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業(yè)務(wù)挑戰

  • 數(shù)據(jù)未有效融合,精度差

    交管、交委、網(wǎng)際網(wǎng)路多源數(shù)據(jù)各自孤島,無(wú)法有效融合。交通數(shù)據(jù)缺乏精準(zhǔn)感知,無(wú)法支撐實(shí)時(shí)自動(dòng)預警和精細(xì)化分析診斷

    交管、交委、網(wǎng)際網(wǎng)路多源數(shù)據(jù)各自孤島,無(wú)法有效融合。交通數(shù)據(jù)缺乏精準(zhǔn)感知,無(wú)法支撐實(shí)時(shí)自動(dòng)預警和精細(xì)化分析診斷

  • 問(wèn)題識別診斷靠人工,效率低

    問(wèn)題識別依賴大量人工投入,發(fā)現(xiàn)不及時(shí),分析不徹底。問(wèn)題解決依賴專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn),無(wú)法規(guī)模複製和擴展

    問(wèn)題識別依賴大量人工投入,發(fā)現(xiàn)不及時(shí),分析不徹底。問(wèn)題解決依賴專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn),無(wú)法規(guī)模複製和擴展

  • 全局優(yōu)化弱,應(yīng)急處理慢

    缺乏區(qū)域協(xié)同、時(shí)空結(jié)合的全局交通優(yōu)化能力。依賴人工操作,缺乏自動(dòng)化智能化實(shí)時(shí)應(yīng)急處理和協(xié)調(diào)能力

    缺乏區(qū)域協(xié)同、時(shí)空結(jié)合的全局交通優(yōu)化能力。依賴人工操作,缺乏自動(dòng)化智能化實(shí)時(shí)應(yīng)急處理和協(xié)調(diào)能力

  • 前端路口缺乏實(shí)時(shí)處理業(yè)務(wù)能力

    前端路口缺乏數(shù)據(jù)智能分析和突發(fā)狀況實(shí)時(shí)處理業(yè)務(wù)能力。依賴全量數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)回傳,數(shù)據(jù)中心集中式處理,無(wú)法應(yīng)對(duì)高時(shí)效性的場(chǎng)景需求

    前端路口缺乏數(shù)據(jù)智能分析和突發(fā)狀況實(shí)時(shí)處理業(yè)務(wù)能力。依賴全量數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)回傳,數(shù)據(jù)中心集中式處理,無(wú)法應(yīng)對(duì)高時(shí)效性的場(chǎng)景需求

應(yīng)用場(chǎng)景

區(qū)域信控優(yōu)化

區(qū)域信控優(yōu)化

通過(guò)掌握城市交通歷史通行規(guī)律,並實(shí)時(shí)感知機(jī)動(dòng)車(chē)、非機(jī)動(dòng)車(chē)、行人交通情況,採用AI圖引擎技術(shù)、路口自適應(yīng)訓(xùn)練算法、幹線(xiàn)協(xié)調(diào)算法、場(chǎng)景化子區(qū)優(yōu)化策略算法等,實(shí)現(xiàn)點(diǎn)-線(xiàn)-面信號(hào)配時(shí)優(yōu)化,提升交通效率,保障通行


-區(qū)域聯(lián)動(dòng)優(yōu)化:從單路口信號(hào)燈控制、幹線(xiàn)協(xié)調(diào)優(yōu)化,到區(qū)域內(nèi)多個(gè)相鄰路口協(xié)同優(yōu)化,覆蓋點(diǎn)-線(xiàn)-面,實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)通行能力全局最優(yōu)

-精細(xì)化時(shí)段劃(huà)分:基於早晚高峰和平峰期不同時(shí)間段交通特點(diǎn)劃(huà)分時(shí)段,提供差異化信號(hào)配時(shí),7*24小時(shí)全天候運(yùn)行

-智能實(shí)時(shí)信控:AI智能實(shí)時(shí)信控,分鐘級(jí)自動(dòng)優(yōu)化和下發(fā)信號(hào)配時(shí)方案,全面兼容主流交通信號(hào)控制系統(tǒng)

-配時(shí)持續(xù)優(yōu)化:提供仿真平臺(tái),不斷訓(xùn)練-優(yōu)化-仿真,持續(xù)迭代優(yōu)化配時(shí)

擁堵診斷分析

擁堵診斷分析

基於多源數(shù)據(jù)融合,構(gòu)建出長(zhǎng)期的完整的道路健康檔案,通過(guò)指標(biāo)、時(shí)間特徵、控制信息和人、車(chē)、非機(jī)動(dòng)車(chē)的出行路線(xiàn),從時(shí)間、空間和時(shí)空配給等多種維度量化分析診斷出擁堵成因


-降本增效:AI輔助人工發(fā)現(xiàn)道路擁堵成因,降低現(xiàn)場(chǎng)人工勘測(cè)工作量,提升治堵效率

-科學(xué)診斷:全息數(shù)據(jù)+AI算法+行業(yè)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn),給出科學(xué)全面的定量診斷,不再單一依賴人工經(jīng)驗(yàn)

交通態(tài)勢(shì)研判

交通態(tài)勢(shì)研判

基於對(duì)多源數(shù)據(jù)的融合分析和深度挖掘,數(shù)位化還原全網(wǎng)交通道路實(shí)際狀況,並識別常發(fā)擁堵路口、路段和幹線(xiàn)。同時(shí)基於交通歷史規(guī)律,結(jié)合天氣、假日情況,精確預測(cè)交通未來(lái)狀況,支撐出行信息誘導(dǎo)發(fā)布


