Das intelligente Straßeninspektionssystem
Vier Schmerzpunkte
I. Hohe Antriebskosten - durch Inspektionen
Ii. Schwierigkeiten bei der Popularisierung ländlicher Straßen
III. Verschwendung von menschlichen und materiellen Ressourcen
Iv. Schwierigkeiten beim Suchen von Inspektionsunterlagen
Schmerzpunkt 1:Fahrinspektionspersonal Subjektivität, wiederholte Kilometer, verbringen lange Zeit, die Wahrscheinlichkeit einer fehlenden Inspektion ist hoch, die Inspektionskosten sind hoch.
Schmerzpunkt 2:Mit der Zunahme der Kilometerleistung der Autobahn ist es schwierig, das Problem der Mitarbeiter zu lösen. Es ist schwierig, die Qualität der Inspektion zu gewährleisten, und es ist schwierig, die ländlichen Straßen bekannt zu machen.
Schmerzpunkt 3:Road Patrol und Wartung Patrol unterscheiden sich voneinander und verschwenden Sie menschliche und materielle Ressourcen.
Schmerzpunkt 4:Der traditionelle Inspektionsdatensatz ist langsam, die Informationen sind schwer zu speichern und die Abfrage ist schwierig. Das Xinchang County Transportation Bureau untersucht die „HD -Kameraausrüstung + AI -Ausrüstung“ in ländlichen Passagierbussen, kombiniert mit GIS -Visualisierungstechnologie und intelligenten Algorithmen und baut einen - Stop „ländlichen Passagiertransport + intelligentes Inspektionsszenario“, um den Geschäftsprozess der automatisierten Straßeninspektion und des integrierten Betriebs und des Wartungsmanagements zu verbessern.
Vier Szenen
Szenario 1:Fahrzeug montiert gebaut
Szenario 2:Intelligente Inspektion
Szenario 3:Geschlossen - Schleifenentsorgung
Szenario 4:Risikostudie
Smart Patrol besteht aus vier Szenarien
Szenario 1:Nehmen Sie in Xinchang County als Träger in städtische und ländliche Personenfahrzeuge ein, konfigurieren Sie ein intelligentes AI -Fahrzeughirn und fügen Sie eine Ultra - High - Definitions -Straßenkamera anstelle einer manuellen Inspektion hinzu.
Szenario 2:Städtische und ländliche Passagierfahrzeuge geben das Frontal 180 - Grad -Szenenvideo in das Gehirn von - Board AI auf.
Szenario 3:Das Befehlszentrum durch manuelles Scannen, das Problem nach Art der Versandbestellungen an verschiedene Einheiten, erhält die zuverlässige Einheit den Problembericht gemäß den hochgeladenen Fehlerinformationen rechtzeitig, um nach der Verarbeitung und Hochladen der Bilder und Informationen nach Abschluss der Reparatur, um die Realisierung des gesamten Verschlusss der digitalen geschlossenen Verwaltungsverwaltung zu verwirklichen, zu verarbeiten und hochzuladen.
Szenario 4:Durch historische Big -Data und künstliche Intelligenzanalyse senken Sie Straßenabschnitte mit hoher Häufigkeit von Straßenerkrankungen und hoher Häufigkeit von Stapeln und liefern frühzeitige Warnung und frühzeitige Engagement durch Risikoforschung und Beurteilung intelligentes Modell. Wie das plötzliche Erscheinen von Sandstein und Ziegeln am Straßenrand, frühzeitig vor einem möglichen illegalen Bauverhalten.
Intelligente Patrouille hat zunächst drei Haupt Ergebnisse entwickelt:
I. Einrichtung eines Mechanismus zur rechtzeitigen Identifizierung von Straßenproblemen;
Das Original stützt sich auf manuelle Inspektion und Massenberichterstattung, die Problementscheidung, die zufällig vorliegt und nach der Reform der Verwendung von „ländlichen Passagiertransport + intelligente Inspektionsgeräte“ die Integration von nationalen, provinziellen, kreisverkehren und ländlichen Straßen und ländlichen Straßen, hohen - Frequenzinspektionen erreicht, sodass die Probleme mit der Erkennung von Erkenntnissen und einer frühen Erkennung von Erkenntnissen der Erkenntnis des Problems, die sich mit der Lösung der Aussage des Problems befassen, mit dem Problem der Aussage, einer Aussage, der Analyse des Problems, bei der der Problem mit der Lösung des Problems, des Problems, des Problems, dessen Aussagen, des Problems, der mit der Aufnahme des Problems, des Problems, des Aufentats der Analyse der Aussage, der Analyse der Analyse der Aussage, der Analyse der Aussage, der Aufentwicklung, der Analyse des Problems. expandieren.
Ii. Sound geschlossen - Schleifenentsorgungsprozess
Das ursprüngliche Problem erschien nach der Benachrichtigung in der Arbeitsgruppe, ohne Nachverfolgung, ohne Feedback, mehr Abteilungen, mangelnder Kommunikation; Nach der Reform, der Bildung der Straßenverwaltung, der Kategorisierung und Entsorgung von Autobahnen, realer Feedback und Überprüfungsmechanismus.
