Rutynowe utrzymanie Główne punkty bólu
- Wysoki koszt inspekcji
- Trudności w pokryciu dróg wiejskich
- Marnotrawstwo zasobów ludzkich i materialnych
- Trudności w pobieraniu zapisów inspekcyjnych
Punkt bólu 1:Kontrola oparta na pojazdach jest wysoce subiektywna, z powtarzającym się przebiegiem, czasem - Procesy konsumpcyjne, wysokie ryzyko pominięcia inspekcji i wysokimi kosztami ogólnymi.
Punkt bólu 2:Wraz ze wzrostem przebiegu autostrad trudno jest zwiększyć personel, jakość kontroli jest trudna do zagwarantowania, a pokrycie dróg wiejskich pozostaje wyzwaniem.
Punkt bólu 3:Inspekcje administracji dróg i inspekcje konserwacyjne różnią się, co prowadzi do marnowania zasobów ludzkich i materialnych.
Punkt bólu 4:Tradycyjne zapisy inspekcji są powolne w przetwarzaniu, trudne do przechowywania i trudne do odzyskania. W odpowiedzi biuro transportu hrabstwa Xinchang bada użycie „Wysokiej - definicji urządzeń aparatu + urządzeń AI” na autobusach wiejskich, w połączeniu z technologią wizualizacji GIS i inteligentnymi algorytmami zarządzania operacjami integracji.
Patolowanie drogi AICztery scenariusze
- Konfiguracja na pokładzie
- Inteligentna inspekcja
- Zamknięte - Przetwarzanie pętli
- Ocena ryzyka
Inteligentna inspekcja składa się z czterech scenariuszy
Scenariusz 1:Używaj miejskich i wiejskich pojazdów pasażerskich w hrabstwie Xinchang jako przewoźników, wyposażonych w pokładowy mózg napędzany AI - Wysokiej -
Scenariusz 2:Podczas gdy pojazd pasażerski jest w ruchu, film sceny przedniej 180 - Po przetwarzaniu AI, obrazy symulowanych wad lub przeszkód wraz z informacjami GPS są przesyłane na platformę chmurową.
Scenariusz 3:Centrum dowodzenia skanuje problemy i przypisuje je do różnych działów na podstawie ich typu. Odpowiedzialne jednostki zajmują się zgłoszonymi problemami na podstawie przesłanych informacji o błędach oraz przesyłania zdjęć i informacji po naprawach, ułatwiając pobieranie i osiągnięcie w pełni cyfrowego zarządzania pętlą.
Scenariusz 4:Poprzez analizę historycznych dużych zbiorów danych i sztucznej inteligencji identyfikowane są sekcje dróg o wysokiej częstotliwości wad lub przeszkód. Model inteligentnej oceny ryzyka zapewnia wczesne ostrzeżenia, umożliwiając środki zapobiegawcze. Na przykład, jeśli piasek, cegły lub inne zanieczyszczenia nagle pojawiają się przy drodze, system może przewidzieć potencjalną nielegalną działalność budowlaną.
Trzy główne osiągnięcia inteligentnej kontroli
1. Zakres terminowego mechanizmu wykrywania problemów drogowych
Wcześniej wykrywanie problemów opierało się na ręcznych inspekcjach i raportach publicznych, co prowadzi do okazjonalnych opóźnień. Wraz z reformą wykorzystującą „wiejski transport pasażerski + inteligentny sprzęt inspekcyjny”, zintegrowane kontrole krajowych, prowincjonalnych, powiatowych i wiejskich są obecnie często przeprowadzane, umożliwiając wczesne wykrywanie i rozwiązywanie problemów oraz umożliwiając rutynowe kontrole. Problemy można przeanalizować pod kątem ich przyczyn i szybko rozwiązać, aby zapobiec eskalacji.
