AI智慧治理服务平台建设方案.docx

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1、AI智慧治理服务平台建设方案一、项目概述深入贯彻市委“智慈蓉城”建设总体部署，聚焦“公共管理、公共服务、公共安全、数字经济”四大领域，以实现“优政、兴业、惠民”为目标，搭建“U2N”数字底座，推动城市状态“一网感知”、城市治理“一网统管”、城市服务“一网通办”、城市数据“一网共享”、城市发展“一网协同”，加快建设“智慧”，提升城市运行效率。同时,“智慧”建设提出的“三公共一经济”、“U2N”架构、“五网融合”等核心举措以及“报表通”、“智慈教育”、“策规建管运”等14个智慈应用场景的构建，无论是方法还是路径，都走在了全市的前列。建设的“112N”架构顶层设计，涵盖了从数字基础设施到城市数智中台

2、，再到智慧场景应用和管理与服务两个端的全栈架构。“112N”架构先进、设计合理、具有很强的业务场景普适性和可扩展性。经过前期建设，已经取得了面向城市治理和服务的阶段性成效。本次项目在“112N”架构基础上，以场兔为驱动，深化智慧城市治理场景与中台能力的融合。前期在市.城管委指导和支持下，新建区A1.城管巡查已形成试点基础，本次项目以智慧城市治理为切入点，通过完善中台和业务场景建设，深化城市治理业务应用。二、项目建设需求1.AI智慧治理服务平台构建A1.智慧治理服务平价核心能力，实现对智慈治理能力升级,赋能城管业务智能治理，提升城管业务智能化、科学化和精细化水平。建设内容主要如下：1）视图物联感

3、知转发服务对接新建区城市物联感知平台，实现视频、图像和城管IoT相关的数据对接转发，该服务包括以下内容：视图转发服务：具备视图转发服务能力，并对区内与城管业务相关的视频资源通过GB/T28181协议进行调用，包括部分天网、雪亮、魔镜视频资源和智慧治理中心已接入的与城管业务相关的视频资源。对区内已建设的相关视图资源通过GA/T1400协议标准进行汇集。IOT物联感知源接入服务：提供IOT物联感知设备接入能力，并完成与区内城管相关的IOT感知源设备接入，实现物联感知设备的融合应用。2）算法服务应用系统算法服务应用系统集中纳管所有城市治理业务场景所需的A1.算法模型，并对外提供AI分析服务能力，实现

4、多算法、多版本算法的快速集成。硬件适配层面，支持对包括传统算力和国产信创硬件资源的适配;算法管理层面，采用开放的服务框架标准，具备算法的全生命周期的管理能力，提供第三方算法模型的纳管，并可为城管及相关部门提供与业务需求紧密相关的高效、集约化的算法赋能服务。AI智急治理服务平台需提供城市治理类预置智能成熟算法至少30余种，覆盖城管业务的主要应用场里，为城市智慧治理提供基本算法模型：未来按照城管业务实际需求进行一定针对性定制开发、迭代升级。3）智能调度系统根据A1.弊力资源、算法、视频点位等资源信息进行动态的调整调度策略，最优化的使用现有资源形成更为有效的任务分析。实现动态调整算力的投入，同时在算

5、法调度上匹配最佳的点位资源，保证在丰富的业务场景下，结合现有算力资源，实现最佳的分析效果。4）智能任务系统提供机器任务创建能力，并对机器或人工创建的任务通过智能调度系统完成任务的执行。智能任务系统包括机器任务、算法任务编排、人工任务、专家任务四个子系统。5）视图数据治理系统特定场景匹配特定的算法进行解析，系统能够对视图点位数据进行场景、场所、行业等多维度标注，海量视图点位下实现智能化治理，点位治理系统能够对视频资源点位信息进行智能化管理，通过智能添加标签、分组信息、治理信息等手段对点位进行科学化管理，为高效城市A1.治理打下基础。6）智能分拨系统智能分拨属于“AI智慧治理服务平台”公共能力组成

6、部分，通过智能分拨系统可以解决几方面问题，一是在事件较多的情况下，如何找到对应的推送部门，需要一套智能化的手段进行辅助推送；二是在事件主体不彰明晰的情况下，如何找到潜在的事件负责主体部分；三是如何高效的辅助完成智能推送任务。7）算法评测系统系统支持算法使用情况及效果评价，包括对算法的调用次数、调用频率、事件分析的准确度反馈、算法占用资源的情况、算法识别准确率等进行综合排名，并向客户提供同类场景的“算法推荐”服务，以对算法进行“优胜劣汰”管理，为整个算法构建一个“良性循环”的评比机制和环境。2 .城市综合管理服务平台基于智慈城市治理体系顶层技术框架3优先建设城市综合管理服务平台，包含城管数据管理

