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1、城市管理在线平台建设方案一、项目背景3二、项目目标3三、建设内容及要求4四、建设内容4一、项目背景运用大数据、人工智能等前沿技术推动城市管理手段、管理模式、管理理念创新,从数字化到智能化再到智慧化,让城市更聪明一些、更智慧一些,是推动城市治理体系和治理能力现代化的必由之路,前景广阔”。为贯彻提高城市科学化、精细化、智能化管理水平的重要指示精神,落实中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要要求和全国住房和城乡建设工作会议部署,围绕城市运行“安全、高效、健康”,城市管理“干净、整洁、有序”,为民服务“精准、精细、精致”,构建适应高质量发展要求的城市运行管理服务工作体
2、系,推动城市管理手段、管理模式、管理理念创新,增强城市综合管理统筹协调能力,提高城市精细化管理服务水平,促进城市治理体系和治理能力现代化,推动城管在线平台建设。二、项目目标本项目的总体目标是通过城管在线平台的建设,积极推进城市运行网格化管理,将市容市貌、园林绿化、市政基础设施运行、在建工程管理、公共空间秩序、突发事件处置等城市治理方面基础对象和事项统一纳入平台管理;统一汇集多源事件,搭建智能研判的能力中心、联动多方要素分析预警,构建基层综合指挥体系、扁平快速的响应处置;综合运用城市管理、运行、执法方面的数据和基础系统,构建考核评价体系;改变基层事件来源多头、力量分散的局面,让基层管理更聚焦更协
3、同,推动城市运行应急处置向事前预防预警转变,推动城市管理向城市治理转变,推动城市管理像绣花一样精细的具象落实;以城市运行监管和综合执法业务主线为向导,从全区角度出发,加强智能能力建设,实现从条到面的汇集;围绕构筑城市运行安全底线、提升城市管理智治基线、共建城市治理品质上限的目标,搭建城管在线平台,推进多业务多场景系统集成应用,形成城市管理和综合执法方面的整体智治、高效协同的新局面。三、建设内容及要求城管在线平台建设以需求为导向,坚持因地制宜、统筹规划和集约高效的原则,充分利用现有行政执法办案系统、数字城管、浙里访等信访投诉数据、智慧治水、智慧治路、智慧治气等子系统及数据,同时建设包含应用能力中
4、心、城管在线平台调度中心、运行总览中心、城管画像中心和浙政钉城管工作台。全面实现城市管理的“规范化、精细化、智慧化”,为城市管理赋能,为基层执法减负;根据实际需求,建设沿街一体化柔性执法等行业应用,让更多的市民参与城市管理、并更好的服务管理对象。四、建设内容序号内容详细技术性能要求1应用能力中心数据月艮务支撑城管在线专题库城市设施设备数据库:梳理城市管理设施设备数据库,包括便民服务点、环卫休息点、外包服务单位、公园、广场、城管驿站等三十多项有源数据,归集至区数据公共平台。2城市管理(服务)对象数据库:梳理城市管理(服务)对象数据库,针对城管日常执法过程中,实际执法对象基础信息,沿街店铺实际日常
5、经营人员基础信息、联系电话,社区城市管理相关工作人员信息,共享单车经营企业布点信息及经营管理、调度人员信息等,归集至区数据公共平台。城市管理基础专题数据库:梳理提取包括人员基础库、车辆基础库、执法装备(含装备与人的关联信息)等需要的数据。人员基础3库为主要为城市部门人员信息、参与人员、协辅人员等。车辆基础库:城管系统的执法车辆、企业车辆等基础信息库,归集至区数据公共平台。行业管理信息系统专题数据库:梳理提取渣土运输监管数据、智慧治路数据、道路监4管、园林绿化数据、智慧治水数据、非现场治超数据、桥梁设施数据库和燃气监管等需要数据,归集至区数据公共平台。5城管业务专题数据库:梳理系统运行支撑数据库
