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116智慧农业物联网大数据应用云平台解决方案

116智慧农业物联网大数据应用云平台解决方案
116智慧农业物联网大数据应用云平台解决方案

浙江省智慧畜牧业云平台之智慧畜牧解决方案

浙江省智慧畜牧业云平台之智慧畜牧解决方案 一、智慧畜牧概述: 根据《浙江省畜牧业“十三五”规划》要求,全面建成畜牧兽医主体地理信息系统,联动建设畜牧兽医数据中心,全面提升各级畜牧兽医系统行业管理、监督执法和服务主体信息化水平;使畜牧业生产、加工、流通、监管等各环节将实现信息化。由省畜牧局开发建设的《浙江省智慧畜牧业云平台》现已投入试运行,到2017年1月1日起全省正式投入使用。智慧畜牧业云平台有“六大基本管理系统”组成,现简单介绍下这“六大基本管理系统”的功能。 1、养殖生产管理系统:系统分为规模场平台和监管机构平台,前者使用对象为规模场信息员,后者使用对象为乡镇防疫员、畜牧专管员。系统由养殖场户管理、生产管理、防疫管理、报检出栏、无害化处理、投入品管理、统计分析、基础配置等模块组成,辅助养殖场信息员、乡镇防疫员开展属地养殖户管理、动物养殖档案、防疫、报检出栏、无害化处理等主要业务的信息化管理,辅助畜牧专管员实时管控辖区内动物养殖生产情况。 2、动物防疫管理系统:系统分为规模场平台和监管机构平台,前者使用对象为规模场信息员,后者使用对象为乡镇防疫员、畜牧专管员。系统由免疫管理、佩标管理、台账查询、统计分析、基础配置等模块组成,辅助养殖场信息员、乡镇防疫员开展属地免疫管理、佩标业务工作的信息化管理,辅助防疫专管员实时管控辖区内动物防疫情况。 3、动物检疫系统:系统分为产地检疫和屠宰检疫两大模块。系统由养殖场户的检疫申报、检疫受理、检疫工作记录、查验免疫信息、出具证明、台账查询、人员管理、证章管理等模块组成。辅助检疫工作实行信息化管理。 4、无害化管理系统:使用对象为规模养殖场、病死动物收集点、无害化处理中心、生猪保险公司及各级监管机构。系统由病死动物死亡登记、收集管理、移交管理、无害化处理记录、保险理赔等核心业务模块组成,辅助病死动物无害化处理工作与监管工作的信息化管理。 5、屠宰管理系统:使用对象为屠宰企业。系统由申报受理通知、准宰通知、检疫处理通知、库存统计、入场管理、待宰管理、宰后管理、无害化管理、统计分析等业务模块组成。辅助屠宰工作与监管工作的信息化管理。 6、流通监管系统:将现使用的《动物及其产品流通监管系统》正式纳入云平台。系统由网上备案、备案审批、未备案调入处理、目的地核查、监管检查、行政处罚、风险信息等核心业务模块组成。辅助流通监管工作信息化管理。

智慧农业云平台—基于大数据和云应用的解决方案

智慧农业云平台—基于大数据和云应用的解决方案 一、农业发展的几个阶段: 1.农业1.0时代(原始农业):以人力为主,辅以简单的生产工具实现劳作。 2.农业2.0时代(机械农业):以大型农机具替代人力生产,提供效率。 3.农业3.0时代(现代农业):以自动化生产、规模化种植(养殖)增产增效。 4.农业4.0时代(智慧农业):以物联网为依托,结合移动互联网实现大数据和云应用,通过精准把控风险、监管过程、追查结果来实现智慧农业的平台化战略。 浙江省智慧农业云平台 二、智慧农业云平台基本架构: 托普云农智慧农业云平台通过基础设备、核心技术、平台服务、服务范围和终端用户实现整体平台的假设。 1.基础设备包括物联网传感器、控制器、数据存储和通信单元实现对物联网感知层、传输层的假设。 2.核心技术包含标准化接口平台、数据安全加密传输存储、数据建模应用和服务器端、web端、PC端、手机端的客户端应用。 3.平台服务包括管理服务(种植管理、行政管理、加工管理、专家坐堂、决策分析)和监控服务(远程监控、自动化监控)。 4.服务范围包括种植业、林业、水利、畜牧业、渔业等。 5.终端用户包括行政管理端、生产种植端、产业链和消费端。

三、智慧农业云平台的基本功能模块: 1.行政管理端可供政府机构、行业协会、企业使用,保护大数据采集监控平台,智能化控制平台。 2.生产种植端包括农业合作社、农户使用的农业生产管理服务平台和农户智能管理服务平台。 3.产业链在生产加工和仓储物流时使用的专家库云平台,政务管理服务平台。 4.消费端供渠道和消费者使用的农业溯源服务平台和移动可信查询终端。 四、托普云农智慧农业云平台的智能化控制: 1.实现对特定设备的接管。 2.通过阈值配置及预案管理实现全自动化。 3.声光电一体化异常触发警报。 五、智慧农业云平台的生产管理服务平台: 1.合作社间独立账户,信息安全保密,可实现产供销业务流程,降低手工记账风险。 2.农机调度系统可实现农机实时位置监控和历史轨迹查询,农机手与指挥中心实时通讯,机手、地块、农机、作业动态绑定,根据实际任务完成情况进行绩效考核。 六、农户智能管理系统: 1.农务信息自查。 2.常见病情回复。 3.疑难杂症会诊。 七、农产品溯源服务平台: 1.溯源(静态溯源、实施溯源)。 2.检验报告。 3.各类证书。 4.优质资源:水质、土壤监测数据。

