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              业务挑战

              • 数据未有效融合,精度差

                交管、交委、互联网多源数据各自孤岛,无法有效融合。交通数据缺乏精准感知,无法支撑实时自动预警和精细化分析诊断

                交管、交委、互联网多源数据各自孤岛,无法有效融合。交通数据缺乏精准感知,无法支撑实时自动预警和精细化分析诊断

              • 问题识别诊断靠人工,效率低

                问题识别依赖大量人工投入,发现不及时,分析不彻底。问题解决依赖专家经验,无法规模复制和扩展

                问题识别依赖大量人工投入,发现不及时,分析不彻底。问题解决依赖专家经验,无法规模复制和扩展

              • 全局优化弱,应急处理慢

                缺乏区域协同、时空结合的全局交通优化能力。依赖人工操作,缺乏自动化智能化实时应急处理和协调能力

                缺乏区域协同、时空结合的全局交通优化能力。依赖人工操作,缺乏自动化智能化实时应急处理和协调能力

              • 前端路口缺乏实时处理业务能力

                前端路口缺乏数据智能分析和突发状况实时处理业务能力。依赖全量数据网络回传,数据中心集中式处理,无法应对高时效性的场景需求

                前端路口缺乏数据智能分析和突发状况实时处理业务能力。依赖全量数据网络回传,数据中心集中式处理,无法应对高时效性的场景需求

              解决方案场景

              区域信控优化

              区域信控优化

              通过掌握城市交通历史通行规律,并实时感知机动车、非机动车、行人交通情况,采用AI图引擎技术、路口自适应训练算法、干线协调算法、场景化子区优化策略算法等,实现点-线-面信号配时优化,提升交通效率,保障通行

              • 区域联动优化:从单路口信号灯控制、干线协调优化,到区域内多个相邻路口协同优化,覆盖点-线-面,实现区域内通行能力全局最优
              • 精细化时段划分:基于早晚高峰和平峰期不同时间段交通特点划分时段,提供差异化信号配时,7*24小时全天候运行
              • 智能实时信控:AI智能实时信控,分钟级自动优化和下发信号配时方案,全面兼容主流交通信号控制系统
              • 配时持续优化:提供仿真平台,不断训练-优化-仿真,持续迭代优化配时
              拥堵诊断分析

              拥堵诊断分析

              基于多源数据融合,构建出长期的完整的道路健康档案,通过指标、时间特征、控制信息和人、车、非机动车的出行路线,从时间、空间和时空配给等多种维度量化分析诊断出拥堵成因

              • 降本增效:AI辅助人工发现道路拥堵成因,降低现场人工勘测工作量,提升治堵效率
              • 科学诊断:全息数据+AI算法+行业专家经验,给出科学全面的定量诊断,不再单一依赖人工经验
              交通事件检测

              交通事件检测

              基于人工智能的交通事件检测,可以自动识别交通异常事件,引导交通出行,缓解突发性拥堵

              • 信控联动,快速闭环:对诊断出的交通异常事件,触发信号灯AI自动优化以疏导交通,并实时告警
              • 实时检测,秒级上报:基于视频实时检测交通异常事件,秒级上报告警,更快解决突发拥堵
              交通态势研判

              交通态势研判

              基于对多源数据的融合分析和深度挖掘,数字化还原全网交通道路实际状况,并识别常发拥堵路口、路段和干线。同时基于交通历史规律,结合天气、假日情况,精确预测交通未来状况,支撑出行信息诱导发布

              • 路况实时查看:实时掌握全市宏观交通状态,中观区域路况,微观洞察交通瓶颈路口
              • 拥堵路口排名:快速识别常发交通拥堵路口、路段和干线
              • 交通流量预测:以事实数据说话,提供短时、明日及未来一周的流量预测,辅助缓堵治理
              交通组织优化

              交通组织优化

              结合城市路网通行规律,工作日、非工作日、早晚高峰和平峰期不同时段的交通通行规律,给出道路组织优化措施建议

              • 在线科学优化建议:通过AI信号优化辅助,提供可变车道、潮汐车道、相位优化等优化建议
              • 线下优化手段多样:截流控制、速度控制、车道分配、右转渠化、掉头前移等

              解决方案架构

              交通智能体方案架构

              通过采集、融合多源数据,构建完整的业务平台,提供从“感知-认知-诊断-优化-评价”的端到端产品能力,形成全息呈现、AI控制、丰富仿真等多维特性,同时满足多种客户建设诉求

              架构优势

              • 数十种数据融合

              • 支持电警、卡口、雷达、信号机等设备数据,地图、浮动车、导航、天气等互联网数据,停车场、公交等数据,可扩展支持运营商OD等数据,多源数据通过行业底座融合计算形成目标主题数据

              • 灵活部署架构

              • 根据客户条件、建设目标、实施阶段等差异,提供单云、混合云和云边协同的灵活部署能力

              • 完整的交通治理解决方案

              • 提供从数据接入、数据处理、数据应用、算法训练/推理、大屏展示、仿真等完整的解决方案实施能力,将客户对复杂系统的部署和使用门槛降到最低

              • 架构开放,生态伙伴灵活接入

              • 支持路网侧各类伙伴数据接入,提供数据底座标准开放接口、开放算法仓等多层次、多类别的生态开放能力,满足不同客户本地差异化诉求、现有组网利旧、存量合作伙伴能力互补等,并提供业务应用层灵活扩展能力

              方案优势

              • 全息数据精准感知

                融合交管、交委、互联网等数十种数据源,通过大数据治理,构建“人-车-路-环境”实时动态数据指标体系。通过视频智能解析,提升交通事件和流量的精准感知,实现从人工被动发现到系统10秒内自动感知预警

              • 多维画像智能诊断

                建立交通知识图谱,精准挖掘历史和实时的路网供给能力画像、人车出行特征画像。为城市数以千计的路口-道路-区域构建专属健康档案,实现交通拥堵成因智能化诊断

              • 区域协同、时空结合交通优化

                基于强大的人工智能算力和算法,实现信号配时的区域协同优化以及实时智能自适应优化,通行延误降低超过15%。提供时空结合的交通组织优化建议,通过精准高效的交通仿真和评估支撑决策

              • “智能终端-智能路口-交通智能运营平台”全景架构

                通过“智能终端-智能路口-交通智能运营平台”端边云三级架构实现交通治理方案分层分域的智能服务,同时满足全局深度思考和局部快速反应等全景业务需求

              客户案例

              深圳创新交通智能体

              “深圳创新交通智能体是深圳交警与华为公司联合创新的产物,从顶层设计入手,全面规划深圳城市交通体系,并以视频云、大数据、人工智能为技术核心,建立了一个统一、开放、智能的交通管控系统。“

              ——李强

              深圳市公安局交通警察局科技处处长

              天津生态城

              交通智能体TrafficGo深度参与天津生态城智慧城市建设,在人工智能、大数据、物联网、边缘计算等技术的协同下,实现主干道车辆的平均车速提升18%,早高峰期间的道路排队溢出次数减少20%,早高峰提前10-15分钟消散,极大的改善了天津生态城早高峰的拥堵现状

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