，路段恢复为正常非重点关注路段。A事件联处：城警联动的业务应用主要覆盖全区主次干道，

51、同时作为我区应急处突备勤力 量，我们将市民中心、信访局等重点部位和重点路段精准上图（后台可维护）， 依托对接公安情报指挥体系获取事件信息，对重点事件研判预警、预设战场、闭 环处置。其中主要应用人群聚集检测算法、人流统计算法等辅助智能分析。目标检索A行人查找：可根据人员特征查找存在符合条件的相关人员视频。A车辆查找：可根据车辆特征查找存在符合条件的相关车辆视频。A轨迹挖掘分析：生成人员或车辆的行动轨迹。事件检索追溯A历史事件管理：可查看和管理历史事件。A历史事件标签建库：可创建标签库，并自动为事件打标签。A历史事件分类接口：可设置时间分类。A历史事件按条件检索：可通过各种条件筛选查询历史事件。A

52、事件数据导出：可导出事件数据报告。A规则配置：提供事件规则配置管理能力。报表管理A事件分类统计：根据事件分类进行统计并生成统计报表，支持报表数据的 导出。A趋势统计分析：根据事件发生趋势进行统计并生成统计报表，支持报表数 据的导出。事件管理A事件查询：通过时间、事件类型、发生地点、事件概述等信息的搜索对事 件进行查询和查看。A事件推送：事件发生后进入临时库，然后根据事件类型和预设部门或警力 类型关联，进行事件的后台推送，推送方式包括人工手动推动和智能派发推送。A事件处理接收：事件人工手动推动和智能派发推送后，经事件处置后，前 端将处理结果反馈，系统进行处理后事件的接收及入库。A事件导出：历史事

53、件的导出功能，导出时支持事件按时间段、按类型、按 路段等条件导出。任务管理A定时任务配置：针对轮巡任务提供定时的任务配置，不同任务根据不同的 配置时间独立触发，并且定时任务可分别与摄像头和场景绑定。A任务分类：对系统内的任务数据打标签，进行任务分类。系统管理A系统登录：提供系统登录功能，通过登录验证的账号才能访问系统平台。A设备管理：设备管理主要提供边缘设备的基本信息、运行状态的接入与管 理。A规则管理：提供对系统规则、场景规则、算法规则通用基础规则配置管理。A数据字典：系统数据描述信息管理。A消息通知：支持站内消息、邮件、短信、警用装备等多种消息通知方式。城警联动路口抓拍监测系统外场设施设计

54、本次在城警一体化平台建设的基础上，另拟建设33个城警联动点位，这些 点位主要用于整治沿街道路交通、沿街商铺市容秩序，点位选取原则为现状经开 区居住小区前沿街商业管理较混乱的地方。本次设施布设原则为：原则上在满足新增设备使用功能的前提下优先考虑借杆，如周边无可 杆可借则利用建筑立面吊装球机支架。原则上球机就近取电，减小道路开挖。设备参数：400万像素高清网络球型摄像机：支持双路视频输出：全景400W、F1.0、l/1.8英寸CMOS传感器；细节400W、24倍光学变倍，16倍数字变倍、1/2.8英寸CMOS传感器支持内置GPU芯片，支持深度学习算法，有效提升检测准确率支持绊线入侵、区域入侵、穿越

55、围栏、徘徊、物品遗留、物品搬移、快速移 动、停车、人员聚集检测；支持联动跟踪支持超星光级超低照度，彩色：0. 005LuxFl. 0黑白：0. 0005LuxFl. 0支持H. 265编码，实现超低码流传输对射监控功能检验：样机支持全景摄像机与细节摄像机互为180夹角监控 智能切换检验：支持快速智能切换，当更换智能模式时设备不重启，新智能 使能后即可生效。独立态和联动态功能检验：当设置为联动态时，全景通道可进行周界检测并 联动细节通道跟踪目标当设置为独立态时，全景通道可独立进行周界检测同时细 节通道独立进行人脸检测。内置150米红外灯补光，采用倍率与红外灯功率匹配算法，补光效果更均匀 细节路水

