大模型賦能智慧交管解決方案

交管+大模型方案介紹大模型開發(fā)框架PART01大模型應(yīng)用開發(fā)框架大模型應(yīng)用開發(fā)框架是我們目前自研的一種可視化智能體開發(fā)工具，提供構(gòu)建大模型應(yīng)用底層工具鏈，包括大模型調(diào)用、API封裝、數(shù)據(jù)處理模塊等，支持本地部署，數(shù)據(jù)完全私有化?？梢詫?shí)現(xiàn)深度定制化大模型智能體開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)，如AI智能助手、智能客服、內(nèi)容生成等。平臺(tái)架構(gòu)廣泛的知識(shí)圖譜能力構(gòu)建私有化的知識(shí)庫(kù)，支持構(gòu)建向量化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及知識(shí)圖譜，為大模型專業(yè)知識(shí)擴(kuò)充提供基礎(chǔ)，并支持豐富的知識(shí)文檔格式導(dǎo)入多源的數(shù)據(jù)集成能力通過異構(gòu)的數(shù)據(jù)集成管理框架，適配各類數(shù)據(jù)源，為大模型的底層數(shù)據(jù)保障提供支撐，支持大模型的數(shù)據(jù)挖掘與訓(xùn)練微調(diào)靈活的智能體構(gòu)建能力通過規(guī)范的方法論，對(duì)智能體進(jìn)行組件化封裝和組合，支撐構(gòu)建多智能體的聯(lián)合應(yīng)用系統(tǒng)功能應(yīng)用核心技術(shù)1234知識(shí)庫(kù)管理與RAG技術(shù)大模型集群托管和驅(qū)動(dòng)引擎技術(shù)統(tǒng)一的大模型適配能力提供統(tǒng)一的大模型適配和管理框架，能夠集群化管理企業(yè)算力，充分運(yùn)用行業(yè)生態(tài)內(nèi)開源或商業(yè)大模型的能力智能體構(gòu)建及環(huán)境配置技術(shù)數(shù)據(jù)采集預(yù)處理和知識(shí)圖譜技術(shù)大模型應(yīng)用開發(fā)框架主要功能一級(jí)功能二級(jí)功能數(shù)據(jù)中心關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)源管理向量數(shù)據(jù)庫(kù)文件數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用中心應(yīng)用管理Agent組件管理工具倉(cāng)庫(kù)管理管理中心用戶管理模型管理租戶管理GPU管理角色權(quán)限管理日志管理知識(shí)中心知識(shí)管理知識(shí)問答知識(shí)評(píng)估知識(shí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)處理大模型應(yīng)用開發(fā)框架界面大模型應(yīng)用開發(fā)框架是支持開發(fā)者快速構(gòu)建、優(yōu)化和部署基于大語言模型（LLM）的應(yīng)用程序的技術(shù)工具集，在后續(xù)的應(yīng)用中大模型將作為語義理解的引擎，知識(shí)圖譜作為結(jié)構(gòu)化知識(shí)的基石，兩者融合共同發(fā)揮作用。大模型管理中心大模型應(yīng)用開發(fā)框架對(duì)接目前國(guó)內(nèi)各種大模型資源利用，可以針對(duì)適用的大模型調(diào)用并提供大模型管理中心平臺(tái)，對(duì)所有大模型進(jìn)行管理，觀測(cè)大模型使用情況，以及GPU管理運(yùn)行情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)。大模型智能體中心提供智能體管理中心，用于Agent智能體的構(gòu)建、配置、編輯、版本等全生命周期管理。大模型數(shù)據(jù)中心提供企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)中間件框架，支持各類異構(gòu)數(shù)據(jù)源的管理，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的管理和數(shù)據(jù)處理功能，為大模型訪問政務(wù)數(shù)據(jù)資源提供便利。大模型知識(shí)中心支持對(duì)多種格式的知識(shí)文件進(jìn)行解析、切塊提取、內(nèi)容識(shí)別、布局識(shí)別等多種文本處理策略。