5G+地质灾害监测预警
方案介绍：
近年来，我国经济社会发展面临越来越严重的资源、能源和环境压力，地质灾害等自然灾害也频繁发生。面对这一严峻挑战，必须全面深入利用物联网、移动通讯、三维可视化、地理信息等现代化信息技术，加强和提升地质环境调查监测、评价分析、预警预报与地质灾害防治能力，保障人民群众生命财产安全、促进社会经济的可持续发展。
利用5G技术实现灾害点数据的实时传输、无人机巡更、高清视频实时监控、视频会议、指挥通信等，并与人工智能、大数据和物联网平台进行多维度的能力组合，将传统地质灾害监测预警提升到立体化监控、网格化管理、智能化治理的层次上，赋能应急行业数字化转型。
基于5G网络，5G戒赌上岸群视频进行实时监控，通过视频回传，并利用5G移动边缘计算（MEC）进行智能分析，具有精准识别、实时性强、部署方便等优势，弥补传统视频分析移动性差、覆盖不足、视野死角多等问题，解决突发事件应急、自然灾害防控问题。
方案总体架构：
5G+地质灾害监测预警系统技术选型上遵循“先进成熟、稳定高效、安全可靠”的原则，基于分布式、云计算、大数据等技术进行建设，实现基础信息的纵横联通、共建共享、深度融合。总体设计含六个部分，即终端层、基础网络层、场所与设施层、支撑平台层、数据资源层、综合应用层。
通过物联感知前端（雨量计、位移计等）、视频监控、视频会议终端（会议终端、会议移动APP、会议一体机）、指挥通信终端&热线（卫星电话、值守热线、无线通信集群）等手段获取实时监测数据，实现地质灾害点信息的全面接入。
（2）基础网络层利用5G公网为信息的采集与更新提供数据传输通道。
（3）场所与设施层利用应急管理指挥中心、应急数据中心、政府信息化云平台等场所和设施，为项目搭建基础保障，具体包括网络系统的建设、机房建设、多媒体设备建设、存储设备建设以及安全设备建设等，通过利用应急管理指挥中心、应急数据中心、政府信息化云平台等场所和设施，为整个系统的全面建设良好的基础。
（4）支撑平台层通过的视频会商与指挥平台，地理信息平台（GIS+BIM）、物联网采集平台（IOT）、配套支撑系统等支撑平台，从整合、协同、管理和服务四方面对业务系统的开发、部署和运行进行支持。
（5）数据资源层数据资源层是系统数据存储和管理的中心，由基础数据资源、共享数据资源、部门内部信息资源、非结构化数据资源、数据治理系统、数据共享交换平台、其他业务系统等组成。
（6）综合应用层综合应用层包括“地质灾害应急管理大数据服务”和“门户”，包括数据管理、监测预警、指挥救援、决策支持、政务管理。同时与成员单位、省应急管理局、抢险物资等部门协同联动，上报下达、数据同步。
（7）标准规范体系建立统一的技术标准、管理规范，指导整个工程的开发建设和运行管理。
（8）安全保障体系合理评估系统的安全等级，按照国家相关安全等级保护的要求进行安全保障体系的建设，确保系统运行过程中的物理安全、网络安全、数据安全、应用安全、访问安全。
（9）运维服务体系分布式体系架构的节点分布较广，运维管理相对复杂，需要参照 ITIL 的管理规范进行整个体系的运维管理机制建设，并配合覆盖整个体系的运维管理监控系统，对体系的硬件、网络、数据、应用及服务的运行状况进行实时、综合监控，及时发现和预见问题，并按照相应的流程及时处置，保证体系持久的稳定运行。
1、物联网：5G最大的应用场景不是带宽的提升，而是物联网，在万物互联的场景下，机器类通信、大规模通信、关键性任务的通信对网络的速率、稳定性、时延等提出更高的要求，这些新应用对 5G的需求十分迫切。
2、大数据：大数据是人工智能发展的基础。大数据正在加速渗透到各行各业，整个社会数据化加速，大数据技术，尤其是可视化分析为其赋能，显得尤为重要。地质灾害监测对大数据和人工智能技术支持的需求巨大。通过能力输出，推动大数据和人工智能全面发展，构建大数据和人工智能生态环境。
3、人工智能：人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
4、区块链：区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链（Blockchain），是比特币的一个重要概念，它本质上是一个去中心化的数据库，同时作为比特币的底层技术，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性（防伪）和生成下一个区块。
5边缘计算：边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。
