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业务挑战

收费站拥堵缺少有效的管控手段

车辆通过收费站依然要减速,一车慢,车车慢,同时收费异常车辆缺乏提醒和引导,堵塞收费口,占用人工资源,造成拥堵加剧。

收费站运营决策缺少科学依据

收费站每日的车流量大,对车辆的多维度分析薄弱,无法提供科学的数据支撑,为运营决策提供坚实的依据。

收费站运行效率和服务水平要求高

ETC收费在一定程度上提升了效率,但仍无法实现不减速通行。

收费站逃费取证难

收费站逃费时有发生,交易流水和车辆信息等关键取证数据未留存或融合,造成追讨困难。

应用场景
全域数据融合智慧高速

基于中国电信天翼云自主研发能力,采用了通环境全时空数据采集技术,实现对车辆、行人、物体真实大小、地理坐标的实时感知,研发密集物体移动图像分割技术,实时分析车辆轨迹,成功将真实世界映射到孪生系统。并融合了传统GIS地图的经验,整合城市地理信息、RTK坐标,将1:1比例的地图信息汇聚融合到孪生模型当中,实现收费站态势全息感知。

整体架构
方案简介
前端采用AI视频结构化分析技术,依托自由流门架的监控视频流和卡口视频流,对即将进入收费站的车辆实时目标采集、车牌识别、车辆定位和跟踪。
架构特点

数据融合,智能视频分析 智能视频分析系统将各类视频感知设备的数据深度融合,把分段的、独立的感知数据融合成全域的、连贯的感知数据 ,并依托优秀的视频技术和领先的AI能力,提供便捷的视频设备管理及智能视频分析服务。 云网边融合,打造极致时延 网络+边缘计算+云计算架构,实现前端数据一跳上云,云边协同部署,实现计算速度的优化。

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