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大华交通态势云研判解决方案 力助交通智慧运营
2016-04-29 11:06:41 来源:网络通信中国网 作者:【
关键词:大华 智能交通
 
传统的智能交通建设偏重交通数据的采集、传输和整合,轻视数据的分析和挖掘,对城市交通运行状态的全局掌握较为薄弱,很多决策多依靠管理者的经验和能力,难以进行科学的管理与决策。

  传统的智能交通建设偏重交通数据的采集、传输和整合,轻视数据的分析和挖掘,对城市交通运行状态的全局掌握较为薄弱,很多决策多依靠管理者的经验和能力,难以进行科学的管理与决策。
 
  然而交通数据中蕴藏着丰富的信息和规律,大华基于对智慧交通管理领域的业务需求的深刻理解,对海量交通数据进行深入的技术研究和价值挖掘,开发出交通态势云研判解决方案。它实现对城市整体交通运行状态进行有效评价,提供合理的决策依据,辅助交通管理和执法,提升了交通管理的信息化服务水平。



  大华交通态势云系统架构

  交通规划建设和管理是一个不断循环进步的过程。大华交通态势云研判解决方案,坚持运行监测、评估诊断、预测预警、规划建设管理四个关键环节,从客户实际需求出发,在地市级打造交通运行指数实时监控平台,通过对多源多维数据的采集、分析、处理、预测和发布,实现对海量数据的综合应用、深度应用和高级应用。在省级构建汇集各地市交通运行指数资源的总平台,实时监测各级地市交通运行状态,最终实现对省级大交通系统的实时监测、多维评估和联动调控,从而服务社会交通。
 
  交通态势云方案特点
 
  交通态势评价:搭建以“交通指数”包括拥堵强度、频率、时间、范围、总量五个维度为核心的拥堵评价体系,实现对交通拥堵水平的定量化和全方位描述,对拥堵发展演变规律深入分析,让政府和市民正确认识拥堵的现状及特点;管理者有针对性地制定和实施治理措施,并为后续改进提供依据。


 
交通拥堵指数分布图

  交通信息服务:包括实时交通状态,分析多源异类海量交通大数据,提供交通状态、车流量、占有率等交通指标;交通热力图,大数据分析展现城市交通拥堵热点分布区域;交通状态预测,对历史数据挖掘,预测未来一周不同时间点的交通状态;拥堵传播路径,大数据挖掘道路的拥堵关联性,预测某路段拥堵后,对周围路段的影响等。


 

 交通路段多维度分析

  交通辅助决策:包括多维度分析,从日、月、年等角度进行路段或区域分析,并提供时间、空间对比功能;主动决策建议,对车流量、车速、拥堵位置等多指标进行关联分析,提供道路调整等决策依据;传感器智能部署方案,数据挖掘道路等关联关系,提供传感器部署位置建议;报告一键生成,自动生成交通运行分析报告,提高办公效率。
 
  交通诱导发布:在结合路网需求特点和车流情况的基础上,提供交通诱导屏部署和停车建议,优化出行者出行路径;根据各类交通出行平台,对路段交通状态进行实时发布,引导公众出行。
 
  作为整个城市交通系统的重要一环,大华的交通态势云方案,在可靠性、准确性、稳定性、管理性等方面进行持续的优化和增强,努力做交通规划建设和管理的同路人,为交通管理带来变革。目前,该方案已在全国多个省份和地市的交管部门得到了深化应用与实践,全力保障城市交通可持续发展。

      

责任编辑:admin
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