景區中的水體是景區整體質量的重要表現，一般比較小，水循環比較差，水質容易變得惡劣，當水質惡劣程度到肉眼可見時再加以處理，處理難度較大。通過水質監測站實時查看水質情況，根據監測結果進行處理，處理迅速，成本較低。采用浮標觀測技術，可全天候、連續、定點地觀測水質，如溶解氧、pH、ORP、電導率、濁度、水深、 氨氮、水位等，并實時將數據傳輸到平臺，配合水質浮漂站一體化設備，可對水域實現長期無人化的實時性監測、監管，數據實時傳送至智慧景區平臺，協助管理者及時處理問題。提供移動端APP用于實時查看水質數據情況，同時提供電腦端WEB進行水質數據統計分析。智慧景區采用docker容器，以實現快速部署，快速復制，快速升級，快速遷移。生態化智慧景區廠家

在景區中有很多用電設備，部分用電設備缺少監管，在不需要提供服務的時段仍然工作，浪費大量電能。在景區中有很多用電設備，部分用電設備缺少監管，在不需要提供服務的時段仍然工作，浪費大量電能。通過電能系統實時查看設備的用電情況，并通過定時任務在非工作時段停止設備運行，節省大量電能。通過智能電表對用電進行實時監控，當用電數據出現異常，如用電量過高時進行預警提醒，方便管理者用電排查；實時上報當前用電數據，并進行用電趨勢分析及對比。提供移動端APP用于實時查看用電數據情況，同時提供電腦端WEB進行用電數據統計分析。全年智慧景區應用智慧景區將景區中的問題、難點和應用歸納到相應的三中心中，使智慧景區建設結構更清晰。

“智慧景區”的系統架構是依據景區綠化主要功能和實際需求，綜合以上現狀分析，面對景區綠化不同從業者和管理部門的工作內容，以及景區綠化行業特點，歸納起來仍然是景區養護、工作管理、服務市民這方面的需求。課題組經過充分調研并考察北京、重慶、上海、杭州、武漢、西安等城市智慧景區和智慧景區發展情況。江蘇省內的實際運用發展情況，聚焦景區場景，根據運用“智慧景區”的實踐經驗總結，將景區綠化中的多種問題梳理和歸納為管理、養護、服務三個主要方面，形成智慧景區系統建設的總體框架。

旨在打造科技、美觀的智慧景區。通過數字孿生技術整體還原景區內外的真實場景，實現景區720°虛擬仿真漫游，結合當地的時間氣候數據，實現全景區場景的動態可視化。同時整合園區內部智慧應用平臺、運營管理數據、資產數據、物聯設備等數據，通過數據的***聯通，實現景區的實時監測與智控，形成整體協同、高效運行、精細服務、科學管理的“數字孿生駕駛艙”新模式。為了提升城市品質，改善人居環境，進行了信息化養護管理建設改造。幸莊景區位于南京溧水城南新區的**區，以幸莊水庫為中心，連通主城區與無想山景區，是城南新區的中心綠地、濕地。園區面積約108萬平方米，其中水面積約30萬平方米，能夠實現對項目、人員/車輛作業、苗木資源、水質、養護工單等情況進行監管，并且配置了自動預警系統。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。

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。智慧景區包括智慧噴灌系統、智慧施肥系統、土壤監測系統、病蟲害防治系統。剖析智慧景區價值

智慧景區平臺進行互動，了解動向、問題上報，進一步提升園林面對突發事件的的應對能力。生態化智慧景區廠家

在信息化系統使用過程中會產生大量數據，現有大多軟件系統沒有對數據深度挖掘和分析，停留在數據表面的應用，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。生態化智慧景區廠家