Radar detection

and

Early Warning System

了 解 更 多

雷达检测预警管理应用系统安装在雷达专用管理工作站上,该系统提供了雷达良好的远距离大范围探测能力和交通态势感知能力,同时又保持极低的误报率。雷达传感器通过快速扫描实时获取检测区域内的目标或路面(单向多车道、双向多车道、互通交叉车道),其检测事件类型包括:车辆停驶、交通事故、车辆拥堵、车辆排队、车辆逆行、车辆慢行、抛洒物、行人、禁止通行、违章变道以及特定区域的非法入侵等重要事件,对异常事件几秒钟就可以形成报警予以提示,如有需要,系统可对异常车辆进行持续自动跟踪,自动提取车辆信息(包括:车辆停驶地点、时间、行驶速度、车辆类型、车牌信息等), 为交通执法提供了重要依据。

雷达检测预警管理应用系统

雷达检测预警管理应用系统

雷达检测预警管理应用系统安装在雷达专用管理工作站上,该系统提供了雷达良好的远距离大范围探测能力和交通态势感知能力,同时又保持极低的误报率。雷达传感器通过快速扫描实时获取检测区域内的目标或路面(单向多车道、双向多车道、互通交叉车道),其检测事件类型包括:车辆停驶、交通事故、车辆拥堵、车辆排队、车辆逆行、车辆慢行、抛洒物、行人、禁止通行、违章变道以及特定区域的非法入侵等重要事件,对异常事件几秒钟就可以形成报警予以提示,如有需要,系统可对异常车辆进行持续自动跟踪,自动提取车辆信息(包括:车辆停驶地点、时间、行驶速度、车辆类型、车牌信息等), 为交通执法提供了重要依据。

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Edge computing collaborative

application system

边缘计算协同应用系统

边缘计算协同应用系统安装在路侧边缘计算服务器上, 主要用来采集各类传感器的原始数据并对其进行实时分析处理来实现多数据融合、目标跟踪和交通量采集、远程控制、多平台联动、 协议输出、交通运行状态预警及异常事件检测等; 可实现雷雷数据融合、雷视数据融合、跨区域数据融合、 雷达阵列数据融合,并可通过AI深度学习功能自我建立一套完善的数据优化机制来保持系统和数据的可靠性和稳定性。

3d

digital twin

management

system

数字孪生管理系统

数字孪生平台基于大数据分析平台,针对物理世界中的物体,通过数字化的手段来构建一个数字世界的实体,籍此来实现对物理实体的了解、分析和优化。结合可视化信息化基础设施模型、大数据、AI技术、四维实景T-GIS平台、北斗定位及自建网络定位等数据与数据库有机结合起来,建立相应的属性库和图形库。另外结合公路运营期间所产生的动态数据,形成综合的真四维实景的数字孪生平台。
系统可对这些数据进行编辑、统计、汇总,也可调用各路应用数据库中相关详细数据,实现图文互查,在此基础上进行高速公路的交通监控、事件处置、养护、路政、北斗定位车辆监控、服务信息等运营管理。

边缘计算协同应用系统

边缘计算协同应用系统安装在路侧边缘计算服务器上, 主要用来采集各类传感器的原始数据并对其进行实时分析处理来实现多数据融合、目标跟踪和交通量采集、远程控制、多平台联动、 协议输出、交通运行状态预警及异常事件检测等; 可实现雷雷数据融合、雷视数据融合、跨区域数据融合、 雷达阵列数据融合,并可通过AI深度学习功能自我建立一套完善的数据优化机制来保持系统和数据的可靠性和稳定性。

数字孪生管理系统

数字孪生平台基于大数据分析平台,针对物理世界中的物体,通过数字化的手段来构建一个数字世界的实体,籍此来实现对物理实体的了解、分析和优化。结合可视化信息化基础设施模型、大数据、AI技术、四维实景T-GIS平台、北斗定位及自建网络定位等数据与数据库有机结合起来,建立相应的属性库和图形库。另外结合公路运营期间所产生的动态数据,形成综合的真四维实景的数字孪生平台。
系统可对这些数据进行编辑、统计、汇总,也可调用各路应用数据库中相关详细数据,实现图文互查,在此基础上进行高速公路的交通监控、事件处置、养护、路政、北斗定位车辆监控、服务信息等运营管理。

Integrated Intelligent Command and

management system for all-road situation perception

全路况感知智能指挥综合管理系统

全路况感知智能指挥综合管理平台是自动事件检测 (AID) 系统及最终实现道路车辆运行情况的整套软件。它能够对道路、 桥梁及隧道进行精确可靠的车辆跟踪和事件检测, 并且通过雷达实时采集跟踪定位获取道路上行驶的所有车辆、行人、 动物的运动状态、运行速度以及运动轨迹和目标位置信息, 通过车辆抓拍摄像机采集车辆车牌号信息与车辆照片, 通过车辆特征分析服务对车辆照片进行分析,获取车辆品牌、 车身颜色、车身尺寸等其他相关车辆特征数据,并将雷达目标跟踪数据与车牌号以及车辆特征数据进行融合绑定, 建立雷达目标跟踪数据与车牌号、车辆特征数据的关联关系。

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