农业大数据应用平台技术要求

市农业大数据应用平台 建设项目 技术要求 2016年

目录 1技术要求 (3) 1.1项目目标 (3) 1.2建设现状 (3) 1.3建设原则 (4) 1.3.1先进性和成熟性 (4) 1.3.2可靠性和安全性 (5) 1.3.3开放性和标准化 (5) 1.3.4伸缩性和可扩展性 (5) 1.3.5易用性和可控性 (5) 1.4总体要求 (6) 1.4.1技术路线 (6) 1.4.2技术要求 (6) 1.4.3界面设计要求 (8) 1.4.4技术指标要求 (8) 1.5建设内容 (10) 1.5.1门户网站建设 (10) 1.5.2农业项目管理系统建设 (11) 1.5.3现有业务系统整合 (12) 1.6工程控制及验收需求................................................................. 错误!未定义书签。 1.6.1工程控制......................................................................... 错误!未定义书签。 1.6.2总体建设进度................................................................. 错误!未定义书签。 1.6.3里程碑及阶段交付物..................................................... 错误!未定义书签。 1.6.4项目验收......................................................................... 错误!未定义书签。2数据采集设备参数要求 (12)

智慧农业云平台之农业应急指挥解决方案

智慧农业云平台之农业应急指挥解决方案 一、农业应急指挥系统概述: 农业应急指挥解决方案是托普云农为加强全省突发事件处置能力和管理水平,根据农业部《农业应急管理信息化建设总体规划(2014-2017年)》建设要求,按照《全省农业应急指挥系统建设方案》文件精神,托普云农紧密依托“浙江省智慧农业云平台”和“浙江省视频会议系统”,建设农业应急综合指挥系统,实现各地区农业生产环境管理和农业灾病的远程管控、动态监测、专家会商、灾变预警和紧急指挥调度,满足省市县三级联动应急管理要求,提高农业应急指挥和灾变预警水平。 二、农业应急指挥系统解决目标: 1、实现对农业灾害、重大动植物疫病等各类突发事件的快速、有效、精准处置; 2、提升现代农业生产管理、产业管理、应急管理水平,科学决策; 3、全面构建智慧农业体系,实现信息化协同、高效化管理和多样化服务。 三、农业应急指挥系统适用对象: 省市县各级涉农主管部门和政府单位 四、农业应急指挥系统系统组成: 1、托普云农应急指挥信息管理平台 2、应急指挥中心 3、基于GIS的受灾影响分析 五、农业应急指挥系统业务应用: 事件采集、动态监测、灾变预警、远程会商、联动指挥、移动应急 六、农业应急指挥系统业务特色; 1、顶层设计 遵循省智慧农业云平台统一技术标准和规范;

省市县统一数据交换和共享; 集成各地视频传感等设施设备; 与本级指挥中心无缝对接。 2、三级联动 依托全省电子政务内网和无线网络,省、市、县、乡多级联动; 应急基地、移动应急终端和应急指挥中心实时对接; 省市县三级既可独立指挥亦可协同工作; 市县应急管理几点接入浙江省智慧农业云平台。 3、移动应急 满足各类突发事件现场的临时指挥需要; 采用移动应急终端采集突发公共事件信息; 与省智慧农业云平台实时音视频双向交互; 依托无线网络GPS定位全程实时移动应急监控。 4、覆盖广泛 覆盖农业“两区”、“一区一镇”、特色基地、病虫害测报点; 涉及应急现场数据、图像、音频、视频等信息; 整合台风路径、防汛抗旱、气象灾害等相关涉农数据; 涉及智能化生产、生态监控、疫病防控、粮食安全、食品安全等各个领域。 七、农业应急指挥系统典型案例: 浙江省农业厅丽水市农业局兰溪市农林局嘉兴市秀洲区农经局台州市黄岩区农林局金东区农林局三门县农业局临安市农林局 浙江托普云农科技股份有限公司

农业大数据应用

4 农业大数据 4.1农业大数据的内涵, 农业是产生大数据的无尽源泉,也是大数据应用的广阔天地。农业数据涵盖面广、数据源复杂。关于农业大数据,顾名思义,就是运用大数据理念、技术和方法,解决农业或涉农领域数据的采集、存储、计算与应用等一系列问题,是大数据理论和技术在农业上的应用和实践。农业大数据是大数据理论和技术的专业化应用,除了具备大数据的公共属性,必然具有农业数据自身的特点。通常所讲到的农业,实际上应涵盖农村、农业和农民三个层面,具有涵盖区域广、涉及领域和内容宽泛、影响因素众多、数据采集复杂、决策管理困难等特点。狭义的农业生产是指种植业,包括生产粮食作物、经济作物、饲料作物和绿肥等农作物的生产活动等,不仅仅涉及到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等作物生产的全过程各环节,而且还涉及跨行业、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘,以及结果的展示与应用,乃至整个产业链的资源、环境、过程、安全等监控与决策管理等。广义的农业生产是指包括种植业、林业、畜牧业、渔业和副业五种产业形式,均应该包含在农业大数据研究的范畴中。随着精准农业、智慧农业、物联网和云计算的快速发展要求,农业数据也呈现出爆炸式的增加,数据从存储到挖掘应用都面临巨大挑战。物联网在农业各领域的渗透已经成为农业信息技术发展的必然趋势,也必将成为农业大数据最重要的数据源。大量的农业工作者和管理者,既是大数据的使用者,也是大数据的制造者。由于农业自身的复杂性和特殊性,农业数据必将从基于结构化的关系型数据类型,向半结构化和非结构化数据类型转变。相对于采用二维表来逻辑表达的关系型数据结构,农业领域更多的是非结构化的数据,如大量的文字、图表、图片、动画、语音/视频等形式的超媒体要素,以及专家经验和知识、农业模型等。大量事实已经证明,非结构化数据呈现出快速增长的势头,其数量已大大超过结构化数据。尤其是农业生产过程的主体是生物,易受外界环境和人的管理等因素影响,存在多样性和变异性、个体与群体差异性等,都决定了对数据的采集、挖掘与分析应用的难度。如何挖掘数据价值、提高数据分析应用能力、减少数据冗余和数据垃圾,是农业大数据面临的重要课题。4.2农业大数据的主要应用

