CN116669007A - 一种面向智慧城市的多源感知应急联动方法与系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种面向智慧城市的多源感知应急联动方法与系统，属于智慧城市领域，所述的多源感知应急联动方法包括多源数据获取，多源数据去噪，数据安全验证。本发明在接收到数据的模块后，先用去燥算法去除重复数据，再通过安全算法验证收集到的数据是否是安全的，是否是被篡改的，是否真实可靠，然后才发出报警信息。
Description
技术领域
本发明属于智慧城市领域，更具体的说涉及一种面向智慧城市的多源感知应急联动方法与系统。
背景技术
随着城市发展的现代化，智慧城市系统不断完善，城市热点区域监控，应急求助报警，城市环境信息传感，包括PM2.5、CO浓度等环境质量监测，温湿度等气象监测、车流监测、人流监测、街道积水监测的需求加大，“智慧城市”系统需要数据感知网关，实现24小时环境气象监测、区域噪声监测、车辆监控、安防监控、市政设施监控、城市洪涝灾害预警、市民应急报警，并做出快速及时响应，使得城市管理达到“智慧”状态，使得市民生活达到“安全”状态。
而在智慧城市的数据采集中，往往是采集海量的数据，不同的数据来至于不同的模块以及不同的类型，并且由于设备的摔坏、误报以及黑客的侵入，导致部分数据容易出现错误。而对于整个城市来说，发生误报会对整个城市的正常生产和生活产生极大的影响。所以误报是不允许发生的。
发明内容
本发明系统实现系统对多源数据的感知功能，发生异常事件后，立即启动联动模块，下发驱动指令，对异常事件做出反应，实现系统设备端的应急联动功能。本发明方法通过数据去噪，降低了数据误报率。并且通过数据安全验证，使得数据的真实性和有效性得到了保证。
为了实现上述目的，本发明是采用以下技术方案实现的：所述的多源感知应急联动方法包括：
步骤1、多源数据获取，包括气象数据、噪声数据、大气污染数据、光照数据、异常事件数据；
步骤2、多源数据去噪，利用K-半径子图的多源不平衡噪声数据集成冲突消除方法；
步骤3、数据安全验证，对获取数据进行真实概率和失真概率计算，从而验证获取数据的真实程度。
进一步地，所述的步骤2、多源数据去噪，假设两个点为重复点，则它们应具备相似或者一样的上下文信息，K-半径子图对比法根据该原理，判断两个点是否存在冲突，即是否存在重复现象，根据相似点上下文信息对比判断存在冗余节点与否，利用对比两点相邻点和边实现冲突判断。
进一步地，所述的步骤3、数据安全验证，具体步骤如下：
获得真实数据的概率p，获得失真数据的概率q，且p+q＝1，通过步骤2的去噪算法，能消除n个异常数据的概率为pn，则有公式：
异常数据产生的概率：
α和β代表累加因子值；
数据被添加噪声失真的概率Pξ：
k为n个异常数据中的某一个，e为自然常数；
当q>＝0.5时，表示数据一半以上遭到篡改，因此对这些数据进行拦截。
再一方面，一种面向智慧城市的多源感知应急联动系统，所述的系统适用于所述的方法，所述的系统包括应用层、平台层、网络层、嵌入式网关层、传感器层；
所述的嵌入式网关层和传感器层通过多种传感器进行数据采集，并在嵌入式网关本地进行边缘计算，将多源数据或异常事件数据以消息的方式发送至平台层；
所述的网络层作为感知层和平台层之间的通信桥梁，用于进行二者间的数据传输；
所述的平台层接收来自感知层的消息，对数据进行处理，根据需求进行数据存储和数据推送；
所述的应用层接收来自平台层的实时消息或事件，并及时反应，应用层功能包括气象数据查看、路灯运行状态查看、区域监控视频查看和提示短信查收功能。
进一步地，所述的系统分为气象环境数据实时查看子系统，路灯运行状态数据实时查看子系统，异常事件应急联动功能子系统。
进一步地，所述的气象环境数据实时查看子系统的数据采集是通过以下步骤实现的：
(1)首先嵌入式网关下发主机问询帧，操作气象百叶箱进行气象环境数据采集，并返回从设备应答帧至感知网关，网关依据百叶箱采用的软件通信协议进行数据解析处理，得到温度、湿度、光照强度、噪声、PM2.5和PM10的数据，再通过Kafka生产者将本次采集的数据上传至系统服务端；
