面向制造业的智能工厂解决方案

一、前言

目前大多数制造企业的生产线都建立了自动化监控系统，这样的系统通常能很好地解决设备运行和操作的问题,但是通常也会遇到许多挑战，譬如再您企业的生产管理中是否希望：对生产参数（比如产出率、性能、质量等）进行详细的组合比较，从不同方面来评价生产线的性能。

跟踪分析每一个班次的OEE统计和生产绩效，发现并解决和产过程中的瓶颈环节。

设备在线监测，分析历史数据提供设备预警，降低非计划停机率。

在工厂的内部网上发布生产信息并持续更新，授权用户都能方便而且安全地访问，并获得个性化的报表和实时信息。

我们提供的解决方案将帮助您实现希望，使企事业建立和完善智能工厂系统，更为重要的是您只需少量的投入就可轻松获得收益。

基于力控工业信息化产品和https://www.sodocs.net/doc/0c11728591.html,框架的工厂智能系统

二、系统构成

1.综合数据集成平台

结合数据集成平台是基于三维力控pSpace企业实时历史数据库、pFfieldComm通讯网关技术和SQL Server关系型数据库，主要包括统一的生产线数据模型、生产管理业务模型。通过集成在pFfieldComm通讯网关中新一代的DAServer,可以通过工业标准的

OPC/DDE/IOServer 连接包括PLC/PAC/DCS等成百上千的现场控制系统和设备，统一地集成到pSpace企业实时历史数据库中。

2.生产管理

生产管理子系统主要包括：生产计划的跟踪管理、实时监控、产量统计、运行记录、物料管理等。从而降低材料损失，改善准时发货能力;通过连续的分析，增强生产能力与订单之间的同步性。

3.绩效管理

绩效管理子系统主要包括：KPI OEE实时计算、SPC实时统计、员工绩效实时统计、停机分析、瓶劲工位优化、历史数据查询、个性化定制图表和报表等。通过这些强大而容易的分析工具，可以从不同的角度进行数据分析和比较，从而持续地改进生产工艺流程，提高生产绩效。

4.设备管理

设备管理子系统主要包括：固定资产管理、设备保养管理、设备状态实时监控管理等。通过对设备的运行状态的监测和数据采集，实现设备的集成管理和可视化管理。并通过分析评估，实现设备的预防性管理，减少停机损失。

三.系统特点

1.统一的数据服务

构建在https://www.sodocs.net/doc/0c11728591.html,框架之上，提供统一的数据访问服务，主要包括ERP系统数据支撑和基于WEB服务的统一数据访问。授权用户能以Web方式通过企业网安全地访问不断更新的生产信息，并获得个性化的报表。

2.生产可追溯性

通过实时数据库提供每秒2万个数据点的高速更新和海量的存储，并能支持对数据的各种复杂的查询，从而实现生产过程的追溯。

3.强大的开放性

通过标准关系数据库接口（ODBC,OLEDB）实现与ERP及其他MIS系统的数据集成。平台

的开放性支持从不同的数据模块中剪裁不同的功能，以满足某个特定任务的需要，实现互操作。

四，应用效果

1.统一的综合数据集成平台

建立了统一的数据模型和数据通讯协议，对不同设备的实时数据进行采集、存储和发布，保证了数据的高度集成。

2.生产系统实时监控

为各级管理部门提供的远程实时生产过程信息，有效地帮助调度人员及时调整物流方向，减少非计划停机。

3.生产绩效的实时跟踪和分析记录

通过生产绩效的实跟踪和分析，发现瓶颈工位和不合理的工艺流程，从而优化工艺管理和物流管理，提高KPI OEE指标和生产绩效。

4.设备生合周期的监控管理

通过系统提供的设备实时运行状态监测和相关结合数据分析，提高对设备安全生命周期的的管理，减少了生产线的非计划停机率，提高设备的利用率，保证生产长期稳定运行。

5.为生产经营提供决策依据

系统实时数据库提供高速数据获取和海量的存储，并建立统一的界面和形式多样的图表显示方式。授权用户通过Web方式监控生产现志，能及时、全面、准确地了解生产经营管理的信息，为科学及时决策提供依据。

上海汽车制动系统有限公司智能工厂系统构架图

智慧工厂解决方案(例)

智慧工厂解决方案 制造业园区基础网络解决方案 随着企业信息化的不断深入，企业业务的扩张、商业模式的创新使得制造企业更多的业务与网络绑定，网络与业务、用户、终端需深度融合协同运作，才能更好的共同支撑企业的运维与业务部署。而传统的制造业园区网络所呈现出的多种业务的分散网络和数据隔离也面临着诸多问题和挑战： 制造企业全球化的业务拓展和企业总部、分支机构或合作伙伴多元化的业务应用，需要企业通过过网络平台实现网络的互联互通； 云制造、物联网和多媒体业务的应用对制造园区网络的移动性、安全性、业务质量等方面也有了更高的要求； 网络复杂度的提升需要更加专业的规划部署和更加精细化的运维策略； 传统安全防护不可避免地成为网络安全防护薄弱环节，无法真正满足目前企业客户信息安全防护需求； 终端的多样化和应用场景的复杂化，制造企业网需要能实现随时随地、任何终端的方便接入； 制造企业网络需要承载关键业务的7×24小时不间断运营，可靠性要求高； 制造业企业网络需要建立高效和简洁的网络，避免冗余设备、链路带来的能耗； 制造业园区网络经常面临覆盖范围、区间、带宽、业务属性的调整，园区网络需要能够平滑地适应这些调整。

在“云制造”和“物联网”时代，为了助力制造业企业应对上述挑战，加速全球化和信息化运营改革，长期致力于企业统一网络解决方案的研究和开发，可以为用户提供端到端的制造业企业统一网络解决方案和服务，有效解决用户在制造业企业园区网络建设中遇到的各种难题。 方案概述 制造业统一互联解决方案为全IP承载的统一网络架构，在网络汇聚层将办公、安防、通信、生产网络进行物理隔离，各网络相对独立并通过核心汇聚网互通；企业各个子系统通过数据中心进行数据交换，实现信息共享。 方案为客户带来网络建设成本、效率和体验上的最佳平衡，让网络像供水、供电一样，随需而用。 制造业园区互联解决方案