一階段賦能PART02交通知識(shí)圖譜構(gòu)建交通知識(shí)圖譜是一種基于圖結(jié)構(gòu)的領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)，通過整合交通實(shí)體（如車、路、人）、事件（如事故、擁堵）及其關(guān)聯(lián)關(guān)系（如暴雨導(dǎo)致交通事故）構(gòu)建結(jié)構(gòu)化交通知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，用于支持智能交通決策。數(shù)據(jù)源（非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）知識(shí)圖譜構(gòu)建交通知識(shí)圖譜生成交通知識(shí)圖譜服務(wù)交警業(yè)務(wù)應(yīng)用層事故根因分析交通態(tài)勢(shì)感知路網(wǎng)規(guī)劃決策交通法規(guī)、專家?guī)斓任谋緮?shù)據(jù)語音類數(shù)據(jù)視頻類數(shù)據(jù)重點(diǎn)車輛監(jiān)管現(xiàn)有賦能——道路安全風(fēng)險(xiǎn)地圖知識(shí)圖譜開源大模型原有系統(tǒng)?升級(jí)系統(tǒng)?數(shù)據(jù)源：靜態(tài)地圖結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)多源數(shù)據(jù)：?圖像采集+文本語義描述+專家知識(shí)庫(kù)?核心能力：基于數(shù)據(jù)挖掘的事故數(shù)據(jù)研判分析+線形權(quán)重疊加的動(dòng)態(tài)預(yù)警分析技術(shù)突破：基于多模態(tài)大模型學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)的組合規(guī)律，可構(gòu)建隱患-事件關(guān)系圖譜，關(guān)聯(lián)歷史生成最佳處置方案?輸出限制：固定更新頻率與單一格式自定義配置：用戶權(quán)重調(diào)節(jié)+周期靈活+自定義格式導(dǎo)出方案概述：當(dāng)前——大模型助力道路安全風(fēng)險(xiǎn)防空地圖升級(jí)從人工制定規(guī)則到動(dòng)態(tài)根因關(guān)聯(lián)分析機(jī)器學(xué)習(xí)等傳統(tǒng)模型事件——隱患知識(shí)圖譜核心邏輯鏈：多源數(shù)據(jù)融合→成因權(quán)重計(jì)算→知識(shí)圖譜映射→閾值預(yù)警→閉環(huán)優(yōu)化處置0.180.090.110.160.180.230.210.080.20.18駕駛員操作不當(dāng)0.050.06交通事故晚高峰行人闖紅燈非機(jī)動(dòng)車超速疲勞駕駛夜間行駛酒駕信號(hào)燈故障大霧急彎未按車道行駛標(biāo)志缺失?數(shù)據(jù)層：交通違法、氣象、路況等多源數(shù)據(jù)聚合?分析層：概率統(tǒng)計(jì)（貝葉斯網(wǎng)絡(luò)）+聚類分析?圖譜層：構(gòu)建“成因-案件”動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警層：三級(jí)預(yù)警→智能排查→閉環(huán)管理設(shè)計(jì)“成因-事故”關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，將分值映射為節(jié)點(diǎn)間邊的權(quán)重。當(dāng)某一成因分值超過預(yù)設(shè)閾值（如“惡劣天氣+超速”組合分值＞0.85），觸發(fā)三級(jí)預(yù)警機(jī)制，輔助交管部門優(yōu)先排查高風(fēng)險(xiǎn)路段或車輛?？傮w架構(gòu)應(yīng)用舉例關(guān)鍵步驟：分析層——事故因子建模優(yōu)化處置應(yīng)用應(yīng)用案例——助力道路安全風(fēng)險(xiǎn)地圖升級(jí)從隱患識(shí)別到優(yōu)化改造建議閉環(huán)推理后輸出在輸入里描述風(fēng)險(xiǎn)地圖里平臺(tái)的城市靜態(tài)隱患因子，包括畸形路口、速度差等，讓大模型自己輸出優(yōu)化建議。場(chǎng)景預(yù)設(shè)——事故智能定責(zé)背景描述——某十字路口發(fā)生三車追尾：車輛A（未保持安全距離+超速）追尾車輛B；車輛B被撞擊后滑行撞到車輛C；事發(fā)時(shí)小雨，路面摩擦系數(shù)變低。步驟1：處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)輸入數(shù)據(jù)：事故現(xiàn)場(chǎng)錄音筆錄：我正常行駛在直行車道…監(jiān)控視頻描述：車輛A在后，追尾前車B…交規(guī)文件：當(dāng)前道路限速50km/h…大模型任務(wù)：實(shí)體抽?。很囕vA、60km/h、雨天等…關(guān)系抽?。