智慧道路监测综合系统：基于物联网感知和人工智能技术的城市管理新方案

人工智能一直处于计算机技术的前沿，计算机技术的发展方向将很大程度上依赖人工智能理论方面的研究和发现[1]。大数据背景下，人工智能对现代社会已经产生了巨大的影响，在工业领域，尤其是制造业，已经成功地使用了人工智能技术，在图像识别、智能机器人、智能调度和规划等方面得到了广泛应用[2]。物联网在互联网基础上延伸和扩展，是一个基于互联网及通信网络等的信息载体，基于物联网感知能够实现大数据的实时高效采集，为物与物、物与人之间的互联提供了途径[3]。

城市化进程中，城市管理现代化发展趋势显而易见，在智慧城市的设计、建设和应用中，大量原始数据的采集及错综复杂的探测器数据分析与应用对于城市的管理尤为重要，也是当前智慧城市建设的关键核心问题。人工智能技术及物联网技术的发展能够为道路情况的监测及城市海量数据的采集、分析处理提供更为高效安全的方案，为此文章在人工智能技术及物联网感知技术的基础上，对智慧道路监测综合系统及其应用进行了研究，对智慧城市建设进行了探讨。

1 监测综合系统整体架构

智慧道路监测综合系统作为一个具有独特优势的智慧城市系统建设切入点，能够在很大程度上解决一部分智慧城市功能落地的需求，切实推动智慧城市建设进程。该系统将通过一种极具性价比的低成本改造方式，将普通路灯、墙体等设施升级成为具备多种综合性智慧化功能的大规模城市基础设施，并利用其采集的源源不断地产生的城市动态数据，支撑一系列智慧城市业务功能的逐步落地。系统的整体架构如图1所示。利用物联网技术，通过城市道路中路灯及墙体节点铺设的智能感知设备，通过内部集成的各种联网传感器模块，结合无线传输技术对城市道路交通、车辆、行人、通讯设备、空气质量、噪音震动等信息进行实时采集;在人工智能理论基础上，通过后端平台的深度学习系统、数据资源池及中心调度管理系统，利用深度学习、云处理和云存储技术对采集到的城市大数据进行处理及存储，实现城市道路的智慧监测。此外，监测综合系统为城市居民提供了便利的信息访问途径，居民可以通过电视墙、PC客户端、移动终端等交互终端对城市信息进行访问，通过APN可以对接入终端进行识别，从而针对特定用户选择访问网络及访问范围。

2 系统主要结构

2.1 前端感知部分

智慧道路监测综合系统在物联网感知技术的基础上，在城市道路中选择各类基础设施作为智能感知设备铺设节点。随着通信技术的发展及无线网络的覆盖范围全面化，城市Wi-Fi信号的覆盖为城市大数据的传输提供了非常便利的途径。智慧道路检测综合系统在智能感知设备内部设计部署了Wi-Fi热点信号发射模块，借助由运营商支撑的光纤或无线接入链路，能够在城市室外公共场所提供更加广泛、速度更快的移动网络接入服务。由于智能感知设备可通过外挂方式较为密集的部署在城市照明灯杆或墙体上，因此单台设备无须大功率信号发射装置，一方面能够降低设备总体能耗和器件集成难度，另一方面也不会对公共场所的电磁环境或使用者的健康产生有害影响，能够安全高效地实现道路信息的信息采集及传输。

除了Wi-Fi无线网络通道的近端信息传输，系统的智能感知设备还利用无线传输技术NB-IoT将数据传输到为智慧城市提供数据支撑的后端平台。智慧道路监测综合系统利用NB-IoT网络的覆盖范围广、连接设备多、待机时间长等特点，构建起一个高效信息传输通道，由前端感知部分部署的物联网传感模块采集到相关信息后，通过通信协议，由NB-IoT无线数据传输技术，传输到数据支撑后端平台，以进行后续的解析和处理。

2.2 后端平台部分

智慧道路监测综合系统构建了一个大数据托管后端平台（云创大数据提供平台支撑），包括深度学习系统、数据资源池及中心调度管理系统三部分。由前端感知部分采集到的数据通过Wi-Fi无线网络通道及NB-IoT网络通道传输到后端平台服务器，利用深度学习技术对城市大数据进行挖掘和处理，并通过云处理对信息进行高效处理及分析，利用云存储技术将数据存储在节点服务器中。平台云架构将数据分块存储在不同的存储节点上，并采用基于副本冗余的容错机制进行容错，可在任意损坏一个存储服务器节点的情况下保证数据完整可靠，系统对外存储访问服务不间断，汇集成城市大数据资源池，为城市管理提供动态数据作为决策依据。后端平台的中心调度管理系统对数据进行统一的调度管理，通过提供基于Web的管理控制平台，完成所有的信息管理工作，且能对系统所有功能进行监管控制，为管理人员提供便利的管理途径，同时提供用户安全认证及对不同用户进行配额设置与权限管理功能，满足系统的日常维护和安全管理需求。