7、服务系统（汇聚城管类数据、共享区级共性数据）、城管展示服务系统（IOC数据看板、业务中屏）、城管智能管理系统（指挥协调、行业监管、监督考核、AI城市管家）。基于上述板块建设，重点实现AI事件的智能处置和管理，横向支撑未来多场景业务子系统的扩展建设需求。3 .场景建设应用在牧山数字新城、五津街道等核心区域，优先选取针对城市治理的部分典型场景进行视觉感知源建设，同时对已经具备非智能视频点位的场景，采用新增智能边缘分析设备直接取流分析的方式进行视频资源利旧建设，试点主要分析较为突出的城管类事件及问题。基于“AI智慧治理服务平台”和“城市综合管理服务平台”实现城市管理类事件的全流程自动化处置，为本次建

8、设“线上可见、线下可管”新模式提供场景试点。4 .系统对接1）事件中枢对接：城市综合管理服务平台与区级事件中枢对接，平台提供事件产生、状态跟进、结案等管理服务，借助事件中枢完成AI类事件智能派发、跟踪、处置等城管类事件处置闭环流程，同时在终端侧完成与津政通的应用融合，实现城市综合管理服务平台一事件数据一津政通的全链条闭环事件处置。2）数据资源对接视频资源：与现有视频资源管理平台的视频数据接口（主要通过GBT28181）完成对接，实现对天网、雪亮和魔镜等视频资源的获取，为城管业务A1.视觉分析提供基础的视频数据资源。中台数据：完成城市综合管理服务和数据中台之间的共性共享数据对接，以及城管业务专题

9、数据的反向共享。其他系统对接：本项目建设涉及到的其他相关系统对接，如支撑层面的C1.M平台、G1.S服务、大屏组件服务等内容。三、技术服务要求1.软件开发服务（一）AI智意治理服务平台系统名称子项名称描述要求算法应用系统算法入仓管理1 .规范设计:算法入仓管理模块按开放通用普适的规范设计进行设计：2 .容器设计:提供算法仓库接口规范化容器设计；3 .信息备注:针对算法版本、属性、厂家、服务时间等信息录入备注的功能：4 .分类排序:支持算法按版本新旧程度进行排序分类，算法按调用次数进行排序展示：5 .进度展示:支持算法入仓进度（如算法打包、评测、标签、上架等）和状态展示功能：6 .差异适配:支持

10、第三方算法多样化、差异化适配对接，实现多算力调度场景的即插即用；7 .操作导引服务：算法入仓管理模块提供面向第三方算法接入的操作导引：8 .系统支持将第三方厂家的不同类型算法的算法包部署至算法仓库进行调用，可新增、编辑、查看和删除算法包信息（算法名称、算法类型、算法厂商、算法描述等信息）的功能。算法配置1.算法配置:配置算法应用信息，包括算法基础属性、应用信息、参数配置等。算法场景展示1.尊力条件:支持对算法适配算力条件的展示：2 .分类展示：支持按场景标签分类的算法上架列表和可视化场景功能展示；3 .样例展示：支持算法适配场兔的样例图片的展示；4 .分类展示:系统支持按行业、技术等维度进行功

11、能展示；5 .算法测试：支持上传视图、OCR、N1.P等文件的自定义演示，实时展示算法效果。算法版本管理1 .算法维护:支持算法包的上传、修改、删除功能；2 .上下架受理:算法包新增版本的上传受理、审核、批注功能；算法包老旧版本的下架受理、审核、批注功能：3 3.版本信息查询:提供精确及模糊（如：算法名称、版本号、算法属性、算法场景标签等）的算法版本信息查询；4 .血缘管理:算法版本之间血爆关系管理：5 .依赖管理:算法版本依赖条件说明管理：如：运行平台、设备属性、前后条件要素等：6 .适配条件:算法版本软硬件适配条件管理；如：算力资源配置需求、软件处理能力限制；7 .系统支持对同一类型算法，

12、部署多个版本算法包至算法仓库进行调用，可在多个尊法包之间进行切换，可新增算法包、查看同一类型算法的多个不同版本算法包信息的功能。算法调用管理1 .PI示例:提供算法任务创建API示例说明,供外部调用算法使用；2 .任务启停:提供算法任务启、停API接口，供外部调用算法使用：3 .任务调度:提供算法任务调度AP1.接口，供外部调用算法使用：4 .并发设置:支持调用API接口的并发量设置：5 .时长设置：支持调用API接口的时长设置；6 .频次设置:支持调用API接口的频次设置。智能调度系统智能算法调度1 .算法匹配:根据任务创建要求匹配相应算法进行任务执行：2 .算力匹配:根据任务创建要求匹配相

