摘要:智慧城市管理正在向数字化、智能化方向快速发展。本文围绕城管业务中多源数据融合与实时指挥调度的现实需求，研究并提出一套智慧城管指挥平台的整体架构设计与实现路径。该平台通过整合视频监控、传感设备、网格员反馈、群众上报等多元数据源，利用人工智能、地理信息系统（GIS）、大数据分析等技术，构建出感知–分析–决策–处置一体化的闭环管理体系。平台架构设计注重数据协同、模块解耦、指挥响应高效，已在多个城市管理场景中得到实验验证，具备良好的扩展性与实用性。

关键词：智慧城管，多源数据，指挥平台，架构设计，数据融合

引言

城市管理部门面临事件类型多样、信息反馈滞后、资源分散配置等难题，传统的被动管理模式难以适应快速变化的城市环境。随着物联网、人工智能、大数据等新一代信息技术的成熟，推动智慧城管平台建设成为城市治理现代化的重要途径。本文围绕多源数据融合与精准高效的调度指挥，提出智慧城管指挥平台架构的系统性设计方案，旨在提升城市运行治理水平。

一、 智慧城管平台的数据融合基础

1. 数据来源结构的广度与复杂性

智慧城管平台的高效运作依赖多元化数据的全面接入。市政视频监控系统每日回传超百万帧图像，需实时解析其中的异常状态；移动巡查终端通过“城市眼”APP 反馈图文信息，并附带坐标数据；群众通过“智慧城市投诉平台”自主上报问题，内容包含文字、语音及图片。城管热线系统在日常高频受理中，形成大量结构化报单信息。智能井盖系统则基于NB-IoT 协议传输位移与振动数据，构成典型的物联网感知输入。平台整合这些来源后需完成统一格式化、时间戳对齐与空间映射处理，才能确保感知维度的一致性。

2.数据融合技术的关键机制

平台使用分布式数据中台“云通数仓”作为底层支撑，通过 Kafka 进行消息队列传输，确保高并发数据流稳定对接。不同数据在语义理解方面存在偏差，平台引入BERT 中文语言模型进行语义标签识别与归类，将网格员拍照记录与群众语音投诉进行同类归并。基于GIS 引擎“MapGIS”，各类数据进行空间匹配后呈现在一张图上，实现视觉化协同管理。AI 图像识别模块采用国产深度学习框架“飞桨PaddlePaddle”，可对非法倾倒、广告乱贴等问题图像自动提取目标区域并匹配事件标签。所有融合后数据进入“时空知识图谱”，用于后续推演与分析。

3.应用场景中的融合效能展示

某次暴雨天气引发城市排水井堵塞，多源数据协同使得事件处置效率显著提升。智能井盖监测模块先行预警，告知平台排水异常；视频监控联动图像分析，锁定积水区域；网格员现场拍摄并通过“城市眼”APP 上传问题信息；调度系统自动调用高压清洗队伍路径，结合北斗定位系统优化调度路径，实现故障处理闭环。事件从发现到处理完成仅用时35 分钟，相较以往的人工派单平均缩短1 小时。融合数据在应急场景中展现出预警、识别、定位、响应全流程联动能力。

二、智慧城管指挥平台架构设计与实现

1.指挥平台架构的分层构建逻辑

智慧城管平台架构基于分层解耦原则，划分为感知层、数据层、平台层、应用层与指挥层。感知层连接前端摄像头、传感器、移动终端与热线系统，通过MQTT 协议与北斗定位实现多模数据回传。数据层由“云通数仓”构建数据仓库结构，依托Hadoop 与Spark 实现历史数据归档与实时计算。平台层采用“信创中台”技术框架，封装AI 识别引擎、规则匹配引擎与消息中间件Kafka。应用层以“智城门户”展示地图、图表、事件列表与统计报表，结合Vue 前端与Spring Boot 后端结构构建用户交互逻辑。指挥层集成调度中心、指令下发系统、移动指挥APP，实现跨单位、跨岗位的联动处理。

2.功能模块协同运作机制

平台构建多模块协同体系，核心包括事件感知模块、自动分派模块、任务闭环模块、多维展示模块与评价反馈模块。事件感知模块汇聚视频识别结果、网格员上传与群众举报线索，利用PaddleSeg 模型处理图像并识别违法行为。自动分派模块基于“智分派”系统，应用责任地图与部门任务模型匹配算法，将事件按类别精准推送。任务闭环模块内嵌于“督导通”系统，记录任务状态变化，实现从接单、处理、反馈、核查到归档的全流程追踪。多维展示模块通过“图数联动大屏”融合GIS 图层与统计指标，实现事件实时热力图与趋势图自动刷新。评价反馈模块通过“民评通”小程序收集用户评价数据，为指挥中心提供服务满意度反馈支撑。

3.实践部署场景与技术适配实例

平台在城市综合执法办试点部署后，针对“乱堆物料”问题构建全流程闭环模型。系统通过“城市眼”摄像头识别出垃圾堆积图像，推送至平台；AI 算法将该行为判定为市容类事件；系统依据责任地图将任务派遣至网格员李师傅所辖片区；李师傅接单并在15 分钟内拍照反馈处理完成情况；督导人员使用“督导通”实地核查；事件关闭后自动归档至数据仓并生成报表。全过程耗时不超过 50 分钟。该部署显著减少市容类事件处理周期，提高事件闭环率。平台部署充分证明国产软硬件体系在智慧城管场景下的稳定性、兼容性与可控性。

结论

智慧城管指挥平台的建设体现了城市治理能力从粗放管理向智能决策的深度转变。在多源数据融合的基础上，平台通过统一标准、智能感知与实时响应，建立了全域覆盖、信息贯通、高效处置的管理体系，有效破解了以往城市管理中数据割裂、信息滞后、指挥低效等长期存在的问题。平台在架构设计中体现出高度模块化、松耦合、可扩展的技术特点。采用感知–融合–分析–调度–评价的五段式闭环结构，能够支持常态管理与应急响应的动态切换，适应复杂多变的城市运行需求。在实际应用过程中，平台展现出显著的管理成效。一方面，信息采集更全面，群众举报、视频监控、物联网设备等形成数据互补，显著提升城市问题发现率。另一方面，事件分派精准高效，平台依据责任地图与分类模型实现事件自动流转、动态调度，有效缩短处置时间。闭环监督与数据评估机制则保障问题整改质量，推动城市管理从“被动响应”走向“主动治理”。

参考文献

[1]黄志高. 多源异构数据融合技术在智 的应用研究[J]. 智慧城市, 2023(04): 28-33.

[2] 张梦园. 城市管理信 析[J]. 城市建设理论研究, 2022(12): 55-60.

[3] 罗建军. 智慧城管指 ]. 城市管理与科技, 2023(02): 45-51.

[4] 国家城市管理监督信息中心. 《智慧城市管理平台建设技术规范》[S]. 中国标准出版社, 2021.