数字政通:不断创新发展的网格化

发布时间:2020-02-17

当前,疫情防控进入到关键时期,中央指出:“各地区要压实地方党委和政府责任,强化社区防控网格化管理,采取更加周密精准、更加管用有效的措施,防止疫情蔓延。”在新的疫情战役中,社区成为阻击疫情、联防联控的前沿阵地。党中央要求通过强化社区防控网格化管理来打好疫情防控阻击战。社区网格化管理是一种以网格单位为基础,以信息技术为核心、以精细化管理为目标和以社会化为手段的新型城市治理模式。


这次疫情防控工作中,“网格化”管理派上了大用场,网格化管理在基层工作中发挥了非常重要的作用,很多地方都充分发挥网格化管理的优势,深入摸排出入社区网格的人员,网格化防控措施起到了积极有效的作用。


“网格化”是从2004年在北京市东城区开始诞生,数字政通是全国第一个网格化城市管理信息系统的开发单位,当时“网格化”的管理模式首先是应用于城市管理领域,经过十余年的发展,在网格化城市管理领域,数字政通已成功完成全国500多个省市县项目案例,占70%市场份额。


最近三到五年以来,尤其是智慧城市相关产业的发展,这个背景的推动下,“网格化”正在快速向多业务、多领域延伸,从城市管理领域向社会治理、行政执法、应急、环保、市场监管、社会救助、公共卫生等领域快速延伸,这标志着网格化发展具有非常强劲生命力的表现。

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疫情防控中的“AI”创新应用

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数字政通密切跟进疫情防控需求,发挥AI人工智能技术在城市管理领域的技术优势,结合“网格化”管理理念,打造基于视频监控智能分析与算法识别的应用案例。


以街道、小区出入口、车站等公共场所为重点应用场景,紧急开发了未戴口罩人员识别的识别算法,实现该类人员的自动发现与重点管控,降低人员外出交叉感染风险。


以游商摊贩、暴露垃圾/垃圾箱满溢、车辆管控等日常管理事件为防控目标,持续推进全国各地视频智能分析项目正常运转。保证在疫情防控期间,人力物力极度紧张的情况下,尽可能减少人员投入,提高城市管理日常问题的发现效率。


对接“网格化”城市管理/社会治理平台,实现对AI识别事件的立案、处置与核查,形成城市管理问题的全天候、非接触式、自动发现与流程化处置的闭环。目前,已在湖北、湖南、陕西、河北、广东、广西、福建、山东等多个省市应用,日均发现问题事件近万起。


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疫情防控中的“大数据”分析应用

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大数据分析作为一种重要技术手段,在疫情防控中发挥出重要作用。基于数字政通城市管理大数据中心和“网格化”城市管理/社会治理平台实时更新汇聚各地的重点人员和问题事件的上报数据,结合全国公开疫情地图,通过数据研判和碰撞分析,对网格区域内的各种风险作出预警提示。


重点人员预警


通过人员迁入/迁出地点、身体体征进行、隔离时间等影响因子进行研判分析,例如:某个责任网格内的某住户张某某,具备几个特征:疫区迁入,疑似病例,自我隔离7天,密切接触10人等,经过模型分析,此人风险指数为X。全局监控网格内所有人员的影响因子和活动轨迹,形成大数据分析结果,为重点人员预警、疫情风险分级提供数据支撑。

运行体征分析


通过对责任网格内感染人数、疑似感染人数、居家隔离人数等上报信息、结合日常问题(如:街面秩序、环境卫生、城市亮化等)发现与处置现状,研判分析网格区域内疫情严峻状况和城市运行体征水平。

 

城市治理中无处不在的GIS技术

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数字政通成立至今,在3S领域不忘初心、深耕细作,分别在实景三维采集制作、二三维一体化GIS中台、空间大数据共享平台、高精度空间分析算法、3S+AI实验室等基础研究上持续投入,并取得了令人瞩目的研究成果,在2012年获得“甲级测绘资质”,连续多次进入“地理信息产业百强企业”前10名。作为公司GIS代表性产品,eGovaGIS 2.0融入AI算法、大数据分析和云服务,构建新一代GIS-ABC(AI+BigData+Cloud)基础平台。

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在GIS云服务领域,eGovaGIS 2.0立足自主国产大数据地理服务,兼容接入各类商业和开源地理服务,整合多源数据,形成具有统一规范的云托管服务。
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为摆脱地图制图对操作系统以及安装环境的依赖,eGovaGIS2.0推出“在线制图”平台,在可视化界面中实现地图管理、矢量化切片、样式模板配置以及前端渲染的完整流程,通过矢量绘制模块的算法突破达到媲美主流互联网地图的渲染效率。


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eGovaGIS2.0将二、三维空间算法模型进一步融合、完善,围绕轨迹纠正、省域面积高精度计算、占压分析、视域分析、挖方分析等真实项目案例打磨优化。

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以二三维一体化 GIS 技术为基础框架,拓展全空间数据模型及其分析计算能力;更全面地融合倾斜摄影、 BIM、激光点云、三维场等多源异构数据,并兼容了3dtiles和S3M数据格式;基于分布式技术实现倾斜摄影模型、激光点云等实景三维数据的高效全流程管理;集成WebGL、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等 IT 新技术,带来更真实、更便捷的三维体验,推动三维 GIS 实现室外室内一体化、 宏观微观一体化与空天 / 地表 / 地下一体化,赋能全空间的新一代二三维 GIS 应用。


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eGovaGIS 2.0已在不少真实项目中落地,取得了不错的社会效益。在未来,我们将继续围绕打造二三维一体的GIS-ABC中台,持续突破、戮力前行,为国产化GIS产品贡献一份力量!