13、应弊力进行任务执行：工点位匹配:根据任务创建要求匹配相应视频点位数据进行任务执行：4 .律法预载:生成分析任务后，将智能分析算法预先加载到算力资源中：5 .算力预载:生成分析任务后，将系统中可用于分析的算力进行预留备用：6 .算力释放：当分析任务终止后，释放加载的算力资源，以供其它任务使用：7 .视频释放:对于视频类算法分析任务结束时，自动释放视频流资源，降低视频共享平分的视频并发压力；&系统支持在分析任务终止后，自动释放该分析任务所占用的集群资源（内存、CPU、加速卡）的功能。智能资源调度1 .静态资源管理:管理现有的静态资源的信息，这些信息构成资源信息数据库；2 .动态资源管理:管理现有的

14、动态资源的信息，这些信息构成了资源状态信息数据库：3 .容器启停:启动一个容器，并占用一定数量的处理器、内存、加速兑力等资源；停止一个容器，并释放一定数量的处理器、内存、加速算力等资源；4 .资源更新:在即有的容器中，更新相关的处理参数从而新占用一定的处理器、内存、加速算力等资源：在既有的容器中，更新相关的处理参数从而释放一定的处理器、内存、加速算力等资源：5 .系统支持在算法实例的运行资源不足时.（未给某个算法实例分配满足其最大任务数所需的运行资源），F1.动给该算法实例分配集群内节点资源；在律法实例的运行资源充足时（给某个律法实例分配的运行资源已经超出其最大任务数所需的运行资源），自动给该

15、算法实例缩减集群内节点资源的功能：6 .系统支持在访问或调用实例时，根据请求资源自动调度策略，自动对访问或调用请求在集群内节点上进行负载均衡，当集群内某个节点服务异常时，不会再将访问或调用请求发送至该节点的功能。调度策略管理1.内存超配：内存超配策略及可超配比例，以及内不足时100M策略等:2 .处理器超配:处理器超配策略及可超配置的比例参数；3 .存储超配:存储超配置策略及以存储不足时的数据删除或覆盖策略等：1.延迟搜索：延迟搜索策略，参数主要延时搜索的时长，延时重试的次数等：5 .资源扩容：资源扩容申请策略，在资源图样搜索失败，或者在延迟搜索策略执行失败后，可以发起扩容申请流程，相关的参数

16、包括需要扩容的参数等；6 .业务缩容:支持业务缩容策略，在资源图样搜索失败，或者在延迟搜索策略执行失败，也可以发起业务缩容策略，通过调整业务需求的参数减少资源的需求；支持相关的参数包括现有的资源，需要的资源，资源的差额等：7 .失败策略:支持直接失败策略，在资源图样搜索失败，或者在延迟搜索策略执行失败，或其它策略失败后，可以执行调度失败策略，结束当前次资源调度事务，对应的业务调度任务也会失败；8.系统支持在启动新的实例时，根据集群内节点资源的使用优先级策略，H动给该实例调度分配集群内节点资源（内存、CPU、加速卡）的功能。智能调度迭代优化1 .任务优化:对于正在进行的任务优化，形成调度结果，包

17、括既有模型、新的数据在机器学习模型上新的推理：2 .模型训练:对于新产生任务的优化，对既有任务模型进行训练，依据历史数据对模型进行新的迭代训练，以提升新产生调度结果的合理性和效率：3.模型升级：依据模型训练产生的新算法模型对现有任务模型进行升级维护，实现更加合理的任务调度和算法调度，在实际使用中具体进行任务执行。自定义1.任务管理:设置任务名称，支持用户自定义任务名称；设当任务执行计划，可选择执行周期，当天任务、每天执行、每周固定星期儿执行，可臼定义多个任务执行时间段：选择分析设备列表，支持按标签选择组成设备列表、按设备名称选择组成设备列表：选择分析算法，支持选择多种分析算法：确定后则开始创建