面向制造业的智能工厂解决方案

一、前言 目前大多数制造企业的生产线都建立了自动化监控系统，这样的系统通常能很好地解决设备运行和操作的问题,但是通常也会遇到许多挑战，譬如再您企业的生产管理中是否希望：对生产参数（比如产出率、性能、质量等）进行详细的组合比较，从不同方面来评价生产线的性能。 跟踪分析每一个班次的OEE统计和生产绩效，发现并解决和产过程中的瓶颈环节。 设备在线监测，分析历史数据提供设备预警，降低非计划停机率。 在工厂的内部网上发布生产信息并持续更新，授权用户都能方便而且安全地访问，并获得个性化的报表和实时信息。 我们提供的解决方案将帮助您实现希望，使企事业建立和完善智能工厂系统，更为重要的是您只需少量的投入就可轻松获得收益。

基于力控工业信息化产品和https://www.sodocs.net/doc/0c11728591.html,框架的工厂智能系统 二、系统构成 1.综合数据集成平台 结合数据集成平台是基于三维力控pSpace企业实时历史数据库、pFfieldComm通讯网关技术和SQL Server关系型数据库，主要包括统一的生产线数据模型、生产管理业务模型。通过集成在pFfieldComm通讯网关中新一代的DAServer,可以通过工业标准的 OPC/DDE/IOServer 连接包括PLC/PAC/DCS等成百上千的现场控制系统和设备，统一地集成到pSpace企业实时历史数据库中。 2.生产管理 生产管理子系统主要包括：生产计划的跟踪管理、实时监控、产量统计、运行记录、物料管理等。从而降低材料损失，改善准时发货能力;通过连续的分析，增强生产能力与订单之间的同步性。 3.绩效管理 绩效管理子系统主要包括：KPI OEE实时计算、SPC实时统计、员工绩效实时统计、停机分析、瓶劲工位优化、历史数据查询、个性化定制图表和报表等。通过这些强大而容易的分析工具，可以从不同的角度进行数据分析和比较，从而持续地改进生产工艺流程，提高生产绩效。 4.设备管理 设备管理子系统主要包括：固定资产管理、设备保养管理、设备状态实时监控管理等。通过对设备的运行状态的监测和数据采集，实现设备的集成管理和可视化管理。并通过分析评估，实现设备的预防性管理，减少停机损失。 三.系统特点 1.统一的数据服务 构建在https://www.sodocs.net/doc/0c11728591.html,框架之上，提供统一的数据访问服务，主要包括ERP系统数据支撑和基于WEB服务的统一数据访问。授权用户能以Web方式通过企业网安全地访问不断更新的生产信息，并获得个性化的报表。 2.生产可追溯性 通过实时数据库提供每秒2万个数据点的高速更新和海量的存储，并能支持对数据的各种复杂的查询，从而实现生产过程的追溯。 3.强大的开放性 通过标准关系数据库接口（ODBC,OLEDB）实现与ERP及其他MIS系统的数据集成。平台

智能分析之深度学习和整体解决方案

智能分析之深度学习 深度学习对于智能分析来说就相当于人类的学习一样，人类不学习就是一张白纸，什么都不会，从我们的咿呀学说和学走路开始，到上学年龄的老师教学，再到进入社会的自我学习，无论何时何地，碰到新的事物就需要学习，智能分析既然是模拟人类，那深度学习就跟人类学习新事物一个原理，碰到一个新的事物，它无法辩认这是什么东西，最多只能判断它是否运动，运动速度是多少，是哪种颜色，是什么形状，但具体是什么物体它并不知道，那要辨认出具体物体，就需要做事前的深度学习 深度学习是学习物体的多个特征，不同的物体记忆不同的特征，比如认识不同的人、做人脸识别、人脸与身份证的对比等，一般都是通过识别人的五官特征，两个眼角，鼻子与两个嘴角五

个点位的位置、距离等信息，通常叫做人脸识别的五点识别，因为这些信息是不会随着年龄的增长而改变比例的，识别这些信息之后保存到数据库或文件中，一般是保存在XML文件中，当然有些情况还会记载物体的大小、颜色、形状等等多个参数，根据实际情况学习不同的特征值，这是学习的过程。 学习完之后就可以进行分析对比了，首先是找出视频中出现变化的对象，这个变化的对象有些是通过移动的对象来判断，有些是通过对比两帧数据来对比，反正是找出变化的对象即可，对象找出来之后先做初步的判断是否是我们需要检测的对象，如果是的话再提取物体的特征值，来对比保存的物体的各个特征

值，是否与保存的对象有相符的，再根据平台设置的相似度来确认是否是同一个人或对象。 在实际使用的过程中，算法首先是要进行一轮预处理阶段，即处理掉一些干扰因素，包括去除光亮条件和噪声、阈值、模糊等；对象的特征是一组描述符，为了使用这些描述符来训练模型或预测其中的一个模型，需要通过成千上万次图像预处理、提取特征来建立一个关于特征的大数据集合，并且通过选取的训练模型来提取特征。这就是为什么深度学习算法速度慢，当建模越多和视频中出现的对象越多，处理速度就会越慢，如果需要进一步排除误判，还需要对输出数据进行后期处理，比如合并多个分类，比如判断人脸后再判断身高，体形等，要判断这些因素，又要结合安装的摄像机的高度、角度等因素来设置人在视频中实际占的像素，在不同位置占的像素等，越想得到精准的结果，要处理的数据量就越大，对环境的要求就会越高，当平台处理的条

智慧工厂解决方案(例)

智慧工厂解决方案(例)

智慧工厂解决方案 制造业园区基础网络解决方案 随着企业信息化的不断深入，企业业务的扩张、商业模式的创新使得制造企业更多的业务与网络绑定，网络与业务、用户、终端需深度融合协同运作，才能更好的共同支撑企业的运维与业务部署。而传统的制造业园区网络所呈现出的多种业务的分散网络和数据隔离也面临着诸多问题和挑战： 制造企业全球化的业务拓展和企业总部、分支机构或合作伙伴多元化的业务应用，需要企业通过过网络平台实现网络的互联互通；

云制造、物联网和多媒体业务的应用对制造园区网络的移动性、安全性、业务质量等方面也有了更高的要求； 网络复杂度的提升需要更加专业的规划部署和更加精细化的运维策略； 传统安全防护不可避免地成为网络安全防护薄弱环节，无法真正满足目前企业客户信息安全防护需求； 终端的多样化和应用场景的复杂化，制造企业网需要能实现随时随地、任何终端的方便接入； 制造企业网络需要承载关键业务的7×24小时不间断运营，可靠性要求高； 制造业企业网络需要建立高效和简洁的网络，避免冗余设备、链路带来的能耗；

