Tradycyjne metody kontroli stają w obliczu podwójnych wyzwań związanych z wydajnością i kosztami.
Jako ważne centrum transportu i centrum logistyki komercyjnej w prowincji Zhejiang, Wenzhou doświadcza dużego ruchu i znacznego zapotrzebowania na fracht. Z czasem presja na drogi znacznie wzrosła, zaostrzona przez rosnącą liczbę ciężarówek i pojazdów użytkowych przyczyniających się do pogorszenia dróg. W obliczu ponad 5000 kilometrów dróg i ponad 200 punktów inspekcji tradycyjny model inspekcji pojazdu ręcznego okazał się niewystarczający.
Dotknięte przez złożone czynniki, takie jak warunki pogodowe i drogowe, inspekcje ręczne pociągają za sobą wysokie obciążenie pracą i niską wydajność, co utrudnia osiągnięcie szczegółowych wyników zarządzania. Ponadto wysokie koszty pracy utrudniają zrównoważony rozwój prac konserwacyjnych. Aby sprostać tym wyzwaniom i osiągnąć cyfrową aktualizację pracy w zakresie kontroli dróg, Wenzhou pilnie musi wprowadzić środki technologiczne w celu zoptymalizowania całego procesu inspekcji i zwiększenia udoskonalonego zarządzania obiektami drogowymi, osiągając w ten sposób wydajne i precyzyjne cele zarządzania dróg.
Tworzenie cyfrowej zamkniętej pętli dla systemu konserwacji dróg: przekształcanie procesów kontroli i zarządzania operacją
W odpowiedzi na wyżej wymienione wyzwania, przed którymi stoją drogi Wenzhou, Golong zaproponował inteligentne rozwiązanie kontroli dróg AI w celu zastąpienia tradycyjnych metod kontroli ręcznej.
Korzystając z pojazdu kontroli jako scenariusza, inteligentne rozwiązanie kontroli drogowej Golong AI integruje „4K High - Definicja urządzenia aparatu + rozpoznawanie AI System Onboard System + High - Performance Hard Disk Host” w jednym systemie. Podczas regularnych operacji pojazdy inspekcyjne zbierają dane wideo na powierzchni drogi za pomocą kamer HD, łącząc to z technologią wizualizacji GIS w celu wygenerowania wysokich - precyzyjnych cyfrowych modeli wad drogowych. Algorytmy AI wykonują następnie realne detekcja czasu, dokładnie identyfikując ponad 20 rodzajów wad i anomalii drogowych, w tym pęknięcia, dziury, szczeliny, przeszkody i niewłaściwie zawieszone banery. Wszystkie wyniki wykrywania są przesyłane w rzeczywistości - czas na zaplecz zarządzania za pośrednictwem sieci 4G, osiągając panoramiczne i zjednoczone gromadzenie danych oraz analiza problemów drogowych.
Po tym, jak zespół egzekwowania i biuro Big Data otrzymają przesłane dane, generują raporty za pośrednictwem platformy do kategoryzacji i analizy wydawania, szybko lokalizując uszkodzone sekcje dróg, inteligentne kategorie problemów i precyzyjnie dopasowując jednostki odpowiedzialne. Jednostki te mogą wizualnie uzyskać dostęp do informacji o typach defektów, danych lokalizacji GPS i powiązanych obrazach za pośrednictwem backend, umożliwiając im uchwycenie sytuacji w witrynie i generowaniu cyfrowych zamówień pracy. Po rozwiązaniu problemów jednostki odpowiedzialne muszą przesłać wyniki i na - Zdjęcia witryny, wypełniając cały proces od wykrywania problemów do rozdzielczości w zamkniętej pętli.
Inteligentne rozwiązanie w zakresie kontroli drogowej Golong AI rozszerza cyfrowe zarządzanie infrastrukturą drogową na wszystkich etapach kontroli, konserwacji i zarządzania cyklem życia za pomocą kompleksowych środków cyfrowych. Dynamiczne zarządzanie cyfrowe pozwala na realne - czas na monitorowanie warunków drogowych, umożliwiając wyrafinowane zarządzanie pracami konserwacyjnymi. Zintegrowane działanie i konserwacja kontroli drogi z tradycyjnych modeli opartych na sile roboczej do wysoce inteligentnych systemów, znacznie zwiększając wydajność i dokładność, jednocześnie zmniejszając zużycie zasobów publicznych i siły roboczej, realizując w ten sposób prawdziwą „zmniejszenie kosztów i zwiększenie wydajności”.
