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智慧公路方案

曙光公路大數據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。通過對各個業務條口所產生多類型、多樣化的數據進行采集，所有的數據通過底層平臺進行治理和存儲，把散亂無章的數據快速輸出為聚合、有序、直觀、規整的數據，從而為領導者決策提供高價值數據，通過數據輔助做出判斷。

預警模型輔助決策

對以往的數據進行深度學習，對于雷達氣象數據、無人機航拍公路所產生的數據、現場的監控視頻等等進行糅合，通過我們后臺進行學習并產生大量算法模型，進行科學的預判，在事前進行主動出擊維護，降低危險發生的系數

道路服務能力輔助決策

通過對于路網流量的實時情況、交通量進行分析學習，總結出節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據，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

道路養護輔助決策

對于道路的養護進行道路養護評價模型，收集大量以往的養護數據進行觀察學習，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，從歷年來養護路段的滿意度、車流量變化、所投入精力的回報比等

道路資產輔助決策

對于特定道路如所有車輛在上面行駛的總里程，每年數據進行對比，能夠進行判斷接下來這條道路需要養護的時間段，在這條道路上的總資產，包括護欄、路燈、攝像頭的歷年變化等等輔助決策

方案架構

曙光公路大數據解決方案.png



一是路網角度

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生大量算法形成預警模型來輔助決策。例如，鄉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，通過以往的數據進行比對學習，第一時間產生預警，從而開展輔助決策，未雨綢繆。

二是養護角度

通過采集歷年養護方面的工作投入狀況、養護的結果進行分析對比，輔助用戶做出決策。通過歷史數據+技術指標+養護建議，大大提高用戶的工作效率。

通過預警輔助決策系統對橋梁道路結構安全性能指標進行動態監測，利用有線或無線通信技術將測量數據傳輸至云平臺，通過監測數據分析，對橋梁道路狀態進行評估，掌握橋梁長期性能變化，及早發現結構安全隱患，便可及時挽救生命。

三是整體情況

最后收集所有的業務條口信息，在大屏展現公路概覽，幫助決策者直觀把握公路路網狀況。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、最新收集的數據進行對比，通過算法進行預判，最終實現輔助決策的目標。


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