王生-多维感知信息的时空融合技术及其应用实践.pdf

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1、P1多维感知信息的时空融合技术及其应用实践王 生中星微技术股份有限公司2022年7月P2一、感知大数据应用面临的问题二、面向多维感知体系的时空融合处理技术三、应用探索和实践目 录P3P3感知大数据应用面临的问题感知大数据应用面临的问题1P41.1、感知网发展现状卡片/证件地理位置视频传感器射频无线采集电子信息射频RFID（ETC）报警环境检测仪表485/232USBNB-IoTLora有线网络/4G/5G2G/3G/4G 随着平安城市、雪亮工程、智慧城市等项目的实施，各地已建成了以视频为中心的超大规模物联网感知体系P51.2、目前技术存在的问题 巨量物联网感知设备产生了PB级规模的多元异构实时

2、数据，针对这些数据的关联、融合、协同和应用等诸多环节出现了明显的技术瓶颈AI感知设备彼此分散独立多维物联数据缺乏关联融合视频信息与GIS等传统大数据集成困难缺乏基于多维融合信息的技术支撑平台AI设备之间无法协同，导致重复投资建设海量数据利用率不高，投入产出比低不同类型大数据资源相互割裂，形成了大数据孤岛AI技术与实际业务脱节，不能形成有效的场景化应用能力P61.3、应用中的需求大数据智能化应用数字孪生数据融合多维感知AI计算治安防控体系勤指情舆督一体化重大活动安保疫情防控P7P7面向多维感知体系的时空融合处理技术面向多维感知体系的时空融合处理技术2P82.1、多维感知信息的特征 静态点、线、面

3、二三维地表地物 建筑物、BIM、室内地图 检查站、收费站卡口、门禁、停车场 车辆结构化、人像机构化 汽车鸣笛传感器、危化品传感器 票证、登记、核查数据 实时路况 犯罪热点图 人流热力图 卫星定位、浮动车、无人机 人员、车辆、船舶动态轨迹变化固定固定变化空间维度时间维度感知场景感知对象感知手段P92.2、多维感知数据时空融合的关键技术基于地理位置的多维融合智能感知设备监控专用信息视音频数据SVAC编码专用信息多模态数据质量可变编码多模态数据分级分类加密视频GIS技术人群检测与预警技术“视频-BIM-GIS-AI-IoT”可视化融合协同感知数据关系图谱构建技术多维物联感知数据关系图谱多维融合轨迹全

4、场景智能中枢数据基于多维感知体系的智数据中枢技术面向物联网时空大数据的智计算技术P102.3、面向智能感知设备的时空融合采集技术专用信息专用信息视音频数据监控专用信息视音频数据SVAC视频流视音频数据SVAC编码流程地理感知信息GPS/北斗经度、纬度、高度、时间 PTZ地理定标参数传感器感知信息身份感知：身份证、门禁卡、银行卡、RFID卡、wifi、电采、雷达、线圈行为感知：周界感知、移动、速度、流量环境感知：大气、土壤、风、雨、雪、污染感知图像智能分析结果人员：人脸、衣着颜色/纹理、背包、眼镜、身高、方向等车辆：车牌、车型、颜色、标志、速度、方向等行为：入侵、逆行、越界、徘徊、移动、违章、聚

5、集、计数等种属性目标种传感器基于GB35114采用国密算法、区块链，实现设备认证、信令认证、数据签名、数据加密、智能合约、存证，从信源端降低敏感数据泄密99.9%。设备身份双向认证性能：平均延迟249ms（标准要求低于400ms）视频数据签名性能：每秒1次签名（标准要求不小于1次/s）视频加解密性能：平均增加延时189ms（标准要求不超过400ms）种时空基准支持绝对时间、OSD、地理信息、视频解析信息、物联网感知扩展信息融合传输。监控专用信息融合利用NAL单元头中特定标志位标记加密和认证，具备灵活可扩展性，可实现不同级别保护。数据加密与认证 在智能感知终端设备中扩展地理信息支持P112.3、

6、面向智能感知设备的时空融合采集技术 支持多尺度的多维感知智能摄像机P122.3、面向智能感知设备的时空融合采集技术 考虑时空分布特征的多维感知网规划策略车码实体间绑定率前5条内77%前10条内87%前15条内92%边海防高速检查站P132.4、面向多维感知数据的时空融合分析技术 多维时空关系图谱分析引擎多轨融合分析引擎P142.4、面向多维感知数据的时空融合分析技术 多维融合轨迹分析引擎视频监控无线通信人像识别车辆抓拍P152.5、面向真实应用场景的时空融合显示技术 视频GIS：为视频场景建立空间坐标，每个像素点都