Inteligentna kontrola AI: precyzyjna przewidywanie ryzyka, wspieranie efektywnego zarządzania inteligentnym ruchem
Siła inteligentnego systemu inspekcji AI polega na jego zdolności przewidywania ryzyka. Analizując rodzaje wad drogowych za pomocą inteligentnych modeli, może zapobieganie potencjalnym ryzyku przed wystąpieniem problemów, przezwyciężenie tradycyjnych metod manualnych, które cierpią z powodu nieefektywności i braku precyzji ze względu na warunki pogodowe i drogowe. Ponadto inteligentne algorytmy systemu znacznie poprawiają dokładność identyfikacji wad, umożliwiając szybkie i skuteczne wykrywanie i klasyfikację problemów z defektami, zapewniając terminowy i naukowy charakter prac konserwacji dróg.
Ponadto kontrola AI nie tylko skutecznie obniża ogólne koszty utrzymania drogi, ale także znacznie obniża zagrożenia bezpieczeństwa, przed którymi stoi personel kontroli z powodu tradycyjnych operacji ręcznych, tym samym znacznie zwiększając bezpieczeństwo operacyjne. W codziennej pracy system inteligentnie przekształca proces kontroli wad drogowych, niezwykle poprawiając wydajność i pomaga w osiągnięciu wydajnego, precyzyjnego i niskiego - System zarządzania ruchem inteligentnego ryzyka.
Kompleksowe zwiększenie inteligencji i wydajności zarządzania i konserwacji autostrady
Wdrożenie inteligentnego systemu inspekcji AI w Wenzhou City ulepsza inteligentne rozwiązanie kontroli drogowej Golong, od tradycyjnych modeli ręcznych do wysoce inteligentnych trybów, skutecznie zwiększając wydajność i dokładność kontroli podczas cyfrowej transformacji procesu kontroli. Zapobiegając wcześniejszym ryzyku wad poprzez inteligentne modele, pokonuje wyzwania związane z tradycyjnymi inspekcjami ręcznymi, które cierpią z powodu niskiej wydajności i słabej precyzji ze względu na warunki pogodowe i drogowe, jednocześnie zmniejszając koszty kontroli i ryzyko bezpieczeństwa oraz zwiększając zarówno wydajność kontroli, jak i dokładność identyfikacji defektów, zapewniając silne poparcie dla analizy typu defektu i przewidywania ryzyka.
Obecnie rozwiązanie zostało z powodzeniem zastosowane w wielu miastach, w tym Wenzhou, Huzhou i hrabstwa Xinchang, i zostało powszechnie rozpoznawane przez klientów.
Inteligentne rozwiązanie w zakresie kontroli drogowej Golong AI stanowi potężne narzędzie dla działów zarządzania ruchem, nie tylko poprawiając jakość i wydajność inspekcji drogowych, ale także stanowi solidne fundamenty technologiczne dla rozwoju nowoczesnych systemów ruchu inteligentnego, promujące usługi drogowe w celu osiągnięcia wyższego poziomu inteligencji.
AI Road patroluje cztery 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.
1. Support 8 - Rozdzielczość megapikselowa i jednoczesne wykrywanie na trzech pasach.
2. Video Streaming:Prawdziwe - Filmy ze stanu drogi w czasie można oglądać za pośrednictwem backend.
3. MASAS PRZEZ DANYCH:Przechowywać prawdziwe - Czas nagrania wideo z rozszerzalną pojemnością.
4. REAL - TIME DATA DATA Transmission:Wykrywanie transmisji powoduje prawdziwy - czas.
5. Mobilny dostęp:Wsparcie zdalnego przeglądania Androida prawdziwego - Time Vehicle Video Found.
6. GPS Real - Pozycjonowanie czasu:Oferuj częstotliwość pozycjonowania> = 1 Hz z błędem dokładności pozycjonowania nie więcej niż 5 metrów.
7. Milage i odtwarzanie utworu:Śledzi przebieg pojazdu i zapewnia odtwarzanie trajektorii jazdy.
8.AI Aktualizacje modelu:Automatycznie pobieraj i aktualizuj modele głębokiego uczenia się.
9. wszystko - Operacja pogodowa:Działać niezawodnie w różnych warunkach środowiskowych.
10. Niezbędna transmisja danych:Obsługuj transmisję 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 wspieraj algorytmy frontend i zaplecza.