數(shù)字孿生智慧城市解決方案 目錄1. 項(xiàng)目建設(shè)意義 31.1.1 數(shù)字孿生監(jiān)控 51.1.2 數(shù)字孿生運(yùn)維 61.1.3 環(huán)境態(tài)勢(shì)感知 71.1.4 分析統(tǒng)計(jì)報(bào)表 91.1.5 日志記錄管理 111.1.6 應(yīng)急任務(wù)管理 121.1.7 反恐事件模擬 121.1.8 火災(zāi)事件模擬 141.1.9 應(yīng)急模擬演練 161.1.10 應(yīng)急指揮決策 171.1.11 事件處理評(píng)估 171.1.12 事件決策分析 181.1.13 應(yīng)急預(yù)案管理 191.1.14 人員賬戶管理 191.1.15 性格引擎管理 191.1.16 事件任務(wù)管理 20項(xiàng)目建設(shè)意義通過數(shù)字孿生監(jiān)管，可以宏觀的查看全局的事態(tài)進(jìn)展，數(shù)字孿生技術(shù)，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、物理仿真技術(shù)、大數(shù)據(jù)及人工智能分析技術(shù)，將發(fā)生在物理空間的事物進(jìn)行模擬展示，從而對(duì)宏觀數(shù)據(jù)進(jìn)行全局匯總表達(dá)，使監(jiān)管部門對(duì)整體事態(tài)的進(jìn)行掌握更全面，更直觀；通過數(shù)字孿生監(jiān)管，可以很好的對(duì)微觀事物進(jìn)行表達(dá)，對(duì)于物理不可見、不易見、不預(yù)見的內(nèi)容，可以通過模擬仿真的算法對(duì)事物的細(xì)節(jié)進(jìn)行描述，從而增強(qiáng)事物的可讀性，預(yù)見性，從而讓監(jiān)管部門更及時(shí)、準(zhǔn)確的對(duì)微觀事物進(jìn)行分析；通過人機(jī)協(xié)同、窮盡算法技術(shù)，解決人員綜合演練困難的問題。由于大規(guī)模組織人員演練難度大，人員對(duì)待事情的態(tài)度不一，對(duì)于多場景，多條件的事件無法做到全面覆蓋的應(yīng)急演練，這大的增加了模擬演練的成本，卻獲得了不佳的演練效果，通過人機(jī)協(xié)同、結(jié)合虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，所有的人可以在虛擬空間中整合在一期，不論人身處在何處，都可以以第一人稱的狀態(tài)參加到模擬演練的過程中去，提高了模擬演練的可實(shí)現(xiàn)性，同時(shí)通過窮盡算法，結(jié)合物理引擎和仿真算法，可以由計(jì)算機(jī)自動(dòng)生成不同預(yù)案的執(zhí)行結(jié)果，從而給予決策者更多的決策依據(jù)；通過真實(shí)物理環(huán)境孿生、智人NPC技術(shù)，解決現(xiàn)場模擬演練效果差的問題。模擬演練過程中大部分場地被凈空，人員心態(tài)不正視，演練過程往往效果無法達(dá)到盡可能真實(shí)的程度；通過真實(shí)物理環(huán)境孿生、智人NPC技術(shù)，重構(gòu)一個(gè)與真實(shí)環(huán)境1:1的虛擬環(huán)境，環(huán)境中的虛擬人物也被賦予的人物性格，可很好的與事件進(jìn)行互動(dòng)，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)采集的真實(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)，從而營造一個(gè)相對(duì)真實(shí)的模擬演練環(huán)境，用于模擬應(yīng)急事件的發(fā)生和進(jìn)展，大大提高了模擬演練的價(jià)值和意義。通過數(shù)字孿生展示、過程記錄技術(shù)，解決應(yīng)急演練效果不直觀的問題。