方良君

（中国移动通信集团海南有限公司，海南 海口 570100）

近年来，由于土地资源需求上升、资源供给受刚性制约，自然资源管理面临保障发展难、保护资源难的局面。随意占用基本农田保护区、私挖盗采矿产资源、随意建设破坏地质等违法行为层出不穷，致使自然资源管理形势日趋严峻。面对更加隐蔽多样的违法形为，使用传统的人工方式开展管理，已逐渐难以适应新形势下履行职责的需要，管理部门亟须使用科技手段辅助工作。

中华人民共和国自然资源部令第79号《国士资源执法监督规定》第四条指出：“县级以上国士资源主管部门应当强化遥感监测、视频监控等科技和信息化手段的应用，也可以通过购买社会服务等方式，发挥现代科技对执法监督工作的支撑作用，提升执法监督效能。”为创新自然资源管理方式提供了信息化建设思路。海南移动基于5G网络技术，设立高空瞭望高清摄像头，联合第三方企业创新开发视频分析算法，结合东方市资源和规划局生产工作管理需求，建设了5G全生态智慧国土感知平台，通过在自然资源管理区域建立“空、天、地”一体化的感知网络，强化自然资源用途管制，切实维护自然资源管理和利用秩序。构建“天上看、地上查、网上管”的管理机制，使土地综合整治监管更加直观透明，私挖盗采管控更加科学合理，地灾监测预防更加规范精准，以期建设一个以预测预警为核心，以实时视频数据、空间数据为驱动，智能协同、全景即时感知的智慧监管系统，助力自然资源部门进行山、水、林、田、湖、草、城全要素智能监管。利用新技术，应用新方法，有力解决了国土资源和生态环保等社会治理中的痛点难点问题。

1 建设思路

1.1 建设自然资源全生态智能感知体系

1.1.1 构建智能感知网络

建设无死角、全覆盖的智能感知网络。

（1）卫星照片一张图。系统可套合各级自然资源部门下发的卫星照片，包括新增建设图斑、农用地变化图斑、围填海图斑、以及原建设用地、设施农用地及单独图层拆除变化图斑等。

（2）自动换电无人机。系统配适的自动换电无人机可以搭配多元传感器载荷吊舱，其已经实现7×24小时不间断无人化自动作业、自动返回无人机巢换电，可搭载多种载荷工具支持不同场景工作。

（3）高位摄像头。依托40米通信铁塔搭建高点摄像头，可7×24小时进行视域10平方千米的自动巡查。

（4）多源传感器。系统可接入雨量传感器、地表位移传感器、智慧界桩等多源传感器，助力隐蔽情况及时发现。

1.1.2 打造“空天地网”立体管理体系

综合应用“天上看、视频探、地上查、网上管”，破解自然资源管理难题。

（1）解决自然资源数据整合难、查找难、可视化难问题。系统响应“—张图”工程要求，实现在遥感影像及实时视频中准确套合各类自然资源图层，并衍伸实现多图对比、地块分析等功能，助力自然资源监管部门便捷、直观查看地块规划、利用、审批现状。

（2）解决自然资源违法、险情发现难问题。系统可将前端感知设备（以高点摄像头为主，无人机、传感器为辅）采集的实时数据，与后端基于自然资源业务逻辑的人工智能Al算法相结合，进而对指定区域进行7×24小时不间断自动巡航、智能预警，突破人工巡查的时间、空间局限性。

（3）解决自然资源巡查精准度低、调度难问题。管理人员可将系统发现的危情险情对点派发至巡查人员的手机App，可对重大危情进行实时态势模拟、精准调度。巡查人员可通过手机App准确了解现场情况，并通过系统内置导航准确到达指定地点进行处置，有效提高巡查效率、提升协同作业能力。

（4）解决自然资源管理取证难、证据留存难问题。建立全业务网上跟踪系统，及时对违法行为、灾情险情的发现和处置进行取证。系统也可对需要进行批后建设、土地整治的地块进行定点定时拍照取证及存储，助力管理部门加强证据留存水平。

