大数据
大数据通常被认为是PB(1024 terabytes)或EB(1EB=100万TB)或更高数量级的数据,包括结构化的、半结构化的和非结构化的数据,其规模或复杂程度超出了常用传统数据库和软件技术所能管理和处理的数据集范围。
非结构化数据例如文本、图形、图像、音频和视频等,从内容上没有统一的结构,数据是以原生态形式(raw data)保存的,因此,计算机无法直接理解和处理,需要基于描述性信息实现对非结构化数据内容的管理和操作。
管廊监测大数据将包括:管廊范围内所有的管廊本体数据(管廊本体空间位置、属性信息),管廊内部附属设施数据(消防栓、通风口、积水井等),以及管廊环境监测系统所产生的温湿度传感数据、液位传感数据、氧气传感数据、甲烷传感数据、硫化氢传感数据等。
关键技术
数据库:关系型数据库无法满足需求,NoSQL非关系型数据库技术将为管廊监测大数据管理提供可靠的保障。NoSQL技术简单分为key-value存储、文档数据库和图数据库等。
数据分析:首先要解决如何将多源异构的数据正确解读、综合分析的问题,并从海量数据环境中,挖掘出数据中潜在的、事先未知的有用信息,为管廊健康状况进行分析与预警。大数据分析技术将包括数据挖掘、信息聚合等技术。
数据处理:海量增长的管廊监测大数据要从不同类型的数据里迅速获取有价值的信息,需要处理大量、非结构化的数据,在处理环节中可以采用采用高性能、大规模并行的海量数据处理的算法模型与平台来提高海量数据的处理能力。
数据展示:大数据展示技术包括数据分析过程和结果的可视化显示、历史数据的可视化、信息流展示,将大数据复杂的分析,用直观的形式进行展现出来,进而提高管廊监测大数据的利用效率。
云计算
从视频应用层面讲,其实在所有的监控图像信息中,有用的往往只有1%甚至不到1%,99%的信息都是无用信息。但正是有了这99%%的无用信息的铺垫,才沉淀了1%的有用信息。因此,不管是有用还是没用的视频信息,都要进行存储,这就势必会带来巨大的存储压力。而视频监控图像往往是很多行业事件和案例中事后查证的重要证据,在管廊监控系统应用中,视频监控图像的存储时间往往都在1-3个月甚至更久。监控图像清晰度的提高,必然带来图像存储更大的压力。
安防云是解决之道:
为了用基于物联网模式并且采用云存储技术来满足现代化安防的需求。而采用云计算技术推出的视频监控云服务,可有效解决媒体大数据的获取、存储、检索、智能应用等问题的视频大数据存储及应用系统,为视频监控的快速精确检索、智能应用等提供了端到端的解决方案。目前,视频监控云服务已经在多视频建设项目中被应用,有效缓解了视频数据的无限量积压,当需要查找数据时,可迅速被查找到。
综合管廊监控与报警系统是一个综合性非常强的管控系统。各系统之间由于技术体系不一,采用的标准各异,导致难以兼容互通,这不仅需要兼顾环境与设备监控、通信联络、地理信息等需求,而且还要兼顾灾难事故预警、安全防范等方面对图像监控的需求,同时还需要考虑报警、门禁等配套系统的集成以及与广播系统的联动,因此在这些系统的互联过程中必然会出现系统异构的信息孤岛问题
二、功能
智能终端
综合管廊智能机器人巡检管理系统就是用人工智能、移动机器人、无线传输、有传输技术借助互联网组网技术组建可无限扩展的物联网。对地下综合管廊进行全面信息化管理,为管廊规划设计、管廊工程管理、管廊管线管理、管廊设施管理、管廊营建和挥提供智能、高效、稳定的信息服务综合平台。这个平台要包括以下子系统:
1、管廊资源数据管理:基于地下管线普查,整合建立一体化管网数据库,支撑地下综合管廊规划。
2、管廊规划管理:辅助地下综合管廊规划,建设地下综合管廊规划系统,支撑地下空间开发利用系统。
3、基于智能机器人的管廊巡视监控及日常管理:建设管廊设施监控管理系统,建设管廊日常管理综合应用系统
工作内容
一、巡检设备设施
1、管线空间、属性信息管理(局部更新和批量更新)
2、支持管廊三维模型数据更新;
3、支持维修记录管理;
4、自动巡航、避障技术。
二、巡查管廊环境信息
1、温度、压力、气体监测;
2、高清视频识别设备状态;
3、红外热成像热缺陷监测与诊断;
三、爆管分析
1、结合地图数据反馈爆点位置;
2、指导维修人员快速抢修.
四、应急处置功能
1、应急位置查询
2、应急报警
3、 应急路网分析
五、消防功能
1、自动寻址技术;
2、超声波细水雾灭火技术。
机器人为综合管廊带来了什么?
1.可移动的监控平台,实现区域的全覆盖、主动监测;
2.多设备集成,有效降低设备的维护工作量和维修成本;
3.通过伴随巡检和定位技术,减轻工作负荷,保障作业人员安全;
4.采用智能识别和分析技术,数据传递迅速,提高日常管理效果;
5.无缝对接智慧城市建设,提升管廊运维的智慧化水平和综合效益。
河北 秦皇岛 | 建筑施工
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