Традиційні методи огляду стикаються з подвійними проблемами ефективності та витрат.
Як важливий транспортний центр міста та комерційний логістичний центр у провінції Чжецзян, Веньчжоу відчуває високий потік руху та значний попит на фрахт. З часом тиск на дороги значно збільшився, посилений зростаючою кількістю вантажних автомобілів та комерційними транспортними засобами, що сприяють погіршенню доріг. Зіткнувшись з понад 5000 кілометрів доріг та понад 200 точками для огляду, традиційна модель інспекції ручного транспортного засобу виявилася недостатньою.
Постраждалі від складних факторів, таких як погода та дорожні умови, ручні перевірки тягнуть за собою високу навантаження та низьку ефективність, що ускладнює досягнення детальних результатів управління. Крім того, високі витрати на оплату праці перешкоджають сталому розвитку роботи з технічного обслуговування. Для вирішення цих викликів та досягнення цифрового оновлення в роботі з інспекцією доріг, Веньчжоу терміново потрібно запровадити технологічні заходи для оптимізації всього процесу інспекції та вдосконалення вишуканого управління дорожнім спорудами, таким чином досягаючи ефективних та точних цілей управління дорожнім обслуговуванням доріг.
Створення цифрового закритого циклу для системи обслуговування доріг: переробка процесів інспекції та управління операціями
У відповідь на вищезгадані виклики, з якими стикаються дороги Веньчжоу, Голон запропонував інтелектуальне рішення щодо інспекції доріг AI для заміни традиційних методів огляду вручну.
Використовуючи інспекційний засіб як сценарій, рішення інтелектуального інспекції доріг Golong AI інтегрує "4K високо - Визначення обладнання камери + розпізнавання AI на борту системи + високий - хост жорсткого диска продуктивності" в одну систему. Під час регулярних операцій інспекційні транспортні засоби збирають відеозаписи на дорожню поверхню за допомогою HD -камер, поєднуючи це з технологією візуалізації ГІС, щоб генерувати високі - точні цифрові моделі дефектів дорожнього руху. Потім алгоритми AI виконують реальне - виявлення часу, точне визначення понад 20 типів дефектів дорожнього руху та аномалій, включаючи тріщини, вибоїни, тріщини, перешкоди та неправильно призупинені банери. Усі результати виявлення завантажуються в реальному - час до управління управлінням через мережу 4G, досягаючи панорамного та уніфікованого збору даних та аналізу проблем доріг.
Після того, як команда з питань правозастосування та бюро Big Data отримають завантажені дані, вони генерують звіти через платформу для категоризації та аналізу випуску, швидко розміщуючи пошкоджені дорожні секції, інтелектуально обстежують категорії проблем та точно відповідати відповідальним одиницям. Ці підрозділи можуть візуально отримувати доступ до інформації про дефекти, дані про місцезнаходження GPS та пов'язані з цим зображення через бекенди, що дозволяє їм зрозуміти ситуацію на веб -сайті та генерувати цифрові робочі замовлення. Після вирішення проблем відповідальні підрозділи повинні завантажувати результати та на - фотографії сайту, завершуючи весь процес від виявлення проблем до вирішення у закритому циклі.
Рішення інтелектуального дорожнього інспекції Golong AI розширює цифрове управління дорожньою інфраструктурою на всіх етапах інспекції, технічного обслуговування та управління життєвим циклом за допомогою комплексних цифрових засобів. Динамічне цифрове управління дозволяє реально - моніторинг часу дорожніх умов, що дозволяє вдосконалене управління роботами з технічного обслуговування. Інтегрована перевірка та технічне обслуговування дорожнього перегляду від традиційних моделей на основі праці до високотелектуальних систем, що значно підвищує ефективність та точність, зменшуючи при цьому споживання державних ресурсів та праці, тим самим реалізуючи справжнє «зниження витрат та підвищення ефективності».
Інтелектуальна перевірка AI: точне прогнозування ризику, підтримка ефективного розумного управління трафіком
Сила інтелектуальної системи інспекції AI полягає у її можливостях прогнозування ризику. Аналізуючи типи дефектів дорожнього руху за допомогою інтелектуальних моделей, він може попередньо запобігти потенційних ризиків до виникнення проблем, подолавши традиційні ручні методи, які страждають від неефективності та відсутності точності через погоду та дорожні умови. Крім того, інтелектуальні алгоритми системи значно покращують точність ідентифікації дефектів, що забезпечує швидке та ефективне виявлення та класифікацію проблем дефектів, забезпечуючи своєчасне та наукове характеру роботи з технічного обслуговування доріг.
Більше того, перевірка AI не тільки ефективно знижує загальні витрати на обслуговування доріг, але й значно знижує ризики безпеки, з якими стикається інспекційний персонал через традиційні ручні операції, тим самим значно підвищуючи операційну безпеку. У щоденній роботі система інтелектуально перетворює процес інспекції дефектів доріг, що значно підвищує ефективність та сприяючи досягненню ефективної, точної та низької - системи управління розумним рухом.
