物联网道路监控杆开发方案背景
随着经济的发展、城镇建设速度加快，城市中人口越来越密集，流动人口越来越多，引发了城市建设中的交通、社会治安、重点区域防范等城市管理问题。尤其是近年来面对城市反恐的新课题，大量城市安防视频监控杆开始布局于城市的每一个角落，监控杆在城市的部署，成为了积极预防、控制和打击犯罪，建立有效的城市监控体系和机制，保障人民安居乐业的一项重要基础设施。
而随着道路监控杆的大量部署，杆上的设备，如高清摄像头、光纤收发器以及供电模块等设备的运维工作量也变得越来越大，一旦某个设备出现故障，影响的不仅是设备本身，还会导致无法正常使用摄像头，由于监控杆分布于城市的每一个角落，如果无法及时解决问题，则会导致整个监控体系无法完全发挥作用。
传统的设备运维模式采用的是修复性维修，属于事后维修，有以下6个流程构成。
1、故障发生：遍布城市各个角落的设备发生断电、使用寿命到期、人为破坏、机械或系统故障等情况。
2、人工保修：由巡检人员或设备使用人员发现故障，打电话保修。
3、人工派单：维修部门接到电话保修后采用电话或短信方式指维修任务到维修人员。
4、维修人员到场：维修人员接到维修任务后到现场进行故障排查并协调维修所用资源。
5、现场维修。
6、审核销单：维修人员在维修结束后回公司手填维修单存档以备后查。
以上这种传统运维方式存在成本较高效率低下，管理流程复杂整体价值不高等多方面问题，运维企业往往陷入人力成本的低价竞争，最终只能以压缩成本的方式获得市场份额，这种非良性的市场态势最终将影响到设备的使用方。
物联网道路监控杆开发方案
道路监控杆物联网系统是对分布广、数量大的电子设备（尤其是户外电子设备）实现远程运维的云端平台，利用前端智能网关设备采集电子设备的实时状态数据并上传云端，实现日常运维调度、资产管理、设备监测、告警管理、智能分析等功能。
系统将物联网通信传输、边缘计算、物联网操作系统、云计算、大数据等各种前沿技术与设备运维相结合，改造传统设备运维模式，提升运维效率，降低运维成本，将为行业开辟预测性运维的篇章。
道路监控杆是城市中安防监控的载体，是“平安城市”最重要的组成部分，担负着遍布城市各个角落的监控摄像头的保障工作。
道路监控杆由道路摄像机、立杆、室外机箱、前端设备组成，系统将在每一根杆上增加一个边缘智能网关，将实时采集摄像头状态信息、网络通信状态信息、电力保障状态信息、监控杆安全状态信息通过网络接口或GPRS无线接口上传云端平台，实现远程对每一根监控杆上的设备关键数据采集，并及时通过运维系统调度维修工单到维修人员手机上，实现提高运维效率，降低运维成本的目的。
另外，通过云端大数据平台和机器学习算法，将进一步拓展平台功能，变被动运维为预测运维，还可以帮助用户实现设备生命周期管理等高级功能，实现让设备运维创造新的商业价值。
技术实现
在道路监控杆上安装智能网关设备，通过485总线和RJ45实时监测摄像头、光纤交换机以及供电电源的工作状态，通过网关设备将状态数据通过光纤传输至云端运维平台，摄像头状态通过485总线读取，光纤交换机工作状态通过RJ45口心跳机制获取，供电电源一旦终端，网站将自动启动备用电池供电，并通过GPRS备份传输线路上传数据。云端运维平台将根据上传设备状态数据判断故障点，并形成维修工单流传至工单运维系统。
云端框架
云端平台采用MQTT消息队列和微服务架构，采用MQTT的目的是应对物联网前端数据采集高时效性的特点，微服务架构非常适合云端应用尤其是物联网应用部署及扩展，微服务的基本思想在于考虑围绕着业务领域组建来创建应用，这些就应用可独立地进行开发、管理和加速。在分散的组件中使用微服务云架构和平台使部署、管理和服务功能交付变得更加简单。
主要功能模块
1、资产管理：动态管理所有户外监控杆上所有资产，采集杆上摄像头、光纤交换机等设备实时资产信息，后期通过数据分析可得出设备全生命周期的分析，进一步提升设备运维效率。
2、设备检测：通过数据采集对所有设备进行检测并直观展示，实时了解所有设备运行状态。
3、维修工单：对设备检测出现故障提示的设备形成维修工单在GIS地图上展示，并派发到最近的巡检维修人员的手机上。
4、报表统计：对历史的工单维修情况进行统计并形成报表，可通过各种条件进行检索查询，结合资产数据给出科学运维调度的方案。
5、设备告警：在GIS地图上直观展示设备故障告警信息，提示故障位置、故障设备以及故障初步分析。
物联网道路监控杆开发方案总结
目前设备运维市场大部分仍处于简单的人工运维模式，人力成本、管理成本居高不下，运维企业深陷成本价格战中无法自拔，在人力成本还在不断攀升的大环境下，如何降低运维成本，提高运维效率就成为运维企业市场竞争的核心。
此平台是科学运维系统的基础平台，在运维行业尤其是户外设备运维领域将有巨大的市场空间，通过物联网及互联网技术不仅将原来人工运维调度模式信息化，还通过前端数据采集建立运维大数据，并通过机器学习算法实现设备的全生命周期预测，最终实现预测性运维。设备大数据积累也将会为运维企业带来新的价值。
此方案核心价值在于市场容量的无限想象空间，既然能对道路视频监控杆设备检测、运维，就能将方案的思路扩展至所有户外的设备监测、运维上，如运营商的户外设备，电力、水务行业的户外设施，以及城市各种管网设施的运维，这些扩展的应用将给未来市场带来无限的预期。