1.1.3 科技赋能管理升级

由二维静态向三维动态升级，由人工主导向科技主导升级。

（1）升级前，仅有二维图层数据，巡查主要依赖人工，事后处置难度较大，证据无法妥善留存，业务系统冗杂繁多。

（2）升级后，攻克空间定位及坐标打通技术，实现实时视频中自然资源图层叠加、套合，并基于此实现视图联动调度、视频中地块分析等功能，使数据更直观，使用更便捷。研发基于自然资源逻辑的人工智能算法，能够自主识别违法违规、危情险情标志物、标志场景，大大提升管理效率，变事后处置为事前预防。构建基于自然资源业务逻辑的业务系统，集自主巡查、自动取证、状况预警、任务下发、资源调度、证据留存于一体，降低管理人员工作难度和烦琐度。

2 系统构架和核心技术

2.1 平台构架

整个系统采用开放式体系建设，即通过前端感知系统和基础平台的统一建设和模块化功能部署，构建一个能支撑自然资源、生态环境、林草、农业农村等行业应用解决方案运行及数据集中处理的整体系统。将基础支撑功能与具体应用分开的系统架构方式，既能降低政府在自然生态领域的建设投入，又能实现政府在城市治理方面对自然资源管理数据、环境数据、自然灾害数据等信息资产的集约化管理，还可以满足同一数据对自然资源、生态环境、林草、农业农村等部门具体场景化应用的统一支撑。系统平台架构如图1所示。

图1 系统平台架构图

自底向上分别为物联感知层、基础设施层、平台能力层，应用服务层[1]。

（1）物联感知层。通过各类前端感知设备实现多维数据采集。主要包括物联感知、卫星感知、航空感知以及其他部门建设的各类相关感知设备。

（2）基础设施层。通过租用运营商网络，构建专网，广泛整合新建点位资源、已有点位资源，实现资源的跨部门共享。

①基础设施：包括CPU计算资源、GPU计算资源、存储资源。

②基础视频能力：实现视频设备、智能设备、物联网设备的接入及联网共享，并提供流媒体、电视墙管理、云镜控制等服务。

③数据能力中心：将所需要的智能数据全部汇聚，构建各类业务应用专题库，为业务应用提供数据服务支撑。

（3）平台能力层。

①AI能力中心：实现多种智能算法的统一管理及调度，实现多种硬件平台的兼容，有效解决算法多、设备杂、能力单一、算法与硬件耦合度高、算法升级维护困难等问题，为上层应用提供各类智能服务。

②通用能力：提供地图、权限管理、校时、配置等服务。

③管理调度能力：实现所有资源的统一管理调度。

④开放API：平台层提供开放的服务，以开放API的形式开放出去，可供多厂家应用平台调用。在这样的开放架构下，可以不断生成智能化的应用。

⑤应用服务层。综合应用包括监测预警、环境监管、决策支撑、应急响应、监管执法、综合分析和公众服务。

⑥标准规范体系。对于系统建设流程管理、质量管理、人员管理和风险控制等方面，需要符合本项目实际情况的制度规程。对于关键的应用和数据，需要按照国家、政府相关部门出台的统一开发标准、编码标准、联网标准和接口标准等进行。

⑦安全保障体系。信息系统自下而上贯穿整个系统，实现通信网络安全、区域边界安全、计算环境安全和管理安全等方面的安全保障[2][3]。

⑧运维管理体系。建设综合监控与运维系统：一是建设综合监控运维系统，实现视频及IT基础设备资源的综合监控与管理，实现信息的展现与异常报警。二是建立系统运维队伍、工作机制、考核办法、运维模式等。