智能交通大数据综合服务平台设计方案

智能交通大数据综合服务平台 1. 概述 随着经济发展、城市化进程的加快以及城市规模不断扩大,机动车拥有量及道路交通流急剧增加,城市紧缺的土地资源和高密度的土地利用模式,使得交通供给与交通需求之间的矛盾日益突出,交通拥堵、停车困难、环境恶化等交通问题不断加剧,影响了城市的可持续发展及人民生活水平的提高,阻碍了经济的发展。大城市也面临同样的问题,近年来机动车保有量持续快速增长,高峰交通拥堵日益加剧,交通发展面临严峻形势和新的挑战。很多城市在市区主要范围内实施“错峰限行”等交通管理措施。采取调控交通需求削减交通需求总量其原因之一是城市道路已经难以通过基础设施规划建设来改善交通。另一方面,如何利用智能交通系统(ITS)来缓解交通、提升交通效率也是可以着力的一个方向。 目前各交通管理部门建立了功能相对完善的交通指挥控制中心,包括交通信号控制系统、道路交通监控系统、交通诱导显示系统、停车管理系统、交通违章处理系统等,初步实现了交通信号控制、道路监控、交通信息综合查询、有/无线指挥调度及交通诱导等基础功能。ITS的各种信息采集技术(如微波采集技术、视频采集技术、环形线圈感应式采集技术等)被广泛地运用于交通数据采集,公安交管部门不仅具备了交通基础信息,还拥有了各类动态数据,如车辆实时营运信息、道路交通状况等,采集的数据类型包括属性数据、空间数据、影像数据等。对交通三要素(人流、车辆、道路)连续不断采集的多源交通数据流产生了巨量的交通数据,具有典型的“3V”特性:大容量、多样性、高速度,也具有价值、复杂性的特点,属于名符其实的交通“大数据”。仅以国内某城市内道路卡口数据为例,每天达到约15GB的数据量,要实现对城市道路交通的整体运营水平和人们出行规律的深度挖掘,就要以日、月甚至年为时间粒度对大数据进行计算和分析。 数据是智能交通的核心,数据为王的大数据时代已经到来[。如何高效地从海量数据中分析、挖掘所需的信息和规律,结合已有经验和数学模型等生成更高层次的决策支持信息,获得各类分析、评价数据,为交通诱导、交通控制、交通需求管理、紧急事件管理等提供决策支持,为交通管理者、运营者和个体出行者提供交通信息,成为当务之急。交通数据分析的发展趋势正如TDWI大数据分析报告指出的,由常规分析转向深度分析,如图1所示。

浙江省智慧畜牧业云平台功能介绍

浙江省智慧畜牧业云平台功能介绍 根据《浙江省畜牧业“十三五”规划》要求,全面建成畜牧兽医主体地理信息系统,联动建设畜牧兽医数据中心,全面提升各级畜牧兽医系统行业管理、监督执法和服务主体信息化水平;使畜牧业生产、加工、流通、监管等各环节将实现信息化。由省畜牧局开发建设的《浙江省智慧畜牧业云平台功业云平台》现已投入试运行,到2017年1月1日起全省正式投入使用。智慧畜牧业云平台功业云平台有“六大基本管理系统”组成,现简单介绍下这“六大基本管理系统”的功能。 1、养殖生产管理系统:系统分为规模场平台和监管机构平台,前者使用对象为规模场信息员,后者使用对象为乡镇防疫员、畜牧专管员。系统由养殖场户管理、生产管理、防疫管理、报检出栏、无害化处理、投入品管理、统计分析、基础配置等模块组成,辅助养殖场信息员、乡镇防疫员开展属地养殖户管理、动物养殖档案、防疫、报检出栏、无害化处理等主要业务的信息化管理,辅助畜牧专管员实时管控辖区内动物养殖生产情况。 2、动物防疫管理系统:系统分为规模场平台和监管机构平台,前者使用对象为规模场信息员,后者使用对象为乡镇防疫员、畜牧专管员。系统由免疫管理、佩标管理、台账查询、统计分析、基础配置等模块组成,辅助养殖场信息员、乡镇防疫员开展属地免疫管理、佩标业务工作的信息化管理,辅助防疫专管员实时管控辖区内动物防疫情况。 3、动物检疫系统:系统分为产地检疫和屠宰检疫两大模块。系统由养殖场户的检疫申报、检疫受理、检疫工作记录、查验免疫信息、出具证明、台账查询、人员管理、证章管理等模块组成。辅助检疫工作实行信息化管理。 4、无害化管理系统:使用对象为规模养殖场、病死动物收集点、无害化处理中心、生猪保险公司及各级监管机构。系统由病死动物死亡登记、收集管理、移交管理、无害化处理记录、保险理赔等核心业务模块组成,辅助病死动物无害化处理工作与监管工作的信息化管理。 5、屠宰管理系统:使用对象为屠宰企业。系统由申报受理通知、准宰通知、检疫处理通知、库存统计、入场管理、待宰管理、宰后管理、无害化管理、统计分析等业务模块组成。辅助屠宰工作与监管工作的信息化管理。 6、流通监管系统:将现使用的《动物及其产品流通监管系统》正式纳入云平台。系统由网上备案、备案审批、未备案调入处理、目的地核查、监管检查、行政处罚、风险信息等核心业务模块组成。辅助流通监管工作信息化管理。