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区块链技术赋能网格化城市和社会治理

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2019年10月24日,在中央政治局第十八次集体学习时,习近平总书记强调,“把区块链作为核心技术自主创新的重要突破口”,“加快推动区块链技术和产业创新发展”。数字政通贯彻落实国家发展方针,根据公司经营规划,于2020年1月16日成立数字政通区块链应用研究院,联合行业内知名的区块链企事业单位,开展区块链基础技术研究和城市治理领域的区块链应用研发。

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区块链研究院成立以来,公司积极与各合作伙伴展开深入合作,一起探索区块链在城市治理领域的应用场景,联合打造可落地的解决方案。与此同时,公司研发部门也与合作伙伴进行了深度的技术对接和功能验证,为方案落地打好技术基础。


目前,公司与合作伙伴已经联合编制《基于区块链的渣土运输网格化管理解决方案》。在该方案中,通过区块链技术进行数据抽象、数据存证和全链路获取,实现审批透明可信、数据管控溯源、执法存证可知、可信体系搭建、资源节约高效的目标。

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资质和证件审批共享协同

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联盟链的联盟体系基于数字证书的企业身份认证体系,确保联盟社区内机构之间的可信度。被审批的用户/企业只能访问和存取他所被授权的数据,所有数据国标加密存储,密钥和数据文件分离;各审批部门可穿透监管查看链上共享数据。



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数据链上共享提升政府审批效率,方便政府审批事前、事中、事后监管、审批、追溯,提升市民对政府机构审批的满意度和信任。


渣土问题可溯源

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渣土运输全流程所涉及多结构节点部署,渣土运输信息和车辆轨迹上链,结合RFID、视频等多种方式共享账本链上HASH存证运输信息;当发现渣土运输问题时可通过车牌快速溯源,找到该车辆当天的运行轨迹(过程溯源),包括工地、消纳场、运输路线;找到该车辆所属责任人(源头追溯),包括运输相关企业、车辆、人员等;同时借助车载视频监控设备,关联视频证据,重现问题事发场景。


除了上述方案之外,我们还在积极探索基于区块链的网格化社区疫情防控系统解决方案。目前公司自主研发的网格化社区疫情防控系统在全国各地火热上线,通过区块链技术的加持,可实现疫情采集数据实时上链,各层级、各部门的疫情数据实时共享,疫情上报信息可溯源,小区出入电子通行证上链存证、加密防篡改等目标。



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多种信息采集模式助力基层疫情防控

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2006年,作为首批数字城管试点城市的杭州,大胆尝试数字城管信息采集“市场化运作”,由政府出钱买服务,提高数字城管效能。这一运作模式,克服了政府雇员采集信息存在的成本高、效率低等一系列问题,信息采集服务外包模式应运而生,逐渐发展至今。


近年来,传统完全依靠人工的信息采集模式已不能满足现在城市管理的需求,没有充分利用新的技术手段,导致目前智慧城管信息采集运行模式还存在采集方式滞后落后的问题。比如,目前信息采集工作主要还是依靠人工采集,围挡工地、高空区域无法进行实时采集,偏远区域难以高效采集,针对游商摊贩等易引发采集纠纷,甚至给采集人员带来人身安全问题,同时AI技术在数字城管的应用十分有限。 


为解决以上问题,公司结合最新的设备和技术,创新采集方式,丰富信息采集渠道,构建全新的采集模式,运用科技手段,本着解放人力,提高效率的原则,打造“技巡+人巡”的天地空一体化综合巡查体系,保证全方位、无死角巡查效果。


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利用“车巡”的方式,完成对城市封闭道路、偏远区域、难点区域、机动车道以及恶劣天气环境下高效采集,实现问题上报。


同时利用车载视频监控加智泊盒子设备实现车载视频智能识别,自动识别城市管理较为关注的各类问题。


利用无人机巡查技术解决人工和车辆采集的“死角”问题,同时也为文明执法提供科技辅助。


除此之外,目前无人机在违建巡查中的应用也是比较广泛,主要有两个思路,第一种思路就是基于视频智能分析服务,通过视频推流器将无人机巡查的视频实时回传到视频中心进行动态视频流的智能识别,将疑似违建进行立案。


同时无人机在冰冻天气、地面塌陷等突发事件处置中,可以利用无人机视频直播将现场视频实时回传到中心,便于中心领导及时、准确地获取事件现场的实时情况,达到远程指挥的目的。


无人机助力疫情防控方面也发挥这重要作用。


随着平安城市、天网工程、雪亮工程等各项政府工程的不断落地,公安、交警、城管等各业务部门都建设了大量的视频监控,有很多地方也已经陆续组建了专职的视频监督员队伍,对接入的视频进行人工查看,发现违规案件后进行及时上报。


我们也在积极的推动AI技术和人工智能在城市管理中落地,基于视频监控设备,使用深度学习算法对22类违规事项进行检测。


利用现有的视频资源,通过深度学习人工智能技术,实现对违章停车、出店经营、无照游商等违规事件的主动发现、自动上报,从重点区域人工查看到全域自动监管,解放人力、实现精准研判、精准处理,还可以城管温馨执法提供佐证。

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