18、任务，并进行资源预计算判断任务资源是否足够，若可用资智能任任务管源当前已经不足或预计计划执行时会不足时会进务系统理行提示，但仍然可创建成功，由资源调度按调度策略尽可能来执行任务计划J;2.任务维护:支持智能任务支持新增、修改、删除基本数据操作；支持启动、停止等任务启动状态操作：3.支持根据任务名称、任务描述等信息关键字查询，展示符合条件的任务信息：1.支持根据任务包含的标签、包含的设备、包含的算法等信息过滤任务信息，展示符合条件的任务信息：3 .任务实施:针对支持视频分析的算法所创建的任务，通过执行计划由任务调度将设备视频流信息、及算法信息、参数信息下发到智能调度进行算力算法资源调度：4 .实

19、时分析:实时视频算法分析，并实时产生结果回调给视频分析任务系统，供后续生成事件使用：5 .图片分析:针对支持图片分析的算法所创建的任务，通过执行计划由任务调度将设备视频流信息及视频预处理策略下发给视频预处理服务，视频预处理服务按预处理策略对视频流进行预处理回传图片；6 .历史图片分析：IH任务调度将历史图片、算法信息、参数信息下发到智能调度进行算力算法资源调度，进行实时图片算法分析，并实时产生结果回调给视频分析任务系统，供后续生成事件使用：7.历史视频分析:针对历史的录像所创建的任务，可进行任务的创建和分析，分析的结果回调给视频分析任务系统，供后续生成事件使用：8 .上传图片分析:针对用户自行

20、上传标准MP4格式的录像，可进行任务的创建和分析，分析的结果回调给视频分析任务系统，供后续生成事件使用；9.系统支持针对实时视频流，通过配置执行时段、分析算法、分析设备、分析计划、抽帧频率、任务优先级等参数自定义创建视频分析任务，并对视频分析任务进行启用、停用、编辑、分享、查看详情、删除的功能。10.系统支持生成分析任务（已经指定运行所需的算法模型）后，将分析任务实时下发至某个节点（该节点没有该分析任务运行所需的弊法模型），该节点接收到分析任务后，按需分配资源（内存、CPU、加速卡），并装载运行所需算法模型的功能。机器智能任务调度管理1.任务推荐模型:自动任务推荐模型可依据时间、气候、交通等条

21、件触发智能调度中的视频分析任务单元启动；支持当任务启动时从算法仓库中自动选取相关任务启动所需算法：任务启动前会根据当前系统资源情况进行算力资源匹配，如算力资源充足则顺利启动任务，如算力资源枯竭则将任务自动设置成待启动状态，待算力资源充足时，自动启动任务：2.自动任务调度:自动任务调度在资源管理的基础上，通过灵活的调度策略，将任务计划的智能分析任务分派到最合适的时间上：支持自动任务充分利用资源时间空隙，在不影响算法准确率的情况下，提高资源的总体利用率：在调度策略上，遵循人为任务优先、自动任务在资源不足情况下合理调度利用空闲资源：3 .自动任务管理:平台支持实时查看自动任务的运行情况，根据一段时间

22、内任务产生的事件量进行评估，如视频点位不产生事件量，可将这部分点位的算力资源释放出来，提高资源的总体利用率；对推荐不合理的自动任务也可人为干预停止分析。人为干预的结果作为标定数据后续可用于迭代训练，不断优化推荐模型；4 .系统支持基于接入的数据（降水量、道路拥堵指数等）根据预先配置的触发规则，自动触发视频/图片分析任务的功能。设备管理1 .数据导入:支持单个录入和批量导入设备信息。先下载提供的设备数据导入模板，将设备数据填入EXCe1.模板中，进行批量导入；对导入数据格式不准确或信息不完整的数据进行错误提示，待人工修改后再次重新导入：2 .设备平台同步:对于已存在各类平台中的设备数据,提供规范

23、化的GB/T28181和GA/T1-100协议，进行对接同步，快速实现不同平台的设备数据同步：3ROI设置:支持通过分页列表展示设备数据，对不同设备进行不同ROI设置，则该区域为该设备默认的算法分析区域：当对设备创建具体算法分析任务时，根据不同算法不同任务对设备进行不同的ROI设置；4.设备数据管理:支持设备的添加、修改、删除;支持根据设备名称、设备IP、国标编码等信息关键字查询，展示符合条件的设备信息。智能事件监测1.事件生成:系统根据算法分析返回的结果，通过制定一系列规则，满足规则的结果或结果集产生相关社会治理事件：2 .事件过滤:过滤包括但不限于重复事件过滤、特定情形过漉等内容；3 .事

