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針對(duì)上述社會(huì)安全事件綜合研判的難題，本成果利用系統(tǒng)工程的綜合集成研討方法論，綜合公安學(xué)、管理科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等相關(guān)學(xué)科理論、方法與技術(shù)，提出了基于多時(shí)空線索鏈的社會(huì)安全事件智能綜合研判關(guān)鍵技術(shù)以及面向社會(huì)安全警情事件的警務(wù)資源指揮調(diào)度方法。 ①基于多時(shí)空線索鏈的社會(huì)安全事件智能綜合研判關(guān)鍵技術(shù)以群體性聚集事件作為典型社會(huì)安全事件，構(gòu)建基于六空間的社會(huì)安全事件綜合集成研討廳體系：融合構(gòu)建“情景數(shù)據(jù)-元數(shù)據(jù)-知識(shí)-實(shí)體模型-形式模型-算子”六空間體系，提出多時(shí)空線索鏈生成技術(shù)，抽取知識(shí)空間中共性的時(shí)空線索鏈模式；基于知識(shí)和數(shù)據(jù)共同驅(qū)動(dòng)的思想，提出了社會(huì)安全事件的研判支持方法，包括基于知識(shí)圖譜的推理方法、基于相似案例的推理方法、以及基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理方法等；進(jìn)而結(jié)合專家研判，實(shí)現(xiàn)典型社會(huì)安全事件智能綜合研判。 ②面向社會(huì)安全警情事件的警務(wù)資源指揮調(diào)度方法是在層次任務(wù)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃（Hierarchical Task Network, HTN）的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)任務(wù)執(zhí)行時(shí)間、空間和資源約束的推理，解決考慮多任務(wù)類型、多警種、多出警地點(diǎn)、任務(wù)帶有時(shí)效性、考慮交通和處置時(shí)間等實(shí)際因素的警務(wù)資源調(diào)度方案制定問題；進(jìn)而考慮執(zhí)行時(shí)間等不確定因素的影響，在規(guī)劃過程中處理不確定性，制定柔性調(diào)度方案，使生成的調(diào)度方案更好地適應(yīng)不確定的執(zhí)行環(huán)境。 ③在此上述關(guān)鍵技術(shù)基礎(chǔ)上，運(yùn)用系統(tǒng)工程方法，研究了基于云計(jì)算與邊緣計(jì)算的端網(wǎng)云的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、通訊協(xié)議及協(xié)同計(jì)算模型，綜合考慮各方面因素對(duì)平臺(tái)體系架構(gòu)進(jìn)行了設(shè)計(jì)，從頂層設(shè)計(jì)層面解決信息孤島、資源有限等難題，構(gòu)建了基于云計(jì)算于邊緣計(jì)算的社會(huì)安全事件智慧化立體綜合預(yù)警與指揮平臺(tái)。整體技術(shù)路線如下圖所示： 圖 1 社會(huì)安全事件智慧化立體綜合預(yù)警與智慧平臺(tái)整體技術(shù)路線 研制的基于云計(jì)算于邊緣計(jì)算的社會(huì)安全事件智慧化立體綜合預(yù)警與指揮平臺(tái)，主要由四個(gè)系統(tǒng)組成。其中，融合“人、車、物、網(wǎng)、地”的警情大數(shù)據(jù)支撐平臺(tái)與公安部門現(xiàn)有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)相對(duì)接，關(guān)聯(lián)研發(fā)的目標(biāo)識(shí)別與警情事件監(jiān)測(cè)預(yù)警結(jié)果，實(shí)現(xiàn)警情數(shù)據(jù)的采集、整理和分析。社會(huì)安全事件智慧化綜合預(yù)警與分析系統(tǒng)基于大數(shù)據(jù)支撐平臺(tái)提供的公安業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)輿情信息和研判結(jié)果數(shù)據(jù)等，提供了公安部門需要的事件分析和研判功能。面向社會(huì)安全事件的警務(wù)資源指揮調(diào)度系統(tǒng)基于研判結(jié)果，具有領(lǐng)域知識(shí)管理、調(diào)度方案生成和執(zhí)行異常識(shí)別等功能，為指導(dǎo)指揮員進(jìn)行調(diào)度方案制定提供輔助決策能力。最后，基于研發(fā)的系統(tǒng)間及與公安相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)間的互操作模式、資源可伸縮的并發(fā)處理技術(shù)，由應(yīng)用集成管理平臺(tái)提供應(yīng)用集成和服務(wù)集成功能，包括統(tǒng)一的用戶管理和認(rèn)證、工作界面、應(yīng)用云服務(wù)管理等，實(shí)現(xiàn)各系統(tǒng)間的有機(jī)集成，平臺(tái)體系架構(gòu)如下圖所示。 圖 2 社會(huì)安全事件智慧化立體綜合預(yù)警與指揮平臺(tái)體系結(jié)構(gòu) 成果相關(guān)圖片展示： 圖 3 社會(huì)安全事件智慧化綜合預(yù)警與分析系統(tǒng)駕駛艙 圖 4 時(shí)空大數(shù)據(jù)查詢模塊 圖 5 研判規(guī)則管理模塊 圖 6 預(yù)案管理模塊