_智慧警务_大数据时代的警务模式_张兆端

“智慧警务”:大数据时代的警务模式 张兆端 摘要“智慧警务”是以互联网、物联网、云计算、智能引擎、视频技术、数据挖掘、知识管理等为技术支撑,以公安信息化为核心,通过互联化、物联化、智能化的方式,促进公安系统各个 功能模块高度集成、协调运作,实现警务信息“强度整合、高度共享、深度应用”之目标的警务发展 新理念和新模式。它标志着公安信息化正在走向数字化、网络化、智能化的高度融合———智慧化。 “智慧警务”运用先进信息技术手段,全面感测、分析、整合警务运行中的各项关键信息,通过对社 会各个方面各个层次的公安需求做出明确、快速、高效、灵活的智能响应,为公安工作提供高效的警 务管理手段和拓展便民服务的新空间。 关键词警务机制“智慧警务”大数据时代 二十世纪九十年代以来,信息技术日新月异,信息产业持续发展,信息网络广泛普及,信息化成为全球经济社会发展的显著特征。随着物联网、云计算、移动互联网的发展,一个以海量信息和数据挖掘①为特征的大数据时代②正在到来。在新一轮信息技术快速发展及广泛应用的背景下,人类的生产生活方式及社会管理方式正在向着“智慧”的方向发展,城市管理及公安机关的警务管理也正朝着一种新的发展理念及形态———智慧城市、“智慧警务”发展。“智慧警务”已逐渐成为新一轮警务改革与发展的潮流。 一、“智慧警务”的定义及性质 (一)智慧和“智慧警务”的涵义 在现代汉语中,智慧一般是指辨析判断、发明创造的能力;迅速、灵活、正确地理解事物和解决问题的能力。有智慧的人通常被称为智者。智者,聪明也,智商高、反应快、敏捷;慧者,灵也,悟性好、有灵性、情商高。与“智慧”密切相关的“智能”一词,指智慧和能力,如智能双全、智能机器人等。在计算机科学与技术中,有“人工智能”之说。维基百科解释,人工智能有时也称作机器智能,是指由人工制造出来的计算机系统所实现的智能。 有人认为,“智慧警务”是指在新一代信息技术快速发展背景下,全面梳理金盾一期工程的系统和资源,海量吸存数据,把传统的人流、物流、资金流形成的信息化“社会流”纳入管控,利用云计算、云平台进行智能分析和处理,以“人”为中心,掌控“屋、车、路、网、场、组织”等周边要素,形成的动态轨迹管控机制。杭州中奥科技有限公司认为,“智慧警务”是根据 作者单位:吉林警察学院

大数据交通意义和发展趋势

大数据的意义和发展趋势 一:大数据之于智能交通意义重大 智能交通建设和运营的过程中,从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的数据量可以达到PB 级别,并且是指数级的增长。虽然绝大部分数据是“沉睡的数据”,但按照相关规定,需要对数据进行有期限或无期限的保存,这无疑给用户在存储成本上带来压力,而通过监控摄像机前端智能技术和大数据分析技术的应用,很好地解决了行业用户的此类问题,给用户带来经济效益,同时也可以将工作人员从纷繁复杂的监控画面中解放出来。 大数据之于智能交通的意义,可以解决跨越行政区域的限制,实现数据信息的共享,在信息集成优势和组合效率上,有助于建立综合性立体的交通信息体系;另外在车辆安全、交通资源配置以及利用大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平都有极大的帮助。 第一,大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。交通大数据的虚拟性,有利于其信息跨越区域管理,只要多方共同遵照相关的信息共享原则,就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题。 第二,大数据具有信息集成优势和组合效率。大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系,通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合,构建公共交通信息集成利用模式,发挥整体性交通功能,这样才能发现新价值,带来新机会。例如气象、交通、保险部门的数据结合起来,可高效率地研究交通领域防灾减灾;IC卡数据结合抽样调查,能更快捷、更精确测得城市交通流分布状况。 第三,大数据的智能性能较好的配置交通资源。通过对大数据的分析处理,可以辅助交通管理制定出较好的统筹与协调解决方案。一方面减少各个交通部门运营的人力和物力,另一方面可有些提升道理交通资源的合理利用。如根据大数据结果确定多模式地面公交网络高效配置和客流组织方案,多层次地面公交主干网络绿波通行控制以及交通信号自适应控制。 第四,大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平。在对各个部门的数据进行准确提炼和构建合适的交通预测模型后,可以有效模拟交通未来运行状态,验证技术方案的可行性。而在实时交通预测领域,大数据的快速信息处理能力,对于车辆碰撞、车辆换道、驾驶员行为状态检测等实时预测也有非常高的可靠性。 第五,提高交通运行效率。大数据技术能促进提高交通运营效率、道路网的通行能力、设施效率和调控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量较大,而大数据的大体积特性有助

农业大数据应用云平台功能简介及建设要求

农业大数据应用云平台功能简介及建设要求 截至目前,托普云农大数据应用云平台已建成农业物联网、生态循环、应急预警等10大栏目,归集数据227.03万组;已整理近40年的产业统计等数据;接入各地农业物联网示范点118个,视频摄像头525个,能满足农业生态监管、智能生产、休闲观光、应急指挥等需要。 一、农业大数据应用云平台介绍: 农业大数据应用云平台是托普云农推出的专注于农业领域的集数据资源整合、理论方法共享、分析成果发布、观点交流互动为一体的应用云平台。 1、农业大数据应用云平台是专业、精准、全面的农业数据产品; 2、农业大数据应用云平台是专注于支撑农业领域数据研究的应用工具; 3、农业大数据应用云平台是整合多渠道农业数据,引入数据挖掘展现技术,以专业分析为导向,面向农业相关人员提供数据查询、在线分析、共享交流等应用服务的知识开放平台。 二、农业大数据应用云平台功能简介: 1、农业大数据应用云平台数据: 全面、庞大的数据资源涵盖了专题数据、动态数据、共享数据、涉农企业数据四大模块。平台整合宏观经济、农业、农村等国家权威机构发布的农业相关数

