(商务智能)海典数据决策分析系统(BI)方案.
（商务智能)海典数据决策分析系统(BI)方案
海典数据决策分析系统（BI）解决方案
上海海典软件有限公司
2010年6月
前言
自2000年以来，医药行业的信息化应用飞速发展。无论是医药连锁企业，还是批发企业甚至单体药店，都已经普及信息化管理系统，并且逐步形成了以信息系统为中心进行企业运营的共识。部分优秀的代表企业，更是积累了多年的信息化应用经验和原始数据。
然而，我们看到，对于当前的绝大数医药企业来说，不断积累的海量数据对他们来说，并没有发挥出应有的价值；这些不断增长的海量数据，更多的只是成为影响他们服务器运行效率的累赘。为了不影响系统的运行速度，相当多的企业定期地、不断地手工截断这些数据，将这些数据打包后尘封起来，束之高阁。甚至还有一些企业因为疏于管理，这些历史数据最终都遗失了。
“海典数据决策分析系统”（以下简称海典BI系统）正是在这种背景下，由上海海典软件有限公司研发而成。“BI”系统又称商务智能系统，是通过数据仓库等先进技术，进行数据挖掘和处理的工具。海典BI系统由海典软件针对医药流通行业研发，旨在帮助经营决策者从海量数据中挖掘出有价值的信息，并通过这些数据来辅助决策中发现问题、找到原因，以及提供解决问题的途径。
每个客户积累的海量数据，都是一座金山；海典BI系统则是开启这座金山的钥匙。海典BI系统，让客户的决策更迅捷、更科学！
●海典BI系统专门针对医药行业的特点开发，充分体现医药行业的特性。
●海典BI系统部署和使用方便，既可以部署在个人笔记本上供个人使用，也可以部署在
公司内网上供公司中高层决策者使用，还可以发布在互联网上供有权限的其他用户（例如片区经理或门店店长）使用。
●对于使用海典业务系统的客户，可以快速部署海典BI系统，并可将BI系统与业务系统
尽可能整合和互补；对于不使用海典业务系统的客户，也可以根据客户的需要进行报表定制，而无论原来采用的是什么数据库。
●海典BI系统拥有灵活的用户角色管理，可以设置不同的用户查看不同的报表；对于同
一个报表也可以为不同的用户定义数据范围。如：同样是销售报表，经营部部长可以看所有店数据；片区经理可以查看本片区的所有店数据；门店经理则只允许看本门店数据。
●海典BI系统采用数据仓库和数据抽取机制，利用每天晚上的服务器空闲时间将业务系
统的数据抽取到数据仓库之中。操作者使用BI进行决策分析时，只针对数据仓库进行操作，速度非常快，还可以大大减轻数据分析对业务系统的压力。
●海典BI系统由于采用数据仓库，不仅分析速度非常快。还能将客户原有截断的多个历
史数据导入，实时更长远的历史数据挖掘和分析。
●海典BI系统可以集成Excel进行互动式报表分析和报表定制。
●海典BI系统是一个开放的报表系统，允许用户进行报表修改和新增。对于已经购买海
典BI系统的用户，海典软件还将不断地发布新的报表供他们下载和使用。
●使用业务系统时间超过一年的医药经营企业。
●目标门店数量在20家以上的医药连锁公司、目标年销售额在1000万以上的医药单体
门店，或目标年销售额在1亿元以上的医药批发物流企业，或者对于数据决策分析有特殊需求的特色经营企业。
●期望借助数据分析进行科学决策，期望由海量数据实现岗位考核、绩效计算、绩效评定、
业绩预测、目标制定，并期望通过数据发现经营中的问题，进一步通过数据查找原因和得出解决途径的医药经营企业。
●每个月，都有操作人员从各个系统和界面中收集相关数据，并花费数天的精力才能整理
成报表提交给决策者的医药经营企业。
●决策者整天面对一大堆报表，却往往找不到自己真正关心的数据的医药经营企业。
●决策者花费大量精力阅读了大量报表，却很难得出客观的结论，或者往往忽视掉数据中
某些隐藏的问题的医药经营企业。
●期望对数据化经营精益求精的医药经营企业。
●符合上述特征的其他与医药行业相近的其他行业客户。
1.综合分析驾驶舱分析
1.综合分析门店综合考评
1.综合分析店长任职数据分析
2.销售分析公司销售汇总
2.销售分析人效、坪效、租金比分析2.销售分析日任务完成分析
2.销售分析小时时段销售分析
2.销售分析营业员销售分析
2.销售分析毛利任务达成率
2.销售分析机构销售对比
2.销售分析销售次数增速报表
2.销售分析品种销售汇总
3.品类分析功能主治类别销售分析3.品类分析功能主治销售对比
3.品类分析管理级别分类销售分析
3.品类分析管理级别类别销售对比
4.采购、配送分析必备品普及汇总4.采购、配送分析必备品未普及明细4.采购、配送分析必备品断档汇总4.采购、配送分析必备品断档明细4.采购、配送分析断货明细报表
4.采购、配送分析配送满足汇总
4.采购、配送分析配送满足品种明细
4.采购、配送分析配送满足品种明细表
4.采购、配送分析采购进价变化报表
4.采购、配送分析新品销售明细
4.采购、配送分析新品普及明细报表
4.采购、配送分析新品销售占比
5.库存及周转分析效期商品占比
5.库存及周转分析效期库存占比明细商品明细5.库存及周转分析库存周转分析
5.库存及周转分析库存周转对比
5.库存及周转分析商品付款方式库存周转分析5.库存及周转分析药品分类库存周转分析
5.库存及周转分析业务员分类库存周转分析
6.会员分析会员消费行为分析
6.会员分析会员销售额占比
第五章：海典BI系统部分报表演示
1、驾驶舱分析
驾驶舱分析通过仪表盘的形式，将数据直观地反映给决策者，决策者根据该表盘即可清晰地看到该项指标的优劣。
海典BI系统的驾驶舱仪表盘刻度、基准值、警戒值都可由用户定制。
2、门店综合考评堆积图分析
通过堆积图的方式，将门店多项考核指标形成下述图表，可直观的看到多个门店的综合表现。对于优秀的项目，该指标体现在0轴线的上方；对于较差的项目，该指标体现在0轴线的下方。最终以0轴线的上方或下方的总体高度来体现门店的综合评分。
在不同的时期，企业有不同的经营重点，企业可以根据这些经营重点调整各个评测项目的权重和算法。
3、店长任职分析
跟以往不同的是，该报表将门店的销售表现与该店的店长任职时间结合起来（每种颜色的线段代表一位店长）。以体现不同的店长对于让店的销售的影响。
另外，本报表还能分析同一店长在不同店的销售表现。
4、带均线分析的柱形图
在以往的报表上，海典BI系统增加了任务值和180日均数、90日均线。有了这几项数据参考，能更客观地对某一期间的指标进行评估，也便于对未来期间的指标进行预测。
5、销售趋势预导图
