El sistema d’inspecció de carreteres intel·ligent
Quatre punts de dolor
I. Cost elevat de la unitat - a través de les inspeccions
II. Dificultat per popularitzar les carreteres rurals
Iii. Malbaratament de recursos humans i materials
Iv. Dificultat per cercar registres d’inspecció
Punt de dolor 1:La subjectivitat del personal de la inspecció de la conducció, la repetició del quilometratge, la dedicació de temps, la probabilitat que la inspecció desaparegui és elevada, els costos d’inspecció són elevats.
Punt de dolor 2:Amb l’augment del quilometratge de la carretera, és difícil resoldre el problema de l’augment del personal, és difícil assegurar la qualitat de la inspecció i és difícil popularitzar les carreteres rurals.
Punt de dolor 3:La patrulla i el manteniment de carreteres són diferents entre si, malgastant recursos humans i materials.
Punt de dolor 4:El registre tradicional d’inspecció és lent, la informació és difícil d’estalviar i la consulta és difícil. L’Oficina de Transport del Comtat de Xinchang explora “equips de càmera HD + equips AI” en autobusos de passatgers rurals, combina amb tecnologia de visualització SIG i algoritmes intel·ligents i crea un - STOP “Transport de passatgers rurals + escenari d’inspecció intel·ligent” per millorar el procés empresarial de la inspecció automatitzada de carreteres i la gestió integrada de funcionament i manteniment.
Quatre escenes
Escenari 1:Construcció muntada en vehicles
Escenari 2:Inspecció intel·ligent
Escenari 3:Disposició de bucle tancat
Escenari 4:Risk Study
Smart Patrol consta de quatre escenaris
Escenari 1:Preneu vehicles de passatgers urbans i rurals al comtat de Xinchang com a transportista, configureu un cervell intel·ligent del vehicle AI, afegiu -hi una càmera de carretera ultra - definició, en lloc de la inspecció manual.
Escenari 2:Els vehicles urbans i rurals de passatgers introdueixen el vídeo de l'escena de 180 graus frontal al cervell ON - Board AI en el camí, que es calcula per la IA del cervell de la taula i, a continuació, penja la informació de la imatge + GPS dels defectes o obstacles de la carretera simulats a la plataforma del núvol.
Escenari 3:El centre de comandaments mitjançant una exploració manual, el problema per tipus de comandes de despatx a diferents unitats, la unitat responsable rep l’informe del problema, segons la informació de falles penjades de manera puntual per tractar, després de processar i penjar les imatges i la informació després de la finalització de la reparació, fàcil de consultar, per assolir la realització de tot el procés de gestió de gestió de bucs digitals.
Escenari 4:Mitjançant l’anàlisi històrica de grans dades i intel·ligència artificial, analitzeu seccions de carreteres amb alta freqüència de malalties de la carretera i alta freqüència de pila, i proporcionen un avís precoç i un compromís precoç mitjançant el model intel·ligent de recerca i judici. Com ara l’aparició sobtada de gres i maons a la carretera, advertiment precoç de possibles comportaments de construcció il·legal.
Intelligent Patrol ha desenvolupat inicialment tres resultats importants:
I. Establiment d’un mecanisme per a la identificació puntual dels problemes de la carretera;
L’original es basa en la inspecció manual i els informes de masses, el descobriment de problemes existeix per casualitat, després de la reforma de l’ús de “transport de passatgers rurals + equips d’inspecció intel·ligent”, per aconseguir la integració de carreteres nacionals, provincials, comarcals i rurals, les inspeccions d’alta freqüència, de manera que el problema és la detecció precoç i la solució precoç per adonar -se de la normalització de la inspecció, l’anàlisi de les causes del problema i solucionar -ho de manera titular de la forma titular de la forma titular expandint -se.
II. So tancat - Procés d'eliminació del bucle
El problema original va aparèixer després de la notificació del grup de treball, sense seguiment, sense comentaris, més departaments, falta de comunicació; Després de la reforma, la formació de l’administració de carreteres, la categorització i l’eliminació del manteniment de les carreteres, el mecanisme de verificació i de verificació del temps real.