2.2 资源构架

2.2.1 计算资源池

（1）架构设计。本项目设计的计算资源池逻辑自下而上划分为设备层、资源层、服务层、接口层。计算资源池逻辑架构如图2所示。

图2 计算资源池逻辑架构图

①设备层：提供智能计算及各类平台所需的基础的物理计算资源，包括通用服务器（X86）、智能分析服务器（嵌入式GPU芯片）。

②资源层：对多种类型的计算设备进行统一管理，动态实现计算资源的调度。提供GPU类资源，服务于高性能、高实时性的解析应用；提供CPU类资源，服务于应用系统软件或组件的部署。

③服务层：提供GPU计算资源、物理裸机资源，以及计算资源。

④接口层：计算资源池提供了良好的扩展性，提供RESTfulAPI接口，实现资源能力的开放，满足与视频图像应用平台的对接开发。

（2）功能设计。

①虚拟化基础功能。通过虚拟机生命周期管理，实现虚拟机创建、控制、备份、克隆、镜像管理功能。

②虚拟机资源分配和调度。实现虚拟机CPU和内存资源的按需分配和动态调整、虚拟机HA和动态迁移、存储动态均衡、共享存储扩容、分布式虚拟交换机、VLAN划分等功能。

③虚拟化系统管理。实现虚拟机状态监控、故障告警、权限管理、日志管理、版本和补丁升级、时间同步等功能。

④物理机管理。实现对物理服务器的管理。物理服务器可以像虚拟机一样进行操作系统安装、开机、关机等相关操作。

⑤网络。提供虚拟网络功能，提供独立的网络平面；支持创建多个虚拟化网络，支持SR-IOV、VLAN、VXLAN、虚拟交换机等多种网络模型。实现网络虚拟化、多租户隔离等功能。

⑥存储资源管理。支持多种存储方式，包括多种后端存储设备的接入、逻辑存储的创建和管理，并且向用户展示存储资源池的使用情况。

⑦弹性伸缩。支持资源弹性伸缩功能，根据业务需要自动调整计算资源实例，提升资源利用率、节省基础设施成本。支持视频组件的弹性伸缩，可以将视频高并发的组件进行自动扩展或者删除，保证视频业务的稳定运行。

警察也怀疑侯大同，在汤翠家门口守了一夜。事情明摆着，侯大同对无花果树的钟爱肯定与下面埋着的尸骨有关系。

⑧提供GPU计算服务，实现AI智能分析。

（3）计算资源配置。

①虚拟化CPU资源。基础应用平台、运维服务中心、资源管理调度中心（部分）、视频云存储部分管理服务器等系统采用虚拟机部署。

②裸金属CPU资源。资源管理调度中心（部分）、数据服务中心、视频云存储管理服务器等系统采用物理机部署。

③GPU资源。根据AI能力中心对视频、图片结构化分析的需求，按照N+1的集群部署模式。

2.2.2 智能解析中心建设

智能解析服务由算法仓库提供[4][5]。算法仓库由智能任务调度服务、算法管理服务、智能基础服务三部分组成，三者协同工作，为用户提供大规模视频图像智能分析能力。在该体系中，各种智能算法注册至算法仓库，根据用户场景需求，通过调度平台灵活调度、加载各种算法，由算法仓库推送至部署基础智能服务框架的智能设备上完成任务处理。算法仓库体系架构使得智能分析能力不再固化在产品中，实现“一套平台，多种算法”，具有系统高可用、资源高利用率、算法灵活开放等优势。算法仓库体系架构如图3所示。

图3 算法仓库体系架构示意图

2.2.3 AI能力设计

2.3 网络架构

项目通过视频安全接入、移动安全接入和安全认证管理系统[6][7][8]实现前端摄像机、平板终端等的视频与业务数据传输安全；视频与业务数据在进入内网前，先通过网闸和防火墙（根据局方要求，利旧原有设备），确保传输安全[9][10]。

在进入内网后，视频与业务数据进入业务系统进行分析统计利用，同时与系统生产的数据进入备份系统和共享系统，方便查询、共享。

2.4 核心技术

2.4.1 采用空间实时定位算法建立坐标联系

公司自主研发的映射算法，可建立三维视频倾斜坐标与2000国家大地坐标系的精准对应联系。在此基础上实现动态视频数据与自然资源底层数据融合叠加，实时发现自然资源利用动态变化，掌握自然资源动态大数据，进而应用于执法监察、城市建设等领域。