当分析的目标太多时，难以在最短时间发现存在问题的目标。这时预导图就能发挥作用。预导图其实就是缩小的柱状图，但是会为每个片区和门店分别生成一个独立的图形，这样决策者可以很直观的发现存在问题的片区和门店。点击相应的预导图后，系统能自动呈现详细的数据和图表。
6、人效、坪效、销售额租金比、毛利租金比分析
分析每个门店、片区和整个公司的人效、坪效、销售额租金比、毛利租金比。
8、小时时段的平滑折线图
9、同类商品在不同门店的销售折线对比
本报表将同一类别在不同门店的销售进行横向比较，着重发掘门店的销售潜力类别。
10、可折叠式的类别分析报表
可折叠式的报表风格，在默认情况下项目是合并的，看到的是总体的数据，以便于在宏观层面发现存在的问题；问题确认以后，可以点击每个项目左边的加号逐层分解，直到找到问题的原因。
下图是利用折叠的形式对类别进行分析，可以逐层展开大、中、小类的相关数据。
该方法也经常应用到时间的年度、季度、月度、旬度的折叠式分析。
另外，下图还引用了半年均值的比较分析，使查询到的数据不再是静态数据，而是包括了对趋势的纵向分析。
11、必备品分析
根据商品分类，从每一类中按销售额、毛利和销售次数等规则抽取一部分表现较好的品种，组成公司的核心品种，称之为必备品。本报表分析这些核心品种是否在所有门店均已普及，有没有断货的情况。
对于未普及门店，系统可自动测算该商品在该门店的销售潜力；对于断货的门店，系统可自动测算该商品的断货损失。
12、会员消费行为分析
分析会员的消费行为和消费习惯，可按分员的性别、年龄层次、消费频率，以及所购商品的结构、品类等进行分析。
智能分析之深度学习和整体解决方案
智能分析之深度学习 深度学习对于智能分析来说就相当于人类的学习一样，人类不学习就是一张白纸，什么都不会，从我们的咿呀学说和学走路开始，到上学年龄的老师教学，再到进入社会的自我学习，无论何时何地，碰到新的事物就需要学习，智能分析既然是模拟人类，那深度学习就跟人类学习新事物一个原理，碰到一个新的事物，它无法辩认这是什么东西，最多只能判断它是否运动，运动速度是多少，是哪种颜色，是什么形状，但具体是什么物体它并不知道，那要辨认出具体物体，就需要做事前的深度学习 深度学习是学习物体的多个特征，不同的物体记忆不同的特征，比如认识不同的人、做人脸识别、人脸与身份证的对比等，一般都是通过识别人的五官特征，两个眼角，鼻子与两个嘴角五
个点位的位置、距离等信息，通常叫做人脸识别的五点识别，因为这些信息是不会随着年龄的增长而改变比例的，识别这些信息之后保存到数据库或文件中，一般是保存在XML文件中，当然有些情况还会记载物体的大小、颜色、形状等等多个参数，根据实际情况学习不同的特征值，这是学习的过程。 学习完之后就可以进行分析对比了，首先是找出视频中出现变化的对象，这个变化的对象有些是通过移动的对象来判断，有些是通过对比两帧数据来对比，反正是找出变化的对象即可，对象找出来之后先做初步的判断是否是我们需要检测的对象，如果是的话再提取物体的特征值，来对比保存的物体的各个特征
值，是否与保存的对象有相符的，再根据平台设置的相似度来确认是否是同一个人或对象。 在实际使用的过程中，算法首先是要进行一轮预处理阶段，即处理掉一些干扰因素，包括去除光亮条件和噪声、阈值、模糊等；对象的特征是一组描述符，为了使用这些描述符来训练模型或预测其中的一个模型，需要通过成千上万次图像预处理、提取特征来建立一个关于特征的大数据集合，并且通过选取的训练模型来提取特征。这就是为什么深度学习算法速度慢，当建模越多和视频中出现的对象越多，处理速度就会越慢，如果需要进一步排除误判，还需要对输出数据进行后期处理，比如合并多个分类，比如判断人脸后再判断身高，体形等，要判断这些因素，又要结合安装的摄像机的高度、角度等因素来设置人在视频中实际占的像素，在不同位置占的像素等，越想得到精准的结果，要处理的数据量就越大，对环境的要求就会越高，当平台处理的条
视频智能分析解决方案
目录 第1章概述 (1) 1.1 项目背景 (1) 1.2 项目概况 (3) 1.3 需求分析 (4) 第2章智能视频分析预警解决方案 (5) 2.1 贴纸条检测 (5) 2.2 安装读卡器检测 (5) 2.3 人员滞留检测 (6) 2.4 人员靠近检测 (7) 2.5 越界监控 (8) 2.6 前端设备 (9)
第1章概述 1.1项目背景 视频监控系统是银行金融业安全防范网络监控系统一个重要分支，是技防的重要组成部分，是伴随着多媒体技术、编解码技术、网络技术等IT技术发展而成熟起来的。作为银行金融机构重要的安防手段，经历了从模拟到数字，从网点单独部署到联网监控，并朝着智能化、多元化综合应用的方向发展。 早期的金融视频监控系统以本地监控为主、远程管理为辅的方式，以各网点为单位组建一个区域自治的安防体系，分别配有数字监控、门禁控制、报警联动、对讲系统等设备。随着银行金融企业规模急剧扩大和金融服务水平的不断提升，银行金融机构网点分散、风险等级和管理难度加大、内部隐患加剧等诸多问题不断暴露出来，并已成为制约银行金融服务业快速发展的瓶颈。 伴随着多媒体技术、编解码技术、网络技术等IT技术的高速发展，在安防系统数字化、网络化、智能化发展的大趋势下，银行金融行业对于安全防范系统的智能化、网络化和集成化管理的需求越来越旺盛，呼声也越来越高涨，联网监控系统的重要性也日益受到银行金融行业的重视，其本身也得到了极大的发展。全国性银行和各地商业银行根据中国人民银行总行和公安部的行业标准要求，已分别建成了视频监控系统、入侵报警联网系统（与110报警联网）、金库出入管理系统、门禁控制系统、对讲系统等安全防范系统，并逐步完成了大量的营业网点、自助银行、ATM机和金库联网等分散场所的远程联网建设工作。 自助行的安全防范一直是银行安防的重点，随着智能监控技术的不断提高，银行迫切在自助行应用智能监控也在情理之中。 目前本平台可以结合海康智能ATM监控技术（前端智能或后端智能），可以很好的进行ATM正面异常人脸检测、ATM贴条检测、ATM安装读卡器检测、自助厅人员徘徊、人员聚集检测，当发现异常情况可立即产生报警信号，
监狱智能视频分析项目解决方案
