概述

核心需求为构建一套多传感器数据融合分析系统，实现对不同类型、不同来源传感器（如感知类、监测类、采集类等）数据的统一接入、清洗、融合处理，通过算法模型完成数据的分析、挖掘与解读，输出精准、实时的分析结果及可视化展示，支撑决策研判、状态监测、异常预警等场景应用，同时保障系统的稳定性、可扩展性及数据安全性，满足多场景下的个性化数据融合分析需求。

需求详情

1. 数据接入：支持多种接口协议（如TCP/IP、MQTT、Modbus等），可兼容不同厂商、不同类型传感器的数据接入，支持批量接入与单点新增，实现数据实时采集且延迟不超过100ms；2. 数据处理：具备数据清洗、去重、补全、标准化等功能，可过滤异常数据、冗余数据，支持自定义数据处理规则；3. 融合分析：集成多种融合算法（如卡尔曼滤波、贝叶斯估计等），可根据场景需求选择适配算法，实现多源数据的深度融合，提升数据解读的准确性；4. 可视化与输出：提供直观的可视化界面，支持图表、报表等多种展示形式，可自定义输出内容与格式，支持异常信息实时推送（如短信、系统弹窗）；5. 系统性能：支持高并发数据处理，可满足至少1000路传感器同时接入，系统全年可用率不低于99.9%，支持后期传感器数量、算法模型的扩展升级；6. 数据安全：具备数据加密、权限管理、日志追溯等功能，保障数据采集、传输、存储、分析全流程安全，符合相关数据安全规范。