制造业园区网络经常面临覆盖范围、区间、带宽、业务属性的调整，园区网络需要能够平滑地适应这些调整。 在“云制造”和“物联网”时代，为了助力制造业企业应对上述挑战，加速全球化和信息化运营改革，长期致力于企业统一网络解决方案的研究和开发，可以为用户提供端到端的制造业企业统一网络解决方案和服务，有效解决用户在制造业企业园区网络建设中遇到的各种难题。 方案概述 制造业统一互联解决方案为全IP承载的统一网络架构，在网络汇聚层将办公、安防、通

视频智能分析解决方案

目录 第1章概述 (1) 1.1 项目背景 (1) 1.2 项目概况 (3) 1.3 需求分析 (4) 第2章智能视频分析预警解决方案 (5) 2.1 贴纸条检测 (5) 2.2 安装读卡器检测 (5) 2.3 人员滞留检测 (6) 2.4 人员靠近检测 (7) 2.5 越界监控 (8) 2.6 前端设备 (9)

第1章概述 1.1项目背景 视频监控系统是银行金融业安全防范网络监控系统一个重要分支，是技防的重要组成部分，是伴随着多媒体技术、编解码技术、网络技术等IT技术发展而成熟起来的。作为银行金融机构重要的安防手段，经历了从模拟到数字，从网点单独部署到联网监控，并朝着智能化、多元化综合应用的方向发展。 早期的金融视频监控系统以本地监控为主、远程管理为辅的方式，以各网点为单位组建一个区域自治的安防体系，分别配有数字监控、门禁控制、报警联动、对讲系统等设备。随着银行金融企业规模急剧扩大和金融服务水平的不断提升，银行金融机构网点分散、风险等级和管理难度加大、内部隐患加剧等诸多问题不断暴露出来，并已成为制约银行金融服务业快速发展的瓶颈。 伴随着多媒体技术、编解码技术、网络技术等IT技术的高速发展，在安防系统数字化、网络化、智能化发展的大趋势下，银行金融行业对于安全防范系统的智能化、网络化和集成化管理的需求越来越旺盛，呼声也越来越高涨，联网监控系统的重要性也日益受到银行金融行业的重视，其本身也得到了极大的发展。全国性银行和各地商业银行根据中国人民银行总行和公安部的行业标准要求，已分别建成了视频监控系统、入侵报警联网系统（与110报警联网）、金库出入管理系统、门禁控制系统、对讲系统等安全防范系统，并逐步完成了大量的营业网点、自助银行、ATM机和金库联网等分散场所的远程联网建设工作。 自助行的安全防范一直是银行安防的重点，随着智能监控技术的不断提高，银行迫切在自助行应用智能监控也在情理之中。 目前本平台可以结合海康智能ATM监控技术（前端智能或后端智能），可以很好的进行ATM正面异常人脸检测、ATM贴条检测、ATM安装读卡器检测、自助厅人员徘徊、人员聚集检测，当发现异常情况可立即产生报警信号，

监狱智能视频分析项目解决方案

监狱智能视频分析解决方案 一、方案背景 监狱是关押和改造犯罪人员的重要场所，因此安全是首先要保障的因素。安全保障既要保障社会的安全，也要保障狱警人员和在押人员的安全。特别是在“构建和谐社会”的大环境下，构建好监狱的安全防体系就显得格外重要。在公安、司法部门，在监狱管理工作上，“向科技要警力”已经成为一种趋势。 在监狱、看守所这种特殊的场所，保安系统处于一个最为重要的位置，而视频监控则是其中最为重要的环节。国监狱现多采用模拟闭路电视监控系统，或普通数字监控系统。视频监控系统能够使得安保人员实时了解到监狱各个重点区域的人员活动情况及其他事件，并且能够将这些视频信息进行长时间的录像存储保存，方便日后查询。但是普通的视频监控系统也存在不尽如人意的地方，其最大弊端是完全依赖于人工监控。由于视频太多而监控人员有限，且长时间盯着监视画面容易疲劳而导致疏忽，监控人员根本无力监看成百上千路摄像头的视频信息。据有关数据分析，20分钟后监控人员可能错过最多高达95%的画面。试想一下，人的监控力度是有限的，而突发事件的发生是不可预见的，仅靠人为7*24小时的监控难以保证事件是否存在疏漏。通常监狱的视频监控系统能录制并保存数月的监控资料，但一旦事件发生时，没有智能分析的监控系统却无法做出即时判断，只能成为一个事后取证的工具。 本方案的提出旨在利用先进的智能视频分析系统，利用科技手段使得监狱的视频监控系统智能化，充分发挥监狱视频监控系统在整个安防体系的作用，从而为监狱这个高度戒备的场所提供充分可靠的保障。使传统的监控系统从被动变为主动，防患于未然。智能化主要体现在： 1）对事件的发生提前做出预警，最大限制地防止突发事件的发生，例如重点场所的遗留物检测、可疑人员人脸识别、游荡检测等； 2）即时警报，对发生的突发事件第一事件发出报警，从而有利于安保人员做出快速反应，例如奔跑检测、人员跌倒检测、重点区域入侵检测等； 本方案致力于从整体提升监狱的安防系统级别，所采用的视频分析系统基于澳大利亚iOmniScient Hi-iQ 公司的IQ-Infinity产品，iOmniScient公司具有多项业界领先的国际专利技术，iOmniScient以拥有业口碑和功能广泛独特的智能视频分析系统受到尊敬。IQ系列智能视频分析产品，曾在各的主流安防展上多次获最佳产品奖项。目前IQ系列产品用户超过30,000个。 二、方案特征 2.1 智能视频分析系统概述 视频监控系统的发展经历了第一代的全模拟系统，第二代的部分数字化的系统，第三代的完全数字化的系统（网络摄像机和视频服务器）三个阶段的发展演变，现在整个行业正在酝酿视频监控新的革命——智能视频监控。