监狱智能视频分析解决方案 一、方案背景 监狱是关押和改造犯罪人员的重要场所，因此安全是首先要保障的因素。安全保障既要保障社会的安全，也要保障狱警人员和在押人员的安全。特别是在“构建和谐社会”的大环境下，构建好监狱的安全防体系就显得格外重要。在公安、司法部门，在监狱管理工作上，“向科技要警力”已经成为一种趋势。 在监狱、看守所这种特殊的场所，保安系统处于一个最为重要的位置，而视频监控则是其中最为重要的环节。国监狱现多采用模拟闭路电视监控系统，或普通数字监控系统。视频监控系统能够使得安保人员实时了解到监狱各个重点区域的人员活动情况及其他事件，并且能够将这些视频信息进行长时间的录像存储保存，方便日后查询。但是普通的视频监控系统也存在不尽如人意的地方，其最大弊端是完全依赖于人工监控。由于视频太多而监控人员有限，且长时间盯着监视画面容易疲劳而导致疏忽，监控人员根本无力监看成百上千路摄像头的视频信息。据有关数据分析，20分钟后监控人员可能错过最多高达95%的画面。试想一下，人的监控力度是有限的，而突发事件的发生是不可预见的，仅靠人为7*24小时的监控难以保证事件是否存在疏漏。通常监狱的视频监控系统能录制并保存数月的监控资料，但一旦事件发生时，没有智能分析的监控系统却无法做出即时判断，只能成为一个事后取证的工具。 本方案的提出旨在利用先进的智能视频分析系统，利用科技手段使得监狱的视频监控系统智能化，充分发挥监狱视频监控系统在整个安防体系的作用，从而为监狱这个高度戒备的场所提供充分可靠的保障。使传统的监控系统从被动变为主动，防患于未然。智能化主要体现在： 1）对事件的发生提前做出预警，最大限制地防止突发事件的发生，例如重点场所的遗留物检测、可疑人员人脸识别、游荡检测等； 2）即时警报，对发生的突发事件第一事件发出报警，从而有利于安保人员做出快速反应，例如奔跑检测、人员跌倒检测、重点区域入侵检测等； 本方案致力于从整体提升监狱的安防系统级别，所采用的视频分析系统基于澳大利亚iOmniScient Hi-iQ 公司的IQ-Infinity产品，iOmniScient公司具有多项业界领先的国际专利技术，iOmniScient以拥有业口碑和功能广泛独特的智能视频分析系统受到尊敬。IQ系列智能视频分析产品，曾在各的主流安防展上多次获最佳产品奖项。目前IQ系列产品用户超过30,000个。 二、方案特征 2.1 智能视频分析系统概述 视频监控系统的发展经历了第一代的全模拟系统，第二代的部分数字化的系统，第三代的完全数字化的系统（网络摄像机和视频服务器）三个阶段的发展演变，现在整个行业正在酝酿视频监控新的革命——智能视频监控。
监狱智能视频分析解决方案
监狱智能视频分析 解决方案
监狱智能视频分析解决方案 一、方案背景 监狱是关押和改造犯罪人员的重要场所，因此安全是首先要保障的因素。安全保障既要保障社会的安全，也要保障狱警人员和在押人员的安全。特别是在“构建和谐社会”的大环境下，构建好监狱的安全防范体系就显得格外重要。在公安、司法部门，在监狱管理工作上，“向科技要警力”已经成为一种趋势。 在监狱、看守所这种特殊的场所，保安系统处于一个最为重要的位置，而视频监控则是其中最为重要的环节。国内监狱现多采用模拟闭路电视监控系统，或普通数字监控系统。视频监控系统能够使得安保人员实时了解到监狱内各个重点区域的人员活动情况及其它事件，而且能够将这些视频信息进行长时间的录像存储保存，方便日后查询。可是普通的视频监控系统也存在不尽如人意的地方，其最大弊端是完全依赖于人工监控。由于视频太多而监控人员有限，且长时间盯着监视画面容易疲劳而导致疏忽，监控人员根本无力监看成百上千路摄像头的视频信息。据有关数据分析，20分钟后监控人员可能错过最多高达95%的画面。试想一下，人的监控力度是有限的，而突发事件的发生是不可预见的，仅靠人为7*24小时的监控难以保证事件是否存在疏漏。一般监狱的视频监控系统能录制并保存数月的监控资料，但一旦事件发生时，没有智能分析的监控系统却无法做出即时判断，只能成为一个事后取证的工具。 本方案的提出旨在利用先进的智能视频分析系统，利用科技手段使得监狱的视频监控系统智能化，充分发挥监狱视频监控系统在整个安防体系的作
用，从而为监狱这个高度戒备的场所提供充分可靠的保障。使传统的监控系统从被动变为主动，防患于未然。智能化主要体现在： 1）对事件的发生提前做出预警，最大限制地防止突发事件的发生，例如重点场所的遗留物检测、可疑人员人脸识别、游荡检测等； 2）即时警报，对发生的突发事件第一事件发出报警，从而有利于安保人员做出快速反应，例如奔跑检测、人员跌倒检测、重点区域入侵检测等； 本方案致力于从整体提升监狱的安防系统级别，所采用的视频分析系统基于澳大利亚 iOmniScient Hi-iQ公司的IQ-Infinity产品，iOmniScient公司具有多项业界领先的国际专利技术，iOmniScient以拥有业内口碑和功能广泛独特的智能视频分析系统受到尊敬。IQ系列智能视频分析产品，曾在各大洲的主流安防展上多次获最佳产品奖项。当前IQ系列产品用户超过30,000个。 二、方案特征 2.1 智能视频分析系统概述 视频监控系统的发展经历了第一代的全模拟系统，第二代的部分数字化的系统，第三代的完全数字化的系统（网络摄像机和视频服务器）三个阶段的发展演变，现在整个行业正在酝酿视频监控新的革命——智能视频监控。 智能视频监控是以数字化、网络化视频监控为基础，但又有别于一般的网络化视频监控，它是一种更高端的视频监控应用。智能视频监控系统能够自动识别不同的物体，发现监控画面中的异常情况，并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，并最大限度的降低误报和漏报现象。
智能视频分析系统解决方案