2. Umieszczenie procesu rozwiązywania problemu Zamkniętej -
Wcześniej problemy były zgłaszane w grupach roboczych, ale nie były śledzone ani śledzone, co prowadzi do luk komunikacyjnych w różnych działach. Reforma umożliwia klasyfikację i rzeczywistą -
3. Zakończenie zamkniętego mechanizmu kontroli drogi z pętlą
Hrabstwo Xinchang wprowadziłoStandardy kontroli autostradyiWytyczne dotyczące radzenia sobie z problemami z inspekcją na autostradziei zrewidowałMetody oceny w zakresie utrzymania i zarządzania na autostradach na obszarach wiejskich. Utworzono serię zasad, a dzięki przetwarzaniu w chmurze i technologii cyfrowych Xinchang będzie dążyć do ustanowienia systemu, w którym każdy może uczestniczyć w inteligentnych inspekcjach drogowych, dodatkowo poprawiając wydajność konserwacji dróg, oszczędzając siłę roboczą i obniżenie kosztów.
Inteligentny system kontroli drogowej Golong zastępuje tradycyjne ręczne kontrole drogowe. Korzystając z różnych przewoźników pojazdów wyposażonych w wysoką - definicję, wysokie - szybkie kamery przemysłowe, system wykonuje prawdziwą analizę obrazu AI i przetwarzanie krawędzi.
Inteligentnie oddaje i identyfikuje warunki drogowe (takie jak pęknięcia, dziury, przeszkody i nieregularnie zawieszone banery) i przesyła dane do platformy chmurowej za pośrednictwem sieci 4G. Umożliwia to klientom zdalne identyfikowanie problemów i, w oparciu o rodzaj usterki i lokalizacji GPS, zarządzanie naprawami. System ten pokonuje nieefektywność tradycyjnych inspekcji ręcznych, na które mogą mieć wpływ pogoda, widoczność i błędy ludzkie, osiąganie prawdziwego - czasu, cyfrowego, wizualnego, interaktywnego i inteligentnego wykrywania szkód dróg, konserwacji, zarządzania i obsługi.
Mające zastosowanie do dróg wiejskich, dróg prowincjonalnych, krajowych dróg, dróg miejskich, autostrad itp.
Funkcje systemowe
Kompleksowe wykrywanie: wykrywa wiele celów konserwacyjnych, w tym pęknięcia poprzeczne, pęknięcia podłużne, pęknięcie aligatora, dziury i różnice wysokości ładowni.
1. Support 8 - Rozdzielczość megapikselowa i jednoczesne wykrywanie na trzech pasach.
2. Video Streaming: Real - Filmy warunku drogi w czasie można oglądać za pośrednictwem backend.
3. MASAS DATA Pamiętanie: przechowuj prawdziwe - Nagrania wideo czasowe o rozszerzalnej pojemności pamięci.
4. Real - Czas transmisji danych: Wykrywanie transmisji w rzeczywistości - czas.
5. Dostęp do Mobile: Obsługa zdalnego przeglądania na Androida prawdziwego - materiał wideo z pojazdu w czasie.
6. GPS Real - Pozycjonowanie czasu: Oferuj częstotliwość pozycjonowania> = 1 Hz z błędem dokładności pozycjonowania nie więcej niż 5 metrów.
7. Milage and Track Playback: śledzi przebieg pojazdu i zapewnia odtwarzanie trajektorii jazdy.
8.AI Aktualizacje modeli: automatycznie pobieranie i aktualizuj modele głębokiego uczenia się.
9. WSZYSTKIE - Operacja pogodowa: Relaksuj niezawodnie w różnych warunkach środowiskowych.
10. Niezwłoczna transmisja danych: Obsługa transmisji sieci TCP/IP, transmisja bezprzewodowa lub 4G, umożliwiając elastyczne wybory użytkowników.
11. Wykrywanie w uruchomieniu: Rozpocznij wykrywanie, gdy tylko pojazd rozpocznie się bez konieczności konfiguracji parametrów.
12. Wsparcie Algorytm: W razie potrzeby obsługuj algorytmy frontend i zaplecza.