监狱智能视频分析解决方案

监狱智能视频分析 解决方案

监狱智能视频分析解决方案 一、方案背景 监狱是关押和改造犯罪人员的重要场所，因此安全是首先要保障的因素。安全保障既要保障社会的安全，也要保障狱警人员和在押人员的安全。特别是在“构建和谐社会”的大环境下，构建好监狱的安全防范体系就显得格外重要。在公安、司法部门，在监狱管理工作上，“向科技要警力”已经成为一种趋势。 在监狱、看守所这种特殊的场所，保安系统处于一个最为重要的位置，而视频监控则是其中最为重要的环节。国内监狱现多采用模拟闭路电视监控系统，或普通数字监控系统。视频监控系统能够使得安保人员实时了解到监狱内各个重点区域的人员活动情况及其它事件，而且能够将这些视频信息进行长时间的录像存储保存，方便日后查询。可是普通的视频监控系统也存在不尽如人意的地方，其最大弊端是完全依赖于人工监控。由于视频太多而监控人员有限，且长时间盯着监视画面容易疲劳而导致疏忽，监控人员根本无力监看成百上千路摄像头的视频信息。据有关数据分析，20分钟后监控人员可能错过最多高达95%的画面。试想一下，人的监控力度是有限的，而突发事件的发生是不可预见的，仅靠人为7*24小时的监控难以保证事件是否存在疏漏。一般监狱的视频监控系统能录制并保存数月的监控资料，但一旦事件发生时，没有智能分析的监控系统却无法做出即时判断，只能成为一个事后取证的工具。 本方案的提出旨在利用先进的智能视频分析系统，利用科技手段使得监狱的视频监控系统智能化，充分发挥监狱视频监控系统在整个安防体系的作

用，从而为监狱这个高度戒备的场所提供充分可靠的保障。使传统的监控系统从被动变为主动，防患于未然。智能化主要体现在： 1）对事件的发生提前做出预警，最大限制地防止突发事件的发生，例如重点场所的遗留物检测、可疑人员人脸识别、游荡检测等； 2）即时警报，对发生的突发事件第一事件发出报警，从而有利于安保人员做出快速反应，例如奔跑检测、人员跌倒检测、重点区域入侵检测等； 本方案致力于从整体提升监狱的安防系统级别，所采用的视频分析系统基于澳大利亚 iOmniScient Hi-iQ公司的IQ-Infinity产品，iOmniScient公司具有多项业界领先的国际专利技术，iOmniScient以拥有业内口碑和功能广泛独特的智能视频分析系统受到尊敬。IQ系列智能视频分析产品，曾在各大洲的主流安防展上多次获最佳产品奖项。当前IQ系列产品用户超过30,000个。 二、方案特征 2.1 智能视频分析系统概述 视频监控系统的发展经历了第一代的全模拟系统，第二代的部分数字化的系统，第三代的完全数字化的系统（网络摄像机和视频服务器）三个阶段的发展演变，现在整个行业正在酝酿视频监控新的革命——智能视频监控。 智能视频监控是以数字化、网络化视频监控为基础，但又有别于一般的网络化视频监控，它是一种更高端的视频监控应用。智能视频监控系统能够自动识别不同的物体，发现监控画面中的异常情况，并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，并最大限度的降低误报和漏报现象。

智能制造系统解决方案和智能工厂发展趋势

智能制造系统解决方案和智能工厂发展趋势 内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 智能制造系统解决方案和智能工厂发展趋势 当前，我国大多数企业、行业智能制造系统都还处于局部应用阶段，只有少数大企业单项业务信息技术覆盖面较高，关键业务环节应用系统之间实现了一定的协同和集成。从制造企业生产力水平来看，大量企业处于工业2.0要补课，有些企业处于工业3.0待普及，有个别企业处于工业4.0要示范。 智能制造系统解决方案发展趋势 据行业专业人士分析，今后国内智能制造系统解决方案将面临三大发展趋势。 第一大趋势：智能制造是一项系统性工程，系统解决方案领域的合作将更加活跃。 智能制造发展具有复杂性、系统性，涉及设计、生产、物流、销售、服务等产品全生命周期，涉及执行设备层、控制层、管理层、企业层、云服务层、网络层等企业系统架构，需要实现横向集成、纵向集成和端到端集成。限于资金投入不足、技术研发周期较长以及工艺壁垒等因素，单个系统解决方案商很难满足各个细分行业的智能制造发展需要，企业间将不断加强协同创新，以强化智能制造系统解决方案供应能力。 第二大趋势：智能制造系统架构将进一步完善，工业软件领域的集成与发展将成为重点。

从企业系统架构来看，国内目前还没有出现能够打通整个架构体系的智能制造解决方案商，但随着技术水平的不断进步，系统解决方案提供商将不断完善架构体系。智能制造系统解决方案主要依托于软硬件产品及系统，实现制造要素和资源的相互识别、实时交互、信息集成。从硬件层面来看，基于成本大幅降低的现实需要，硬件中通用性强的部分将日趋模块化、标准化发展。从软件层面来看，工业软件存在于智能制造的每个角落，智能制造解决方案将更加倚重于与硬件层关系密切的软件部分（SFC、MES、ERP、PLM）的集成与发展，其中MES是软件层中最核心部分。 我国智能工厂发展趋势分析 当前，智能制造热度高企，石化、钢铁、机械装备制造、汽车制造、航空航天、飞机制造等行业纷纷开始探索建设智能工厂。《中国制造2025》明确提出要推进制造过程智能化，在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间，这必将加速智能工厂在工业行业领域的应用推广。预计未来3-5年，全国将涌现出一批智能工厂。 智能工厂的内涵及建设重点 智能工厂是实现智能制造的重要载体，主要通过构建智能化生产系统、网络化分布生产设施，实现生产过程的智能化。企业基于CPS和工业互联网构建的智能工厂原型，主要包括物理层、信息层、大数据层、工业云层、决策层。其中，物理层包含工厂内不同层级的硬件设备，从最小的嵌入设备和基础元器件开始，到感知设备、制造设备、制造单元和生产线，相互间均实现互联互通。以此为基础，构建了一个“可测可控、可产可管”的纵向集成环境。信息层涵盖企业经营业务各个环节，包含研发设计、生产制造、营销服务、物流配送等各类经营管理活动，以及由此产生的众创、个性化定制、电子商务、可视追踪等相关业务。在此