航④囕vA→超速→違反交規(guī)XX條；雨天→影響→制動(dòng)距離等關(guān)聯(lián)。過程重建：生成時(shí)序邏輯鏈：超速+未保持車距→追尾→二次碰撞。步驟2：知識(shí)圖譜動(dòng)態(tài)推理圖譜查詢：檢索交規(guī)條款：超速責(zé)任權(quán)重占70%...匹配歷史案例：相似事故中，后車全責(zé)89%...關(guān)聯(lián)道路數(shù)據(jù)：該路口因排水不暢，雨天摩擦系數(shù)僅0.35（低于標(biāo)準(zhǔn)0.45）。復(fù)合責(zé)任認(rèn)定責(zé)任計(jì)算規(guī)則（知識(shí)圖譜中預(yù)定義）定責(zé)算法(超速權(quán)重,車距權(quán)重,環(huán)境因素)輸出：車輛A承擔(dān)90%責(zé)任（超速60%+車距30%+道路缺陷10%）知識(shí)圖譜賦能交警事故智能定責(zé)事故智能定責(zé)步驟3業(yè)務(wù)應(yīng)用輸出——自動(dòng)生成定責(zé)報(bào)告現(xiàn)有賦能——智慧交管決策產(chǎn)品概述NLP大模型LLM大模型多模態(tài)大模型音視頻大模型方案概述——當(dāng)前：大模型助力智慧交管決策平臺(tái)升級(jí)，實(shí)現(xiàn)更多維、更垂直、更便捷的研判分析。DeepSeekKimiChatGPT通義千問…大模型管理框架智慧交管應(yīng)用輸出結(jié)論北京東三環(huán)擁堵分析維度 ?傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法 ?大模型技術(shù) ?顆粒度提升倍數(shù)?空間尺度 行政區(qū)劃/主干道（如"朝陽區(qū)擁堵指數(shù)"） 車道級(jí)/10米網(wǎng)格（如"京藏高速K12+300北行第三車道"）1.擁堵根因診斷傳統(tǒng)模式：“中關(guān)村大街晚高峰擁堵指數(shù)2.5”→經(jīng)驗(yàn)性延長(zhǎng)綠燈時(shí)間。場(chǎng)景預(yù)設(shè)——精細(xì)化態(tài)勢(shì)研判大模型在精細(xì)化態(tài)勢(shì)研判中，通過時(shí)間與空間雙重維度的深度解析，助力交通態(tài)勢(shì)從宏觀統(tǒng)計(jì)到微觀動(dòng)態(tài)的精細(xì)化感知與智能決策。具體精細(xì)化態(tài)勢(shì)研判舉例1.擁堵根因診斷傳統(tǒng)模式：中關(guān)村大街晚高峰嚴(yán)重?fù)矶隆?jīng)驗(yàn)性延長(zhǎng)綠燈時(shí)間。精細(xì)化解析軌跡分析：顯示17:30-18:15期間，擁堵指數(shù)達(dá)到2.9，北向南左轉(zhuǎn)車輛平均等待3個(gè)信號(hào)周期…視頻檢測(cè)：發(fā)現(xiàn)行人過街流量很大，引發(fā)右轉(zhuǎn)車輛禮讓大量滯留。2.重點(diǎn)車輛監(jiān)管宏觀統(tǒng)計(jì)：某路段大型車輛發(fā)生碰撞事故1.2次→設(shè)置固定測(cè)速點(diǎn)。微觀預(yù)警：分析10萬條軌跡數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)每天在14:00-15:00該時(shí)段，危化品運(yùn)輸車超速比例達(dá)37%、平均過彎速度超標(biāo)21%...時(shí)間維度：基于LSTM（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）和Transformer（深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)），大模型實(shí)現(xiàn)從小時(shí)級(jí)滯后到分鐘級(jí)計(jì)算，滿足用戶自定義不同時(shí)間、空間顆粒度的精細(xì)化評(píng)價(jià)?？臻g維度：大模型在交通分析中的分析粒度從傳統(tǒng)的宏觀路網(wǎng)統(tǒng)計(jì)向微觀個(gè)體重點(diǎn)車輛軌跡級(jí)的解析轉(zhuǎn)變。場(chǎng)景預(yù)設(shè)——車輛違章監(jiān)管場(chǎng)景預(yù)設(shè)——車輛違章監(jiān)管場(chǎng)景預(yù)設(shè)——車輛違章監(jiān)管下階段賦能PART03大模型新賦能——交通管控需求功能任務(wù)輸出知識(shí)工具數(shù)據(jù)處理交通工程理論路網(wǎng)路況數(shù)據(jù)終端設(shè)備數(shù)據(jù)模型定制通用大模型多源數(shù)據(jù)篩選過濾提取清洗標(biāo)記分類強(qiáng)化特征模型微調(diào)提示工程持續(xù)訓(xùn)練模型部署自適應(yīng)信號(hào)控制優(yōu)化交通流精準(zhǔn)預(yù)測(cè)方案概述——未來：模型微調(diào)和持續(xù)訓(xùn)練服務(wù)實(shí)現(xiàn)交通流精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，提供智能化的交通管控服務(wù)。?