交通

曙光智慧交通旨在构建泛在互联、协同高效、融合创新、开放共享的新一代智慧交通服务体系,实现区域交通协同发展水平全面提升、交通动态感知水平全面提升、交通行业治理现代化水平全面提升、交通出行服务品质全面提升。

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智慧公路方案

曙光公路大数据解决公路治理遇到的问题,如车流、事故无法及时判断,时效性差,大坑、路障、泥石流难以第一时间精准定位等等。通过对各个业务条口所产生多类型、多样化的数据进行采集,所有的数据通过底层平台进行治理和存储,把散乱无章的数据快速输出为聚合、有序、直观、规整的数据,从而为领导者决策提供高价值数据,通过数据辅助做出判断。

预警模型辅助决策

对以往的数据进行深度学习,对于雷达气象数据、无人机航拍公路所产生的数据、现场的监控视频等等进行糅合,通过我们后台进行学习并产生大量算法模型,进行科学的预判,在事前进行主动出击维护,降低危险发生的系数

道路服务能力辅助决策

通过对于路网流量的实时情况、交通量进行分析学习,总结出节假日某路段运行状况的不同时间段平均车速、高峰时段车次流量等数据,预判出哪些路口即将拥堵,哪些路口需要拓宽道路,哪些路口需要提前采取管制

道路养护辅助决策

对于道路的养护进行道路养护评价模型,收集大量以往的养护数据进行观察学习,通过算法预测出未来哪些路段需要重点关注,最后通过科学评估,从历年来养护路段的满意度、车流量变化、所投入精力的回报比等

道路资产辅助决策

对于特定道路如所有车辆在上面行驶的总里程,每年数据进行对比,能够进行判断接下来这条道路需要养护的时间段,在这条道路上的总资产,包括护栏、路灯、摄像头的历年变化等等辅助决策

方案架构

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一是路网角度

针对于前端摄像头采集来的道路运行情况、对于特定车辆进行智能监控,形成多维分析,辅助决策该条路段是否需要拓宽道路等,提前对突发情况做预警。除前端视频的实时告警之外,还可通过深度学习产生大量算法形成预警模型来辅助决策。例如,乡村某道路雷达气象表示未来三天将降暴雨,这时算法会自动提高该路段与以往对比频率,通过以往的数据进行比对学习,第一时间产生预警,从而开展辅助决策,未雨绸缪。

二是养护角度

通过采集历年养护方面的工作投入状况、养护的结果进行分析对比,辅助用户做出决策。通过历史数据+技术指标+养护建议,大大提高用户的工作效率。

通过预警辅助决策系统对桥梁道路结构安全性能指标进行动态监测,利用有线或无线通信技术将测量数据传输至云平台,通过监测数据分析,对桥梁道路状态进行评估,掌握桥梁长期性能变化,及早发现结构安全隐患,便可及时挽救生命。

三是整体情况

最后收集所有的业务条口信息,在大屏展现公路概览,帮助决策者直观把握公路路网状况。对于重要信息:每年道路投入预算、干道维修频率等,把过往展示、最新收集的数据进行对比,通过算法进行预判,最终实现辅助决策的目标。


方案价值

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