3 城市全景监控功能的实现

基于物联网技术，智慧道路监测综合系统中大量智能感知设备的设计部署，能够实现对城市大数据的实时采集，进而实现对城市情况的监控，结合后端云平台的数据处理、存储及调度管理，实现城市全景监控功能，功能实现结构图如图2所示。

3.1 多角度监控

传统的城市监控多为单向的高清摄像方式，或需要通过人工控制云台来实现监控角度的调整，响应速度慢，容易形成监控死角。智能感知设备在360度的方向上集成了4～6个摄像头，在监控终端上对监控点周边360度范围内进行同步实时的多角度监控画面的显示，能够有效避免监控死角造成的事件响应延迟。

3.2 实时巡查

借由智能感知设备的密集部署，智慧道路监测系统能够实现监控区域沿城市主要交通线路高密度覆盖的状态。通过将道路沿途的全景视频画面进行拼接，城市管理人员在监控中心内即可随时依照道路实时监控画面进行快速的安全巡查与指挥调度。这将极大的解放安全巡查人力资源压力，实现快速响应人员的更合理部署。

3.3 人脸识别

智能感知设备的安装高度可以控制在最有利于采集人脸画面的范围内，配合全景监控技术，将能够获得更加优质的识别对比画面数据，极大的提升人脸识别功能的准确度。同时，由于是采用悬挂式进行安装部署，因此将能够获得动态采集大量人脸数据的机会，有利于人脸识别大数据库的积累与后期数据挖掘。

3.4 车辆识别

智能感知设备将部署在城市道路沿线，通过全景摄像功能可以采集到海量的车辆动态影像信息，由于其部署位置、高度、部署密度等优势特性，将能够成为城市现有交通监控系统的重要补充。

3.5 城市环境监测

智慧道路监测综合系统智能感知设备内部集成了多种小型空气污染物监测传感器，能够对PM2.5、PM100等进行实时的动态监测。小型传感器与传统的专业环境监测仪器相比较，制造成本低，监测精确度能够满足常规的监测信息需求，无须更换耗材降低了长期维护保养压力，监测数据都将通过有线/无线网络回传至后台大数据平台进行处理，对前端处理性能要求低，功耗低，非常有利于降低设备整体的制造成本与推广难度。

4 结论

文章作为'基于物联网感知的智慧道路监测综合系统应用研究'项目研究成果，主要以人工智能终端技术的研发为突破口，在物联网感知技术的基础上，以深度学习、云处理及云存储技术为平台核心技术，构建了一套智慧道路监测综合系统，实现城市全景监控功能。智慧道路监测综合系统的主要结构包括前端感知部分及后端平台部分，主要通过物联网感知设备的实时信息采集为城市管理提供动态数据，经过云平台的数据分析处理、存储，进而实现城市道路信息的监测，为城市居民提供便利的信息访问途径，为城市管理人员提供监控、巡查、识别、环境监测等城市全景监控功能。作为一个具有独特优势的智慧城市系统建设切入点，智慧道路监测综合系统应用研究能够在很大程度上解决一部分智慧城市功能落地的需求，为智慧城市建设方案提供新思路，切实推动智慧城市建设进程。请阅读文章并根据文章给出以下几点分析

（1）前端感知。这是系统的主要传感设备，请调研实际需求，给出设备选型、协议和数据传输等详细设计。（2）后端平台。请调研实际需求，请给出大数据托管后端平台（云创大数据提供平台支撑），包括深度学习系统、数据资源池及中心调度管理系统三部分的详细设计。（3）城市全景监控功能。请给出多角度监控、实时巡查、人脸识别、车辆识别、城市环境监测这5个模块的详细设计。（4）设备选型。请根据以上设计，对所有设备给出型号、参数、价格，并对系统的整体性能、价格、可靠性等方面给出分析。内容：（1）前端感知：根据实际需求，智能感知设备可以选择摄像头、空气污染物监测传感器等多种传感器。传输协议可以选择Wi-Fi、NB-IoT等协议。数据传输可以通过光纤或无线接入链路进行传输。设备选型可以选择华为、海康威视等品牌的设备。

（2）后端平台：大数据托管后端平台可以选择云创大数据提供平台支撑。深度学习系统可以使用TensorFlow等深度学习框架，数据资源池可以使用Hadoop等大数据处理平台，中心调度管理系统可以使用Zookeeper等分布式协调系统。

（3）城市全景监控功能：多角度监控：智能感知设备可以集成4-6个摄像头，监控终端可以通过多画面拼接实现360度范围内的监控。

实时巡查：道路沿途的全景视频画面进行拼接，城市管理人员可以实时进行安全巡查与指挥调度。

人脸识别：智能感知设备可以配合全景监控技术，获得优质的识别对比画面数据，提升人脸识别功能的准确度。

车辆识别：智能感知设备通过全景摄像功能采集到海量的车辆动态影像信息，成为城市现有交通监