多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合時(shí)空?qǐng)D構(gòu)建與處理大模型適配與微調(diào)大模型助力交通流精準(zhǔn)預(yù)測(cè)010203通過現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)技術(shù)（LSTTN），對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行高效處理，包括道路傳感器、GPS軌跡、氣象、路網(wǎng)拓?fù)湟约皻v史事件數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，利用大模型強(qiáng)大的推理能力，對(duì)缺失或失效數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ)，可增強(qiáng)現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)模型的輸入數(shù)據(jù)質(zhì)量，有效獲取全域交通流數(shù)據(jù)。將交通數(shù)據(jù)表示為圖結(jié)構(gòu)，其中節(jié)點(diǎn)代表路網(wǎng)中的關(guān)鍵位置，邊代表連接關(guān)系，將復(fù)雜的時(shí)空?qǐng)D數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為簡(jiǎn)潔的標(biāo)記，每個(gè)標(biāo)記包含對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)以及語義信息，例如[節(jié)點(diǎn)ID][時(shí)間嵌入][流量序列][速度序列][語義增強(qiáng)]，將空間位置與時(shí)間嵌入編碼，生成統(tǒng)一時(shí)空標(biāo)記。通過線性編碼層和解碼層，將標(biāo)記化的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成大模型LLM的能夠理解的語義，同時(shí)引入?LoRA（一種針對(duì)大型語言模型的微調(diào)技術(shù)），使用少量的標(biāo)注數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整，使其更好地理解和預(yù)測(cè)交通流的時(shí)空依賴關(guān)系，以適應(yīng)特定的應(yīng)用場(chǎng)景。大模型可整合來自交通傳感器、氣象、POI、導(dǎo)航設(shè)備等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，將交通流量、天氣、節(jié)假日信息等統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為自然語言描述，形成結(jié)構(gòu)化輸入，然后結(jié)合時(shí)空語言大模型的能力，把時(shí)空數(shù)據(jù)編碼作為最小單元嵌入模型，將復(fù)雜的時(shí)空數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為模型可以理解的形式，為每個(gè)標(biāo)記提供統(tǒng)一的時(shí)空信息。多源數(shù)據(jù)整合與處理大模型在交通流量預(yù)測(cè)中具備高效的微調(diào)和泛化能力。通過使用LoRA+時(shí)序分解+零樣本學(xué)習(xí)能力，可通過僅調(diào)整時(shí)空嵌入層即可預(yù)測(cè)沒有針對(duì)特定任務(wù)進(jìn)行訓(xùn)練的場(chǎng)景，提升突發(fā)事故如檢測(cè)器失靈場(chǎng)景下的預(yù)測(cè)精度。高效微調(diào)與泛化能力通過聯(lián)合訓(xùn)練或動(dòng)態(tài)協(xié)作，讓不同模態(tài)的模型共享知識(shí)，結(jié)合大小模型，協(xié)同優(yōu)化可實(shí)現(xiàn)“大模型主導(dǎo)推理，小模型輔助執(zhí)行”的分工，用更低的成本實(shí)現(xiàn)更高精度、更強(qiáng)抗風(fēng)險(xiǎn)能力，確保適應(yīng)變化的交通狀況，持續(xù)反饋機(jī)制定期驗(yàn)證與優(yōu)化模型，形成兼顧流量歷史走勢(shì)與潛在突變性的交通流預(yù)測(cè)結(jié)果。