据;高频率的数据更新为用户不断输送新鲜资源;共享数据汇集政府、企业、社会三方数据,打破信息孤岛,实现资源互联互通;独家采集的涉农企业数据,帮助用户准确定位企业以及群体的地理分布 2、农业大数据应用云平台的应用: 平台以专业分析为导向,引入数据挖掘理念,为用户提供多角度、多层次、多维度的农业数据在线分析功能,可视化的技术的加入,让用户轻松实现从数据查询、数据分析到成果展现的一站式操作。数据报表可视化、专题数据可视化、农产品价格可视化这三类可视化应用展示以及带有地理分布、区域统计、梯度分布、密度分布多种空间分析方法的GIS地图应用展示,为用户分析思路提供不同的分析方法,多方面满足用户的分析需求。 3、农业大数据应用云平台互动: 平台开放了个人主页、互加关注、评论等互动模块,在个人主页中,发布的历史专题、历史数据以精彩图文的方式呈现给其他用户;同时“加关注”功能,

大数据下的未来智慧农业发展报告

大数据下的未来智慧农业发展报告 作者: 布瑞克咨询来源: 今日头条 一、农业大数据对智慧农业的重要性 随着云时代的来临,大数据也吸引了越来越多的关注。物联网的存在使这种基于大数据的采集以及分析变成了一种可能,2009年以来,在国家政策积极鼓励和财政资金大力支持下物联网发展掀起高潮,此后,物联网在工业、农业、交通、物流、城市管理、环境保护、公共安全、医疗、家居等各个领域都开展了应用示范,目前提倡的现代农业精细化生产与物联网技术结合有着巨大的市场需求空间,以感知为前提,人与人、人与物、物与物全面互联的网络平台构筑成功,现代农业悄然步入物联网时代,智慧农业大局初现。 试想,如果农民能随时掌握天气变化数据、市场供需数据、农作物生长数据等等,农民朋友和农技专家足不出户就可观测到大田里的实景和相关数据,准确判断农作物是否该施肥、浇水或打药,不仅能避免因自然因素造成的产量下降,而且可以避免因市场供需失衡给农民带来经济损失。各国政府、社会组织、企业都意识到大数据这场旋风所带来的机遇,开始发力推动大数据在农业领域的跨界应用。 大数据时代,不仅可以通过建立综合的数据平台,调控农业生产,还可以记录分析农业种植养殖过程、农产品流通过程中的动态变化,通过分析数据,同时结合经验,制定一系列调控和管理措施,使农业高效有序发展。 二、农业大数据平台建设 在经历了多年的发展,研发了涵盖多层面、多领域的农业信息化系统,构建了很多不同级别、面向不同领域的数据资源,形成了庞大的信息资源财富。但是由于利益等原因,这些数据相互之前缺乏统一的标准和规范,信息缺乏共享,信息资源与业务脱节,这必然导致数据利用率低下、信息冗余散乱。构造虚拟化技术平台,规范数据标准,将在大规模数据中心管理和解决方案交付方面发挥巨大的作用。 推进农业经济的优化,实现可持续的产业发展和区域产业结构优化调整,进

智慧农业物联网数据云平台解决方案

xx农业物联网+战略 ——基于大数据xx应用的解决方案目录 一、农业发展的几个阶段 (1) 二、智慧农业战略平台基本架构 (2) 三、平台的基本功能模块 (2) 四、平台的智能化控制 (3) 五、生产管理服务平台 (3) 六、农户智能管理系统 (3) 七、农产品溯源服务平台 (3) 八、移动可信查询终端 (4) 一、农业发展的几个阶段 1.农业 1.0时代(原始农业): 以人力为主,辅以简单的生产工具实现劳作。 2.农业

2.0时代(机械农业): 以大型农机具替代人力生产,提供效率。 3.农业 3.0时代(现代农业): 以自动化生产、规模化种植(养殖)增产增效。 4.农业 4.0时代(xx农业): 以物联网为依托,结合移动互联网实现大数据和云应用,通过精准把控风险、监管过程、追查结果来实现智慧农业的平台化战略。二、智慧农业战略平台基本架构 通过基础设备、核心技术、平台服务、服务范围和终端用户实现整体平台的假设。 1.基础设备包括物联网传感器、控制器、数据存储和通信单元实现对物联网感知层、传输层的假设。 2.核心技术包含标准化接口平台、数据安全加密传输存储、数据建模应用和服务器端、web端、PC端、手机端的客户端应用。 3.平台服务包括管理服务(种植管理、行政管理、加工管理、专家坐堂、决策分析)和监控服务(远程监控、自动化监控)。 4.服务范围包括种植业、林业、水利、畜牧业、渔业等。 5.终端用户包括行政管理端、生产种植端、产业链和消费端。 三、平台的基本功能模块 1.行政管理端可供政府机构、行业协会、企业使用,保护大数据采集监控平台,智能化控制平台。

2.生产种植端包括农业合作社、农户使用的农业生产管理服务平台和农户智能管理服务平台。 3.产业链在生产加工和仓储物流时使用的专家库云平台,政务管理服务平台。 4.消费端供渠道和消费者使用的农业溯源服务平台和移动可信查询终端。 四、平台的智能化控制 1.实现对特定设备的接管。 2.通过阈值配置及预案管理实现全自动化。 3.声光电一体化异常触发警报。 五、生产管理服务平台 1.合作社间独立账户,信息安全保密,可实现产供销业务流程,降低手工记账风险。 2.农机调度系统可实现农机实时位置监控和历史轨迹查询,农机手与指挥中心实时通讯,机手、地块、农机、作业动态绑定,根据实际任务完成情况进行绩效考核。 六、农户智能管理系统 1.农务信息自查。 2.常见病情回复。 3.疑难杂症会诊。 七、农产品溯源服务平台 1.溯源(静态溯源、实施溯源)。 2.检验报告。 3.各类证书。