2.4.2 基于深度学习的AI视频识别技术

公司自主研发基于业务逻辑的自然资源AI识别算法，能够自主识别动态视频中指定区域自然资源违法标志物/行为，并与自然资源底图进行实时对比，当判定有重要变化时向管理者发出预警报警，辅助管理者决策。

2.4.3 基于AR智能标签的BIM实景融合技术

以山水林田湖草编制网格码为基础空间参考体系，将现场动态视频流信息和BIM静态模型结合，形成基于AR的现场实体信息与BIM+GIS虚拟信息融合应用模式，实现静态三维数据建模到动态BIM监管应用的转变。

3 应用场景

在全生态智慧感知监管核心场景中，主要实现卫片、林斑联动监测、智能识别预警、自然资源全景巡查、图像档案、违规记录等行业应用功能，有效解决森林督察、海洋督察、农村建房乱占耕地、别墅清查、卫片执法、矿山私挖盗采等违法行为发现难、发现不及时、取证困难等问题。

3.1 两违监管

（1）农村乱占耕地建房。将高空视频和卫片、资源图层结合，实现图斑动态监测、土地全域化、可视化管理。通过自动巡查、识别施工机械、围挡及建筑材料，通过摄像头查看报警现场情况，实现智能识别预警。通过电子围栏功能锁定证据，若出现新增违法情况即时预警，实时记录违法动工现状。

（2）违章搭盖建筑。系统自动巡查、识别违规搭盖建筑，自动报警，报警坐标在遥感影像上显示。通过预警信息提供的对应摄像头查看实时视频，复核现场情况是否真实违法。通过电子围栏功能对制定地块定点、定时抓拍，记录违法作业全过程。

3.2 耕地保护

保护基本农田，遏制农地非农化。系统可在遥感影像图中套合基本农田数据图层，通过前端摄像头自动巡航，可自主识别基本农田撂荒、违章搭建工棚、建筑垃圾堆放等行为。对已发现的疑似违法行为，可调用附近摄像头对现场情况进行远程查看。对已确认的违法行为，一方面可通过派发任务至基层执法人员精准执法，另一方面可以将相关位置信息及发现现场图片发送至该块基本农田对应行政责任人，切实落实责任到人。

3.3 矿山综合监管

运用综合管理手段精细管理无主矿和有主矿，实现有证矿山越界开采监管、无证矿山私挖盗采监管和夜间私挖盗采监管。

3.4 土地全生命周期综合管理

对批而未供、供而未建土地进行监管，提升土地利用率。

3.5 实现森林防火“灾前、灾中、灾后”全流程掌控

烟火识别及空间定位。系统内置的AI识别算法可准确识别烟火并立即报警。由于攻克了空间坐标转换技术，系统可在遥感地图上准确定位火情位置，实现将火情现场照片和火情定位同时推送至管理中心。

3.6 河流海洋监管

对围填海、盗采河海砂、违规作业进行智能管控。

3.7 生态红线监管

全面监控生态红线内资源环境状况，保护生态安全。

4 结束语

5G全生态智能国土感知监管平台以执法监察社会化服务为切入点，通过5G视频实时感知和人工智能大数据分析，改变传统的卫星和人员巡查的执法模式，实时、精准打击秸秆焚烧、河湖水污染、违法占用农田、森林乱砍滥伐、毁林种茶、矿产资源私采滥挖等侵占、滥用、破坏资源的违法行为，变处罚后置为管理前置，真正实现“发现在初始，解决在萌芽”，有效降低执法成本，保障国家耕地红线。下一步，依托丰富的高位瞭望视频资源和功能强大的AI算法分析识别能力，该平台还可将功能拓展到社会应急调度、综合透明执法等社会综合治理领域，真正实现社会综合治理一网通。■