智能视频分析系统解决方案

智能视频分析系统解决方案 1.1 系统概述 智能视频（Intelligent Video）技术源自计算机视觉（Computer Vision）与人工智能（Artificial Intelligent）的研究，其发展目标是在图像与事件描述之间建立一种映射关系，使计算机从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键目标物体。这一研究应用于安防视频监控系统，将能借助计算机强大的数据处理能力过滤掉图像中无用的或干扰信息，自动分析、抽取视频源中的关键有用信息，从而使传统监控系统中的摄像机成为人的眼睛，使“智能视频分析”计算机成为人的大脑，并具有更为“聪明”的学习思考方式。这一根本性的改变，可极大地发挥与拓展视频监控系统的作用与能力，使监控系统具有更高的智能化，大幅度节省资源与人员配置，同时必将全面提升安全防范工作的效率。因此，智能视频监控不仅仅是一种图像数字化监控分析技术，而是代表着一种更为高端的数字视频网络监控应用。 智能视频分析包含视频诊断、视频分析和视频增强等，它们各自又包含了大量的功能算法，比如清晰度检测、视频干扰检测、亮度色度检测、PTZ（云台）控制功能检测，以及视频丢失、镜头遮挡、镜头喷涂、非正常抖动等检测都属于视频诊断内容，而视频分析算法则包含区域入侵、绊线检测、遗留遗失检测、方向检测、人群计数、徘徊检测、流量统计、区域稠密度统计、人脸识别、车牌识别、烟火烟雾检测、自动 PTZ 跟踪等功能，视频图像增强则包括稳像、去雾、去噪、全景拼接等算法。由此组合衍生出的算法种类又有很多，应用方式也千变万化，所以智能视频分析的应用范围很广。 在以往的视频监控系统中，操作人员盯着屏幕电视墙超过 10 分钟后将漏掉90％的视频信息，而使视频监控工作失去意义。随着社会发展，视频监控被越来越广泛地应用到各行各业中，摄像机数量越来越庞大，这给传统的视频监控带来严峻的挑战。针对行业发展推出智能视频分析系统，主要解决以下问题：一个是将安防操作人员从繁杂而枯燥的“盯屏幕”任务解脱出来，由机器来完成分析识别工作；另外一个是为在海量的视频数据中快速搜索到想要找的的图象。 1.2 系统组成 智能视频分析系统以数字化、网络化视频监控为基础，用户可以设置某些特定的规则，系统识别不同的物体，同时识别目标行为是否符合这些规则，一旦发现监控画面中的异常情况，系统能够以最快和最佳的方式发出警报并提供有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，最大限度的降低误报和漏报现象。智能视频分析是在传统的监控系统中，加入智能视频技术，在整个系统中，系统分布图如下：

RichData医疗行业大数据智能分析解决方案

RichData医疗行业大数据智能分析解决方案 方案概述 在过去的30年间，我国的医疗行业经历了医改、新医改，医疗信息化也经历了从数字化、四梁八柱、35212等不同的发展阶段，信息技术的发展使数字化医疗日趋成熟。云计算、大数据等新兴技术的推动又给医疗信息化及新医改带来了新的契机。 如何把医疗大数据转换为经济价值，“关键是怎么能够提取出与诊疗有关的数据。”医疗行业的大数据集量大且繁杂，其中蕴含的信息价值也多样且丰富，如果能够对其进行有效的存储、处理、查询和分析，那么就可对于小到辅助某个临床医生做出更为科学和准确的诊断和用药决策，或帮助某个医院根据患者潜在需求开发全新个性化服务及自动服务，大到帮助相关研究机构突破医疗方法和药物革新，或支持地区甚至全国医疗行业主管部门优化医疗资源及服务配置，提供前所未有的强力支持。 医疗行业大数据量主要来自于制药行业科研数据，活动( 报销) 和成本数据，临床数据，病人行为和情绪数据。 医疗行业大数据应用场景非常多，下面仅以临床操作和研发为例，展示医疗行业大数据应用场景。

方案架构 医疗行业大数据总体系统框架分为五层, 分别是数据层，存储层，计算层，模型层, 应用层。模型层是整个大数据的核心部分，为上层应用提供数据支撑。 针对医疗行业大数据分析的特点, 引入大数据平台架构,实现对海量的制药行业科研数据，活动( 报销) 和成本数据，临床数据，病人行为和情绪数据的存储和管理，保证了医疗系统数据的准确性和高效性。 方案优势 彩讯医疗大数据解决方案在数据分析、数据管理、数据处理、数据可视化等重要技术上具有优势：

1.数据分析技术：包括数据挖掘、机器学习等人工智能技术，主要应用在 医疗分析和研究分析两大方面，如病理分析，病毒分析，人体健康度分析， 个性化差异分析等。为实现可信赖的医疗、个体化的医疗、转化医学研究、 病人参与的医疗，彩讯医疗大数据解决方案内置自主开发的函数模型库，除 包含常用的统计分析算法外，还内置了多种常用数据挖掘算法及分析模型。 插件式的函数模型库，可动态增加新算法模型。同时，还提供行业分析模型 及类似BI的分析和展示工具。 2.数据管理技术：包括关系型和非关系型数据管理技术、数据融合和集成 技术、数据抽取技术、数据清洗和过滤技术。医疗数据本身非常的分散，准 确性、及时性均有所欠缺，也对大数据管理技术提出了更高的要求。彩讯医 疗大数据解决方案内置ETL服务子系统与ETL配置工具，支持从文件， DB、数据流中导入数据。灵活的进行数据转换配置和任务配置。 3.数据处理技术：包括分布式计算技术、内存计算技术、流处理技术。现 行医疗行业医学信息不对称，个体化差异大，医疗疾病种类繁多，复合疾病 常见、关系复杂，这要求通过新型数据处理技术来更有效的利用软硬件资 源，在降低IT 投入、维护成本和物理能耗的同时，为医疗大数据的发展提 供更为稳定、强大的数据处理能力。彩讯医疗大数据解决方案包含Rich Hadoop分布式计算框架和Rich Streaming流计算框架，同时集成了hive、 hbase等成熟组件。 4.数据展现技术：包括可视化技术、历史流展示技术、空间信息流展示技 术等。主要应用与患者分类查询展现，复合疾病分析展现，基因组学数据展 现等方面。医疗数据种类繁杂，统计指标复杂，要求实时信比较高，因此需 要大力发展数据展现技术，提高医疗数据的直观性和可视性，从而提升医疗 质量降低医疗成本。彩讯医疗大数据解决方案自助分析工具包含报表工具和 分析工具。自定义报表工具，实现了基于XML 的定义文件来可编程性地生 成报表的能力。围绕着报表引擎，开发用户图形界面，用户可以使用向 导，无需编程，通过工具配置一步接一步完成创建一个报表。数据展示格 式灵活，能更大程度上满足用户的数据需求。多维分析工具，提供丰富的图 形化展现界面和接口。用java语言开发支持MDX（多维表达式）的查询 语言、分析型XML 和olap4j 的接口技术规范。实现了从SQL 和其它数 据源读取数据，在内存缓冲区中生成集合数据。 方案价值