24、件关联:产生的智能事件，可通过获取视频录像，实现时间图片与视频录像的关联；4 .事件展示:智能事件提供界面检测与展示，支持根据智能事件产生的时间、设备、事件类型、审核状态、推送状态、置信度等信息过滤智能事件信息，展示符合条件的智能事件信息；5 .事件推送:平台产生的智能事件H动或人工推送智能事件至三级运行中心；6 .事件审核:平台产生的智能事件会先根据人工审核判断是否正确，再F1.动或人工进行智能事件的推送；7.事件管理:平台运行一段时间后，通过分析视频点位产生事件的时间得出规律，汇总后在智能事件检测模块中进行展示。视图数据治理系统点位状态治理1 .视频点位状态:系统支持视图点位在线状态的概览

25、、查询、标注及统计。用户可直观了解当前视图点位的接入情况：2 .离线视图杳看:针对离线视图资源，支持视频点位不在线原因标注和不在线原因统计，以便于及时与相关视频提供方进行沟通协调，解决设备、线路或协议对接等问题。数据治理工具模块1 .设备信息:对接获取一机一档数据，自动获取国标编码、摄像机IP、经纬度、安装地点、设备类型、设备目录信息：2 .状态更新:定期获取视频点位在线状态；3 .经纬度信息:根据摄像头经纬度空间信息，确定摄像头的目录，形成市、区、街道、社区的目录结构：4 .行业标签:根据摄像头的安装位置、监控画面信息，定义出摄像头的行业标签，一个摄像头可以对应多个行业标签；5 .场所标签:

26、根据摄像头的安装位置、监控画面信息，通过三级分类定义出摄像头的场所标签；6 .场所名称:在原点位名称信息的基础上，定义视频点位具体的场所名称；7 .场兔标签:根据摄像头的安装位置、监控画面信息，定义出摄像头适合分析的场景标签；8 .三级标签:重新定义视频点位的名称，点位名称由场所名称+场所标签（三级）组成；9 .点位治理要求，系统支持对前端点位信息进行新增、修改、查询和删除的功能，前端点位信息包括点位名称、设备目录（区/街道/社区）、设备类型、摄像机IP、国标编码、经纬度、在线状态、行业标签、场所标签、场所名称、场景标签、其它标签等：10F1.动治理要求，系统支持针对接入的前端摄像机，通过选择

27、前端摄像机点位或创建场景标箍治理任务，对前端摄像机的场景标签F1.动进行治理（未打场景标签的自动打标签、已有场景标签的F1.动更改场景标签），查看、导出场圻标签治理结果，杳看场景标签治理结果日志的功能。治理审核管理1.治理审核:针对已完成治理的视图点位信息进行审核确认。经确认后，该条视图治理信息存入到视频点基础库。对审核不通过的视图点位治理信息，可进行退回操作，投标人接收退回信息进行重新治理提交审核：2.批量审核:治理审核应支持批量审核、缺失字段提示、重复信息提示、治理不合格回退、视频点基础库查询功能。点位标签化分析1.杳询分析:点位标签查询分析功能，支持基于根据场所类型、行政区划、管理单位与

28、建设类型、点位类型等标签进行查询；2.分类统计:能够按照区域、场景、场所、设备类型等标签进行分类统计，以全局掌握视图资源分布情况。智能分拨系统事源接入服务1.分类管理:系统支持对填入的相关舆情、投诉、事件上报等进行分类管理和接口配置，能够完成多维事件数据的对接配置和管理。信息提取服务1 .关键信息识别:通过对事件的管家信息提取，完成对事件关键要素的识别，主要在报单填报时候用于从对话的文本中，自动抽取工单“六要素”，包括姓名、时间、地点、问题描述和工单标题等；2 .辅助填单:对获取到的六要素信息，支持将其内容填入相应的工单中；3 .系统支持系统对输入文本进行敏感词检测、自动纠错（修改卷字、错别字

29、），可对输入文本进行识别提取，并填写到对应工单内的功能。AI专业知识库1.知识库：系统提供专业的法律法规知识库服务，能够为监督员，网格员，提供的法律法规支撑；2.知识库匹配推送:具有分拨时把相关可参考的法条推送的功能，用于现场执法人员有法可依。例如知识库可用于城管人员对市民的咨询城管业务相关问题的专业答复。AI事源校正服务1 .错别字纠正：支持在网格员上报的事件信息系统能够通过语义进行错词识别和熨核纠正：2 .错别字筛查：支持在录入到档案阶段，筛查提示错别字和词；3 .错别字纠错：支持在事件审核阶段实现纠错，让档案录入和事件转发更加专业、精准。智能分拨服务1 .分拨模型设计:基于历史的人工分类