6、、机构人员角色数据库和公众投诉数据库等需要数据,归集至区数据公共平台。系统运行支撑数据库:系统运行支撑数据库包括机构人员角色配置、业务配置等数据。机构人员角色数据库:机构人员角色数据库用于存储与整个城管系统机构划分和角色设置信息等。公众投诉数据库:公众投诉数据库用于记录公众投诉数据。6城管核心业务专题数据库:梳理业务流转数据库、业务案卷数据库、业务表单数据库等需要数据,归集至区数据公共平台。系统运行支撑数据库:业务流转数据库:业务数据包括系统运行中的采集上报数据等。业务案卷数据库:业务案卷数据库用于储存每条城管案卷的详细信息。业务表单数据库:业务表单数据库用于存储与城市管理案卷相关的所有业务表
7、单等。7数据对接基于区任务中心与杭州城市综合管理服务平台对接:各区县级数字城管平台,通过数据格式转换、对接接口开发的形式,完成与上级地市平台的对接,承接地市级平台的综合考核考核评价、重点任务督办反馈工作。对接市级业务指导系统,实现法律法规数据、行业动态数据、经验交流数据、举报投诉数据的对接。8基于区事件中心与省大综合一体化执法监督数字应用平台对接,实现本区数据落地与事件推送与反馈接收,进而实现数据融会贯通使用,呈现全区综合行政执法改革工作推进情况。9与区事件中心交换对接,实现事件流转推送与接收反馈。10依托区一体化智能化公共数据平台已建功能,实现城市管理中增量更新数据实时推送,以及数据治理加仓
8、等服务工作,确保数据完整性、有效性和及时性。11对接区数据局物联网监测数据库,包括物联网设备情况,包含监测点位、监测设备、监测项阈值、设备实时监测、设备报警、分布区域等信息。12对接区数据局视频监控数据,包括城市管理中执法移动视频、城市管理固定视频、单兵监控、车载监控等集中视频整合的基础信息。13与专网对讲机系统对接,获取对讲机定位信J目、O14与天翼对讲机系统对接,获取对讲机定位和视频。15基于区事件中心与杭州市城市运行一网统管平台对接,实现城市供排水、景观照明、固废处置市政设施、轨道运营期保护区有奖举报和人行道违停等数据对接。16应用月艮务支撑用户管理统一授权:基于区统一用户中心,根据城市
9、管理行政执法局各科室、层级人员划分,提供统一组织管理和用户表管理,即兼顾城管工作人员的使用需求,又考虑各层级各类职能部门等接入系统的兼容整合。17界面展示与集成:工作门户系统整合现有的智慧治水、燃气智治、水雨情监测预警系统、数字城管、智慧环卫、巡查养护、停车系统、简报系统等业务系统,为系统访问提供统一集成界面。18用户体系:基于区统一用户中心,根据城管局各科室、层级人员划分,针对浙政钉、钉钉,提供统一组织管理和用户表管理,并为各系统提供人员及组织机构的创建、修改、注销等功能,且满足一人多用户的情形。19权限管理:根据不同的用户权限,开放对应的功能给对应的账号进行登陆界面适配,支持身份的批量删除
10、、启用/禁用、编辑、查看详情以及删除功能。20地图服务基于区ClM平台的地图引擎,调用区地图组件能力,梳理城市管理人、地、事、物对应需求的展示图层,由相关应用系统根据业务需要,通过调用图层,自由组合成业务专题图、操控台。21雨量监测站的实时降雨数据,生成默认时间段和自定义时段的全区降雨等值面。22智能月艮务支撑视频智能分析(对接区里)基于区视频分析统一服务平台,服务平台分析出的事件结果统一接入区事件交互中心,通过从区事件交互中心订阅城市管理相关分析事件,获取视频分析结果数据。23视频智能分析需包括店外经营检测、非机动车乱停检测、机动车乱停检测、无照游商检测、占道经营检测、沿街晾挂检测、视频车辆