智能视频分析系统解决方案 1.1 系统概述 智能视频（Intelligent Video）技术源自计算机视觉（Computer Vision）与人工智能（Artificial Intelligent）的研究，其发展目标是在图像与事件描述之间建立一种映射关系，使计算机从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键目标物体。这一研究应用于安防视频监控系统，将能借助计算机强大的数据处理能力过滤掉图像中无用的或干扰信息，自动分析、抽取视频源中的关键有用信息，从而使传统监控系统中的摄像机成为人的眼睛，使“智能视频分析”计算机成为人的大脑，并具有更为“聪明”的学习思考方式。这一根本性的改变，可极大地发挥与拓展视频监控系统的作用与能力，使监控系统具有更高的智能化，大幅度节省资源与人员配置，同时必将全面提升安全防范工作的效率。因此，智能视频监控不仅仅是一种图像数字化监控分析技术，而是代表着一种更为高端的数字视频网络监控应用。 智能视频分析包含视频诊断、视频分析和视频增强等，它们各自又包含了大量的功能算法，比如清晰度检测、视频干扰检测、亮度色度检测、PTZ（云台）控制功能检测，以及视频丢失、镜头遮挡、镜头喷涂、非正常抖动等检测都属于视频诊断内容，而视频分析算法则包含区域入侵、绊线检测、遗留遗失检测、方向检测、人群计数、徘徊检测、流量统计、区域稠密度统计、人脸识别、车牌识别、烟火烟雾检测、自动 PTZ 跟踪等功能，视频图像增强则包括稳像、去雾、去噪、全景拼接等算法。由此组合衍生出的算法种类又有很多，应用方式也千变万化，所以智能视频分析的应用范围很广。 在以往的视频监控系统中，操作人员盯着屏幕电视墙超过 10 分钟后将漏掉90％的视频信息，而使视频监控工作失去意义。随着社会发展，视频监控被越来越广泛地应用到各行各业中，摄像机数量越来越庞大，这给传统的视频监控带来严峻的挑战。针对行业发展推出智能视频分析系统，主要解决以下问题：一个是将安防操作人员从繁杂而枯燥的“盯屏幕”任务解脱出来，由机器来完成分析识别工作；另外一个是为在海量的视频数据中快速搜索到想要找的的图象。 1.2 系统组成 智能视频分析系统以数字化、网络化视频监控为基础，用户可以设置某些特定的规则，系统识别不同的物体，同时识别目标行为是否符合这些规则，一旦发现监控画面中的异常情况，系统能够以最快和最佳的方式发出警报并提供有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，最大限度的降低误报和漏报现象。智能视频分析是在传统的监控系统中，加入智能视频技术，在整个系统中，系统分布图如下：
智能交通整体解决方案
智能交通整体解决方案 1.智能交通建设目标 交通的本质是将“人、车、路”的内部要素进行相互关联，其结果的好坏不仅取决于内部要素之间的整合协同，还受地理环境、产业结构及社会环境等诸多外部环境的制约。经济的快速发展，使系统中不确定的因素越来越多，如何有效的协调三者之间的关系，成为交通系统高效运行的关键。基于此，智能交通的整体框架主要划分为物理感知层、软件应用平台及分析预测及优化管理的应用。其中，物理感知层主要是对交通状况和交通数据的感知采集；软件应用平台是将各感知终端的信息进行整合、转换处理，以支撑分析预警与优化管理的应用系统建设；分析预测及优化管理应用主要包括交通规划、交通监控、智能诱导、智能停车等应用系统。 智能交通系统利用先进的视频监控、智能识别和信息技术手段，增加可管理空间、时间和范围，不断提升管理广度、深度和精细度，以达到以下4各目标： ?提高通行能力； ?减少交通事故； ?打击违章事件； ?出行信息服务； 智能交通整体应用框架图如下图1所示： 球机 ... 高清摄像机 ... 交通信号、诱导屏
2. 智能交通组成部分 智能交通整体系统主要组成部分包括：信息综合应用平台、信号控制、视频监控、智能卡口、电子警察、信息采集和处理、信息发布和信息服务等板块。 2.1 信息综合应用平台 信息综合应用平台并非将各个子系统在数据和空间信息在物理上的简单堆砌，而是在数据层面实现真正的融合和统一，并基于这些统一的数据实现城市交通的综合管理职能，真正成为“无缝集成管理、综合信息分析”的应用平台。 通过整合集成各个子系统，集视频监控、事件检测、数据分析、诱导发布、违章记录为一体的先进交通综合控制平台。达到可视化智能管理与控制和管理决策辅助支持，实现常态下的日常综合交通管理和违章执法，以及面向事件的联动控制和应急处置具有系统监控功能、事件检测功能、交通诱导功能、电子警察功能、事故处理功能等。大幅提高交通网络的运行效率，有效地解决交通拥挤的问题。 当一个事故或报警产生上报或者发生时，由监视模块负责向管理员工作站发出警报提示，之后根据事故的级别地点等在地里信息系统上标注出相应的信息，并根据相应规则标注出有效的监控摄像机、信号机、GPS警车、卡口等电子设备为综合指挥提供支持。同时根据相应的预案提出需要通知的相关人员名单，由管理员确认后对相关人员发出通知。之后，指挥决策者可以根据电子地图上反映的情况快速合理的部署解决方案。直至事件处理完成。整个操作过程都会有相应的日志记录，以便为以后更好的处理同类事件提供依据。 2.2 信号控制系统 城市交通信号控制系统是智能交通系统的重要组成部分，也是交通管理系统的中枢，其管理和控制手段的优劣直接影响城市道路交通拥堵或疏通的效果。虽然城市道路交叉口信号控制有改善交通流秩序与保障安全的优点，但是若不能提供优化的控制，将会产生交通流停顿与拥堵的负面效果，会成为城市交通拥堵的一个重要原因。 信号控制通常具有控制系统和网络发布控制指令，业务应用软件根据业务要求和规则提供现场及周边状况，与专业控制系统如“动态信号灯控制系统”联动发布控制指令，或者直接与技术信号设备如“特殊通道信号灯”联动发布控制指令。随着技术信号设备管理使用应用模型得以建议、验证和修正后，才会依据预案或是说方案，根据现场情况是说智能控制。 2.3视频监控系统 交通监控系统对摄像头实时采集交通路口信息，系统将传回的交通视频信息进行智能化提取和行为分析。根据城市监控区域的不同，根据不同的场景部署相应的采集设备。通常选择高清枪型网络摄像机对固定区域进行监视，选择高清至高云台摄像机作为至高点远距离大范围监控，或者高清高速球型网络摄像机
RichData医疗行业大数据智能分析解决方案
RichData医疗行业大数据智能分析解决方案 方案概述 在过去的30年间，我国的医疗行业经历了医改、新医改，医疗信息化也经历了从数字化、四梁八柱、35212等不同的发展阶段，信息技术的发展使数字化医疗日趋成熟。云计算、大数据等新兴技术的推动又给医疗信息化及新医改带来了新的契机。 如何把医疗大数据转换为经济价值，“关键是怎么能够提取出与诊疗有关的数据。”医疗行业的大数据集量大且繁杂，其中蕴含的信息价值也多样且丰富，如果能够对其进行有效的存储、处理、查询和分析，那么就可对于小到辅助某个临床医生做出更为科学和准确的诊断和用药决策，或帮助某个医院根据患者潜在需求开发全新个性化服务及自动服务，大到帮助相关研究机构突破医疗方法和药物革新，或支持地区甚至全国医疗行业主管部门优化医疗资源及服务配置，提供前所未有的强力支持。 医疗行业大数据量主要来自于制药行业科研数据，活动( 报销) 和成本数据，临床数据，病人行为和情绪数据。 医疗行业大数据应用场景非常多，下面仅以临床操作和研发为例，展示医疗行业大数据应用场景。
