AI+边缘计算,让城市治理难题“看得见”又“管得了”

国家“十四五”规划纲要强调“加快数字化发展,建设数字中国”,提出“以数字化助推城乡发展和治理模式创新。在国家层面的高度重视、多项相关政策的大力推动,以及城市化进程中传统管理模式暴露出诸多难题的催化下,构建智慧城市势在必行。

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大城之治常常存在一个矛盾,就是如何让“发现问题的眼睛”与“解决问题的双手”更好协同起来。传统途径是,检查员“扫街”,发现问题,拍照记录,回到单位集中整理,填好交办通知书,再由相关负责部门解决处理。全套流程下来,费时费力效率不高。而“文明数治”的优势体现在缩短链条,后台对接辖区城管局和责任单位,派单与反馈“一键直达”,将被动管理化为主动自治。某种意义上,这好比一个内部图文版的12345热线,“负担减轻,效率提升”是检查员们的普遍感受。

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英码科技“AI+边缘计算”解决方案助力创文

英码科技运用“AI+边缘计算”智慧城管解决方案打破设备、组织间的数据孤岛,基于“端-边-云-网”的技术架构,整合软硬件资源,打造城市治理创新模式,实现治理高效、服务便民、产业发展、生态和谐的目标效用,助力建设智慧化文明城市,提升人民生活幸福感、安全感。

方案原理

在辖区内搭建一套智慧城管场景智能分析平台,自动监测辖区内全部管理事件,对摄像头采集到的视频资源进行提取相关信息,比如视频中的人、车、事件等信息,并实时分析形成标准化的提醒事件信息,通过PC端或移动端给责任单位推送行政处罚或整改通知。

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方案特点:覆盖面广,针对性强

①支持将近100种细分场景应用;

②支持7*24h全天候、全场景、多维度应用;

③极大减少人力成本,提升治理效率,实现智慧化、精细化城市管理,根本解决治理中的“老大难”。


方案产品介绍

英码科技智慧城管解决方案中的硬件产品采用的是一款视频图像智能分析边缘计算盒子IVP02D,提供B/S架构的后台嵌软,为各用户场景提供从设备接入、视频图像分析再到结果展示和推送的完整的智能分析应用。

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案例分享&方案价值

-城市安全案例-

英码科技助力南京浦口某工地智能化改造

客户痛点:工地场景复杂,每片区域关注的问题点各不相同,而原料成本不断提升,企业经营范围已经扩展到全国甚至海外,传统粗放型的管理模式难以为继;

解决方案:将工地划分为多个区域,如门禁区、塔吊区、施工区、员工生活区等,每个区域安装多个摄像头进行监控,将各区域的摄像头接入IVP02D智能分析边缘计算盒子进行实时分析,每个区域的IVP02D中安装不同的算法,监控不同的场景;

方案效益:获取工地现场各维度的真实细节信息;摄像头自动巡检、减少巡检时间,规范巡检规则,帮助管理人员对工地进行人员、安全、质量、进度等维度的全方位掌控。

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英码科技助力杭州某区城市内涝治理

客户痛点:

1.杭州夏天多台风天气,城管局经常接到群众关于某地发生积水的投诉,积水严重影响到了市民出行的生命财产安全;

2.城管部门无法准确感知辖区内所有的积水地点。

解决方案:接入道路摄像头,部署基于英码科技IVP02D智能分析边缘计算盒子的智慧城管解决方案,利用视频监控,实时感知道路积水并告警;城管人员收到告警后,现场处理并反馈结果,城管部门根据平台记录进行核验与考核,督促执法改进。

方案效益:确保市民雨天出行的生命财产安全;降低部门管理成本、提升管理效率;可拓宽到其他的城管监控场景,实现全面智慧监管。

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-城市治理效率案例-

英码科技助力某市路内停车管理智能化改造

客户痛点:

1、很多路内停车的场所只能通过人工的方式进行管理和收费,效率低下;2、 如果安装其他的智能停车监控设备则成本较高。

解决方案:基于英码科技IVP02D智能分析边缘计算盒子的高位视频路内停车解决方案,利用道路原有监控摄像头,实时、精准识别车辆的停车事件。

方案效益:节约运营成本、提高部署速度、提高收费率、方便政府对停车管理做好监管。


英码科技助力某省电力营业厅智能化改造

客户痛点:

1.员工侧:办事效率低下,导致客户业务办理等待时间长,无针对员工操作是否合规的检测。

2.客户侧:重点客户难于甄别,目前的摄像头无智能分析,无法提取客户信息和行为信息。

解决方案:

1.营业厅内放置英码科技IVP02D智能分析边缘计算盒子,接入该营业厅的所有摄像头数据,实时对员工行为、客户行为等进行智能分析;

2.分析出来的告警结构化数据、图片数据和视频数据上报到省级平台进行二次分析和挖掘。

方案效益:对员工,提高工作效率和服务水平;对客户,挖掘潜在客户价值,提升客户满意度;对省级公司,提供考核依据、帮助判断网点布局的合理性。

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英码科技深耕人工智能创新技术多年,始终秉承“场景定义硬件”的核心理念,以“AI+边缘计算,让人工智能场景应用更简单”为目标,致力提供应用于海量细分场景的软硬件一体化人工智能解决方案,赋能千行百业快速实现AI产业化落地。

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