11、分析、卡口渣土车检测和渣土车不洁检测分析等结果数据。24对结果数据进行事件预警,预警数据进行事件派遣或者进行温馨提醒、智能派遣,最终实现事件处置和事件归档。25基于大数据的智能研判分析预警分析模型建立-“高发异常警告模型”是针对同一类问题同一天在全区多处出现情况,通过分析当天的事项,判断哪些事项是属于同一类内容,并且在全区多处出现的问题。模型建立需包括算法接口配置、数据采集、事件数据插入算法接口、事件相似度接口调用、相似事件ID保存、确定EPS半径、确定密度阈值参数、开始密度聚类算法、计算每个邻域点数、确定核心点、确定边界点、确定噪声点、去除掉噪声点、形成聚类簇、分配边界点、密度聚类循环优化、
12、模型规则分析、输出统计数据、输出明细数据等。26预警分析模型建立-“突发异常告警模型”是通过分析当天的事项内容数据与设定阀值数据做比对,符合定义类型及匹配到相应关键词的予以突发事项告警提示,实现突发异常监测智能化。模型建立需包括指定数据分析模型任务执行的先后顺序、配置模型任务周期频率、模型任务开始启动、确定敏热词过滤列表、调取算法接口、事件热词接口调用告警推送、并发调用接口,调用加速、获取热词数据、筛选热词列表、匹配外部热词过滤列表、热词聚合统计分析、聚合值逻辑筛选、分析本期热词与上一期热词的差异性,新出现频繁的热词作为新词,作为突发事件的词汇。27预警分析模型建立-“一人多事异常告警模型”将
13、所有汇聚的事件信息进行碰撞,输出多事件集中的具体个人,并且将个人的所有相关事件进行关联分析,根据事件的处理情况进行分级,与设定的阈值进行对比。若高于阈值,则认为该人员为“风险人员-易纠纷人员”,需要特别关注,若低于阈值,则认为该人员为“热心群众”,有可能发展成为社区志愿者。模型建立需包括指定数据分析模型任务执行的先后顺序、配置模型任务周期频率、指定模型输出的表、模型任务开始启动、获取需要的原始数据、数据采集异常告警推送、指定算法容器名称、事件相似接口参数设置、算法接口获取人名、算法接口获取身份证号、算法接口获取手机号、人名,手机号,身份证号关联事件、筛选相同人名,手机号,身份证的事件、数据多行
14、拆分、身份证号异常过滤、手机号异常过滤、对人名异常过滤、事件相似接口参数设置、事件文本插入算法接口、获取相似事件列表、事件相似度接口调用告警推送、并发调用接口,调用加速、相似事件ID保存、相似事件两两分组、相同事件判断、算法提取插入中间表、统计逻辑判断。预警分析模型建立-针对同一事件被不同的多个人上报情况,建设“一事多人告警模型”,借助于人工智能算法和统计分析软件,对将初筛后的事件列表通过建立数据统计、加权平均算法、置信度分析等计算步骤后,输出潜在的“一事多人”事件列表。模型建立需包括获取需要的原始数据、数据采集异常告警推送、信息配置、指定算法容器28名称、事件相似接口参数设置、算法接口获取人
15、名、事件相似度接口调用告警推送、并发调用接口,调用加速、人名相关事件ID保存、人名,手机号,身份证号关联事件、筛选相同人名的事件、数据多行拆分、“X人”数据提取、去掉非正常人名、删除错误人名、对比人名和“X人”统计数量、统计逻辑判断。预警分析模型建立-建立“多源一事”模型,针对相似事件、关联度较高事件从多个渠道汇集的事件进行分析,对将初筛后的事件进行事件分析。模型建立需包括获取需要29的原始数据、数据采集异常告警推送、指定算法容器名称、事件相似接口参数设置、事件文本插入算法接口、获取相似事件列表、事件相似度接口调用告警推送、并发调用接口,调用加速、相似事件ID保存、相似事件两两分组、相同事件判断、模型需要参数封装、相似度接口参数调整、循环调用相似度接口、获取相似事件最终分组、一事多次聚合统计、聚合值逻辑筛选。30预警分析模型建立-建立“一址多事异常告警模型”,借助于人工智能算法和统计分析软件,对将初筛后的事件列表通过建立判断矩阵、归一化处理、线性回归算法等层次分析法计算步骤后,输出多事件集中的具体地址,并且将地址(区域)的所有相关事件进行分析,均为不同的事件则判定为“一址多事”模型输出结果。模型建立包括获