方案架构 医疗行业大数据总体系统框架分为五层, 分别是数据层，存储层，计算层，模型层, 应用层。模型层是整个大数据的核心部分，为上层应用提供数据支撑。 针对医疗行业大数据分析的特点, 引入大数据平台架构,实现对海量的制药行业科研数据，活动( 报销) 和成本数据，临床数据，病人行为和情绪数据的存储和管理，保证了医疗系统数据的准确性和高效性。 方案优势 彩讯医疗大数据解决方案在数据分析、数据管理、数据处理、数据可视化等重要技术上具有优势：
1.数据分析技术：包括数据挖掘、机器学习等人工智能技术，主要应用在 医疗分析和研究分析两大方面，如病理分析，病毒分析，人体健康度分析， 个性化差异分析等。为实现可信赖的医疗、个体化的医疗、转化医学研究、 病人参与的医疗，彩讯医疗大数据解决方案内置自主开发的函数模型库，除 包含常用的统计分析算法外，还内置了多种常用数据挖掘算法及分析模型。 插件式的函数模型库，可动态增加新算法模型。同时，还提供行业分析模型 及类似BI的分析和展示工具。 2.数据管理技术：包括关系型和非关系型数据管理技术、数据融合和集成 技术、数据抽取技术、数据清洗和过滤技术。医疗数据本身非常的分散，准 确性、及时性均有所欠缺，也对大数据管理技术提出了更高的要求。彩讯医 疗大数据解决方案内置ETL服务子系统与ETL配置工具，支持从文件， DB、数据流中导入数据。灵活的进行数据转换配置和任务配置。 3.数据处理技术：包括分布式计算技术、内存计算技术、流处理技术。现 行医疗行业医学信息不对称，个体化差异大，医疗疾病种类繁多，复合疾病 常见、关系复杂，这要求通过新型数据处理技术来更有效的利用软硬件资 源，在降低IT 投入、维护成本和物理能耗的同时，为医疗大数据的发展提 供更为稳定、强大的数据处理能力。彩讯医疗大数据解决方案包含Rich Hadoop分布式计算框架和Rich Streaming流计算框架，同时集成了hive、 hbase等成熟组件。 4.数据展现技术：包括可视化技术、历史流展示技术、空间信息流展示技 术等。主要应用与患者分类查询展现，复合疾病分析展现，基因组学数据展 现等方面。医疗数据种类繁杂，统计指标复杂，要求实时信比较高，因此需 要大力发展数据展现技术，提高医疗数据的直观性和可视性，从而提升医疗 质量降低医疗成本。彩讯医疗大数据解决方案自助分析工具包含报表工具和 分析工具。自定义报表工具，实现了基于XML 的定义文件来可编程性地生 成报表的能力。围绕着报表引擎，开发用户图形界面，用户可以使用向 导，无需编程，通过工具配置一步接一步完成创建一个报表。数据展示格 式灵活，能更大程度上满足用户的数据需求。多维分析工具，提供丰富的图 形化展现界面和接口。用java语言开发支持MDX（多维表达式）的查询 语言、分析型XML 和olap4j 的接口技术规范。实现了从SQL 和其它数 据源读取数据，在内存缓冲区中生成集合数据。 方案价值
智能视频分析解决方案V1
智能视频分析解决方案 2011年9月
目录 1. 概述 (3) 2. 智能分析功能描述 (4) 2.1 车辆停驶检测 (4) 2.2 行人检测 (5) 2.3 车辆拥堵 (5) 2.4 车辆逆行 (6) 2.5 烟雾、火灾 (6) 2.6 遗留物检测 (6) 2.7 特殊事件——非小客车占用小客车道 (7) 2.8 特殊事件——车辆跨越实线 (8) 2.9交通流量统计 (9) 3. 系统结构 (10) 5. 系统组成 (12) 5.1视频前端(摄像机) (12) 5.2视频前端(镜头) (13) 5.3传输系统 (14) 5.4模拟控制系统 (15) 5.5数字控制系统 (15) 5.6数字硬盘录像系统 (16) 6. 系统技术指标 (17) 6.1运动目标检测 (17) 6.2响应时间 (17) 6.3背景自学习时间 (17)
1. 概述 随着国内高速公路的大规模建设以及高速公路网的完善，对高速公路路段的监控、管理已经成为高速公路管理的一项重要内容。视频监控在高速公路监控系统中的应用非常广泛，主要应用在收费系统、道路监控系统、隧道监控系统以及管理用房的监控当中。 在道路监控系统中，通常在匝道的出入口立交、桥梁、长下坡等重要地点设置动态监控点，现在一些重要主干高速路段，全程每2公里设置一个监控点，配置高倍数变焦镜头和云台，实现整条道路的全程监控。 在高速公路中，由于隧道环境特殊，且在一定距离内空间封闭，一旦在其中发生交通事故，救援以及疏散等问题难度非常大，因此，对于保证隧道安全运营的隧道监控系统，越来越得到工程建设者和管理者的重视。而在隧道监控系统中，通常隧道内每150米设置一个固定监控点，在人行横洞、车行横洞、隧道口设置云台或快球，实现动态监控。通过视频监控系统，将隧道互通枢纽的交通状况、道路状况、能见度状况传到监控中心或隧道管理站，在监控中心或隧道管理站监控室闭路电视监视器或大屏幕投影系统上显示，结合视频事件检测系统，为选择正确的交通控制策略提供依据，并可对视频图像进行实时分析和录像，以便分析及取证。 以往受视频分析处理技术条件所限制，对视频信号的分析判断主要依靠人的决策，随着视频智能分析技术的进步，在高速公路监控系统的应用上，视频信息处理正从一种辅助决策工具逐渐向自动决策系统方式过渡。当前智能视频分析技术在高速公路监控系统中成熟的应用是车牌识别系统、事件检测分析系统以及视频交通状态检测系统。车牌识别系统已经基本取代了人工录入车牌这一原始方式；事件检测分析系统当前已经被高速公路管理者逐步接受，在高速公路监控系统中已经广泛应用；车辆检测系统与线圈车检系统、微波车检系统三种车辆检测系统，已经成为高速公路机电系统最主流的车辆检测方式，交通状态检测系统也逐步成熟，已显示出独特的优势，正获得道路管理者尤其是交警部门的青睐。 ●车牌识别 车牌识别系统是智能交通最基本的组成构件之一，目前应用已经非常成熟，是高速公路收费系统的一个重要组成部分，识别系统以自动车牌号码识别为基础，可以对通过的车辆进行自动登记、验证、监控、报警。通过车牌识别系统，高速公路入口收费系统可以在通行卡（票）上保存系统识别车牌号码及车牌图片二值化信息，在高速公路出口利用车牌识别系统对车牌号码或车牌图片二值化信息进行匹配，判断通行卡（票）代表的入口车辆是否为出口车辆，可以有效地发现和避免换卡行为。同时系统所定位出的车牌图片和识别出的车牌号码成为管理、查询通行车辆的重要途径，可以有效地加强收费管理，限制和发现舞弊行为。 ●事件检测分析 高速公路用视频监控路段运行，监控人员不可能长时间不间断盯着屏幕监视，如果依赖于回放检索，会导致时间处理滞后。因而，事件检测分析系统在高速公路监控系统中得到广泛的应用。事