III. Bildung eines geschlossenen Mechanismus zur Schleifenverarbeitungsmechanismus für Autobahninspektionen;
Die Entwicklung und Einführung der „Autobahninspektionsspezifikation“ von Xinchang County, „Richtlinien für die Entsorgung von Problemen der Autobahninspektion“, die Überarbeitung von „Xinchang County Rural Road Wartungs- und Management -Bewertungsmaßnahmen“ und andere Dokumente, um eine Reihe von Systemen zu bilden. In Zukunft wird Xinchang auf die digitale Cloud -Computing -Technologie angewiesen und sich der Verwirklichung der intelligenten Straßeninspektion engagiert, an der alle Menschen teilgenommen werden können, wodurch die Effizienz der Straßenwartung weiter verbessert, die Arbeitskräfte sparen und die Kosten senken werden.
AI -Videografie wird verwendet, um Straßenbedingungen zu überwachen, mit denen die traditionelle Straßenpatrouille für verschiedene Probleme auf Straßen ersetzt werden kann.
Die Verarbeitungslogik: Spezielle Ausrüstungsaufnahmen werden verwendet, um abnormale Informationen durch Algorithmusidentifikation, Hochladenplattform und manuelles Handling zu erhalten.
Integration von Snapshot:Es kann die traditionelle Patrouille ersetzen, Arbeitskräfte und materielle Ressourcen reduzieren und unkontrollierbare Faktoren wie das Fehlen von Verstand vermeiden.
Anwendung von Algorithmuserkennungsszenario:Straßenrisse, Schlaglöcher, alle Arten von illegalen Bannern, alle Arten von Hindernissen auf der Straße.
Datenverarbeitung:Die Daten werden für ein Unified Management auf die Client -Seite gespeichert und hochgeladen.
Handhabung:Arbeiter können es direkt öffnen, Informationen hochladen und die Informationen rechtzeitig über das Web verarbeiten.
Das intelligente Straßeninspektionssystem Golong ersetzt traditionelle manuelle Straßeninspektionen. Unter Verwendung verschiedener Fahrzeugträger, die mit hoher - Definition, hohen - Geschwindigkeits -Industriekameras ausgestattet sind, führt das System eine echte - Zeit -AI -Bildanalyse und das Edge Computing durch. Es erfasst und identifiziert intelligent Straßenbedingungen (wie Risse, Schlaglöcher, Hindernisse und unregelmäßig hängende Banner) und überträgt die Daten über ein 4G -Netzwerk auf eine Cloud -Plattform. Auf diese Weise können Kunden Probleme aus der Ferne identifizieren und auf der Grundlage der Art des Fehlers und des GPS -Standorts Reparaturen verwalten. Dieses System überwindet die Ineffizienzen herkömmlicher manueller Inspektionen, die durch Wetter, Sichtbarkeit und menschliches Versagen beeinflusst werden können, um echte Zeit, digitale, visuelle, interaktive und intelligente Erkennung, Wartung, Verwaltung, Verwaltung und Service zu erreichen.
Anwendbar auf ländliche Straßen, Provinzstraßen, nationale Straßen, städtische Straßen, Autobahnen usw.
Systemfunktionen
1. Erkennung komprimiert: Erkennt mehrere Wartungsziele, einschließlich Querrisse, Längsrisse, Alligatorrissen, Schlaglöcher und Unterschiede zur Höhe der Mannlochhöhe.
2. Support 8 - Megapixelauflösung und gleichzeitige Erkennung über drei Gassen.
3.Video Streaming: Real - Zeitstraßenzustandsvideos können durch das Backend angezeigt werden.
4. Masse Datenspeicher: Speichern Sie echte - Zeitaufzeichnungen mit erweiterbarer Speicherkapazität.
5. Real - Zeitdatenübertragung: Die Erkennung von Übertragung führt zu einer realen Zeit.
6. Mobiler Zugang: Unterstützen Sie Android -Fernbedienung von Real - Time Fahrzeugvideosmaterial.
7. GPS Real - Zeitpositionierung: Bieten Sie die Positionierungsfrequenz von> = 1 Hz mit einem Fehlergenauigkeitsfehler von nicht mehr als 5 Metern an.
8. MILEAGE UND GLACK -Wiedergabe: Tracks Fahrzeugkilometer und bietet eine Wiedergabe von Fahrbahn.
9.
10.Alle - Wetterbetrieb: Unter verschiedenen Umgebungsbedingungen zuverlässig arbeiten.
11.
12. Erkennung bei Start: Beginnen Sie die Erkennung, sobald das Fahrzeug beginnt, ohne die Parameterkonfiguration zu benötigen.
13. Algorithmus -Unterstützung: Unterstützen Sie bei Bedarf sowohl Frontend- als auch Backend -Algorithmen.