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14-大屏可视化决策系统解决方案

系统集成公安日常监测预警、应急指挥调度、分析研判于一身,支持从警力警情分布、视频监控、卡口分布、辖区人口、重点场所等多个维度进行监测与管理;支持突发事件下的警情监控、态势分析、应急指挥调度管理。

  • 2021-10-26
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13-城市电动车治安防控解决方案

系统利用无线传感网络技术,在城区范围内多个交通路口、商业街区、行业阵地、重点路段安装和部署物联网基站,包括固定基站、岗亭基站、移动基站等。同时在二轮电动车上安装防盗电子车牌,对车辆信息、车主信息进行防盗登记备案。整个物联网中的基站,对每辆经过的电动车进行有源标签读取,发送到公安平台,设备端接收平台下发的被盗车辆库,现场进行车辆数据库比对,若为报失车辆则报警,公安平台立即对该车辆进行轨迹跟踪,通过稽查设备检测信号强度确定被盗车辆。从而解决电动车身份管理、车辆防盗等问题。

  • 2021-10-26
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12-智慧监所主动安全管控平台解决方案

所谓数字化监狱是指以计算机网络为平台和核心,以安防为重点,集监控监听、门禁、报警联动、巡更、对讲、自动化办公、自动化管理与指挥等为一体的综合信息化工程。 数字化监狱至少包括以下子系统:局域网基础平台(设计总容量最终应达到每个工作人员一个终端);视频监控系统;语音监听系统(含会见、亲情电话监听等);报警联动系统;门禁系统;巡更系统;广播、对讲系统;狱内消费一卡通系统;监狱管理一卡通系统;狱内无线通信系统;政务、狱务公开系统;办公自动化(OA)及各类管理信息系统;监狱门户网站等。上述相关联的子系统完成数据共享和集成应用,实现网络化的集中统一管理。

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11-派出所办案中心管控平台

所谓数字化监狱是指以计算机网络为平台和核心,以安防为重点,集监控监听、门禁、报警联动、巡更、对讲、自动化办公、自动化管理与指挥等为一体的综合信息化工程。 数字化监狱至少包括以下子系统:局域网基础平台(设计总容量最终应达到每个工作人员一个终端);视频监控系统;语音监听系统(含会见、亲情电话监听等);报警联动系统;门禁系统;巡更系统;广播、对讲系统;狱内消费一卡通系统;监狱管理一卡通系统;狱内无线通信系统;政务、狱务公开系统;办公自动化(OA)及各类管理信息系统;监狱门户网站等。上述相关联的子系统完成数据共享和集成应用,实现网络化的集中统一管理。

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10-户外电子设备智能运维解决方案

不管是智能交通、天网、雪亮工程,还是交管、交通最近10年是个密集的建设期,这些工程动辄几亿,少辄几千万。国家对此类工程投入了大量的建设资金,但“重建设、轻运维”或者运维效率不高的问题在好多地方存在。国家发改委、公安部等十余个部委在2015年就城市监控完好率和在线率提了一个明确的要求就是重点区域要达到98%,公共区域可适当放宽,也要达到95%,但在16年7月国家交管局统计的数据来看,平均在线率只有45%。运维费用国家给予的政策依据是每年可以投入建设总额的10%左右,是什么原因造成投入了高额的建设和运维费用,工程确发挥不出应用的效果呢?我们总结:就是依靠人工维保发挥到极限也很难长期保持较高的完好率,这是由人工维保的局限性决定的。

  • 2021-10-26
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08-eLTE无线专网解决方案

智慧城市的基础是感知层,通过芯片、传感器、摄像头、GPS终端等技术手段,实现对城市范围内天气、基础设施、环境、人、车辆、建筑等方面的识别、信息采集、监测和控制。 日益发展的智能化应用,对感知层提出了新的挑战: --移动化趋势:对移动的人和物是城市的重要组成部分,对他们的管理需求越来越强烈,而有线传输方式无法解决; --数据量增加:有效的智能分析,需要越来越多、越来越精确的感知数据,海量的数据采集和控制信息使得传统的无线传输网络难以承载。 --应对突发事件:使用传统网络,无法将现场视频采集到指挥中心。

  • 2021-10-26
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07-视频实战大数据解决方案

以人像识别、身份识别应用为出发点,深度挖掘视频图像中的人脸属性、人脸模型等有价值信息,构建人像资源库。 为公安机关提供智能化的人脸数据快速碰撞、比对、分析服务,实现对人员的全方位、立体式管控。 有效提升公共安全领域对流动、重点人员的管控能力,实现事前预警预测,事中情报支撑、事后智能研判的效果

  • 2021-10-26
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白色家电行业工业4.0智能工厂解决方案

建立起具有实时的生产管理、质量管理、物流管理的管控模式,从而更具针对性地改善生产绩效、提高质量水平。 通过系统在仓库、车间、生产线上的流动和数据采集,实现生产物流的精细化、透明化和自动化,质量控制的实时化、数据化、一体化。最终将成品及关键重要零部件,建立从供应商送货、检验、入库、生产领料、生产过程控制、在线检验、成品入库、发运、售后服务的全流程条码化管理。

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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