(2)随后，系统服务端利用Kafka消费者拉取约定主题和分区下的气象环境数据，并对所有数据进行单位转换，在气象环境数据实时推送线程中，利用SocketIO技术，向前端界面传送数据；
(3)最后，Web客户端气象数据查看子界面通过WebSocket实现数据折线图的实时更新。
进一步地，所述的路灯运行状态数据实时查看子系统的数据采集是通过以下步骤实现的：
(1)首先嵌入式网关下发主机问询帧，操作路灯单灯控制器进行路灯运行数据的采集，并返回从设备应答帧至感知网关，网关依据单灯控制器私有的软件通信协议进行数据解析处理，得到电压、电流、有效功率、漏电电流、调光状态和调色温状态的数据，再通过Kafka生产者将本次采集的数据上传至系统服务端；
(2)随后，系统服务端利用Kafka消费者拉取约定主题和分区下的路灯运行状态数据，并对所有数据进行单位转换，在路灯运行状态数据实时推送线程中，利用SocketIO技术，向前端界面传送数据；
(3)最后，Web客户端路灯运行数据查看子界面通过WebSocket实现数据折线图的实时更新。
进一步地，所述的异常事件应急联动功能子系统是通过以下步骤实现的：
(1)首先在系统设备端采集BLE设备广播数据和按键报警信息，当发生按键报警异常事件后，设备端嵌入式控制器进行联动光显和联动报警录像，下发驱动指令，设备端单灯控制器模块执行开灯、调节光亮度至100％的指令，可见光视频模块保存监控区域事发前后20s的视频文件；
(2)随后，在系统服务端，消费实时的按键报警信息，提取异常事件类型和事件发生时间等信息，再结合数据库返回的BLE广播数据，确定事发区域附近的巡检人员，通过腾讯云平台向其发送报警提示信息；
(3)同时，将异常事件信息推送至Web客户端，弹出事发区域的监控界面，提醒监测人员发生异常事件，快速采取相应的应急措施。本发明有益效果：
本发明系统实现系统对多源数据的感知功能，发生异常事件后，立即启动联动模块，下发驱动指令，对异常事件做出反应，实现系统设备端的应急联动功能。本发明方法通过数据去噪，降低了数据误报率。并且通过数据安全验证，使得数据的真实性和有效性得到了保证。
附图说明
图1为本发明流程图；
图2为本发明系统框图；
图3为K-半径子图层次图；
图4为气象数据实时查看子系统工作时序图；
图5为路灯运行状态数据实时查看子系统工作时序图；
图6为异常事件应急联动功能子系统工作时序图。
具体实施方式
为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的典型实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本发明所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。
除非另有定义，本发明所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本发明中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
如图1所示，所述的多源感知应急联动方法包括：
步骤1、多源数据获取，包括气象数据、噪声数据、大气污染数据、光照数据、异常事件数据；
步骤2、多源数据去噪，利用K-半径子图的多源不平衡噪声数据集成冲突消除方法；所述的步骤2、多源数据去噪，假设两个点为重复点，则它们应具备相似或者一样的上下文信息，K-半径子图对比法根据该原理，判断两个点是否存在冲突，即是否存在重复现象，根据相似点上下文信息对比判断存在冗余节点与否，利用对比两点相邻点和边实现冲突判断。
以更加直观地描述生成K-半径子图过程为目的，将描述数据资源的层次图进行简化。简化层次图过程中，各层次图的单元均被当作一个节点。假设两个单元中存在相同点，那么这两个单元间用边进行连接，同时两个单元中相同点数量值是该边权重值。由于层次图存在层次，因此简化层次图中应该将原来的层次保留下来。
定义目标节点位于第0层，且所有层次都是整数。一个单元层次和其涵盖的节点中绝对值最高的点层次相同。简化之后的层次图如图3所示。
