智慧城市利用物联网的力量来改善服务交付并优化城市基础设施。在这里，驾驶员无需搜索停车位，他们会收到自动通知;在需要收集废物时，废物容器将告诉卡车司机;没有交通阻塞，智能交通灯会根据实时交通分析等自动调整信号定时。
这些示例说明了舞台上发生的情况，但是幕后是什么?在本文中，我们将回答这个问题，揭示使智慧城市发挥作用的组件，并介绍我们自己的智慧城市建筑概念。
智慧城市建筑的情境方法
在设计智能城市建筑时，考虑环境非常重要。这意味着我们必须对将要集成到其中的环境以及将与之交互的人员有清晰的认识。考虑到这一点，我们制定了一个三维架构概念，其中包括：
- 基于物联网的智慧城市平台
- 服务管理解决方案
- 公民门户
全面的解决方案将帮助城市处理大规模数据流，自动化服务请求并创建一个由城市居民参与的社区。现在，让我们详细介绍一下。
基于物联网的智慧城市平台：
智慧物联网
就像任何物联网系统一样，智慧城市使用配备了传感器和执行器的智能物品。传感器收集数据并将其传递到云进行处理。例如，连接的路灯的传感器测量照度，安装在垃圾箱中的传感器测量垃圾量，路面传感器测量平均行车速度等。
执行器使事情起作用。它们从控制应用程序和用户应用程序接收并执行命令，例如更改交通信号灯，打开和关闭信号灯等。
现场网关
传感器收集的数据无法直接传递到云，而是通过现场网关。他们在将数据传递到云之前对其进行预处理和过滤。它们还将命令从控制应用程序传输到事物的执行器。此外，借助本地智能，即使云连接丢失，现场网关也可以提供时间紧迫的响应。
云网关
云网关解决了安全问题，并确保了现场网关和云之间的安全数据传输。它通过加密保护数据，防止未经授权的访问和拦截，并提供不同协议之间的兼容性。
流数据处理器
在智慧城市中，数以千计的传感器连续生成数据，这些传感器同时发送数据记录。 流数据处理器使它能够在接收到数据后直接对它进行操作。它将数据传递给控制应用程序并将其加载到数据湖。
数据湖(Data Lake)
数据湖是用于以原始格式存储数据的数据存储库。 当需要数据来进行有意义的分析并确定其价值时，就从数据湖中提取数据，进行结构化，然后加载到大数据仓库中。
大数据仓库(Big Data Warehouse)
如果将数据视为一定量的水量，则数据湖是一个大型存储池，而大数据仓库更像是带有清洁水的包装水瓶的数量。大数据仓库包含有关连接事物的结构化数据和上下文信息，例如，在安装位置和安装时间，以及通过控制应用程序发送到事物执行器的命令。大数据仓库使传感器数据的重用成为可能，允许不同的智能城市服务(如智能交通或智能环境)访问和使用相同的数据集。
数据分析
数据分析师使用数据分析解决方案来检查传感器数据集，以得出有意义的见解并将结果传达给数据分析师。为了使分析结果更容易理解，可以借助数据可视化工具将其可视化。数据分析和可视化工具通常集成到仪表板应用程序中，该仪表板应用程序在单个屏幕上显示数据，并且可以在有新信息可用时实时更新。
数据分析人员使用数据分析工具来监视交通性能，减少事故，识别潜在的犯罪现场等。例如，使用数据分析工具来监视一段时间内的交通，可以揭示整个城市的交通分布模式。在缓解拥堵、排放和噪音方面取得重大进展。
机器学习
机器学习使用先进的计算技术来使智能事物的行为适应公民的需求。应用机器学习算法来揭示隐藏的相关性，并基于这些相关性建立预测模型。
这些模型确定了连接的事物将如何响应某些条件。对模型进行准确性测试，如果输出动作与预期的不同，则将对其进行修改和再次测试，直到它们达到预期的功能为止。然后由控制应用程序使用它们，控制应用程序根据模型向事物的执行器发送命令。
例如，ML可以应用于流量管理解决方案。ML算法随时间监控流量，从而创建了整个城市的流量分配模式。根据这些模式，城市可以检测到交通负荷最大的区域，并采取措施在没有人工干预的情况下缓解它们，例如调整交通信号灯的时间安排，重新安排部分交通路线等。
控制应用
控制应用程序将命令发送到事物的执行器。例如，当检测到运动时，路灯的控制器可以接收命令以使灯变亮。
控制应用程序可以基于规则，也可以基于机器学习。基于规则的控制应用程序使用手动编程的规则。这样，规则中的变量将替换为传入的数据记录。如果它们满足规则中定义的条件，那么将触发输出操作。
例如，一个城市使用交通管理解决方案来识别和缓解拥堵。为此，交通管理平台用户定义了一个速度阈值，该信号指示存在拥堵，例如，如果平均交通速度下降到9mph，该规则将识别拥堵并采取输出措施，更改交通信号灯。
基于机器学习的控制应用程序使用通过应用机器学习算法创建的模型。
用户应用
借助用户应用程序，市民可以发送命令来控制应用程序并接收通知和警报。例如，当停车位腾空时，用户应用程序可以接收通知。驾驶员还可以使用该应用查看该区域的停车位地图，为该停车位注册他们的汽车并支付停车费，以及延长停车时间。
服务管理解决方案
服务管理解决方案有助于为市民提供及时的支持并满足他们的服务要求。该服务管理解决方案从各种不同的渠道收集公民的请求，包括电子邮件，在线社区，社交媒体，网络聊天等。它处理请求，自动创建案例并将其分配给代理。
例如，如果某个公民注意到交通信号灯故障，则可以使用移动应用程序拍照，输入其他信息，在地图上标记位置并报告。服务管理解决方案接收查询，处理查询，创建案例并自动通知现场工作人员。
市民门户
智慧城市的主要目的不只是自动化，还可以改善市民的生活。 这就是为什么没有市民门户就无法完成智慧城市基础设施的原因。市民门户为城市管理、员工、现场工作人员和市民创建了一个公共空间。成功的市民门户网站应能满足城市居民的需求。这就是为什么首先检查市民的需求很重要的原因。通常，市民希望：
- 及时回答他们的问题。
- 能够查看其请求和活动的状态。
- 快速访问所需信息。
- 留下反馈和建议。
- 报告故障。
例如，芝加哥市创建了一个市民门户，该市民门户允许市民报告智能事物的故障，访问知识库以查找有关互联事物工作方式的信息，查看有关互联事物的安装位置以及哪些事物不在其中的数据，此外，市民还可以查看道路封闭，破损的路灯，坑洼道路等的实时地图。
总结
开始基于IoT的智慧城市开发，您需要一个基本的智慧城市平台，其中包括：
- 用于收集数据的智能事物网络。
- 用于促进数据收集和压缩的现场网关。
- 云网关，用于确保安全的数据传输。
- 流数据处理器，用于聚合大量数据流并将其分发到数据湖和控制应用程序。
- 用于存储其值尚未定义的数据的数据湖。
- 日期仓库，用于存储清理后的结构化数据。
- 数据分析工具，用于分析和可视化传感器收集的数据。
- 机器学习可基于长期数据分析来自动化城市服务，并找到提高控制应用程序性能的方法。
- 控制应用程序将命令发送到事物的执行器。
- 用于连接智能事物和市民的用户应用程序。
此外，为了确保在问题对市民的健康造成威胁之前及时发现问题并及时处理市民的请求，您需要一种服务管理解决方案。最后，要吸引市民参与并创造便利的交流空间，市民门户至关重要。