用友智能工厂解决方案

1用友智能工厂解决方案 在工业和中国制造2025的大背景下，用友致力于向制造业客户提供智能制造的整体解决方案，解决方案全景如下： 整体解决方案由智能化生产、智能化管理和产业链互联三个层面构成，前两个层面立足 于企业自身，以智能工厂为建设目标，实习企业机体自身的智能化，而产业链互联则是以互 联网技术为基础，将企业融入到产业链的整体生态环境中，逐步实现制造资源的服务化和云 化，并与生态系统中的所有要素协同互动，实现企业的智慧化。 智能制造是一个比较宽泛的概念，本方案以智能工厂为建设目标，特指以物联网、互联 网、大数据等技术为基础，集成各类制造资源，通过对生产制造及物流系统的升级改造，逐步实现制造过程、物流驱动、控制模式、决策方式等方面的智能化，构建起体系化的智能化 的制造系统，打造数字化、透明化的智能工厂。智能工厂解决方案的整体架构如下： 1.1智能数据采集平台 智能数据采集平台是智能制造系统的基础平台，是衔接生产物流现场与智能制造系统的 接口平台，主要功能是利用物联网技术连接产品、设备及控制系统，建立智能制造系统与生 产现场之间的通路，向智能制造系统提供生产现场实时数据并接收智能制造系统发出的指令。同时，通过统一的集成化数据采集平台，可以将不同的现场设备及控制系统的数据信息 整合在一起，从而为生产现场的协同、柔性、高效提供可能。

物料标识 智能数据采集平台依赖于生产现场的智能化， 主要表现在现场生产设备及检测设备的智 能化改造，具体可以采取的手段包括： 用数字化智能化可编程控制设备替换传统设备， CNC 设备及机器人的使用逐步普 及，一方面使生产线更加柔化，另一方面也可以提供更多的运行状态数据； 传统设备的智能化改造， 通过加装位置、温度、压力、计数等各类传感器改造现有 设备，使现有设备达到一定程度的智能化，满足读取及监控的需求； 在设备及产线旁加装终端电脑（工业平板电脑） ，部署终端应用以方便人工采集设 备运行及加工数据。 让加工检测运输等设备及软件系统能够认识物料是实现智能数据采集的另一项基础工 作，因此，需要用一定的技术手段标识物料，标识的载体可以是一维条码、二维条码、 RFID 芯片、IC/ID 卡等，其中，以 RFID 为代表的非接触主动采集技术日益成熟并广泛应用。标 识物料的方式也可以是单品身份证或批次流转卡， 对于课题研制产品、技术验证产品及主体 单位需求的定型量产产品，要实现单品身份证管理，并且达到产品的全生命周期管理。 对于 量产民品，可根据需要选择采用单品身份证或批次流转卡管理。 基础网络构建要求能够覆盖整个生产及物流现场， 采用无线网络及有线网络，物理隔离 涉密网及非涉密网，通过网络总线接入及分布式部署的方式， 将各类设备集成到统一的网络 之中，具体的网络建设规划可参考本规划的专门章节。 设备集成可通过访问设备实时数据库、 PLC 嵌入式系统等方式，通过开放的输出端口 读取所需的设备运行数据。智能设备一般都有开放的对外接口，可通过串口、 USB 端口直接 访问硬件系统，或者通过开放的服务接口访问设备的控制系统， 但这类接口的访问和集成目 前没有统一的标准，需要分别与设备供应商合作完成。 通过数据采集平台采集的各类数据信息需要存储在服务器上以备其他应用使用， 而数据 采集平台获取数据往往具有大数据量及高并发的特点， 因此，在数据库服务器及数据库系统 选择时要充分考虑到这些因素， 充分利用目前互联网应用中数据存储的实现技术， 更好的支 撑应用需求。 智能数据采集平台是智能制造系统的基础平台，所有智能制造的应用都依赖于数据采 集，只有对现场情况的充分掌握才能确保各类智能化应用有准确的数据输入和及时准确的信 息反馈，从而实现业务管理的闭环。 1.2智能运营管理平台 智能运营管理平台构建在智能数据采集平台之上， 所有管理都必须以数据为基础， 由数 据来支持管理决策。而智能运营管理的范围涉及企业自身运营管理的各个方面， 而且呈现出 设备的智能化改造 基础网络构建 设备集成及 取数接口开发 数据存储

智能视频分析解决方案V1

智能视频分析解决方案 2011年9月

目录 1. 概述 (3) 2. 智能分析功能描述 (4) 2.1 车辆停驶检测 (4) 2.2 行人检测 (5) 2.3 车辆拥堵 (5) 2.4 车辆逆行 (6) 2.5 烟雾、火灾 (6) 2.6 遗留物检测 (6) 2.7 特殊事件——非小客车占用小客车道 (7) 2.8 特殊事件——车辆跨越实线 (8) 2.9交通流量统计 (9) 3. 系统结构 (10) 5. 系统组成 (12) 5.1视频前端(摄像机) (12) 5.2视频前端(镜头) (13) 5.3传输系统 (14) 5.4模拟控制系统 (15) 5.5数字控制系统 (15) 5.6数字硬盘录像系统 (16) 6. 系统技术指标 (17) 6.1运动目标检测 (17) 6.2响应时间 (17) 6.3背景自学习时间 (17)

