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2025年1月
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曙光公路大數(shù)據(jù)解決公路治理遇到的問題，如車流、事故無法及時判斷，時效性差，大坑、路障、泥石流難以第一時間精準定位等等。通過對各個業(yè)務條口所產(chǎn)生多類型、多樣化的數(shù)據(jù)進行采集，所有的數(shù)據(jù)通過底層平臺進行治理和存儲，把散亂無章的數(shù)據(jù)快速輸出為聚合、有序、直觀、規(guī)整的數(shù)據(jù)，從而為領導者決策提供高價值數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)輔助做出判斷。
對以往的數(shù)據(jù)進行深度學習，對于雷達氣象數(shù)據(jù)、無人機航拍公路所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、現(xiàn)場的監(jiān)控視頻等等進行糅合，通過我們后臺進行學習并產(chǎn)生大量算法模型，進行科學的預判，在事前進行主動出擊維護，降低危險發(fā)生的系數(shù)
通過對于路網(wǎng)流量的實時情況、交通量進行分析學習，總結(jié)出節(jié)假日某路段運行狀況的不同時間段平均車速、高峰時段車次流量等數(shù)據(jù)，預判出哪些路口即將擁堵，哪些路口需要拓寬道路，哪些路口需要提前采取管制
對于道路的養(yǎng)護進行道路養(yǎng)護評價模型，收集大量以往的養(yǎng)護數(shù)據(jù)進行觀察學習，通過算法預測出未來哪些路段需要重點關注，最后通過科學評估，從歷年來養(yǎng)護路段的滿意度、車流量變化、所投入精力的回報比等
對于特定道路如所有車輛在上面行駛的總里程，每年數(shù)據(jù)進行對比，能夠進行判斷接下來這條道路需要養(yǎng)護的時間段，在這條道路上的總資產(chǎn)，包括護欄、路燈、攝像頭的歷年變化等等輔助決策
一是路網(wǎng)角度
針對于前端攝像頭采集來的道路運行情況、對于特定車輛進行智能監(jiān)控，形成多維分析，輔助決策該條路段是否需要拓寬道路等，提前對突發(fā)情況做預警。除前端視頻的實時告警之外，還可通過深度學習產(chǎn)生大量算法形成預警模型來輔助決策。例如，鄉(xiāng)村某道路雷達氣象表示未來三天將降暴雨，這時算法會自動提高該路段與以往對比頻率，通過以往的數(shù)據(jù)進行比對學習，第一時間產(chǎn)生預警，從而開展輔助決策，未雨綢繆。
二是養(yǎng)護角度
通過采集歷年養(yǎng)護方面的工作投入狀況、養(yǎng)護的結(jié)果進行分析對比，輔助用戶做出決策。通過歷史數(shù)據(jù)+技術(shù)指標+養(yǎng)護建議，大大提高用戶的工作效率。
通過預警輔助決策系統(tǒng)對橋梁道路結(jié)構(gòu)安全性能指標進行動態(tài)監(jiān)測，利用有線或無線通信技術(shù)將測量數(shù)據(jù)傳輸至云平臺，通過監(jiān)測數(shù)據(jù)分析，對橋梁道路狀態(tài)進行評估，掌握橋梁長期性能變化，及早發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)安全隱患，便可及時挽救生命。
三是整體情況
最后收集所有的業(yè)務條口信息，在大屏展現(xiàn)公路概覽，幫助決策者直觀把握公路路網(wǎng)狀況。對于重要信息：每年道路投入預算、干道維修頻率等，把過往展示、最新收集的數(shù)據(jù)進行對比，通過算法進行預判，最終實現(xiàn)輔助決策的目標。
曙光大數(shù)據(jù)結(jié)合高清監(jiān)控視頻、卡口數(shù)據(jù)、線圈微采集波數(shù)據(jù)等，再輔以智能研判，交通管理人員基本可以合理調(diào)控紅綠燈的時長，提升單一路口的通行效率。
曙光大數(shù)據(jù)通過采集和分析相關交通數(shù)據(jù)和車輛的運行信息等，得出城市的道路分布狀況及擁堵位置，使交通管理部門加強對道路、車輛等的綜合監(jiān)管。
曙光大數(shù)據(jù)將從不同層面上促進大數(shù)據(jù)等前沿信息技術(shù)與交通運輸進行深度融合，這樣做，有利于消除信息孤島，推動交通信息資源的開放和共享。
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