大数据对智能交通的意义

随着我国汽车保有量在近年来急剧增加,交通拥堵、交通污染日益严重,交通事故频繁发生,这些都成为了各大城市亟待解决的交通管理问题。智能交通成为改善城市交通的关键所在。为此,及时、准确获取交通数据并构建交通数据处理模型是建设智能交通的前提,而这一难题可以通过大数据技术得到解决。 智能交通需求与大数据契合 智能交通整体框架主要包括物理感知层、软件应用平台及分析预测及优化管理的应用。其中物理感知层主要是对交通状况和交通数据的感知采集;软件应用平台是将各感知终端的信息进行整合、转换处理,以支撑分析预警与优化管理的应用系统建设;分析预测及优化管理应用主要包括交通规划、交通监控、智能诱导、智能停车等应用系统。 系统利用先进的视频监控、智能识别和信息技术手段,增加可管理空间、时间和范围,不断提升管理广度、深度和精细度。整个系统由信息综合应用平台、信号控制系统、视频监控系统、智能卡口系统、电子警察系统、信息采集系统、信息发布系统等组成。以达到四方面的目标:提高通行能力、减少交通事故、打击违章事件、出行信息服务。 在各城市建设智慧交通的过程中,将产生越来越多的视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等数据,每天产生的数据量可以达到PB级别,并且呈现指数级增长。 大数据用于智能交通的积极意义 第一,大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。交通大数据的虚拟性,有利于其信息跨越区域管理,只要多方共同遵照相关的信息共享原则,就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题。 第二,大数据具有信息集成优势和组合效率。大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系,通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合,构建公共交通信息集成利用模式,发挥整体性交通功能,这样才能发现新价值,带来新机会。例如气象、交通、保险部门的数据结合起来,可高效率地研究交通领域防灾减灾;IC卡数据结合抽样调查,能更快捷、更精确测得城市交通流分布状况。 第三,大数据的智能性能较好的配置交通资源。通过对大数据的分析处理,可以辅助交通管理制定出较好的统筹与协调解决方案。一方面减少各个交通部门运营的人力和物力,另一方面可有些提升道理交通资源的合理利用。如根据大数据结果确定多模式地面公交网络高效配置和客流组织方案,多层次地面公交主干网络绿波通行控制以及交通信号自适应控制。 第四,大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平。在对各个部门的数据进行准确提炼和构建合适的交通预测模型后,可以有效模拟交通未来运行状态,验证技术方案的可行性。而在实时交通预测领域,大数据的快速信息处理能力,对于车辆碰撞、车辆换道、驾驶员行为状态检测等实时预测也有非常高的可靠性。 第五,提高交通运行效率。大数据技术能促进提高交通运营效率、道路网的通行能力、设施效率和调控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量较大,而大数据的大体积特性有助于解决这种困境。 大数据的实时性,使处于静态闲置的数据被处理和需要利用时,即可被智能化利用,使交通运行的更加合理。大数据技术具有较高预测能力,可降低误报和漏报的概率,随时针对交通的动态性给予实时监控。因此,在驾驶者无法预知交通的拥堵可能性时,大数据亦可帮助用户预先了解。 第六,提高交通安全水平。主动安全和应急救援系统的广泛应用有效改善了交通安全状况,而大数据技术的实时性和可预测性则有助于提高交通安全系统的数据处理能力。在驾驶员自动检测方面,驾驶员疲劳视频检测、酒精检测器等车载装置将实时检测驾车者是否处于警觉状态,行为、身体与精神状态是否正常。同时,联合路边探测器检查车辆运行轨迹,大数据技术快速整合各个传感器数据,构建安全模型后综合分析车辆行驶安全性,从而可以有效降低交通事故的可能性。在应急救援方面,大数据以其快速的反应时间和综合的决策模型,为应急决策指挥提供辅助,提高应急救援能力,减少人员伤亡和财产损失。 第七,提供环境监测方式。大数据技术在减轻道路交通堵塞、降低汽车运输对环境的影响等方面有重要的作用。通过建立区域交通排放的监测及预测模型,共享交通运行与环境数据,建立交通运行与环境数据共享试验系统,大数据技术可有效分析交通对环境的影响。同时,分析历史数据,大数据技术能提供降低交通延误和减少排放的交通信号智能化控制的决策依据,建立低排放交通信号控制原型系统与车辆排放环境影响仿真系统。 在当前大数据时代,数据充斥所带来的影响远远超出了企业领域,其不仅能带来商业价值,亦能产生社会价值。随着信息通讯技术的发展,交通运输从数据贫乏的困境转向数据丰富的环境,而面对众多的交通数据,如何从中根据用户需求提取有效数据成为关键所在。但是,大数据技术在智能交通应用领域同样面临着巨大挑战,包括隐私,数据处理硬件设施、数据不完备性、模型有效性等领域,这些都是我们未来继续需要探讨和解决的问题。