30、分拨数据，学习不同部门处理事项的职责，达到预测下一个句子的预训练任务的同样效果，并且实现离线计算和在线推理的功能，在线实时推荐时可达到IS级的响应速度：2 .历史分拨：支持在分拨时，将历史类似的工单推荐返回，并在页面上展示，给工作人员实时提醒，提供参考价值；3 .问题分类：支持在分拨时，将问题分类返回，并在页面上展示，减轻工作人员的填单压力；4 .办理单位：支持在分拨时，将此问题的主办单位返回，并在页面上展示，减轻工作人员填单压力；5.系统支持针对工单问题描述内容中包含明确地址以及诉求关键词的，根据地址、关键词匹配以及语义识别，对问题描述内容进行分析归类并H动标注归口处理单位的功能。智能分拨算

31、法管理1 .分拨算法:系统支持通过一定的运行数据进行大数据F1.动挖掘分析，判断事件背后的推送关联性和逻辑，实现智能分拨算法的不断自我学习、自我完善，构建智慧分拨能力：2 .分拨规则：系统支持按不同事件属性配置不同算法及算法策略，比如针对A1.识别类事件，可根据固定的规则进行智能推送，也可以根据历史推送的数据进行推荐推送。算法评测系统场景测试库管理1.城市管理测试库：系统针对不同场景提供不同的测试库数据集，包括城市管理类各场景数据样本集数据，比如包含沿街晾晒、占道经营识别、人群聚集、道路破损、垃圾桶垃圾溢出、井盖异常、无照经营、非机动车乱停放、机动车乱停放、黄土裸露、施工占道、店外经营、车牌识

32、别、暴露垃圾、积存垃圾渣土、悬挂横幅标语、工程车辆未加盖识别、河湖堤坝异常、道路积水等多种城市管理类算法结合样本集：2 .其他测试库:场景测试库数据除包含城市管理类外，还包含公共安全、智慈园区、智慧社区、智慧工地、智意水务等多种相关算法的测试样例数据集。测试数据可根据场里发展对算法的需求不断更新完善，确保能够满足算法评测的相关技术入仓要求：3 .样本库维护:支持对测试样本库内的样本数据进行增、删、改、查的操作。评测算法包管理1 .入仓标准管理:系统支持对待测试的算法包进行入仓层面的标准化管理，以确保尊法在能够达到入仓的基本要求，同时确保算法能够高效发挥性能使用：2 .正负样本管理：支持对算法评

33、测所需的样本数据进行正、负样本数量、质量管理；3 .测评样本库维护：支持对算法评测内的样本数据进行增、删、改、查的操作。评测标准管理1.评测指标迭代:算法评测方面，在确保算法指标测试的情况下，重点测试算法的“泛化能力”，在对算法的泛化能力进行评估，用到机器学习的性能度量/评测指标：2 .评测指标:对于不同的算法需要使用不同的评测指标，比如分类算法主要使用混清矩阵，回归算法使用MSE等方法：3 .评测标准维护：支持对算法评测标准的更新维护功能。评测任务管理1 .评测任务维护:评测任务的新增删除查看和编辑。可配置选择同一类型的不同算法模块，框架能够自动加载配置好的算法模块，支持算法模块的可替换：2

34、 .效果评估:可通过蜕变测试和随机测试等方法来评估算法效果。评测结果管理1 .结果展示：支持对测试完成结果的发相展示和发布对象管理；2 .结果排名：系统根据评测结果进行多维积分综合排名，并反馈测算结果和调优建议。3 .系统支持对算法测评样本数据进行新增和删除，基于样本数据，创建、第制创建、删除算法测评任务，按照自定义的准确率、识别率等指标对弊法进行测评，并对测评结果进行查看和下载的功能。（二）城市综合管理服务平台系统名称子项名称要求描述城管数据服务系统数据接入服务1 .具备大数据分析架构，能将分析任务发送到各数据计算引擎节点，完成分布式计算，返回计算结果；2 .系统支持视频采集前端设备接入能力

35、不低于14万路：3 .系统支持图形数据管理数量能力不低于200亿张。数据资源库服务1 .业务数据表:业务定义数据表主要包括业务定义表，业务要件定义，业务惯用语定义，业务文号定义表，业务消息定义表，业务字典表等；2 .管理数据表:业务关联数据表：业务关联定义表，业务关联操作定义表：3 .事件库:事件管理信息库包括问题的基本信息及问题的处理情况，可由MIS数据库设计中业务类型模型设计生成：4 .事件库查询:提供事件库属性信息查询功能；5 .信息库维护：支持对事件信息库的维护，包括对库内信息的新增，修改，删除等；6 .部件管理库一大类:部件管理库划分为5大类，公用设施类、交通设施类、市容环境设施类、