智能视频行为分析平台建设方案
基于智能视频分析的监控平台建设方案 随着国家经济的提高，城市和城市化进程在不断的发展，各种社会矛盾和暴力事件逐渐增多，政府和相关部分对加强城市各地联网型监控系统越来越重视，当前城市和小区监控系统建设使用监控录像存储，事件发生后调取查阅的方式，这种方式在一定程度上满足了社会的需求，但是无法避免事态趋于恶化，在此背景下，具有智能视频行为分析的监控平台建设就显得尤为重要。 智能视频技术让安全警卫部门能通过摄像机实时自动“发现警情”并主动“分析”视野中的监视目标，同时判断出这些被监视目标的行为是否存在安全威胁，对已经出现或将要出现的安全威胁，及时向安全防卫人员通过文字信息、声音、快照等发出警报，极大地避免工作人员因倦怠、脱岗等因素造成情况误报和不报，切实提高监控区域的安全防范能力。 现有各大监控系统厂商和信息化科技公司都研发出大量的智能视频分析软件，可以分为两大类，基于嵌入式DSP 智能分析系统和基于计算机末端处理的智能分析系统。 一．基于嵌入式DSP的处理优点
1、DSP方式可以使得视觉分析技术采用分布式的架构方式。在此方式下，视觉分析单元一般位于视觉采集设备附近（摄像机或编码器），这样，可以有选择的设置系统，让系统只有当报警发生的时候才传输视觉到控制中心或存储中心，相对于计算机末端处理方式，大大节省的网络负担及存储空间。 2、DSP方式下视觉分析单元一般位于视觉采集设备附近（摄像机或编码器），此方式可以使得视觉分析单元直接对原始或最接近原始的图象进行分析，而后端计算机方式，计算机器得到的图象经过网络编码传输后已经丢失了部分信息，因此精确度难免下降。 3、视觉分析是复杂的过程，需要占用大量的系统计算资源，因此计算机方式可以同时进行分析的视觉路数非常有限，而DSP方式没有此限制。 二．在对比上述两种处理模式的优缺点基础上，提出基于DSP嵌入式处理和末端计算机处理两种系统结构.
智慧工厂解决方案模板【解析】word版本
智慧工厂解决方案模板【解析】
智慧工厂解决方案模板 一、概念：什么叫智慧工厂 美国ARC总结：以制造为中心的数字制造、以设计为中心的数字制造、以管理为中心的数字制造，并考虑了原材料、能源供应、产品销售的销售供应，提出用工程技术、生产制造、供应链这三个维度来描述工程师的全部活动。 通过建立描述这三个维度的信息模型，利用适当的软件，能够完整表达围绕产品设计、技术支持、生产制造已经原材料供应、销售和市场相关的所有环节的活动。 实时数据的支持，实时下达指令制导这些活动，全面的优化，在三个维度之间交互，我们叫数字化工厂或智慧工厂。
ARC提出：用工程、生产制造、供应链三个维度描述数字化工厂的模型。 CPS在生产过程的实现构成了智慧工厂 信息物理系统（CPS） 计算和物理过程的整合集成：计算机和网络对物理过程进行监测和控制。CPS是工程系统，由一个嵌入在物体中的计算和通讯的内核，以及物理环境中的结构所监测和控制。 二、智慧工厂的基本架构 物联网和服务网是智慧工厂的信息技术基础。 与生产计划、物流、能源和经营相关的ERP、SCR、CRM等，和产品设计、技术相关的PLM处在上层，与服务网紧紧相连。 与制造生产设备和生产线控制、调度、排产等相关的PCS、MES功能通过CPS物理信息系统实现。这一层和工业物联网紧紧相连。
从制成品形成和产品生命周期服务的维度，还需要具有智慧的原材料供应、智慧的售后服务，构成实时互联互通的信息交换。 智慧的原材料供应和售后服务，需要充分利用服务网和物联网的功能。 三、智慧工厂的构成 智慧工厂由许多智能制造装备、控制和信息系统构成。 智能制造装备有许多智能部件和其他相关基本部件构成 现实，工程技术、生产制造和供应链的数字化不是十分成熟，没有广发推广应用。数字化工厂可理解为： 1、在生产制造的维度发展基于制造智能化的自动化生产线和成套装置
银行经营管理智能分析平台系统解决方案(1)
银行经营管理智能分析平台系统解决方案 微软公司总裁比尔.盖茨曾说：今天传统的商业银行将是要在21世纪灭绝的一群恐龙。这是非言、预言还是警言？不管怎幺说，银行业在面临激烈的竞争时，确实感受到生存的压力。尤其是我国经济正处于转型期，融入全球市场进程不断加快，使得传统银行业的经营管理不论是理念、方法、技术都不适应金融行业的快速发展变化的要求，经营决策者已经意识到，利用信息技术来提升银行的经营管理水平，是增强自身核心竞争力的重要手段。 一、银行经营管理面临的问题 金融行业的发展变化要求银行的经营管理必须与之相适应，从银行经营管理角度出发，需要解决的问题有： 1、金融创新与风险的复杂化：随着金融市场的开放、中国入世，由市场主导和政府主导的多种金融创新将不断涌现，同时也不可避免的是银行业面临诸多新的风险，这使得银行的经营管理既要进行管理上的创新、经营业务上的创新，又要及时的规避风险，使银行能够积极稳健的生存和发展。 2、金融自由化、证券化：融资证券化使大公司可直接在资本市场和货币市场筹措资金，商业银行的传统金融媒介作用降低，优质客户减少，使利息收入的比重下降。对此，商业银行必须转变经营观念，根据市场变化，开辟新的业务领域和赢利渠道，所以经营管理对业务进行了重新定义，使其适应业务多元化的要求。 3、客户选择多样化：激烈的金融竞争使客户面临的选择多样化，如何发现和留住高价值的客户，同时又控制客户风险，是银行急需解决的问题。所以在经营管理上应以客户为核心，从不同角度分析客户需求，以灵活的经营手段满足客户。 4、金融交易电子化、智能化：经过多年的金融电子化建设，银行积累了大量的反映银行经营管理活动的数据。新型的经营管理就是要结合数据仓库、智能分析等最新IT技术，对银行积累的这些运营数据进行深入系统的分析，从中寻找业务创新和管理创新的思路以应对这些挑战。 二、智能分析平台 基于以上分析，中软融鑫利用在金融统计分析领域的多年经验积累，将银行新的经营管理思想与先进的智能分析技术相结合，开发了银行经营管理智能分析平台软件BBAP(Bank Business Analyze Platform)(图1)，可以为银行经营管理提供智能分析。 1、系统结构
