方案架构介绍
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  • 技术架构

智慧交通大数据业务架构

通过基于全量视频的人员、车辆、物品、场景智能分析能力建设,用户可以最大限度挖掘视频价值潜力,通过对交通数据的分析及挖掘,对交通的参与者路、车、人进行分析,对拥堵、违规等现象进行预警,提供排堵策略及违规追踪,赋能交通相关部门交通经济运行监测、政府决策分析、突发事件应急指挥,提升交通运行效率,为百姓提供交通信息服务

方案能力

  •  -互联网+信号灯智能调控
  •  -交通事件感知
  •  -交通规律多维分析&疏导

可以解决的问题

  •  -传统交通数据和互联网数据融合处理
  •  -解决人、车、路之间的供需失衡
  •  -城市交通的智能优化控制

推荐的产品

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智慧交通大数据技术架构

在公共云环境采用API Gateway产品形成数据和服务接口市场,形成政府数据互联网数据互通互连。

架构特点

  •  -形成交通行业数据底盘
  •  -按API调用海量共享数据
  •  -用VPC形成混合云架构

可以解决的问题

  • 数据容量:PB级
  • 专线延迟:毫秒级
  • 适应区域:地市级或以上

推荐使用

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方案业务场景及优势

  • 互联网+信号灯
  • 交通规律分析&疏导
  • 交通事件感知

交通状况全面感知,智能治堵主动干预

  • 通过收集传统交通数据配合互联网交通数据实现数据整合
  • 评估量化:各种路口拥堵指数,包括失衡、溢出等,以及路口研判信息,包括拥堵长度、出入口速度等,可以辅助交警更好的量化了解路口交通运行情况,快速识别拥堵路口、路段
  • 配时优化:针对实时交通运行情况,实时输出配时优化方案,辅助人工量化调优信号灯服务

推荐搭配使用

交通规律宏观分析,多维疏导提前预案

  • 互联网(高德数据)与视频轨迹捕捉数据结合分析,包括潮汐现象、流量-速度规律、拥堵规律、OD分析等
  • 根据数据辅助提供疏导方案
  • 针对突发事件执行智能警力调配

推荐搭配使用

实时视觉分析计算,从感到知

  • 基于多预置位的交通球机,覆盖广、灵活
  • 输出拥堵、排队、违停、抛锚、非法闯入、逆行、事故等多种交通事件
  • 肇事逃逸车辆搜索
  • 车牌识别,全量车辆OD轨迹

互联网+信号灯

交通状况全面感知,智能治堵主动干预

  • 通过收集传统交通数据配合互联网交通数据实现数据整合
  • 评估量化:各种路口拥堵指数,包括失衡、溢出等,以及路口研判信息,包括拥堵长度、出入口速度等,可以辅助交警更好的量化了解路口交通运行情况,快速识别拥堵路口、路段
  • 配时优化:针对实时交通运行情况,实时输出配时优化方案,辅助人工量化调优信号灯服务

推荐搭配使用

交通规律分析&疏导

交通规律宏观分析,多维疏导提前预案

  • 互联网(高德数据)与视频轨迹捕捉数据结合分析,包括潮汐现象、流量-速度规律、拥堵规律、OD分析等
  • 根据数据辅助提供疏导方案
  • 针对突发事件执行智能警力调配

推荐搭配使用

交通事件感知

实时视觉分析计算,从感到知

  • 基于多预置位的交通球机,覆盖广、灵活
  • 输出拥堵、排队、违停、抛锚、非法闯入、逆行、事故等多种交通事件
  • 肇事逃逸车辆搜索
  • 车牌识别,全量车辆OD轨迹