渡眾機(jī)器人為滿足智能駕駛實(shí)訓(xùn)系統(tǒng)演示需求，開發(fā)了各種定制化智慧交通模型行駛系統(tǒng)沙盤。模型車輛搭載實(shí)車使用的各類傳感器，模擬在實(shí)際交通場(chǎng)景中車輛自動(dòng)啟停、信號(hào)燈自動(dòng)識(shí)別、障礙物識(shí)別等智能駕駛行為。自動(dòng)駕駛實(shí)訓(xùn)沙盤構(gòu)建主要分為智能路側(cè)系統(tǒng)、微縮沙盤系統(tǒng)、基于V2X的自動(dòng)駕駛?cè)糠謨?nèi)容。車路協(xié)同自動(dòng)駕駛演示沙盤為各高校提供必要的實(shí)踐環(huán)境與研發(fā)平臺(tái)，可完成當(dāng)前智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)的理論學(xué)習(xí)和工作實(shí)踐。  

西北農(nóng)林科技大學(xué)智慧數(shù)字農(nóng)業(yè)實(shí)驗(yàn)室采購(gòu)項(xiàng)目競(jìng)爭(zhēng)性磋商

圍繞未來能源需求特性辨識(shí)、場(chǎng)站/設(shè)備智能監(jiān)測(cè)、能效優(yōu)化管理3項(xiàng)核心內(nèi)容，開展研究并提出以下3個(gè)核心創(chuàng)新點(diǎn)，創(chuàng)新點(diǎn)一為基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的需求側(cè)用能行為特性辨識(shí)及容量?jī)r(jià)值評(píng)估方法，有效解決了需求側(cè)用能行為特性分析難度大、精確度差、有效性低的問題，為能源電力系統(tǒng)容量規(guī)劃和優(yōu)化投資提供了科學(xué)依據(jù)；創(chuàng)新點(diǎn)二為基于數(shù)據(jù)挖掘計(jì)算的多元設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與需求側(cè)能效優(yōu)化技術(shù)，解決了需求側(cè)用能設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)能力差、管控水平低的問題，實(shí)現(xiàn)提質(zhì)增效；創(chuàng)新點(diǎn)三為基于數(shù)據(jù)高效融合計(jì)算的場(chǎng)站環(huán)境監(jiān)測(cè)及虛擬現(xiàn)實(shí)交互技術(shù)，有效解決了各種環(huán)境參數(shù)大量冗余導(dǎo)致的監(jiān)測(cè)結(jié)果誤差大的問題。 平臺(tái)可應(yīng)用于包括智能設(shè)備制造與銷售、能源設(shè)備在線監(jiān)測(cè)、能源設(shè)備全壽命周期管理、能源站點(diǎn)智慧運(yùn)行維護(hù)、用能負(fù)荷預(yù)測(cè)、能質(zhì)能效分析與應(yīng)用等。