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業(yè)務挑戰(zhàn)

  • 數(shù)據(jù)未有效融合,精度差

    交管、交委、互聯(lián)網(wǎng)多源數(shù)據(jù)各自孤島,無法有效融合。交通數(shù)據(jù)缺乏精準感知,無法支撐實時自動預警和精細化分析診斷

    交管、交委、互聯(lián)網(wǎng)多源數(shù)據(jù)各自孤島,無法有效融合。交通數(shù)據(jù)缺乏精準感知,無法支撐實時自動預警和精細化分析診斷

  • 問題識別診斷靠人工,效率低

    問題識別依賴大量人工投入,發(fā)現(xiàn)不及時,分析不徹底。問題解決依賴專家經(jīng)驗,無法規(guī)模復制和擴展

    問題識別依賴大量人工投入,發(fā)現(xiàn)不及時,分析不徹底。問題解決依賴專家經(jīng)驗,無法規(guī)模復制和擴展

  • 全局優(yōu)化弱,應急處理慢

    缺乏區(qū)域協(xié)同、時空結(jié)合的全局交通優(yōu)化能力。依賴人工操作,缺乏自動化智能化實時應急處理和協(xié)調(diào)能力

    缺乏區(qū)域協(xié)同、時空結(jié)合的全局交通優(yōu)化能力。依賴人工操作,缺乏自動化智能化實時應急處理和協(xié)調(diào)能力

  • 前端路口缺乏實時處理業(yè)務能力

    前端路口缺乏數(shù)據(jù)智能分析和突發(fā)狀況實時處理業(yè)務能力。依賴全量數(shù)據(jù)網(wǎng)絡回傳,數(shù)據(jù)中心集中式處理,無法應對高時效性的場景需求

    前端路口缺乏數(shù)據(jù)智能分析和突發(fā)狀況實時處理業(yè)務能力。依賴全量數(shù)據(jù)網(wǎng)絡回傳,數(shù)據(jù)中心集中式處理,無法應對高時效性的場景需求

應用場景

區(qū)域信控優(yōu)化

區(qū)域信控優(yōu)化

通過掌握城市交通歷史通行規(guī)律,并實時感知機動車、非機動車、行人交通情況,采用AI圖引擎技術、路口自適應訓練算法、干線協(xié)調(diào)算法、場景化子區(qū)優(yōu)化策略算法等,實現(xiàn)點-線-面信號配時優(yōu)化,提升交通效率,保障通行


-區(qū)域聯(lián)動優(yōu)化:從單路口信號燈控制、干線協(xié)調(diào)優(yōu)化,到區(qū)域內(nèi)多個相鄰路口協(xié)同優(yōu)化,覆蓋點-線-面,實現(xiàn)區(qū)域內(nèi)通行能力全局最優(yōu)

-精細化時段劃分:基于早晚高峰和平峰期不同時間段交通特點劃分時段,提供差異化信號配時,7*24小時全天候運行

-智能實時信控:AI智能實時信控,分鐘級自動優(yōu)化和下發(fā)信號配時方案,全面兼容主流交通信號控制系統(tǒng)

-配時持續(xù)優(yōu)化:提供仿真平臺,不斷訓練-優(yōu)化-仿真,持續(xù)迭代優(yōu)化配時

擁堵診斷分析

擁堵診斷分析

基于多源數(shù)據(jù)融合,構(gòu)建出長期的完整的道路健康檔案,通過指標、時間特征、控制信息和人、車、非機動車的出行路線,從時間、空間和時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)場人工勘測工作量,提升治堵效率

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

交通態(tài)勢研判

交通態(tài)勢研判

基于對多源數(shù)據(jù)的融合分析和深度挖掘,數(shù)字化還原全網(wǎng)交通道路實際狀況,并識別常發(fā)擁堵路口、路段和干線。同時基于交通歷史規(guī)律,結(jié)合天氣、假日情況,精確預測交通未來狀況,支撐出行信息誘導發(fā)布


-路況實時查看:實時掌握全市宏觀交通狀態(tài),中觀區(qū)域路況,微觀洞察交通瓶頸路口

-擁堵路口排名:快速識別常發(fā)交通擁堵路口、路段和干線

-交通流量預測:以事實數(shù)據(jù)說話,提供短時、明日及未來一周的流量預測,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段的交通通行規(guī)律,給出道路組織優(yōu)化措施建議


-在線科學優(yōu)化建議:通過AI信號優(yōu)化輔助,提供可變車道、潮汐車道、相位優(yōu)化等優(yōu)化建議

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


方案優(yōu)勢

  • 全息數(shù)據(jù)精準感知

    融合交管、交委、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)十種數(shù)據(jù)源,通過大數(shù)據(jù)治理,構(gòu)建“人-車-路-環(huán)境”實時動態(tài)數(shù)據(jù)指標體系。通過視頻智能解析,提升交通事件和流量的精準感知,實現(xiàn)從人工被動發(fā)現(xiàn)到系統(tǒng)10秒內(nèi)自動感知預警

    融合交管、交委、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)十種數(shù)據(jù)源,通過大數(shù)據(jù)治理,構(gòu)建“人-車-路-環(huán)境”實時動態(tài)數(shù)據(jù)指標體系。通過視頻智能解析,提升交通事件和流量的精準感知,實現(xiàn)從人工被動發(fā)現(xiàn)到系統(tǒng)10秒內(nèi)自動感知預警

  • 多維畫像智能診斷

    建立交通知識圖譜,精準挖掘歷史和實時的路網(wǎng)供給能力畫像、人車出行特征畫像。為城市數(shù)以千計的路口-道路-區(qū)域構(gòu)建專屬健康檔案,實現(xiàn)交通擁堵成因智能化診斷

    建立交通知識圖譜,精準挖掘歷史和實時的路網(wǎng)供給能力畫像、人車出行特征畫像。為城市數(shù)以千計的路口-道路-區(qū)域構(gòu)建專屬健康檔案,實現(xiàn)交通擁堵成因智能化診斷

  • “智能終端-智能路口-交通智能運營平臺”全景架構(gòu)

    通過“智能終端-智能路口-交通智能運營平臺”端邊云三級架構(gòu)實現(xiàn)交通治理方案分層分域的智能服務,同時滿足全局深度思考和局部快速反應等全景業(yè)務需求

    通過“智能終端-智能路口-交通智能運營平臺”端邊云三級架構(gòu)實現(xiàn)交通治理方案分層分域的智能服務,同時滿足全局深度思考和局部快速反應等全景業(yè)務需求

  • 前端路口缺乏實時處理業(yè)務能力

    前端路口缺乏數(shù)據(jù)智能分析和突發(fā)狀況實時處理業(yè)務能力。依賴全量數(shù)據(jù)網(wǎng)絡回傳,數(shù)據(jù)中心集中式處理,無法應對高時效性的場景需求

    前端路口缺乏數(shù)據(jù)智能分析和突發(fā)狀況實時處理業(yè)務能力。依賴全量數(shù)據(jù)網(wǎng)絡回傳,數(shù)據(jù)中心集中式處理,無法應對高時效性的場景需求

客戶案例

成都交警

成都交警

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