智慧交通大数据云平台信息化整体建设方案

智慧交通大数据信息化 建 设 方 案 北京XX科技有限公司 2019年X月

目录 第1章系统概述 (1) 第2章建设原则与要求 (3) 2.1 建设原则 (3) 2.2 建设目标 (4) 2.3 建设标准 (4) 第3章系统总体集成设计要求 (8) 3.1 集成设计思路 (8) 3.2 视频综合管理平台建设 (9) 3.2.1 建设背景 (9) 3.2.2 总体建设架构设计 (9) 3.2.3 平台基本功能模块要求 (13) 3.2.4 平台基本技术要求 (14) 3.2.5 各级平台软件基本组成要求 (16) 3.2.6 平台基本管理功能要求 (21) 3.2.7 平台业务功能要求 (26) 3.2.8 平台互联互通和接入设计规范 (52) 3.2.9 与其他系统的互联 (59) 3.3 视频信息传输网络建设 (60) 3.3.1 IP视频专网建设要求 (60) 3.3.2 网络安全解决方案 (69) 3.4 已经建设视频资源整合接入 (75) 3.4.1 已建视频资源整合方式 (76) 3.4.2 视频综合平台接入方式 (76) 3.4.3 原有模拟矩阵系统整合 (78) 3.5 海量信息存储与管理要求 (81) 3.5.1 存储总体要求 (82) 3.5.2 存储设计原则 (83) 3.5.3 海量数据存储架构 (85) 3.5.4 存储容量计算 (89) 第4章各业务系统建设要求 (90) 4.1 高清监控系统建设 (90) 4.1.1 高清监控系统概述 (90) 4.1.2 高清视频监控应用背景 (92) 4.1.3 高清视频监控应用的意义 (93) 4.1.4 HD-SDI高清监控系统 (94) 4.1.5 IP高清监控系统 (99) 4.1.6 中心系统要求 (101) 4.1.7 选点与布点原则 (126) 4.1.8 项目工程设计要求 (131) 4.1.9 部分产品推荐 (145) 4.2 智能卡口系统建设 (172)

大数据在智慧农业中的应用

大数据在智慧农业中的应用 一、大数据简介概述: 近年来,农业大数据的研究和应用引起社会各界及国家的密切关注。不可否认,互联网的渗透开始颠覆传统的农业模式,传感器、物联网、云计算、大数据不但颠覆了传统的手工劳作方式,也打破了粗放式的传统生产模式,转而迈向集约化、精准化、智能化、数据化。目前的物联网、大数据等技术已经涉及到耕地、育种、播种、施肥、植保、收获、储运、农产品加工、销售、畜牧业生产等各环节,可以实现对作物种植、培育、成熟和销售等环节的管理。 在市场经济下滑的大环境下,市场竞争激烈、农产品销售困难的情况下,农业大数据越来越重要。在整体解决方案中,通过采用物联网传感器技术采集作物的数据信息,并将数据反馈至云平台中,渗透到农业生产经营的各环节,为管理决策提供依据。 那么,我们首先就来搞懂农业大数据是什么? 农业大数据是大数据理念、技术和方法在农业的实践。农业大数据涉及到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等各环节,是跨行业、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘,以及数据可视化。 结合农业本身特点以及农业全产业链切分方式,农业大数据可以分为四类:农业环境与资源大数据、农业生产大数据、农业市场和农业管理大数据,基本囊括从产到销全过程。农业大数据由结构化数据和非结构化构成,包括土地信息数据,如土地位置、地块面积、海拔高度等;环境信息数据,如气象数据,土壤水分数据,温湿度数据等等;作物信息数据,如作物长势数据,病虫害数据等等。随着农业的发展建设和物联网的应用,农业大数据的应用也越来越广泛,发展农业大数据迎来重大机遇。 那么,接下来我们就来解析农业大数据用在哪里?

从农业市场需求来看,农业大数据可以用于指导农事生产、预测农产品市场需求,辅助农业决策,以此达到规避风险、增产增收、管理透明等预期目标。 从农业生产环节来看,农业大数据可以利用传感器采集气候、土壤大数据,提供农户最佳化的栽种管理决策,协助农民有效管理其农地,并让农民从每一颗种子中提取最高的价值,降低农业成本。 从来农业整体走向来看,通过分析实时环境数据,可以得到农作物当前的长势、地块信息等;通过算法模型可以预测未来环境趋势走向,可以得到精确的未来气候走向、病虫害趋势等;通过分析环境数据整体走向,可以得到精确种植建议、管理指导。 运用农业大数据具体能为农业带来什么好处? 下面托普云农来为大家解析下: 精准生产——预测市场需求 我们经常会看到或听到农户农产品滞销,瓜果蔬菜贱卖或烂在地里的新闻,其实原因归咎于市场供需问题。同时,也会出现出现“蒜你狠”“姜你军”“豆你玩”的供小于求的情况。其实如果能把农业生产过程中的数据汇总起来,要想合理生产实现“供需平衡”并非难事。 比如说,今年安徽某农场葡萄产量高,在当地的市场需求量却很小。通过大数据数据采集发现山东某地葡萄的市场需求高,那么农场管理人就可以尽早联系山东地区的销货商,将葡萄售往山东地区。并且,农场主可以提前通过大数据平台采集的消费者需求报告,进行市场分析,提前规划生产,降低生产风险,帮助

智慧农业云平台的系统特点及优势

智慧农业云平台的系统特点及优势 近年来,智慧农业发展突飞猛进,众多技术、资金、人才的流入,为农业现代化发展提供了广阔的发展空间与平台机遇。在刚举办的“互联网+现代农业”暨智慧农业高峰论坛上,就当前智慧农业、互联网+现代农业的发展现状,主办方托普云农副总经理朱旭华接受了采访,立足智慧农业的发展生态圈,呼吁多方力量携手共同推进互联网+现代农业的发展。 “智慧农业作为一个非常巨大的市场,不可能是一家企业能做的完的、做的好的,要想持续健康发展,还需要更多的合作共赢、互帮互助。”在朱旭华看来,这种合作并不是简单的你依附我,我依附你,而是产生倍增效应,1+1一定要大于2。一号文件代表政府的引导和市场的方向,尤其是农业供给侧改革这个概念。一些电商的人认为今年一号文件的侧重点是电商,做物联网的认为是物联网,做食品安全的认为是食品安全,这都是比较孤立的想法。所有这些板块都是供给侧,都是智慧农业的组成部分,都是农业改革的一部分。 如今,智慧农业已成为行业发展的新风口,传统粗放式的农业需要利用大数据进行产业转型升级。通过新一代物联网、大数据、3S等信息化技术有效整合省市县各级涉农资源,构建互联共享的“互联网+农业”信息服务体系,最终实现科学指导农业生产经营管理、政府决策监管和社会公众服务。在智慧农业大数据的应用方面,托普云农除了打造一套系统化的智慧农业整体解决方案之外,还不断整合物联网与大数据的资源,努力打造智慧农业云平台。