Всебічно підвищення інтелекту та ефективності управління та обслуговування автомобільних доріг
Впровадження інтелектуальної системи інспекції AI у місті Веньчжоу оновлює інтелектуальне рішення щодо інспекції доріг Golong від традиційних ручних моделей до високо розумних режимів, ефективно підвищуючи ефективність інспекції та точність, при цьому призводить до цифрової трансформації процесу інспекції. Заздалегідь запобігаючи дефектам ризику за допомогою інтелектуальних моделей, він долає проблеми традиційних ручних інспекцій, які страждають від низької ефективності та поганої точності через погоду та дорожні умови, одночасно значно знижуючи витрати на інспекцію та ризики безпеки, а також підвищення ефективності інспекції та суттєвості ідентифікації дефектів, забезпечуючи сильну підтримку аналізу дефектів та прогнозування ризику.
В даний час рішення успішно застосовується в декількох містах, включаючи Веньчжоу, Хучжоу та округ Сіньчан, і його широко визнавали клієнти.
Розв’язання з інтелектуальною дорожньою інспекцією Golong AI забезпечує потужний інструмент для управління дорожнім рухом, не тільки покращуючи якість та ефективність інспекцій дорожнього руху, але й закладають надійну технологічну основу для розвитку сучасних систем розумного руху, що сприяють послугам дорожнього руху, щоб досягти більш високого рівня інтелекту.
AI Road Patrowall, що патрулює чотири сценарії
- Налаштування на борту
- Розумна перевірка
- Закрито - обробка циклу
- Оцінка ризику
Розумна перевірка складається з чотирьох сценаріїв
Сценарій 1:Використовуйте міські та сільські пасажирські транспортні засоби в окрузі Сінчанг як перевізники, оснащені мозком на борту AI, що працює на борту, та дорожньою камерою високої - Визначення для заміни ручних перевірок.
Сценарій 2:Поки пасажирський транспортний засіб знаходиться в русі, відео переднього 180 - ступінь ступеня вводиться в мозок на борту AI. Після обробки AI зображення модельованих дефектів дорожнього руху або перешкод разом із інформацією GPS завантажуються на хмарну платформу.
Сценарій 3:Командний центр сканує проблеми та призначає їх різним відділам на основі їх типу. Відповідальні підрозділи вирішують повідомлені проблеми на основі завантаженої інформації про несправності та завантаження фотографій та інформації після ремонту, що полегшує отримання та досягнення повністю цифрового закритого - управління циклом.
Сценарій 4:За допомогою аналізу історичних великих даних та штучного інтелекту визначаються дорожні секції з високою частотою дефектів або перешкод. Модель інтелектуальної оцінки ризику забезпечує ранні попередження, що дозволяє профілактичні заходи. Наприклад, якщо пісок, цеглини чи інше сміття раптом з’являються на узбіччі, система може передбачити потенційну незаконну будівельну діяльність.
Три основні досягнення інтелектуального огляду
1. Встановлення своєчасного механізму виявлення дорожнього випуску
Раніше виявлення випуску покладається на ручні перевірки та публічні звіти, що призводить до випадкових затримок. Завдяки реформі, що використовує "сільський пасажирський транспорт + інтелектуальний інспекційний обладнання", інтегровані інспекції національних, провінційних, повітових та сільських доріг зараз проводяться, що дозволяє ранньому виявити та вирішити проблеми, а також забезпечити рутинні інспекції. Проблеми можна проаналізувати на їх причини та негайно вирішити, щоб запобігти ескалації.
2. Розвиток процесу вирішення випуску закритого циклу
Раніше про проблеми повідомлялося в робочих групах, але не відстежували чи не слідкували за тим, що призвело до розриву комунікацій у відділах. Реформа дозволяє класифікацію та реальний - відгук часу для адміністрування доріг та технічного обслуговування.
3
Графство Сінчанг ввівСтандарти перевірки шосеіВказівки щодо вирішення питань інспекції автомобільних дорігі переглянулиМетоди оцінки для обслуговування та управління сільськими автомобільними дорогами. Сформована серія політики, і з хмарними обчисленнями та цифровими технологіями Xinchang буде спрямований на створення системи, де кожен може брати участь у інтелектуальних інспекціях доріг, ще більше підвищити ефективність обслуговування доріг, економити робочу силу та зменшити витрати.
1. СПОРТ 8 - Роздільна здатність мегапікселя та одночасне виявлення на трьох смугах.
2.Відео потокове:Справжні - Відеозаписи з часом дорожнього руху можна переглянути через бекенд.
3. Зберігання даних:Зберігайте реальні - Відеозаписи часу з розширеною ємністю зберігання.
4.real - Передача даних часу:Виявлення передачі призводить до реального - часу.
5. Доступ до мобіля:Підтримка віддаленого перегляду Android з реального - відеокадів для транспортних засобів у часі.
6.gps реальне - часове позиціонування:Пропозиція частоти позиціонування> = 1 Гц з помилкою точності позиціонування не більше 5 метрів.
7. МІЛЕГАГА І ТРЕЛЬНОГО ПРАВИЛЬНОГО:Відстежує пробіг транспортного засобу та забезпечує відтворення траєкторії водіння.
8.AI Оновлення моделі:Автоматично завантажувати та оновлювати моделі глибокого навчання.
9. Все - Погодна операція:Надійно діяти в різних умовах навколишнього середовища.
10. Похмура передача даних:Підтримуйте передачу TCP/IP -мережі, бездротову або 4G передачу, що дозволяє гнучкий вибір користувачів.
11. Зазвичай виявлення на запуску:Почніть виявляти, як тільки транспортний засіб починається, не потребуючи конфігурації параметрів.
12. Аггоритм Підтримка:Підтримуйте як необхідні алгоритми Frontend, так і Backend.