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2025年1月
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曙光公路大數據解決公路治理遇到的問題，如車流、事故無法及時判斷，時效性差，大坑、路障、泥石流難以第一時間精準定位等等。通過對各個業務條口所產生多類型、多樣化的數據進行采集，所有的數據通過底層平臺進行治理和存儲，把散亂無章的數據快速輸出為聚合、有序、直觀、規整的數據，從而為領導者決策提供高價值數據，通過數據輔助做出判斷。
對以往的數據進行深度學習，對于雷達氣象數據、無人機航拍公路所產生的數據、現場的監控視頻等等進行糅合，通過我們后臺進行學習并產生大量算法模型，進行科學的預判，在事前進行主動出擊維護，降低危險發生的系數
通過對于路網流量的實時情況、交通量進行分析學習，總結出節假日某路段運行狀況的不同時間段平均車速、高峰時段車次流量等數據，預判出哪些路口即將擁堵，哪些路口需要拓寬道路，哪些路口需要提前采取管制
對于道路的養護進行道路養護評價模型，收集大量以往的養護數據進行觀察學習，通過算法預測出未來哪些路段需要重點關注，最后通過科學評估，從歷年來養護路段的滿意度、車流量變化、所投入精力的回報比等
對于特定道路如所有車輛在上面行駛的總里程，每年數據進行對比，能夠進行判斷接下來這條道路需要養護的時間段，在這條道路上的總資產，包括護欄、路燈、攝像頭的歷年變化等等輔助決策
一是路網角度
針對于前端攝像頭采集來的道路運行情況、對于特定車輛進行智能監控，形成多維分析，輔助決策該條路段是否需要拓寬道路等，提前對突發情況做預警。除前端視頻的實時告警之外，還可通過深度學習產生大量算法形成預警模型來輔助決策。例如，鄉村某道路雷達氣象表示未來三天將降暴雨，這時算法會自動提高該路段與以往對比頻率，通過以往的數據進行比對學習，第一時間產生預警，從而開展輔助決策，未雨綢繆。
二是養護角度
通過采集歷年養護方面的工作投入狀況、養護的結果進行分析對比，輔助用戶做出決策。通過歷史數據+技術指標+養護建議，大大提高用戶的工作效率。
通過預警輔助決策系統對橋梁道路結構安全性能指標進行動態監測，利用有線或無線通信技術將測量數據傳輸至云平臺，通過監測數據分析，對橋梁道路狀態進行評估，掌握橋梁長期性能變化，及早發現結構安全隱患，便可及時挽救生命。
三是整體情況
最后收集所有的業務條口信息，在大屏展現公路概覽，幫助決策者直觀把握公路路網狀況。對于重要信息：每年道路投入預算、干道維修頻率等，把過往展示、最新收集的數據進行對比，通過算法進行預判，最終實現輔助決策的目標。
曙光大數據結合高清監控視頻、卡口數據、線圈微采集波數據等，再輔以智能研判，交通管理人員基本可以合理調控紅綠燈的時長，提升單一路口的通行效率。
曙光大數據通過采集和分析相關交通數據和車輛的運行信息等，得出城市的道路分布狀況及擁堵位置，使交通管理部門加強對道路、車輛等的綜合監管。
曙光大數據將從不同層面上促進大數據等前沿信息技術與交通運輸進行深度融合，這樣做，有利于消除信息孤島，推動交通信息資源的開放和共享。
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