多模態(tài)大模型協(xié)同優(yōu)化大模型在交通流預(yù)測(cè)中的優(yōu)勢(shì)精準(zhǔn)的交通流量預(yù)測(cè)是交通擁堵預(yù)警的核心參數(shù)，它通過實(shí)時(shí)分析歷史與動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，提前識(shí)別潛在擁堵點(diǎn)并生成針對(duì)性管控策略，化被動(dòng)為主動(dòng)干預(yù)，有效提升道路通行效率。?數(shù)據(jù)融合與動(dòng)態(tài)感知信號(hào)方案決策生成實(shí)時(shí)優(yōu)化與抗風(fēng)險(xiǎn)能力大模型助力信號(hào)控制方案自動(dòng)調(diào)優(yōu)010203?首先定義優(yōu)化目標(biāo)，例如最小化延誤、最大過車輛，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略在線學(xué)習(xí)最佳相位切換策略，同時(shí)將交通法規(guī)作為約束加入獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，最后構(gòu)建路口群圖網(wǎng)絡(luò)，協(xié)調(diào)多個(gè)路口，避免單個(gè)最優(yōu)；在面對(duì)新環(huán)境時(shí)，采用LoRA微調(diào)技術(shù)，僅微調(diào)大模型中少部分參數(shù)（如時(shí)空嵌入層）來適配不同路口特征。大模型可基于最新流量重新計(jì)算配時(shí)方案，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)平衡排隊(duì)長(zhǎng)度與通行效率，例如發(fā)生?突發(fā)擁堵時(shí)縮短上游路口綠燈周期，引導(dǎo)車流繞行。針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)精度低的問題，采用對(duì)抗訓(xùn)練增強(qiáng)模型魯棒性，即使部分檢測(cè)器失靈，仍可通過歷史相似模式推算流量。大模型可融合車輛軌跡、攝像頭、檢測(cè)器等多模態(tài)數(shù)據(jù)，通過時(shí)空對(duì)齊算法構(gòu)建交通流全景視圖；同時(shí)利用時(shí)序分解技術(shù)，將交通流量拆解為基礎(chǔ)規(guī)律?（早晚高峰）與突發(fā)波動(dòng)?事故、天氣，通過Transformer架構(gòu)預(yù)測(cè)未來分鐘級(jí)的流量變化，觸發(fā)信號(hào)方案動(dòng)態(tài)調(diào)整。PART03PART02PART01復(fù)雜場(chǎng)景泛化能力多模態(tài)決策支持決策可解釋基于跨模態(tài)預(yù)訓(xùn)練與時(shí)空依賴建模的交通大模型，可突破性場(chǎng)景泛化能力：通過融合多源車流量/速度/突發(fā)事件等交通數(shù)據(jù)，結(jié)合路網(wǎng)空間拓?fù)潢P(guān)系，構(gòu)建全域數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，使系統(tǒng)滿足在長(zhǎng)距離排隊(duì)溢出、行人闖紅燈等極端場(chǎng)景下的有效控制?；诙嗄B(tài)大模型的智能信號(hào)控制系統(tǒng)，通過跨模態(tài)語義對(duì)齊與時(shí)空依賴建?？扇诤弦曨l、毫米波雷達(dá)、地磁傳感器及浮動(dòng)車GPS軌跡，構(gòu)建多模態(tài)特征空間映射網(wǎng)絡(luò)，包涵氣象數(shù)據(jù)預(yù)判能見度變化，較傳統(tǒng)模型有更高的響應(yīng)速度、更準(zhǔn)的響應(yīng)方案。大模型可通過思維鏈逐步拆解任務(wù)，推理生成決策依據(jù)，明確闡述調(diào)整信號(hào)相位的邏輯，實(shí)現(xiàn)透明化控制，便于交通管理者理解和操作。例如，Deepseek模型在調(diào)整信號(hào)相位時(shí)，會(huì)詳細(xì)說明優(yōu)先放行的車道和原因，提升系統(tǒng)的可解釋性。大模型在信號(hào)調(diào)優(yōu)中的優(yōu)勢(shì)大模型賦能信號(hào)控制優(yōu)化實(shí)例推理過程闡述……大模型輸出結(jié)果任務(wù)描述到這里大模型的第一次交互結(jié)束，輸出的結(jié)果包含配時(shí)方案和每一步的推理過程，下一步我將繼續(xù)針對(duì)交叉口延誤提出優(yōu)化，看大模型將從哪些方面考慮，如何應(yīng)對(duì)該問題。