综上可知，所有涵盖目标节点的单元至目标节点之间的距离是1，因此根据涵盖目标节点的单元构建了目标节点的半径子图。上述半径子图为节点最小K-半径子图，即初始子图。假设K大于1，则需要通过迭代扩展过程查询目标节点的K-半径子图。
假设将所有和目标节点间距离小于等于K的单元均扩展进来，则获取的目标节点K-半径子图可能非常繁杂，不利于后续计算。综合考虑，仅需考虑和目标节点关联性比较强的节点。
在简化之后的层次图中，边代表两个单元存在共同点，边的权值代表两个单元共同点数量。边的权值越大，则代表两个单元重合度也就越大。层次图的层次也就涵盖了相关度强度，在同层单元的关系也就更强。由此，在每次迭代过程中，要选取最低层次单元并将其扩展至K-半径子图。综上，可获取下面两个对于目标节点P第K次扩展下K-半径子图有关概念。
基于以上分析，能够得到K-半径子图相似度表达式。假设两个目标点P、Q，两个点K－半径子图表示形式为SGK(P)、SGK(Q)，且有SGK(P)-SGK(Q)＝0。两个子图相似程度计算式为：
其中，其中，simG代表两个图的相似程度，(SGi(P)-SGi-1(P))，(SGi(Q)-SGi-1(Q))代表所有和目标节点距离为i的节点与相关边集合。
随着i不断增加，节点与目标节点之间的距离不断增加，贡献值也就越来越小，相似程度增加减缓。
设定两个图为G1(V1,E1),G2(V2,E2)，阈值为ρ。
针对G1中随机点v1i，假设G2中存在随机点v2j与其相似程度大于设定阈值，那么说明v1i和v2j很可能为冲突的，即(v1i,v2j)表示在V1中筛选出的后选对，将此类节点构成的集合定义为S1。以此类推，能够获取V2中节点对集合S2。集
合S1、S2中元素对都有可能是同样的节点。假设这些节点都是同样的节点，那么两个图中同样节点数量会变多，此种情况下计算出的两个图相似程度取最大值。反之，假设这些节点都不是相同的节点，那么计算出的相似程度取最小值。综上能够推到出simV(V1,V2)取值大致范围，取值范围上限为UsimV(V1,V2)下限为LsimV(V1,V2)取值上下限表达式如下所示：
一个图中边、点具体情况不同，则处理的方式也大不相同。每条边都是一个二元组，假设两个图中两条边为同样的，则两者应该存在相似点。假设E1中存在和E2相似的点，那么这两条边为相似的，则两条边相似主要依赖点之间存在相似的情况。
针对E1中随机边(v1i,v1j)能够分别查询到全部与v1i、v1j有关的备选集合，将集合定义Si,Sj将备选边进行合成，得到集合Si×Sj，假设某条边既在候选边集合中也在E2中，则将此类边构成的最终集合定义为Eij，以此类推，能够获取simE(E1,E2)取值范围，将取值上限定义为UsimE(E1,E2)，取值下限定义为LsimE(E1,E2)两者求解表达式为
通过不断缩小simV(V1,V2)和simE(E1,E2)取值范围，利于查找数据冲突点位置，具有查全功效。
根据上述计算，能够获取两个图G1、G2相似程度取值范围，取值上限可定义为UsimG(G1,G2)。取值下限可定义为LsimG(G1,G2)，两者求解表达式为
UsimG(G1,G2)＝UsimV(V1,V2)+UsimE(E1,E2)
LsimG(G1,G2)＝LsimV(V1,V2)+LsimE(E1,E2)
在此，选取取值范围的均值当作两个图相似程度最终比较值，表达式为
将两个目标节点自身相似程度值相结合，最终可获取两个点相似程度表达式
Sto(P,Q)＝αsim(P,Q)+
βsim(SGK(P),SGK(Q))simG(G1,G2)
其中，α和β代表累加因子值，这两个参数可有效提升数据冲突查准率。假设最终计算得到的相似程度比设定阈值高，那么点P、Q为冲突数据，将其中一个剔除，以此实现多源不平衡噪声数据集成冲突消除。
步骤3、数据安全验证，对获取数据进行真实概率和失真概率计算，从而验证获取数据的真实程度。
所述的步骤3、数据安全验证，具体步骤如下：
获得真实数据的概率p，获得失真数据的概率q，且p+q＝1，通过步骤2的去噪算法，能消除n个异常数据的概率为pn，则有公式：
异常数据产生的概率：
α和β代表累加因子值；
数据被添加噪声失真的概率Pξ：
k为n个异常数据中的某一个，e为自然常数；