56、平方向360连续旋转，垂直方向-2090自动翻转180后连 续监视，无监视盲区细节路支持300个预置位，8条巡航路径，5条巡迹路径细节路支持电子透雾，雾天也能输出清晰、透彻的图像支持1路音频输入和1路音频输出内置2路报警输入和1路报警输出，支持报警联动功能支持IP66防护等级，6000V防雷、防浪涌和防突波保护支持DC36V25%宽电压输入支持国密算法SMI、SM2、SM3、SM4,支持GB35114 A级光纤收发器：1 口百兆光纤收发器工业导轨式接收机;光口 ： 1个百兆光口； 距离20公里；单模单纤；电口： 1个百兆网口；安装方式：工业导轨式；机箱：机箱尺寸500mm*400nmi*300

57、mm,壁厚1.2mm,含不锈钢板，空气开关、 插座、端子排、组合接线插座、光纤终端盒、避雷器及托架、箱内活动支架等配 件,背包式机箱，含机箱电源漏电保护器；接地装置：接地电阻为40,网线：不低于防水超五类网线电源线：不小于RVV3*2.5基于广域雷达的交通微观大数据平台外场设施本次基于广域雷达的交通微观大数据平台外场设施设计主要包括经开区60 个现状信号灯控路口的雷达设备和高清相机的安装。(十字路口四个方向，丁字 路口三个方向，每个方向均包含一个雷达和一个高清结构化相机)基于广域雷达的交通微观大数据平台外场设施设计路口表广域雷达微波检测器设备参数：检测区域：纵向&250m,横向N8车道；速度检

58、测区间：0250km/h；检测目标数：对不少于260个交通目标进行检测，可对交通目标 进行轨迹跟踪监测；(4)即时数据：不少于即时位置、即时速度、目标大 小、过车信息等类型；统计数据：不少于流量、平均速度、占有率、车头时距等类型；区域数据：不少于排队长度、车辆数等类型；事件数据：不少于排队拥堵、异常停车、异常变道、逆行等类型；距离分辨率:Wlm；平均车速精度：298%；车流量精度：298%；事件检测精度:85%；防护等级：NIP66；接口：支持 RS485 和 RJ45；产品符合GB/T 20609-2006交通信息采集微波交通流检测器检验 标准。 800万智能-体机摄像机设备参数设备应为极低

59、照度双镜头一体机；设备像素应不少于800万像素；设备应至少具有具有4个图像传感器和3个镜头，应至少具备1个不小于 1/1.2靶面尺寸传感器，应内置内置GPU芯片；设备应具有两路视频通道输出功能，通道1采用单镜头、双图像传感器，分 别采集黑白及彩色图像，可对这双路视频图像进行融合输出。通道2为双镜头、 双图像传感器，可分别采集2路音视频流进行拼接输出；通道2水平视场角不小 于160 ,垂直视场角不小于48 ；设备应支持四种智能资源模式切换：混合目标检测全结构化(默认)、人脸 抓拍、人脸比对、普通监控；设备在混合抓拍模式下，应可同时对行人、非机动车、机动车进行检测、跟 踪及抓拍，在混合抓拍模式下，

60、行人、非机动车和机动车目标捕获率应不低于99%, 且支持将人脸与人体、车牌与车辆进行关联；设备应具有不少于10颗混合补光灯(每颗由红外和白光灯组成)；设备通道1和通道2的镜头光圈大小应均为F1. 010%；设备最低照度能力:彩色应不弱于0. 0003 Lux ；黑白应不弱于0. 0001 Lux；设备镜头调节角度：通道1镜头焦距应能覆盖旷56 mm,不支持角度调整； 通道2镜头应为4 mm定焦，应支持土 15。垂直电动调节；设备应具有耀光抑制功能，耀光区域W1%；设备通道2应具有图像拼接功能，拼接后主码流分辨率不小于4976 X 145225fps,子码流分辨率不小于2560X74825fps