由于目前應(yīng)急演練是基于視頻攝像頭的演練，對(duì)于更豐富更多元的數(shù)據(jù)表達(dá)無法實(shí)現(xiàn)，所以導(dǎo)致演練過程中掌握數(shù)據(jù)有限，演練過程后事件記錄不全，預(yù)案單一；通過數(shù)字孿生展示、過程記錄技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)區(qū)域的全局?jǐn)?shù)據(jù)展示和把握，可以更好的用于事件處理的把控和決策。通過事件仿真、深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，解決對(duì)事件沒有預(yù)判問題。由于目前的狀態(tài)，一旦出現(xiàn)突發(fā)事件，指揮人員對(duì)事件的判定是基于個(gè)人的、片面的，不是基于全局的，而且沒有對(duì)事態(tài)發(fā)展的一個(gè)預(yù)判，從而導(dǎo)致過程很盲目。通過事件仿真、深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，對(duì)事件的走向根據(jù)犯罪算法進(jìn)行模擬推演，從而可以提前預(yù)估到部分事件的走向和進(jìn)展，從而給決策者和執(zhí)行者有更多的參考依據(jù)用于決策和處理應(yīng)急事件。數(shù)字孿生監(jiān)控通過對(duì)區(qū)域的數(shù)字孿生建模，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)區(qū)域環(huán)境、人、物、設(shè)施的實(shí)時(shí)監(jiān)控，其監(jiān)控手段通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)補(bǔ)充了傳統(tǒng)視頻監(jiān)控的時(shí)效性、全局性、準(zhǔn)確性的問題。數(shù)字孿生運(yùn)維通過數(shù)字孿生技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等，將物理空間分隔的服務(wù)器網(wǎng)絡(luò)，整合在一個(gè)虛擬的空間中，從而對(duì)分布在各地的服務(wù)器做直觀的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)管和服務(wù)，同時(shí)通過AI深度學(xué)習(xí)，對(duì)服務(wù)器異常的表現(xiàn)做態(tài)勢(shì)提前感知，從而有目標(biāo)性的預(yù)防突發(fā)網(wǎng)絡(luò)問題及特殊群體事件。環(huán)境態(tài)勢(shì)感知通過對(duì)環(huán)境數(shù)據(jù)的監(jiān)控，可以分析區(qū)域人員車輛分布、人員車輛流動(dòng)、關(guān)注密集點(diǎn)等等；并通過可視化圖標(biāo)形式進(jìn)行展現(xiàn)；車輛熱力分布個(gè)體流向分布宏觀流向分布角色人物圖譜分析統(tǒng)計(jì)報(bào)表通過分析數(shù)據(jù)集所匯集的數(shù)據(jù)，采用大數(shù)據(jù)分析、人工智能分析技術(shù)，將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化、價(jià)值化、綜合化、事件化進(jìn)行展示，以多類圖標(biāo)的形式呈現(xiàn)給用戶使用；外環(huán)境監(jiān)控內(nèi)環(huán)境監(jiān)控停車場監(jiān)控?zé)o人機(jī)監(jiān)控日志記錄管理記錄平臺(tái)所有的操作及訪問行為，包括管理端和客戶端的所有登錄、操作、增刪改查行為，記錄操作者和操作時(shí)間。應(yīng)急任務(wù)管理系統(tǒng)通過全局監(jiān)控，發(fā)現(xiàn)預(yù)警事件，可以將事件轉(zhuǎn)換成任務(wù)指派給對(duì)應(yīng)的責(zé)任人進(jìn)行現(xiàn)場處理，任務(wù)通過手機(jī)短信或APP推送的形式進(jìn)行提供。