当q>＝0.5时，表示数据一半以上遭到篡改，因此对这些数据进行拦截。
如图2所示，一种面向智慧城市的多源感知应急联动系统，所述的系统适用于所述的方法，所述的系统包括应用层、平台层、网络层、嵌入式网关层、传感器层；
所述的嵌入式网关层和传感器层通过多种传感器进行数据采集，并在嵌入式网关本地进行边缘计算，将多源数据或异常事件数据以消息的方式发送至平台层；
所述的网络层作为感知层和平台层之间的通信桥梁，用于进行二者间的数据传输；
所述的平台层接收来自感知层的消息，对数据进行处理，根据需求进行数据存储和数据推送；
所述的应用层接收来自平台层的实时消息或事件，并及时反应，应用层功能包括气象数据查看、路灯运行状态查看、区域监控视频查看和提示短信查收功能。
所述的系统分为气象环境数据实时查看子系统，
如图4所述的气象环境数据实时查看子系统的数据采集是通过以下步骤实现的：
(1)首先嵌入式网关下发主机问询帧，操作气象百叶箱进行气象环境数据采集，并返回从设备应答帧至感知网关，网关依据百叶箱采用的软件通信协议进行数据解析处理，得到温度、湿度、光照强度、噪声、PM2.5和PM10的数据，再通过Kafka生产者将本次采集的数据上传至系统服务端；
(2)随后，系统服务端利用Kafka消费者拉取约定主题和分区下的气象环境数据，并对所有数据进行单位转换，在气象环境数据实时推送线程中，利用SocketIO技术，向前端界面传送数据；
(3)最后，Web客户端气象数据查看子界面通过WebSocket实现数据折线图的实时更新。
如图5所示，路灯运行状态数据实时查看子系统，所述的路灯运行状态数据实时查看子系统的数据采集是通过以下步骤实现的：
(1)首先嵌入式网关下发主机问询帧，操作路灯单灯控制器进行路灯运行数据的采集，并返回从设备应答帧至感知网关，网关依据单灯控制器私有的软件通信协议进行数据解析处理，得到电压、电流、有效功率、漏电电流、调光状态和调色温状态的数据，再通过Kafka生产者将本次采集的数据上传至系统服务端；
(2)随后，系统服务端利用Kafka消费者拉取约定主题和分区下的路灯运行状态数据，并对所有数据进行单位转换，在路灯运行状态数据实时推送线程中，利用SocketIO技术，向前端界面传送数据；
(3)最后，Web客户端路灯运行数据查看子界面通过WebSocket实现数据折线图的实时更新。
如图6所示，异常事件应急联动功能子系统。所述的异常事件应急联动功能子系统是通过以下步骤实现的：
(1)首先在系统设备端采集BLE设备广播数据和按键报警信息，当发生按键报警异常事件后，设备端嵌入式控制器进行联动光显和联动报警录像，下发驱动指令，设备端单灯控制器模块执行开灯、调节光亮度至100％的指令，可见光视频模块保存监控区域事发前后20s的视频文件；
(2)随后，在系统服务端，消费实时的按键报警信息，提取异常事件类型和事件发生时间等信息，再结合数据库返回的BLE广播数据，确定事发区域附近的巡检人员，通过腾讯云平台向其发送报警提示信息；
(3)同时，将异常事件信息推送至Web客户端，弹出事发区域的监控界面，提醒监测人员发生异常事件，快速采取相应的应急措施。
系统应急联动功能主要分三部分实现，首先在系统设备端采集BLE广播数据和按键报警信息，当发生按键报警异常事件后，设备端嵌入式控制器下发驱动指令，设备端单灯控制器模块执行开灯、调节光亮度至100％的指令，可见光视频模块保存监控区域事发前后20s的视频文件。随后，系统服务端消费约定主题下的按键报警信息，提取异常事件类型和事件发生时间等信息，再结合数据库返回的BLE广播数据，确定事发区域附近的巡检人员，通过腾讯云平台向其发送报警提示信息；同时，将异常事件信息推送至Web客户端，弹出事发区域的监控界面，提醒监测人员发生异常事件，快速采取相应的应急措施。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(ReadOnlyMemory，ROM)或随机存储记忆体(RandomABBessMemory，RAM)等。
