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一體化智慧景區

來源: 發布時間:2023-03-04

景區養護工作由于從業人員流動量大,年齡結構偏大,在實名制考勤方面缺乏有效的管理手段,存在大量替工現象,造成用工風險。通過AI人臉識別系統,實現快速實名制考勤,有效管理人員出勤,減少用工風險。事先需采集員工的面像、建立檔案,員工上下班站在人臉識別考勤機的識別區域內,考勤機上就會記錄考勤狀況并保存記錄,系統自動生成考勤結果。提供移動端APP用于實時查看考勤記錄,同時提供電腦端WEB進行考勤數據統計分析。現階段很多景區景區都是開放式的,安全管理愈發困難,有些景區景區經常發生偷偷傾倒垃圾或者盜挖苗木現象。通過車牌識別系統,識別景區景區周圍經過的車輛號牌,協助安全事件處理,提升景區景區安全。過視頻監控集成的車牌識別功能,快速抓取經過車輛的車牌,并將車牌信息和車輛圖片通過無線網絡傳輸至智慧景區云平臺。提供移動端APP用于實時查看現場影像和抓取記錄,同時提供電腦端WEB進行多窗口監控和數據分析。智慧景區平臺實現對區域的資源情況、養護過程、養護方式、養護成果進行有效的監管。一體化智慧景區

“智慧景區”是對城市景區綠化建設的各個層次、各個方面、各種參與力量等進行統籌考慮,理解和分析影響智慧城市建設的各種關系,從全局的視角出發,對智慧景區進行總體的、***的設計,確定長期的建設目標,制定實現目標的路徑和方法,并建立智慧景區發展保障體系,提高生態效益的發揮。目前景區信息化、智能化技術還沒有形成系統,相互之間信息隔離,都是孤島信息,不能滿足社會的需求,要想打造智慧景區必須用互聯網的思維,跨界融合信息資源,**行業高水平發展。一體化智慧景區智慧景區解決方案通過智慧蟲情監測系統分析模型,輔助園林管理者了解蟲害的發病和治理周期情況。

總體架構:基于“1+3+N”的創新模式形成的 SaaS 平臺。通過 PaaS+SaaS+**部署的靈活方式,將各個分散的子系統集中,形成統一標準、靈活應用的平臺架構模式。技術框架:基于目前景區的訴求和實際情況,以微服務+SaaS平臺+大數據技術框架為基礎,打造信息化、智慧化、生態鏈化的智慧一體化平臺,聚合多種物聯網技術資源為手段,從應用、平臺、基礎設施、數據等維度為服務對象提供多種可拓展的智慧化高效便捷服務。基礎 設施是智慧景區建設的基礎和前提,應配備和完善服務器設備、網絡設備、消防設備、存儲設備、傳感器設備、監控設別、 控制器設備、智能終端、智能機械、服務終端,構建結構合理、覆蓋面廣、性能穩定的基礎設施,為智慧化建設提供保障。

景區智慧管理中心降低管理成本,提升管理效率,使管理更精細,助力精細決策。主要包括資源一張圖、游客管理系統、生態環境系統、能耗管理系統、智慧調度系統、智慧安防系統等。城市景區資產的盤點一直是景區管理者的重要工作,由于植物種類、數量繁多,行業中缺乏信息化管理手段,使景區資產盤點時產生大量工作,通過一張圖方式管理城市景區的全部資源,將城市景區以“點、線、面”的方式全景錄入,實現景區景觀、智能化設施、建筑設施等資源的建檔、建庫和普查。該資源管理系統可以提升資源管理的精細性,提高景區管理者的工作效率。包含城市景區內的資源、養護、管理、服務全部內容。內嵌GIS衛星地圖,提供植物資源、植物溯源、養護日志、設備維護日志、傳感器數據、告警提示等數據展示。提供電腦端WEB進行后臺數據維護,前端數據展示等。智慧景區便于快速伸縮部署,是微服務架構和分布式部署的關鍵技術。

城市景區綠化是踐行生態文明思想、建設美麗中國的重要內容,隨著社會發展和生態環境意識提高,景區綠化建設發展較為迅速,但是在高質量發展要求下,還存在諸多影響發展的客觀因素。現有的城市景區綠化存在管理不科學、服務內容少、資源浪費嚴重、模式單一、人工效率低下、養護方式粗放等問題,難以適應現代城市景區綠化的高質量發展需要。景區的智慧化建設還沒有專業的部門制定相關標準和體系,我省部分地市開展了智慧景區的探索,還處于零敲碎打狀態,整合智慧景區碎片化現狀,建立智慧景區發展體系顯得尤為重要。將景區信息化、智慧應用、服務產、預警通知、整體系統監控等都整合至智慧景區平臺。夏季智慧景區推廣

智慧景區是指應用信息網絡及相關信息技術,構建管理、服務、營銷、保護等智慧信息系統。一體化智慧景區

對數據的使用也是簡單讀取、寫入、關聯展示。這樣造成沒有通過現有數據為使用者提供預測幫助。通過數據資源調度系統建立了分布式的數據處理中臺,構建實時數據處理鏈路和數據離線處理鏈路,完成數據的規模化采集,實時化響應,提供業務系統的數據支撐。深度分析數據資源,形成有效數據指導,使智慧景區更智理。依據特有的業務模式和組織架構,通過有形的產品和實施方法論支撐,構建一套持續不斷把數據變成資產并服務于業務的機制。需要具備數據匯聚整合、數據提純加工、數據服務可視化、數據價值變現4個**能力通過flume和canal實時進行采集和同步,進入大數據生態數據湖。再采用大數據生態圈的impala組件和kudu組件作為數據的分析計算引擎,實現海量數據計算的秒級響應。一體化智慧景區

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