1. 概述 随着国内高速公路的大规模建设以及高速公路网的完善，对高速公路路段的监控、管理已经成为高速公路管理的一项重要内容。视频监控在高速公路监控系统中的应用非常广泛，主要应用在收费系统、道路监控系统、隧道监控系统以及管理用房的监控当中。 在道路监控系统中，通常在匝道的出入口立交、桥梁、长下坡等重要地点设置动态监控点，现在一些重要主干高速路段，全程每2公里设置一个监控点，配置高倍数变焦镜头和云台，实现整条道路的全程监控。 在高速公路中，由于隧道环境特殊，且在一定距离内空间封闭，一旦在其中发生交通事故，救援以及疏散等问题难度非常大，因此，对于保证隧道安全运营的隧道监控系统，越来越得到工程建设者和管理者的重视。而在隧道监控系统中，通常隧道内每150米设置一个固定监控点，在人行横洞、车行横洞、隧道口设置云台或快球，实现动态监控。通过视频监控系统，将隧道互通枢纽的交通状况、道路状况、能见度状况传到监控中心或隧道管理站，在监控中心或隧道管理站监控室闭路电视监视器或大屏幕投影系统上显示，结合视频事件检测系统，为选择正确的交通控制策略提供依据，并可对视频图像进行实时分析和录像，以便分析及取证。 以往受视频分析处理技术条件所限制，对视频信号的分析判断主要依靠人的决策，随着视频智能分析技术的进步，在高速公路监控系统的应用上，视频信息处理正从一种辅助决策工具逐渐向自动决策系统方式过渡。当前智能视频分析技术在高速公路监控系统中成熟的应用是车牌识别系统、事件检测分析系统以及视频交通状态检测系统。车牌识别系统已经基本取代了人工录入车牌这一原始方式；事件检测分析系统当前已经被高速公路管理者逐步接受，在高速公路监控系统中已经广泛应用；车辆检测系统与线圈车检系统、微波车检系统三种车辆检测系统，已经成为高速公路机电系统最主流的车辆检测方式，交通状态检测系统也逐步成熟，已显示出独特的优势，正获得道路管理者尤其是交警部门的青睐。 ●车牌识别 车牌识别系统是智能交通最基本的组成构件之一，目前应用已经非常成熟，是高速公路收费系统的一个重要组成部分，识别系统以自动车牌号码识别为基础，可以对通过的车辆进行自动登记、验证、监控、报警。通过车牌识别系统，高速公路入口收费系统可以在通行卡（票）上保存系统识别车牌号码及车牌图片二值化信息，在高速公路出口利用车牌识别系统对车牌号码或车牌图片二值化信息进行匹配，判断通行卡（票）代表的入口车辆是否为出口车辆，可以有效地发现和避免换卡行为。同时系统所定位出的车牌图片和识别出的车牌号码成为管理、查询通行车辆的重要途径，可以有效地加强收费管理，限制和发现舞弊行为。 ●事件检测分析 高速公路用视频监控路段运行，监控人员不可能长时间不间断盯着屏幕监视，如果依赖于回放检索，会导致时间处理滞后。因而，事件检测分析系统在高速公路监控系统中得到广泛的应用。事

智能视频行为分析平台建设方案

基于智能视频分析的监控平台建设方案 随着国家经济的提高，城市和城市化进程在不断的发展，各种社会矛盾和暴力事件逐渐增多，政府和相关部分对加强城市各地联网型监控系统越来越重视，当前城市和小区监控系统建设使用监控录像存储，事件发生后调取查阅的方式，这种方式在一定程度上满足了社会的需求，但是无法避免事态趋于恶化，在此背景下，具有智能视频行为分析的监控平台建设就显得尤为重要。 智能视频技术让安全警卫部门能通过摄像机实时自动“发现警情”并主动“分析”视野中的监视目标，同时判断出这些被监视目标的行为是否存在安全威胁，对已经出现或将要出现的安全威胁，及时向安全防卫人员通过文字信息、声音、快照等发出警报，极大地避免工作人员因倦怠、脱岗等因素造成情况误报和不报，切实提高监控区域的安全防范能力。 现有各大监控系统厂商和信息化科技公司都研发出大量的智能视频分析软件，可以分为两大类，基于嵌入式DSP 智能分析系统和基于计算机末端处理的智能分析系统。 一．基于嵌入式DSP的处理优点

1、DSP方式可以使得视觉分析技术采用分布式的架构方式。在此方式下，视觉分析单元一般位于视觉采集设备附近（摄像机或编码器），这样，可以有选择的设置系统，让系统只有当报警发生的时候才传输视觉到控制中心或存储中心，相对于计算机末端处理方式，大大节省的网络负担及存储空间。 2、DSP方式下视觉分析单元一般位于视觉采集设备附近（摄像机或编码器），此方式可以使得视觉分析单元直接对原始或最接近原始的图象进行分析，而后端计算机方式，计算机器得到的图象经过网络编码传输后已经丢失了部分信息，因此精确度难免下降。 3、视觉分析是复杂的过程，需要占用大量的系统计算资源，因此计算机方式可以同时进行分析的视觉路数非常有限，而DSP方式没有此限制。 二．在对比上述两种处理模式的优缺点基础上，提出基于DSP嵌入式处理和末端计算机处理两种系统结构.

智慧工厂解决方案模板【解析】word版本

智慧工厂解决方案模板【解析】

智慧工厂解决方案模板 一、概念：什么叫智慧工厂 美国ARC总结：以制造为中心的数字制造、以设计为中心的数字制造、以管理为中心的数字制造，并考虑了原材料、能源供应、产品销售的销售供应，提出用工程技术、生产制造、供应链这三个维度来描述工程师的全部活动。 通过建立描述这三个维度的信息模型，利用适当的软件，能够完整表达围绕产品设计、技术支持、生产制造已经原材料供应、销售和市场相关的所有环节的活动。 实时数据的支持，实时下达指令制导这些活动，全面的优化，在三个维度之间交互，我们叫数字化工厂或智慧工厂。

ARC提出：用工程、生产制造、供应链三个维度描述数字化工厂的模型。 CPS在生产过程的实现构成了智慧工厂 信息物理系统（CPS） 计算和物理过程的整合集成：计算机和网络对物理过程进行监测和控制。CPS是工程系统，由一个嵌入在物体中的计算和通讯的内核，以及物理环境中的结构所监测和控制。 二、智慧工厂的基本架构 物联网和服务网是智慧工厂的信息技术基础。 与生产计划、物流、能源和经营相关的ERP、SCR、CRM等，和产品设计、技术相关的PLM处在上层，与服务网紧紧相连。 与制造生产设备和生产线控制、调度、排产等相关的PCS、MES功能通过CPS物理信息系统实现。这一层和工业物联网紧紧相连。