应当理解，以上借助优选实施例对本发明的技术方案进行的详细说明是示意性的而非限制性的。本领域的普通技术人员在阅读本发明说明书的基础上可以对各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (8)
1.一种面向智慧城市的多源感知应急联动方法，其特征在于：所述的多源感知应急联动方法包括：
步骤1、多源数据获取，包括气象数据、噪声数据、大气污染数据、光照数据、异常事件数据；
步骤2、多源数据去噪，利用K-半径子图的多源不平衡噪声数据集成冲突消除方法；
步骤3、数据安全验证，对获取数据进行真实概率和失真概率计算，从而验证获取数据的真实程度。
2.根据权利要求1所述的一种面向智慧城市的多源感知应急联动方法，其特征在于：所述的步骤2、多源数据去噪，假设两个点为重复点，则它们应具备相似或者一样的上下文信息，K-半径子图对比法根据该原理，判断两个点是否存在冲突，即是否存在重复现象，根据相似点上下文信息对比判断存在冗余节点与否，利用对比两点相邻点和边实现冲突判断。
3.根据权利要求1所述的一种面向智慧城市的多源感知应急联动方法，其特征在于：所述的步骤3、数据安全验证，具体步骤如下：
获得真实数据的概率p，获得失真数据的概率q，且p+q＝1，通过步骤2的去噪算法，能消除n个异常数据的概率为pn，则有公式：
异常数据产生的概率：
α和β代表累加因子值；
数据被添加噪声失真的概率Pξ：
k为n个异常数据中的某一个，e为自然常数；
当q>＝0.5时，表示数据一半以上遭到篡改，因此对这些数据进行拦截。
4.一种面向智慧城市的多源感知应急联动系统，所述的系统适用于如权利要求1-3中任一项权利要求所述的方法，其特征在于：所述的系统包括应用层、平台层、网络层、嵌入式网关层、传感器层；
所述的嵌入式网关层和传感器层通过多种传感器进行数据采集，并在嵌入式网关本地进行边缘计算，将多源数据或异常事件数据以消息的方式发送至平台层；
所述的网络层作为感知层和平台层之间的通信桥梁，用于进行二者间的数据传输；
所述的平台层接收来自感知层的消息，对数据进行处理，根据需求进行数据存储和数据推送；
所述的应用层接收来自平台层的实时消息或事件，并及时反应，应用层功能包括气象数据查看、路灯运行状态查看、区域监控视频查看和提示短信查收功能。
5.根据权利要求4所述的一种面向智慧城市的多源感知应急联动系统，其特征在于：所述的系统分为气象环境数据实时查看子系统，路灯运行状态数据实时查看子系统，异常事件应急联动功能子系统。
6.根据权利要求5所述的一种面向智慧城市的多源感知应急联动系统，其特征在于：所述的气象环境数据实时查看子系统的数据采集是通过以下步骤实现的：
(1)首先嵌入式网关下发主机问询帧，操作气象百叶箱进行气象环境数据采集，并返回从设备应答帧至感知网关，网关依据百叶箱采用的软件通信协议进行数据解析处理，得到温度、湿度、光照强度、噪声、PM2.5和PM10的数据，再通过Kafka生产者将本次采集的数据上传至系统服务端；
(2)随后，系统服务端利用Kafka消费者拉取约定主题和分区下的气象环境数据，并对所有数据进行单位转换，在气象环境数据实时推送线程中，利用SocketIO技术，向前端界面传送数据；
(3)最后，Web客户端气象数据查看子界面通过WebSocket实现数据折线图的实时更新。
7.根据权利要求5所述的一种面向智慧城市的多源感知应急联动系统，其特征在于：所述的路灯运行状态数据实时查看子系统的数据采集是通过以下步骤实现的：
(1)首先嵌入式网关下发主机问询帧，操作路灯单灯控制器进行路灯运行数据的采集，并返回从设备应答帧至感知网关，网关依据单灯控制器私有的软件通信协议进行数据解析处理，得到电压、电流、有效功率、漏电电流、调光状态和调色温状态的数据，再通过Kafka生产者将本次采集的数据上传至系统服务端；
(2)随后，系统服务端利用Kafka消费者拉取约定主题和分区下的路灯运行状态数据，并对所有数据进行单位转换，在路灯运行状态数据实时推送线程中，利用SocketIO技术，向前端界面传送数据；
(3)最后，Web客户端路灯运行数据查看子界面通过WebSocket实现数据折线图的实时更新。
8.根据权利要求5所述的一种面向智慧城市的多源感知应急联动系统，其特征在于：所述的异常事件应急联动功能子系统是通过以下步骤实现的：