智能分析之深度学习和整体解决方案
智能分析之深度学习和 整体解决方案 Document number：BGCG-0857-BTDO-0089-2022
智能分析之深度学习 深度学习对于智能分析来说就相当于人类的学习一样，人类不学习就是一张白纸，什么都不会，从我们的咿呀学说和学走路开始，到上学年龄的老师教学，再到进入社会的自我学习，无论何时何地，碰到新的事物就需要学习，智能分析既然是模拟人类，那深度学习就跟人类学习新事物一个原理，碰到一个新的事物，它无法辩认这是什么东西，最多只能判断它是否运动，运动速度是多少，是哪种颜色，是什么形状，但具体是什么物体它并不知道，那要辨认出具体物体，就需要做事前的深度学习 深度学习是学习物体的多个特征，不同的物体记忆不同的特征，比如认识不同的人、做人脸识别、人脸与身份证的对比等，一般都是通过识别人的五官特征，两个眼角，鼻子与两个嘴角五个点位的位
置、距离等信息，通常叫做人脸识别的五点识别，因为这些信息是不会随着年龄的增长而改变比例的，识别这些信息之后保存到数据库或文件中，一般是保存在XML文件中，当然有些情况还会记载物体的大小、颜色、形状等等多个参数，根据实际情况学习不同的特征值，这是学习的过程。 学习完之后就可以进行分析对比了，首先是找出视频中出现变化的对象，这个变化的对象有些是通过移动的对象来判断，有些是通过对比两帧数据来对比，反正是找出变化的对象即可，对象找出来之后先做初步的判断是否是我们需要检测的对象，如果是的话再提取物体的
特征值，来对比保存的物体的各个特征值，是否与保存的对象有相符的，再根据平台设置的相似度来确认是否是同一个人或对象。 在实际使用的过程中，算法首先是要进行一轮预处理阶段，即处理掉一些干扰因素，包括去除光亮条件和噪声、阈值、模糊等；对象的特征是一组描述符，为了使用这些描述符来训练模型或预测其中的一个模型，需要通过成千上万次图像预处理、提取特征来建立一个关于特征的大数据集合，并且通过选取的训练模型来提取特征。这就是为什么深度学习算法速度慢，当建模越多和视频中出现的对象越多，处理速度就会越慢，如果需要进一步排除误判，还需要对输出数据进行后期处理，比如合并多个分类，比如判断人脸后再判断身高，体形等，要判断这些因素，又要结合安装的摄像机的高度、角度等因素来设置人在视频中实际占的像素，在不同位置占的像素等，越想得到精准的结果，要处理的数据量就越大，对环境的要求就会越高，当平台处理的条件越多时干扰的因素也就越多，处理不好反倒会出现更多的误判，所以要想得到
可视化商业智能大数据分析平台整体解决方案
可视化商业智能大数据 分析平台 建 设 方 案
目录 第1章客户需求概述 (1) 1.1需求分析 (1) 第2章可视化商业智能大数据整体建设解决方案 (2) 2.1解决方案系统架构 (2) 2.2解决方案组成 (3) 2.2.1数据仓库（InfoSphere Warehouse Layer） (4) 2.2.2数据集市（Data Mart Layer） (4) 2.2.3数据ETL处理系统 (4) 2.2.4业务应用 (5) 2.2.4.1Cognos客户洞察分析报表 (5) 2.2.4.2报表门户 (5) 2.2.4.3多维数据集 (11) 2.3配置建议 (15) 2.4整体解决方案优势 (17) 第3章可视化商业智能数据仓库方案 (20) 3.1可视化商业智能数据仓库方案概述 (20) 3.2可视化商业智能数据仓库解决方案带来的价值 (21) 3.3可视化商业智能数据仓库方案功能特点 (21) 3.3.1数据分区技术 (DPF, Database Partitioning Feature) (22) 3.3.2深度压缩技术 (24) 3.3.3极限工作负载管理 (25) 3.3.4嵌入式分析 (26) 3.3.5数据挖掘、建模和打分 (26) 3.3.6非结构化信息分析 (28) 3.3.7OLAP Cubing 服务 (29) 3.3.8灵活包装和许可选项 (30) 3.4为什么选择I NFORMATION M ANAGEMENT软件 (32) 第4章可视化商业智能客户分析应用方案 (35)
4.1I NFO S PHERE DW P ACK FOR C USTOMER I NSIGHT 方案概述 (35) 4.2解决方案带来价值 (37) 4.3I NFO S PHERE DW P ACK FOR C USTOMER I NSIGHT功能特点 (38) 4.3.1物理数据模型 (38) 4.3.2Cognos 应用报表 (42) 4.4为什么选择I NFO S PHERE DW P ACK FOR C USTOMER I NSIGHT (45) 第5章数据抽取、转换和加载方案 (47) 5.1I NFO S PHERE D ATA S TAGE 方案概述 (47) 5.2I NFO S PHERE D ATA S TAGE ETL方案带来价值 (49) 5.3I NFO S PHERE D ATA S TAGE 软件功能特点 (51) 5.3.1DataStage基于Information Server的架构 (51) 5.3.1.1通用用户界面 (52) 5.3.1.2通用服务 (53) 5.3.1.3通用知识库 (53) 5.3.1.4通用并行处理引擎 (54) 5.3.1.5通用连接器 (54) 5.3.2直观易用的开发和维护环境 (55) 5.3.3企业级实施和管理 (57) 5.3.3.1作业顺序器 (57) 5.3.3.2任务资源使用预估 (59) 5.3.3.3图形化监控工具 (60) 5.3.4高扩展的体系架构 (62) 5.3.5具备线性扩充能力 (65) 5.3.6ETL元数据管理 (66) 5.4为什么选择I NFO S PHERE D ATA S TAGE软件 (68) 第6章COGNOS (71) 6.1C OGNOS 方案概述 (71) 6.2C OGNOS方案带来价值 (73)
安监智能分析视频监控解决方案
安全生产监管智能视频分析系统 解决方案 2017年7月
