AI智慧交通解决方案

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连接现实与虚拟世界的 AI 交通指挥官 AI 智慧交通解决方案 城市交通面临的困境 “ 交通都是交警的事情”城市交通的误解 01 、底数不清 无法弄清城市交通的特征 02 、动态不 明 城市交通变化莫测 03 、交警兜 底 交通不是交警一家之务 迫在眉睫的城市交通治理  传统车辆检测手段投 入大、易损坏  城市拥堵现象突出， 信号控制高峰拥堵效 果不佳  视频设备大量建设， 只感不知  作为城市的眼睛，视 频数据长期沉睡，利 用率低  公交线路调整及优化无 依据，依靠个人经验  公交路网运行及运营评 价无指标，难以量化  高速路网节假日或事 故大面积拥堵，缺乏 有效预测  重点车辆监管难，存 在安全隐患  交通诱导信息无法第 一时间有效的发布到 交通参与者手中  诱导效果无法有效的 进行科学评价，无法 形成闭环 ET 城市大脑核心能力赋能交 通 收集数据 信息分析 发现问题 解决方案 即 时 全视频 全 量 全 网 判断 实时决策 学习 持续进化 决策 全局洞察 认知 多维感知 阿里云以数据为能源，提供算力和算法双引擎 算力 引擎 MaxCompute 飞天工具集 平台管理 算法 引擎 敏捷算法服务 视频智能分析 应用支撑 数据 能源 全景监控 智能标签 数据 DNA 应用 交通评价与优化 交通安全防控 公众出行服务 事件感知与处置 交通运输决策分析 中兴软创在全域交通智慧应用奋力奔跑 交通运输综合监测 双引擎驱动全域交通 交通物理世界的映射 奔跑在两个世界里的 AI 交通指挥 官 AI 指挥官的三个中 心 感知中心 思维中心 控制中心 交通要素 人 车 路 环境 融合、研判、仿真、自我学习 在虚拟世界里，我们可以跑得很快 让数据多跑路，民警少跑腿 数据生态环境 商品化、智能化、社交化 “ 三化”搭建完整的多源数据生态环境 态势 研判 警情 研判 重点 车辆 违法 业务 事故 研判 警力 分布 重点 车辆 专项 治理 提升：重构 交通数据链 信息分享 信息推送 智能化 商品化 社交化 交通仿真 在线模拟、再现真实交通环境 拥堵治理明星 • 实现常发性拥堵疏导方案生成和评估 • 生成影响区域不同时间点和空间点的疏导方案 • 可预见、可预判拥堵规律信息和车流动态信息 • 精准提供抑制出行需求对策建议 • 车辆拥有限制、出行时段限制、出行范围限制 • 拥堵收费、停车收费、收费道路、公交专用道 • 区域拥堵治理模型对策 • 堵点拥堵治理对策 • 调优信号配时方案 • 潮汐车道、引道、渠化建议 自动指挥作战系统 以数据为燃料动力 指挥系统自动巡航 在物理现实中，我们可以跑得很准 提升效率，减少无效跑动 / 三省：省时、省心、省力 信号灯优化 快速识别，及时纠偏，快速调优 多源数据优化信号控制成效 87% 方案准确率 重点路段监测调优 320S 主干路通行时间 12 条主干路检测 2.4Km/h 通行速度 9% 拥堵指数 36S 路口平均延误 450 路 信号机接管 交通组织优化 量入为出，均衡控制 16/39/24 条 交通组织精准实施 潮汐现象自动识别、绿波特性单双兼顾、区域通行全面掌 控 16 条具备潮汐特性的道路 39 个潮汐特性比较明显的路 口 24 个路口设置可变车道 76/58 条 76 条单向、双向绿波特性的道 路 58 个路段实施了双向绿波带 4 类 区域内单行线、 禁左、 行人二次过街、 限行限牌 高效出警 提升警情处置效率，快速疏解拥堵 全路网扫描 定点打击 状态监测 扫描路网状况，监测警务资源 态势研判 路网时空特征，指挥调度 与 响应时间和效果预测 事件处置 自动报警，自动处置 拥堵 分析 态势预警 预测 治堵缓堵 方案 警力资源 分析 仿真推演 方案信息 推送 警力优化 方案 智能诱导 全路网监测，精准匹配交通流 诱导与分流联动 诱导屏 156 块诱导屏，每日 500 多 次 交通流诱导和信息自动发 布 拥堵排名 从 44 下降到 70 平均等红灯次数 从 2.5 次降到 1.8 次 拥堵疏解时间 从 15 分钟减少到 11 分 钟 156/500 44/70 2.5/1.8 15/11 开放、合作，实现便利出行的梦想 愿景：追求卓越，做智慧交通领域的创新引领者 使命：匠心打造城市交通引擎 目标：成长为智慧交通领域的标杆企业