-路況實(shí)時(shí)查看:實(shí)時(shí)掌握全市宏觀(guān)交通狀態(tài),中觀(guān)區(qū)域路況,微觀(guān)洞察交通瓶頸路口

-擁堵路口排名:快速識別常發(fā)交通擁堵路口、路段和幹線(xiàn)

-交通流量預測(cè):以事實(shí)數(shù)據(jù)說(shuō)話(huà),提供短時(shí)、明日及未來(lái)一周的流量預測(cè),輔助緩堵治理


交通組織優(yōu)化

交通組織優(yōu)化

結(jié)合城市路網(wǎng)通行規(guī)律,工作日、非工作日、早晚高峰和平峰期不同時(shí)段的交通通行規(guī)律,給出道路組織優(yōu)化措施建議


-在線(xiàn)科學(xué)優(yōu)化建議:通過(guò)AI信號(hào)優(yōu)化輔助,提供可變車(chē)道、潮汐車(chē)道、相位優(yōu)化等優(yōu)化建議

-線(xiàn)下優(yōu)化手段多樣:截流控制、速度控制、車(chē)道分配、右轉(zhuǎn)渠化、掉頭前移等


方案優(yōu)勢(shì)

  • 全息數(shù)據(jù)精準(zhǔn)感知

    融合交管、交委、網(wǎng)際網(wǎng)路等數(shù)十種數(shù)據(jù)源,通過(guò)大數(shù)據(jù)治理,構(gòu)建「人-車(chē)-路-環(huán)境」實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系。通過(guò)視頻智能解析,提升交通事件和流量的精準(zhǔn)感知,實(shí)現(xiàn)從人工被動(dòng)發(fā)現(xiàn)到系統(tǒng)10秒內(nèi)自動(dòng)感知預警

    融合交管、交委、網(wǎng)際網(wǎng)路等數(shù)十種數(shù)據(jù)源,通過(guò)大數(shù)據(jù)治理,構(gòu)建「人-車(chē)-路-環(huán)境」實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系。通過(guò)視頻智能解析,提升交通事件和流量的精準(zhǔn)感知,實(shí)現(xiàn)從人工被動(dòng)發(fā)現(xiàn)到系統(tǒng)10秒內(nèi)自動(dòng)感知預警

  • 多維畫像智能診斷

    建立交通知識圖譜,精準(zhǔn)挖掘歷史和實(shí)時(shí)的路網(wǎng)供給能力畫像、人車(chē)出行特徵畫像。為城市數(shù)以千計(jì)的路口-道路-區(qū)域構(gòu)建專(zhuān)屬健康檔案,實(shí)現(xiàn)交通擁堵成因智能化診斷

    建立交通知識圖譜,精準(zhǔn)挖掘歷史和實(shí)時(shí)的路網(wǎng)供給能力畫像、人車(chē)出行特徵畫像。為城市數(shù)以千計(jì)的路口-道路-區(qū)域構(gòu)建專(zhuān)屬健康檔案,實(shí)現(xiàn)交通擁堵成因智能化診斷

  • 「智能終端-智能路口-交通智能運(yùn)營(yíng)平臺(tái)」全景架構(gòu)

    通過(guò)「智能終端-智能路口-交通智能運(yùn)營(yíng)平臺(tái)」端邊雲三級(jí)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)交通治理方案分層分域的智能服務(wù),同時(shí)滿(mǎn)足全局深度思考和局部快速反應(yīng)等全景業(yè)務(wù)需求

    通過(guò)「智能終端-智能路口-交通智能運(yùn)營(yíng)平臺(tái)」端邊雲三級(jí)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)交通治理方案分層分域的智能服務(wù),同時(shí)滿(mǎn)足全局深度思考和局部快速反應(yīng)等全景業(yè)務(wù)需求

  • 前端路口缺乏實(shí)時(shí)處理業(yè)務(wù)能力

    前端路口缺乏數(shù)據(jù)智能分析和突發(fā)狀況實(shí)時(shí)處理業(yè)務(wù)能力。依賴全量數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)回傳,數(shù)據(jù)中心集中式處理,無(wú)法應(yīng)對(duì)高時(shí)效性的場(chǎng)景需求

    前端路口缺乏數(shù)據(jù)智能分析和突發(fā)狀況實(shí)時(shí)處理業(yè)務(wù)能力。依賴全量數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)回傳,數(shù)據(jù)中心集中式處理,無(wú)法應(yīng)對(duì)高時(shí)效性的場(chǎng)景需求

客戶(hù)案例

成都交警

成都交警

成都大運(yùn)會(huì)開(kāi)幕式將在東安湖體育公園舉行,圍繞著開(kāi)幕式主場(chǎng)館有成龍簡(jiǎn)快速路、成洛大道和成龍大道三條主要保障線(xiàn)路。為了保障大運(yùn)會(huì)舉辦期間主場(chǎng)館周邊的交通運(yùn)行順暢,成都市交管局通過(guò)建設(shè)擁堵治理系統(tǒng),加強(qiáng)交通智能化管理,讓有限的交通資源利用率實(shí)現(xiàn)最大化,提高道路通行效率和特勤線(xiàn)路保障力度