(1)首先在系统设备端采集BLE设备广播数据和按键报警信息，当发生按键报警异常事件后，设备端嵌入式控制器进行联动光显和联动报警录像，下发驱动指令，设备端单灯控制器模块执行开灯、调节光亮度至100％的指令，可见光视频模块保存监控区域事发前后20s的视频文件；
(2)随后，在系统服务端，消费实时的按键报警信息，提取异常事件类型和事件发生时间等信息，再结合数据库返回的BLE广播数据，确定事发区域附近的巡检人员，通过腾讯云平台向其发送报警提示信息；
(3)同时，将异常事件信息推送至Web客户端，弹出事发区域的监控界面，提醒监测人员发生异常事件，快速采取相应的应急措施。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310646041.7A CN116669007B (zh) | 2023-06-01 | 一种面向智慧城市的多源感知应急联动方法与系统 |
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|---|---|---|---|
| CN202310646041.7A CN116669007B (zh) | 2023-06-01 | 一种面向智慧城市的多源感知应急联动方法与系统 |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116669007A true CN116669007A (zh) | 2023-08-29 |
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Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104660558A (zh) * | 2013-11-22 | 2015-05-27 | 神州数码信息系统有限公司 | 一种面向智慧城市的跨城市安全服务平台态势感知技术的方法 |
| WO2016086421A1 (zh) * | 2014-12-05 | 2016-06-09 | 瑞斯康微电子（深圳）有限公司 | 一种智慧照明路灯集控系统 |
| CN106127379A (zh) * | 2016-06-22 | 2016-11-16 | 中智城信息科技（苏州）有限公司 | 一种基于灯联网传感器群和云计算的智慧城市组建方法 |
| CN112491950A (zh) * | 2020-10-14 | 2021-03-12 | 杭州未名信科科技有限公司 | 基于智慧城市的多源信息感知与应急联动方法、定位联动系统和电子设备 |
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104660558A (zh) * | 2013-11-22 | 2015-05-27 | 神州数码信息系统有限公司 | 一种面向智慧城市的跨城市安全服务平台态势感知技术的方法 |
| WO2016086421A1 (zh) * | 2014-12-05 | 2016-06-09 | 瑞斯康微电子（深圳）有限公司 | 一种智慧照明路灯集控系统 |
| CN106127379A (zh) * | 2016-06-22 | 2016-11-16 | 中智城信息科技（苏州）有限公司 | 一种基于灯联网传感器群和云计算的智慧城市组建方法 |
| CN112491950A (zh) * | 2020-10-14 | 2021-03-12 | 杭州未名信科科技有限公司 | 基于智慧城市的多源信息感知与应急联动方法、定位联动系统和电子设备 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 向军 等: "多源不平衡噪声数据集成冲突消除仿真研究", 计算机仿真, vol. 36, no. 10, 15 October 2019 (2019-10-15), pages 3 * |
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