大模型賦能信號(hào)控制優(yōu)化實(shí)例大模型賦能產(chǎn)品?多模態(tài)識(shí)別大模型通過融合視覺、GIS、歷史事故等多源數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)隱患的立體化檢測(cè)，包括標(biāo)牌遮擋、坡度/曲率視距不良等動(dòng)靜態(tài)隱患識(shí)別。?主動(dòng)決策傳統(tǒng)AI依賴人工設(shè)定特征（如裂縫寬度閾值），而大模型可自動(dòng)構(gòu)建裂縫特征與材料、荷載壓力間的因果關(guān)系，實(shí)現(xiàn)從“被動(dòng)檢測(cè)”到“主動(dòng)預(yù)防”的跨越。決策閉環(huán)大模型在識(shí)別后，還可形成“識(shí)別-分析-治理”完整鏈條。如自動(dòng)生成包含治理策略的診治報(bào)告。場(chǎng)景預(yù)設(shè)：大模型注入道路安全風(fēng)險(xiǎn)防空地圖從靜態(tài)研判到大模型自動(dòng)巡檢維度傳統(tǒng)AI巡檢大模型賦能系統(tǒng)數(shù)據(jù)依賴需大量標(biāo)注樣本支持小樣本/零樣本學(xué)習(xí)泛化能力局限于預(yù)設(shè)場(chǎng)景自適應(yīng)不同道路特征處理復(fù)雜度單任務(wù)專項(xiàng)模型多模態(tài)聯(lián)合推理（視頻+GIS+IoT）知識(shí)更新需人工迭代模型持續(xù)學(xué)習(xí)新型隱患模式?jīng)Q策深度止于問題檢測(cè)生成治理策略與效果預(yù)測(cè)產(chǎn)品迭代介紹PART04產(chǎn)品介紹支持各交警支隊(duì)?wèi)?yīng)對(duì)總隊(duì)考核和驗(yàn)收第三方的綠波運(yùn)行效果，并根據(jù)各指標(biāo)提出針對(duì)性的建議以靜態(tài)空間地圖數(shù)據(jù)的上下游拓?fù)潢P(guān)系、道路等級(jí)以及動(dòng)態(tài)路況和軌跡數(shù)據(jù)為支撐，搭建綠波選址規(guī)劃算法，實(shí)現(xiàn)空間維度的新增綠波帶路段推薦，并在圖上完成標(biāo)定和刪減綠波帶路段，同時(shí)在后臺(tái)計(jì)入完成更新，完成從評(píng)價(jià)到優(yōu)化。產(chǎn)品主要功能現(xiàn)有平臺(tái)TGIS綠波測(cè)評(píng)標(biāo)定工具依賴業(yè)務(wù)應(yīng)用綠波選址綠波服務(wù)可計(jì)算路網(wǎng)依賴基礎(chǔ)底座TGIS產(chǎn)品迭代結(jié)果應(yīng)用場(chǎng)景-綠波帶效果評(píng)估及優(yōu)化調(diào)整城市綠波帶控制效果測(cè)評(píng)綠波方向設(shè)置合理性綠波設(shè)計(jì)速度匹配率綠波方向通行效率下游路口影響程度綠波帶寬設(shè)置合理性提供多維度測(cè)評(píng)指標(biāo)，量化分析綠波帶設(shè)置合理性，評(píng)估運(yùn)行效果及對(duì)非協(xié)調(diào)方向的影響，給出可優(yōu)化調(diào)整方向?；谄脚_(tái)能力，與無錫所聯(lián)合打造城市精細(xì)化管控措施效果評(píng)價(jià)及優(yōu)化調(diào)整服務(wù)，解決現(xiàn)有控制方案“失靈”、潛在控制方案如何選址及參數(shù)設(shè)置等問題。綠波帶選址規(guī)劃道路路況分析靜態(tài)路網(wǎng)結(jié)構(gòu)信息，疊加動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)如流量、車速、擁堵指數(shù)等，建立綜合性的綠波帶空間選址規(guī)劃模型，助力綠波帶的合理規(guī)劃選址。協(xié)調(diào)路口個(gè)數(shù)路段重要度節(jié)點(diǎn)間距路段起終點(diǎn)路口拓?fù)潢P(guān)系雙向協(xié)調(diào)速度差運(yùn)行與設(shè)計(jì)速度差不停車通過比率下游路口延誤指數(shù)行程速度速度標(biāo)準(zhǔn)差設(shè)施設(shè)備管理功能介紹設(shè)施設(shè)備“一張圖”設(shè)施設(shè)備“精細(xì)化”管理基于GIS的“設(shè)施設(shè)備一張圖提供設(shè)施設(shè)備統(tǒng)一位置服務(wù)，對(duì)設(shè)施設(shè)備進(jìn)行定位、糾偏，實(shí)現(xiàn)可視化管理。解決因設(shè)施設(shè)備位置不統(tǒng)一，位置描述不規(guī)范、設(shè)備廠商品牌雜亂等導(dǎo)致設(shè)施設(shè)備統(tǒng)計(jì)困難、盤點(diǎn)不清