反恐事件模擬通過模擬隨機(jī)地點(diǎn)或指定地點(diǎn)發(fā)生的反恐事件，通過目前環(huán)境數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、地圖數(shù)據(jù)，結(jié)合事件驅(qū)動(dòng)引擎、物理仿真引擎可以還原、模擬該事件發(fā)生過程及進(jìn)展，中間的隨機(jī)事件決策會(huì)影響事態(tài)進(jìn)展，中間還可以由真實(shí)人員扮演其中的反恐特警、消防人員、特警人員、醫(yī)護(hù)人員、秩序維護(hù)人員及恐怖分子，以第一人稱的形式真實(shí)的參與到模擬時(shí)間中去，結(jié)合具備性格引擎的場景人工智能機(jī)器人，可以最大程度的還原現(xiàn)場的真實(shí)情況；火災(zāi)事件模擬通過模擬隨機(jī)地點(diǎn)或指定地點(diǎn)發(fā)生的火災(zāi)事件，通過目前環(huán)境數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、地圖數(shù)據(jù)，結(jié)合事件驅(qū)動(dòng)引擎、物理仿真引擎可以還原、模擬該事件發(fā)生過程及進(jìn)展，中間的隨機(jī)事件決策會(huì)影響事態(tài)進(jìn)展，中間還可以由真實(shí)人員扮演其中的消防人員、特警人員、醫(yī)護(hù)人員、秩序維護(hù)人員及被困人員，以第一人稱的形式真實(shí)的參與到模擬時(shí)間中去，結(jié)合具備性格引擎的場景人工智能機(jī)器人，可以最大程度的還原現(xiàn)場的真實(shí)情況；應(yīng)急模擬演練以第一人稱的形式，參與到反恐、火警模擬演練中，通過目前環(huán)境數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、地圖數(shù)據(jù)，結(jié)合事件驅(qū)動(dòng)引擎、物理仿真引擎可以還原、模擬該事件發(fā)生過程及進(jìn)展，中間的隨機(jī)事件決策會(huì)影響事態(tài)進(jìn)展，結(jié)合具備性格引擎的場景人工智能機(jī)器人，可以最大程度的還原現(xiàn)場的真實(shí)情況；應(yīng)急指揮決策在使勁進(jìn)展過程中，到對(duì)應(yīng)的決策點(diǎn)，會(huì)需要指揮中心進(jìn)行決策，不同的決策會(huì)對(duì)事件的進(jìn)展產(chǎn)生不同的影響，指揮決策者可以通過事件決策的修改，調(diào)整并模擬不同決策下事件的走向和綜合影響，從而在類似事件發(fā)生時(shí)有一定的參考依據(jù)；事件處理評(píng)估每一個(gè)應(yīng)急事件處理完畢后，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)生成一個(gè)時(shí)間評(píng)估報(bào)告，報(bào)告會(huì)結(jié)合事件的難易程度（氣象影響、時(shí)間影響、人員影響、隨機(jī)事件影響、性格引擎表現(xiàn)、決策影響等因素）對(duì)事件最終處理結(jié)果進(jìn)行綜合分析評(píng)估，評(píng)估內(nèi)容包括：事件處理時(shí)間、經(jīng)濟(jì)損失、人員傷亡、事件影響等方面。事件決策分析每一個(gè)事件的決策過程中可以調(diào)整和修改決策參數(shù)，從而改變后續(xù)的事態(tài)走向和環(huán)境影響，通過對(duì)事件決策的調(diào)整，可以模擬不同決策下事件處理的結(jié)果，從而比較不同的預(yù)案，選擇最優(yōu)的預(yù)案結(jié)果；應(yīng)急預(yù)案管理對(duì)于應(yīng)急模擬過程中被評(píng)估有價(jià)值的，或有執(zhí)行意義的應(yīng)急預(yù)案，可以將預(yù)案進(jìn)行保存，被保存的預(yù)案會(huì)以可交互時(shí)間軸的形式存在，預(yù)案內(nèi)記錄了所有決策、調(diào)度資源數(shù)量、節(jié)點(diǎn)處理時(shí)間、突發(fā)事件情況，最終處理結(jié)果。人員賬戶管理按照參與單位的層級(jí)及架構(gòu)，構(gòu)建人員賬戶管理權(quán)限，不同的參與單位在模擬演練過程中承擔(dān)不同的模擬角色；性格引擎管理應(yīng)急場景中可以配置各種性格的、數(shù)量的、具有環(huán)境感知能力的