据悉,托普云农从2010年开始,就导入了“互联网+”的概念。在原先的设备基础之上进行迭代升级,把原先的单机版变成网络版,把原有的传感器变成在线监测传感器,原先的一个数据端变成现在的云端处理。在托普云农的朱旭华看来,“我们即是连接者,也是被连接者。我们即是产品的提供者,也是产品的推广者。无论是从事农资行业,还是经营农业电商,都可以相互整合,借助资源嫁接来助推行业的整体发展。” 目前,托普云农已与海康威视、中国电商县域联盟、金禾天成、浙江大学技术转移中心、大疆创新科技等多家企业签署了跨领域、跨行业的战略合作协议,践行产业合作的新战略。一方面整合上下游资源,另一方面诚邀行业同仁,携手众多力量共同打造智慧农业。 智慧农业作为一项庞大的工程,眼下无论在技术、产品、人才、资源等方面,都存在很多制约因素。对于智慧农业的未来,朱旭华谈到,还需要用创新去寻找方向,用创新去突破,用创新去挖掘。无论是产品技术上的创新、运营模式的创新、客户服务的创新,要将互联网+元素融合到智慧农业的方方面面。把行业当中有特色有优势的产品相互整合对接,从而实现倍增效应。 托普云农智慧农业解决方案结合了最先进的网络通信、物联网、自动控制及软件技术, 包括农业智能环境监控系统、农场品安全质量追溯系统、农业专家知识库、农产品电子商务平台等。 农业环境智能监控系统,可实时远程获取温室大棚及大田的空气温湿度、土壤水分温度、二氧化碳浓度、光照强度及视频图像,通过模型分析,可以自动控制温室湿帘风机、喷淋滴灌、内外遮阳、顶窗侧窗、加温补光等设备;同时,该系统还可以通过手机、PDA、计算机等信息终端向管理者推送实时监测信息、报警信息,实现温室大棚信息化、智能化远程管理。 利用先进的RFID无线射频技术实现农产品的安全质量溯源系统,可以全过

农业大数据在农业经济管理中的应用分析

农业大数据在农业经济管理中的应用分析 摘要:随着科学技术的发展,我国的大数据技术有了很大进展,大数据的应用成了当前时代发展的主要趋势,在发展中的许多领域都使用了大数据进行管理,大数据对于我国经济发展具有极其重要的意义。近些年来我国在农业上的发展迅速,在农业上,经济与生产的管理都得到了优化,但为了适应时代的不断进步,农业上的发展仍然存在一些普遍的问题,而可持续发展成了当前我国农业方面的主要趋势,我国要在农业经济管理方面进行不断的优化,从而让我国的农业发展更加快速,本篇文章通过介绍农业大数据对于农业经济管理中的一些应用,希望能够为往后的农业发展做出贡献。 关键词:农业大数据;经济管理;应用 引言 随着信息化技术的发展,农业经济面临转型,现代化农业成为发展的必然趋势。积累和开发农业大数据,应用大数据和信息技术来提高农业管理水平,实现科学高效的农业运营,朝着智慧农业的方向发展是农业经济的发展新目标。智慧农业借助大数据和物联网技术以及云计算等方式与农业生产经营过程相结合,对农作物的生长周期实施智能化监控,采用先进技术进行操作和管理,减少资源浪费,提高农业收益。 1 农业经济管理概述 农村经济管理是一种管理活动,在农业的生产过程中,对生产、交换和分配等经济活动实施规划、组织、控制与调整,从而实现经济既定目标。农村经济管理作为农村工作的重点是农业经济发展的主要内容,比如可根据市场需求对农业实施宏观调控,科学调度劳动力、资金和政策等倾向,从而促进经济和社会的有效发展,并带来可观的经济与社会效益。 2 农业大数据发展面临的机遇 我国应高度重视农业大数据在农业经济方面的应用,要不断的将农业的产品生产及加工产业和农业的大数据进行结合,在繁荣的农业现代与互联网信息时代中,不断的为农业智慧进行更新和完善其核心与组成。淘汰以往的传统农业,创造新型的现代化农业,是当前主要的目标,但在这个时期却存在着许多普遍的问题,农产品的质量要求不断被提高,消费者的生活质量增强,农产品的种类不够丰富,导致资源缺乏,气候变化对农产品的收获影响较大,甚至出现一些自然灾害,严重的影响农产品的安全,这些问题较为繁杂而又不容易逐个解决,这时,大数据对于这些问题的解决就起到了关键的作用,通过大数据进行资源收集,改变以往的农业生产方式。与此同时,各级政府要通过出台不同的政策不断的促进农产品的生产方式,积极的促进农业中的大数据发展,使得大数据在农业经济中取得较好的应用。通过使用大数据分析农业的发展形式是农业发展的基础,而当前大数据的应用已经进入了初级阶段,互联网对数据的处理要不断优化,让大数据获取信息的能力大幅度的提升,大数据时代的到来,我国也不断地进行数据的积累,已经掌握了大部分的信息及图片,视频信息,让全面进行农业现代化的目标更新一步,相关的科学人员要不断地进行研究与创新,从数据之中收获更多有效的信息,让大数据的应用更加具有实际效果,农业大数据通过对气候的分析与资源环境的分析,初步解决了由于气候问题对农产品生产力的影响,农业大数据

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