36、园林绿化设施类、其他部件类：7.部件管理库-小类:部件划分121小类，大类由若干小类组成，支持对部件小类进行修改维护等；8.地理编码数据库:地理编码数据库：基本地点名称类型可分为区域地名、地片与小区地名、街巷地名、门（楼）牌地址、标志物地址、兴趣点地址：9.编码库杳询：支持对地理编码数据库进行杳询、检索操作：10.专题库要求，系统支持针对图片资源库、视频资源库和事件资源库等三个专题库内容，每个专题库内容按照不同算法类型进行分类，每种算法类型包含正确库和错误库，可对专题库内容进行查询、查看详情和下载的功能。数据同步服务1.数据目录编目：支持对数据目录的创建、编辑、删除的管理：2 .数据目录维护:

37、支持对次级数据目录的创建、修改、删除管理：3 .数据目录注册:信息资源共享平台、各单位核心元数据的提供者将自己的资源注册到资源目录系统中；4 .数据导入：支持数据需求参与者登录之后，进行信息注册界面，提交单条信息资源元数据，或者批量导入多条元数据；5 .数据目录审核:提供具有资源审核权限的用户对资源提供者新注册的资源以及对已发布的资源提出的调整申请进行审批的功能：6 .资源审核：资源审核包括新注册资源审核以及资源调整申请审核等：7 .地理编码接口：提供地理编码模块接口服务；8 .数据交换查询接口:提供数据交换查询接口：9 .数据同步接口：提供数据同步接口；10 .消息打包格式接口：提供消息打包

38、格式接口。数据引擎服务1 .可视化：支持对城管既有海量情报数据，基于栅格、聚簇、热图、活动规律等多种可视化分析手段：2 .数据挖掘:支持对辖区城市部件、勤务状态、治理事件等信息进行可视化分析研判，助力用户深度挖掘数据价值，提高决策人员决策的能力和效率：3 .数据模型维护:支持与城市管理细分领域的专业分析算法、数据模型的增、删、改、查管理；4 .版本管理:支持数据模型版本管理、模型串并集成等：5 .知识提取:利用知识提取技术（包括统计分析、大数据模型、数据库技术等在A1.视频解析事件形成的结构化数据的基础上，融合城市管理相关专题库、主题库数据，抽取数据中的实体、关系、属性和事件（时空、主体、因果

39、等）信息，形成治理知识的标签线索：6 .事件关系:在治理事件的时空特点、事件属性、闭环处置等客观事实的统一、规范、量化描述的基础上，进一步进行知识加工，形成事件关联、属性关联、人员关联、政策关联、时空环境关联等多因素标签化的知识图谱，理清治理事件相关要素；7 .知识图谱:对知识图谱进行高效的存储和查询，以满足城市治理场景的图谱调取、快速分析的需求；8 .事件画像:针对城管事件，进行可视化的事件关联知识图谱分析、街道画像：9 .任务推荐:支持重点工作及任务推荐建议：10 .事件辅助预测：支持基于多维信息的事件辅助预测分析等，提升城管治理科学决策能力，促进城市治理由治标向标本兼治转变。城管展基本要

40、1.区级网格展示：支持以二维地图的形式展示城示服务系统索管理服务市各级管理网格，包括区级网格及各级责任网格等：2 .部件图层：支持以二维地图的形式展示城市管理部件图层，包括市容环境设施类、园林绿化设施类、公用设施类等部件的位置信息：工颜色标示:支持以不同颜色展示部件状态信息：4 .管理员位置：支持以二维地图的形式展示城市管理监督员位置信息：5 .案件展示：支持以二维地图的形式展示城市管理案件位置信息。【0C监管大屏服务1.运行指标管理:展示城管总体运行情况，包括案件解决率、案件及时解决率、实时运行情况等重点关注内容；2.人车案件状态:展示城市管理的实时运行情况，包括案件情况、人员情况、车辆情况

41、、视频情况等：工案件状态:按照一定的模型计算城市案件指数，直观反映城市运行状况，统计城管案件各阶段的案件数量，按照时、天、月统计分析城市案件指数的变化趋势：4.类型状态:展示各乡镇街道发生的各类案件的类型指数。直观了解城市的运行状态：5 .域新上报:滚动展示最新上报案件，包括案件编号、案件时间、案件类别等；6 .最新结案:滚动展示最新结案案件，包括案件编号、案件时间、案件类别等；7 .科能预警:智能预警模块通过对接智能识别设备，自动发现城市运行中的问题，并实时进行预警，方便城市管理者及时处理问题：8 .市民举报展示:展示市民通过各种方式针对城市管理问题提出的建议和意见情况，以及城市管理部门的相

