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关键技术
AI视觉识别技术
利用深度学习算法对采集的图像进行智能识别和分析,准确识别车辆类型、交通拥堵情况、路面损坏等异常信息。
边缘计算技术
在前端设备或巡检车辆上部署边缘计算设备,实现数据的实时处理和初步分析,减轻后端处理中心的负担,提高整体系统的响应速度。
RTK高精度定位
提供精确位置信息、提高巡检效率、增强巡检安全性、支持数据分析与决策以及实现智能导航与路径规划等多重作用。
技术优势
高效率
AI智能分析使巡检效率提升10倍;
高精度
检出率>91.6%,误检率<5.4%,
面积计算误差<8.6%,确保数据准确性;
实时响应
实时检测,实时上报,秒级响应;
高可靠性
提供缓存续传导出等机制,不受网络环境局限,
均能确保数据安全稳定传输;
远程可控
内置VPN,镜像部署,
实现远程升级与维护;
算法模型丰富
支持多场景、多版本的AI算法集成管理,包括但不限于:路面遗撒检测、路面积水结冰检测、边坡落石监测、沿途气象观测、道路资产盘点等。
方案架构图
应用场景
道路管养
交通执法
交通应急
设施规划建设
交通运输
交通运行
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