从制成品形成和产品生命周期服务的维度，还需要具有智慧的原材料供应、智慧的售后服务，构成实时互联互通的信息交换。 智慧的原材料供应和售后服务，需要充分利用服务网和物联网的功能。 三、智慧工厂的构成 智慧工厂由许多智能制造装备、控制和信息系统构成。 智能制造装备有许多智能部件和其他相关基本部件构成 现实，工程技术、生产制造和供应链的数字化不是十分成熟，没有广发推广应用。数字化工厂可理解为： 1、在生产制造的维度发展基于制造智能化的自动化生产线和成套装置

银行经营管理智能分析平台系统解决方案(1)

银行经营管理智能分析平台系统解决方案 微软公司总裁比尔.盖茨曾说：今天传统的商业银行将是要在21世纪灭绝的一群恐龙。这是非言、预言还是警言？不管怎幺说，银行业在面临激烈的竞争时，确实感受到生存的压力。尤其是我国经济正处于转型期，融入全球市场进程不断加快，使得传统银行业的经营管理不论是理念、方法、技术都不适应金融行业的快速发展变化的要求，经营决策者已经意识到，利用信息技术来提升银行的经营管理水平，是增强自身核心竞争力的重要手段。 一、银行经营管理面临的问题 金融行业的发展变化要求银行的经营管理必须与之相适应，从银行经营管理角度出发，需要解决的问题有： 1、金融创新与风险的复杂化：随着金融市场的开放、中国入世，由市场主导和政府主导的多种金融创新将不断涌现，同时也不可避免的是银行业面临诸多新的风险，这使得银行的经营管理既要进行管理上的创新、经营业务上的创新，又要及时的规避风险，使银行能够积极稳健的生存和发展。 2、金融自由化、证券化：融资证券化使大公司可直接在资本市场和货币市场筹措资金，商业银行的传统金融媒介作用降低，优质客户减少，使利息收入的比重下降。对此，商业银行必须转变经营观念，根据市场变化，开辟新的业务领域和赢利渠道，所以经营管理对业务进行了重新定义，使其适应业务多元化的要求。 3、客户选择多样化：激烈的金融竞争使客户面临的选择多样化，如何发现和留住高价值的客户，同时又控制客户风险，是银行急需解决的问题。所以在经营管理上应以客户为核心，从不同角度分析客户需求，以灵活的经营手段满足客户。 4、金融交易电子化、智能化：经过多年的金融电子化建设，银行积累了大量的反映银行经营管理活动的数据。新型的经营管理就是要结合数据仓库、智能分析等最新IT技术，对银行积累的这些运营数据进行深入系统的分析，从中寻找业务创新和管理创新的思路以应对这些挑战。 二、智能分析平台 基于以上分析，中软融鑫利用在金融统计分析领域的多年经验积累，将银行新的经营管理思想与先进的智能分析技术相结合，开发了银行经营管理智能分析平台软件BBAP(Bank Business Analyze Platform)(图1)，可以为银行经营管理提供智能分析。 1、系统结构

智能分析之深度学习和整体解决方案

智能分析之深度学习和 整体解决方案 Document number：BGCG-0857-BTDO-0089-2022

智能分析之深度学习 深度学习对于智能分析来说就相当于人类的学习一样，人类不学习就是一张白纸，什么都不会，从我们的咿呀学说和学走路开始，到上学年龄的老师教学，再到进入社会的自我学习，无论何时何地，碰到新的事物就需要学习，智能分析既然是模拟人类，那深度学习就跟人类学习新事物一个原理，碰到一个新的事物，它无法辩认这是什么东西，最多只能判断它是否运动，运动速度是多少，是哪种颜色，是什么形状，但具体是什么物体它并不知道，那要辨认出具体物体，就需要做事前的深度学习 深度学习是学习物体的多个特征，不同的物体记忆不同的特征，比如认识不同的人、做人脸识别、人脸与身份证的对比等，一般都是通过识别人的五官特征，两个眼角，鼻子与两个嘴角五个点位的位

置、距离等信息，通常叫做人脸识别的五点识别，因为这些信息是不会随着年龄的增长而改变比例的，识别这些信息之后保存到数据库或文件中，一般是保存在XML文件中，当然有些情况还会记载物体的大小、颜色、形状等等多个参数，根据实际情况学习不同的特征值，这是学习的过程。 学习完之后就可以进行分析对比了，首先是找出视频中出现变化的对象，这个变化的对象有些是通过移动的对象来判断，有些是通过对比两帧数据来对比，反正是找出变化的对象即可，对象找出来之后先做初步的判断是否是我们需要检测的对象，如果是的话再提取物体的

特征值，来对比保存的物体的各个特征值，是否与保存的对象有相符的，再根据平台设置的相似度来确认是否是同一个人或对象。 在实际使用的过程中，算法首先是要进行一轮预处理阶段，即处理掉一些干扰因素，包括去除光亮条件和噪声、阈值、模糊等；对象的特征是一组描述符，为了使用这些描述符来训练模型或预测其中的一个模型，需要通过成千上万次图像预处理、提取特征来建立一个关于特征的大数据集合，并且通过选取的训练模型来提取特征。这就是为什么深度学习算法速度慢，当建模越多和视频中出现的对象越多，处理速度就会越慢，如果需要进一步排除误判，还需要对输出数据进行后期处理，比如合并多个分类，比如判断人脸后再判断身高，体形等，要判断这些因素，又要结合安装的摄像机的高度、角度等因素来设置人在视频中实际占的像素，在不同位置占的像素等，越想得到精准的结果，要处理的数据量就越大，对环境的要求就会越高，当平台处理的条件越多时干扰的因素也就越多，处理不好反倒会出现更多的误判，所以要想得到

工厂智能化解决方案

目录 一、工程概况.................................................. 二、工程范围.................................................. 三、设计依据.................................................. 、数据录制的要求 、软件的具体功能和要求....................................................................................................................................... 、实时监看及评估................................................................................................................................................... 6.2、公共广播系统.......................................................................................................................................... 6.2.1系统设计思想及选型原则 ................................................................................................................. 6.2.2、公共广播系统说明.......................................................................................................................... 、公共广播系统概述............................................................................................................................................... 、广播系统的特点................................................................................................................................................... 、广播音响系统的组成........................................................................................................................................... 、公共广播工程系统设计....................................................................................................................................... 6.2.3、系统设计中必须考虑的几个技术参数 .......................................................................................... 6.3、停车场管理系统......................................................................................................................................