42、应程度和市民的满意度情况。市民参与城市管理的方式主要包括：热线、超级绿叶码等：9 .突发问题展示:展示城市管理紧急突发问题的实时进展情况，实时了解突发事件的详细信息、地图定位、上报人、处置部门、处置人员、处置进度以及处置前后对比照片等；10 .高发案件分析:展示城市管理问题发生的时间、空间、类型的规律分析结果：I1.区域分析:展示城市管理问题发生的区域规律分析结果：12.事件类型分析:展示城市管理问题的类别规律分析结果：13 .处置分析:展示城市管理处置效能和考核结果：14 .趋势分析:展示城市管理运行的多维度同比、环比分析。1 .运行管理:展示城市管理资源分布：2 .监测信息:展示自动监测信

43、息以及G1.S查询入口：工部件运行状态:对城市部件进行集中管理，运用大数据技术实时诊断城市部件运行状态：4.部件多维分析:通过对城市部件进行多维度分析，为部件资源优化、领导决策提供支持；PC中屏5.城管秩序:集中将城市管理重点关注的秩序问展示服题进行高发区域统计、高发类型统计、实时预警务等进行多维度展示；6 .可视化展示：以各类真实统计数据为依据，为城管业务管理、领导监督、考核评价等提供直观可视化支持：7 .市容环境:从宏观上监管市容环卫绿地脏乱、暴露垃圾、积存垃圾及施工废弃料、废弃家具、道路不洁等业务的运行情况，根据系统提供的数据分析报表：8 .市容状态:实时监控当整体市容环境案件情况、各业

44、务案件处置情况、城市区域案件出事情况、市容环境热点道路等，提供实时的市容环境管理运行状态：9 .病害数据:道路病害数据展示；10 .车辆位置:道路病害巡检车辆位置信息展示。城管智能业务系统指挥协调服务1 .权责清单:根据城管各部门职能职贡，梳理权责事项清单：2 .内部事件:梳理城管事件处置范围内事件及对应业务处置流程：3 .外部事件:梳理城管事件处置范围外事件及对应转派处置流程：4 .评测指标:城管内部业务闭环，根据城管管理要求，制定考核指标与评价体系；5 .预警级别:根据城管管理要求，配合考核机制建立提示、警告、处罚等不同等级的业务触发说明；6 .考核排序:针对考核结果进行排序、查询等：7

45、.处置反馈:处置部门可通过事件中枢对处置后的问题进行处置反馈；8 .协同督办:外部事件处置协同与督办，通过区级事件中枢受理中心可对综合执法局交办过来的案件进行派遣、回退以及与其他部门的协同处置，还可对处置中所有案件进行督办。行业监管服务1 .设施分布:图层控制：提供开关控制需要显示的图层，方便杳阅对应市政设施数据的分布情况；信息查看：点击地图上的设施目标，显示目标设施的所有信息，一般包含位置信息、类型、权属单位等：2 .设施查询:指定字段进行设施数据的杳询，查询结果分页显示。查询结果支持导出成exce1.；3 .设施统计:分设施类型统计设施量，单个设施图层可以指定字段进行统计。统计结果支持导出

46、exce1.：4 .设施编辑:提供方便的设施选中方式，选中后显示目标的字段信息，可以对需要修改的字段做调整，保存后即可更新数据：5 .重点设施管理:设施二维码生成：针对消防栓、闸门、泵站等重点市政设施，根据其唯一标识码生成对应的二维码，进行相关的巡查工作。本功能提供二维码生成功能，生成结果为二维码图片；设施巡查记录：在配有手机端巡查APP的项目中，巡查时用手机扫码登记巡查结果，在该功能下杳看巡查记录。提供简单的记录查询功能。6 .维修工程档案管理:对市政单位建设的工程项目进行信息化管理，包括桥梁、道路、管线等类型工程项目。对工程所有档案的管理，项目档案根据工程的类型、工程年份进行分类，方便档案的查找：7 .已建工程管理:针对已建工程，提供归档功能，以时间、工程等级等为归类条件，快速锁定在建工程信息，提供工程信息、工程档案、工程资金、工程进度等信息的快速检索。可方便调阅每个工程的档案资料：8 .查询分析:维修工程进展：提供维修工程进展的杳询浏览功能，不同用户角色的可以对自己提交的文档进行查询、查看。系统管理人员能查询到所有用户提交的工程进展信息，搜索查询、进行下载保存等；维修工程分帐：提供维修工程管理档案信息的台帐统计功