Iii. Formació d’un mecanisme de processament de bucles tancat per a inspeccions de carreteres;
El desenvolupament i la introducció de la “Especificació d’inspecció de les carreteres” del comtat de Xinchang, “Directrius per a l’eliminació dels problemes d’inspecció de les carreteres”, la revisió de “Mesures d’avaluació de manteniment de carreteres rurals del comtat de Xinchang i altres documents per formar una sèrie de sistemes. Basant -se en la tecnologia digital de computació en núvol, en el futur, Xinchang es comprometrà a la realització de la inspecció intel·ligent de carreteres que pot participar totes les persones, cosa que millorarà encara més l’eficiència del manteniment de carreteres, estalviarà mà d’obra i reduirà el cost.
La videografia AI s’utilitza per controlar les condicions de la carretera, que poden substituir la patrulla tradicional de carreteres per tractar diversos problemes a les carreteres.
La lògica de processament: El tir d’equips especials s’utilitza per obtenir informació anormal mitjançant la identificació d’algoritmes, la plataforma de càrrega i el maneig manual.
Integració de la instantània:Pot substituir la patrulla tradicional, reduir els recursos de mà d’obra i els recursos materials i evitar factors incontrolables com l’absència de la ment.
Aplicació de l'escenari de reconeixement de l'algoritme:Les esquerdes de la carretera, els forats, tot tipus de pancartes penjants il·legals, tot tipus d'obstacles a la carretera.
Processament de dades:Les dades es guarden i es carreguen al costat del client per a una gestió unificada.
Gestió manual:Els treballadors poden obrir -la directament, penjar informació i gestionar la informació a temps a través del web.
El sistema d’inspecció de carreteres intel·ligent Golong substitueix les inspeccions tradicionals de carreteres manuals. Utilitzant diversos transportistes de vehicles equipats amb càmeres industrials d’alta definició, d’alta velocitat, el sistema realitza l’anàlisi d’imatges de temps real i la computació de vora. Capta i identifica de manera intel·ligent les condicions de la carretera (com ara esquerdes, forats, obstacles i pancartes penjades irregularment) i transmet les dades a una plataforma de núvols mitjançant una xarxa 4G. Això permet als clients identificar de forma remota problemes i, en funció del tipus de falles i de la ubicació del GPS, gestionar les reparacions. Aquest sistema supera les ineficiències de les inspeccions manuals tradicionals, que es poden veure afectades per la intempèrie, la visibilitat i l’error humà, aconseguint el temps real, la detecció de danys, visual, visual, interactiu i intel·ligent, manteniment, gestió i servei.
Aplicable a carreteres rurals, carreteres provincials, carreteres nacionals, carreteres urbanes, carreteres, etc.
Característiques del sistema
1. DETECCIÓ COMPLENTAT: detecta objectius de manteniment múltiples, incloses esquerdes transversals, esquerdes longitudinals, esquerdament de caimans, forats i diferències d’alçada del forat.
2. Support 8 - Resolució de megapíxels i detecció simultània a tres carrils.
3. Streaming Video: Real - Estat de la carretera de temps es poden veure els vídeos a través del backend.
4.Mass Emmagatzematge de dades: emmagatzemar enregistraments de vídeo amb temps amb capacitat d’emmagatzematge expandible.
5.Real - Transmissió de dades de temps: Transmet la detecció de resultats en temps real.
6. Mobile Access: Suport a la visualització remota d'Android de les imatges de vídeo del vehicle real.
7.GPS Real - Posicionament del temps: Ofereix freqüència de posicionament de> = 1Hz amb un error de precisió de posicionament de no més de 5 metres.
8. Mileage and Track Playback: rastreja el quilometratge del vehicle i proporciona una reproducció de trajectòria de conducció.
9.ai actualitzacions del model: descarregueu i actualitzeu automàticament models d’aprenentatge profund.
10.Tall - Funcionament meteorològic: operar de manera fiable en diverses condicions ambientals.
11. Flexible Transmissió de dades: Suport de transmissió de xarxa TCP/IP, transmissió sense fils o 4G, permetent opcions d’usuari flexibles.
12. Detecció d'inici en startup: comenceu la detecció tan aviat com comenci el vehicle sense necessitar la configuració del paràmetre.
13.Algoritme Suport: suport tant algoritmes de frontend com de backend segons calgui.