目录 1、项目需求 (4) 1.1概述 (4) 1.2用户需求分析 (4) 2、智能分析视频监控系统解决方案 (5) 2.1系统设计目的 (5) 2.2系统设计原则 (5) 2.1.1先进性 (5) 2.1.2可靠性 (6) 2.1.3经济性 (6) 2.1.4扩展性 (6) 2.1.5易用性 (6) 2.1.6定制性 (6) 2.3系统设计和实施的依据、参考的相关规范 (6) 2.4系统设计思路 (7) 2.5智能视频分析监控系统组成 (8) 2.6人脸识别系统组成 (9) 2.7监控系统总体设计 (11) 2.8监控指挥中心设计 (13) 3、系统主要功能 (13) 3.1实时视频显示 (13) 3.2录像和回放 (13) 3.3视频图像抓拍 (14) 3.4电子地图 (14) 3.5视频自动轮巡 (14) 3.6报警处理多样化 (14) 3.7支持报警声音导入 (14) 3.8远程配置 (15) 3.9状态查看 (15) 3.10支持断电重连功能 (15) 3.11支持叠加OSD信息 (15) 3.12用户管理 (15) 3.13设备管理 (15) 3.14多级权限管理 (16) 3.15系统管理 (16) 3.16系统日志功能 (16) 4、系统特点 (17) 4.1智能化功能 (17) 4.2全实时智能报警 (20) 4.3智能大数据分析预警 (20) 4.4智能视频浓缩回放 (20)
4.5系统智能自维护功能 (21) 4.6第三方系统智能整合 (21) 4.7系统规模智能化扩展 (21) 4.8智能化网络自适应性 (21) 4.93D可视化展现 (22) 4.10智能化存储 (22) 4.11统计报表 (22) 5、智能视频分析管理软件 (22) 5.1系统平台软件 (22) 5.1.1主要功能概述 (23) 5.1.2技术指标 (24) 5.2系统特色 (26) 5.3系统结构 (28) 5.3.1设备接入层 (30) 5.3.2网络传输层 (30) 5.3.3应用管理层 (30) 5.3.4第三方接口层 (30)
博物馆智能分析智能监控系统整体解决方案
博物馆智能视频监控方案 1.1.概述 博物馆视频监控系统的设计必须以满足现代化博物馆的要求为主旨，既要着眼于科技发展的大趋势，又要能满足博物馆的实际需求，还要考虑到和博物馆原有的安防系统相结合。 1.2.需求分析 近年来很多犯罪分子盯上了博物馆的馆藏文物，这要求博物馆的安全防范系统应具备防范入侵、盗窃、抢劫、破坏等犯罪行为的功能。要为打击刑事犯罪创造条件，起到提前预警、争取处警时间；延缓非法活动、缩小被破坏范围；及事后追溯、查证的作用，尽可能将入侵行为制止在外围区域。在和原有视频监控系统相结合的情况下，智能视频监控系统可以在无人值守的情况下提前预警，并记录非法活动的内容，同时通过智能报警联动弹窗，联动地图来最直观高效的了解在哪里发生了什么警情，结合智能分析预警系统直观高效实时预警调度指挥。最大程度上为原有视频监控系统提供了补充，同时减轻了保安人员的工作负担，大大增加了博物馆安防系统的安全性。 博物馆通常是由文物保管区、展陈区、休闲服务区、行政业务办公区等部分组成，按照安全等级分类可分为禁区、防护区、监视区。 监视区：是指周界报警或周界栅栏所组成的警戒线与防护区边界之间所覆盖的区域。 防护区：是指允许公众出入的防护目标所在地域。 禁区：指贮存、保管防护目标的库房、保险柜、修复室和其他不允许公众出入的区域。 1.3.典型应用场景 智能监控系统的各种功能，可应用于博物馆的不同应用场景： 1）游览区的物体遗留 博物馆每天参观的人数众多，人来人往，外来游客经常会遗漏物品在博物馆内。通过对游客休息区等区域设置“物体滞留监测”模式，可以在顾客遗漏物品后就立即触发报警，同时语音播报提醒，联动电视墙地图，监控人员可以即时来寻找失主。
轨道交通智能分析预警管理系统解决方案
轨道交通 4K智能分析预警管理系统解决方案 轨道交通 智能视频监控系统 解 决 方 案
4K智能分析预警管理系统解决方案 目录 第一章系统背景概述 (3) 一、高铁、轨道交通安防管理系统现状 (3) 二、高铁、轨道交通对安防系统的要求 (4) 三、智能安防管理系统 (6) 第二章设计原则 (7) 第三章系统设计方案概述 (9) 3.1. 系统设计思路 (9) 3.2. 系统结构组成 (9) 第四章系统功能特点 (13) 4.1. 智能监控的应用 (13) 4.2. 智能监控子系统的功能特点 (21) 第五章 4K地图联网综合管理平台 (23)
4K智能分析预警管理系统解决方案 第一章系统背景概述 一、高铁、轨道交通安防管理系统现状 城市高铁、轨道交通体现为高效率、高环保性和为多数人服务的现代化可持续发展的都市客运体系，因此大力发展城市快速高铁、轨道交通系统，是解决大城市交通问题的最重要途径。中国的城市高铁、轨道交通建设正在进入快速有序的发展阶段，国家发改委和建设部提供的资料显示：“十五”计划期间，中国城市高铁、轨道交通（地铁、轻轨）建设投资高达2000亿元，建成了总长度550公里左右的城市轨道线路。“十一五”期间预计各城市在高铁、轨道交通建设方面还将投资6000多亿元，高铁、轨道交通市场存在着巨大的商业机会。2015年中国将拥有超过2000公里的城市高铁、轨道交通线路，这样城市高铁、轨道交通系统能承担的城市交通客流量的比例将大幅度提高。 随着公共交通事业的快速发展，高铁、轨道交通出行已经成为人们方便快捷出行的最佳选择，高铁、轨道交通作为一个主要交通枢纽的公共场所，公共安全显得尤为重要。 通常高铁、轨道交通由诸如站台、设施中心、设备中心、消防中心、运输中心、调试中心、运营车辆段等多单位及各自管辖的区域所组成，各个单位对于高铁、轨道交通各区域的管理既有自立、又有交叉，高铁、轨道交通实行自动化监控管理具有作特殊的意义。高铁、轨道交通的地域较大，人流集中而区域相对分散，因此，高铁、轨道交通的安全监控工作主要具有以下特点： 1、高铁、轨道交通有较大的面积区域和广泛的周界，开阔的地域，复杂的场内交通，大量的出入口和围栏，使得高铁、轨道交通监控的摄像头数量庞多。一般现代化的大型国际高铁、轨道交通拥有多个站台、多条轨道和车库位及其它相应的配套设施，监控环境复杂。 2、高铁、轨道交通人和车流量大，作为城市重要的交通枢纽，高铁、轨道交通要求高级别的安全保护和地面安全，内部安全和周界安全等一体化安全都对全实时、零延时的视频和控制提出了更加严格的要求。 3、高铁、轨道交通的安全防范系统是一个综合性的多功能的监控系统，需要组成一个的完整统一的管理和调度系统，由具有最高权限级别的监视指挥中心对各个子系统进行管理。本方案的提出，旨在利用当今最前沿的智能视频分析技术，对目前的高铁、轨道交通监控系统