城市大腦·交通誕生與定位交通需求交通供給出行結(jié)構(gòu)出行規(guī)律出行趨勢(shì)城市路網(wǎng)交通樞紐對(duì)外航港看不見(jiàn)的規(guī)律之手看得見(jiàn)的物理之手城市交通治理中一手硬一手軟的痛點(diǎn)規(guī)劃建設(shè)管理服務(wù)引導(dǎo)管控時(shí)間滯后、空間不全有斷面沒(méi)軌跡有流量沒(méi)規(guī)律缺數(shù)據(jù)融合難算不出70萬(wàn)路段與交叉口95.4GB/min

計(jì)算能力361萬(wàn)機(jī)動(dòng)車(chē)100+萬(wàn)高德日活用戶時(shí)空表達(dá)不一致參數(shù)指標(biāo)不統(tǒng)一貧窮限制想象力技術(shù)經(jīng)濟(jì)要考慮城市交通問(wèn)題求解的三座大山交通治理手軟在于數(shù)據(jù)智能能力的不足用數(shù)據(jù)解決問(wèn)題要求物理世界的數(shù)字化物理世界里只留下了腳印，而數(shù)字世界里還有存在過(guò)的影子物理世界的數(shù)字化描述是高維的基于動(dòng)態(tài)交通，實(shí)時(shí)認(rèn)知路口之間的“親疏關(guān)系”動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)的交通網(wǎng)絡(luò)-城市大腦圖上每一個(gè)點(diǎn)代表一個(gè)交通路口，點(diǎn)與點(diǎn)之間的距離由他們之間的動(dòng)態(tài)交通關(guān)聯(lián)強(qiáng)度決定。杭州，約5000個(gè)信號(hào)燈路口，路口互聯(lián)道路約15000條。靜態(tài)結(jié)構(gòu)的交通路網(wǎng)-物理世界城市大腦推動(dòng)了真實(shí)物理世界高維數(shù)字化物理道路網(wǎng)絡(luò)的“大腦鏡像”城市大腦推動(dòng)數(shù)據(jù)成為城市戰(zhàn)略資源全量數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)純凈數(shù)據(jù)智能數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)資源低效高效互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是粘合劑、催化劑數(shù)據(jù)智能是新時(shí)代的電力提煉城市數(shù)據(jù)資源、形成數(shù)據(jù)智能服務(wù)城市大腦將是未來(lái)城市的基礎(chǔ)設(shè)施道路電網(wǎng)城市大腦馬力電力算力城市大腦把算力與數(shù)據(jù)、AI結(jié)合起來(lái)將為各行各業(yè)帶來(lái)數(shù)據(jù)智能服務(wù)交通工具電器數(shù)據(jù)智能城市大腦呼應(yīng)城市治理智慧化建設(shè)目標(biāo)數(shù)據(jù)是城市重要的戰(zhàn)略資源云計(jì)算成為基礎(chǔ)設(shè)施人工智能為城市治理提供服務(wù)更精準(zhǔn)地隨時(shí)隨地服務(wù)企業(yè)和個(gè)人，城市的公共服務(wù)更加高效，公共資源更加節(jié)約

3.

城市服務(wù)模式突破2.

城市治理模式突破升級(jí)以城市數(shù)據(jù)為資源，提升政府管理能力，解決城市治理突出問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)城市治理智能化、集約化、人性化1.

城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展突破開(kāi)放的城市數(shù)據(jù)資源是重要的基礎(chǔ)資源，對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展發(fā)揮催生帶動(dòng)作用，促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型交警科信-配時(shí)中心配時(shí)中心警員：1、擁堵點(diǎn)感知滯后；

3、信號(hào)配時(shí)方案產(chǎn)出過(guò)程黑盒化，無(wú)法審核

4、缺少量化評(píng)價(jià)信號(hào)優(yōu)化效果的體系；信號(hào)優(yōu)化專(zhuān)家：1、全靠人肉獲取數(shù)據(jù)；

2、數(shù)據(jù)的覆蓋時(shí)間和范圍不足以支持發(fā)現(xiàn)整個(gè)區(qū)域的交通流規(guī)律感知；

3、只能解決規(guī)律性單路、主干道交通問(wèn)題，無(wú)法面對(duì)突發(fā)交通流變化；

4、缺少量化評(píng)價(jià)信號(hào)優(yōu)化效果的體系；交警秩序處秩序科警員：1、不知道城市車(chē)輛出行畫(huà)像；不知道城市道路畫(huà)像；

2、限行、限貨等重大交通政策靠拍腦袋決定；

3、可變車(chē)道、潮汐車(chē)道等設(shè)置和使用靠人工經(jīng)驗(yàn)，后續(xù)效果如何也靠人工判斷交通治理手軟在于數(shù)據(jù)智能的能力不足，缺數(shù)據(jù)、不同來(lái)源數(shù)據(jù)融合難、數(shù)據(jù)量大算不出，導(dǎo)致對(duì)交通運(yùn)行規(guī)律分析時(shí)間上滯后、空間上不全。這使得在進(jìn)行交通問(wèn)題治理上缺乏有效的數(shù)據(jù)支撐進(jìn)行精細(xì)化的治理。城市交通治理痛點(diǎn)交通分析全網(wǎng)模型高峰挖掘早高峰挖掘晚高峰挖掘擁堵時(shí)段挖掘擁堵蔓延分析流量軌跡分析擁堵時(shí)段挖掘擁堵轉(zhuǎn)向定位常發(fā)擁堵路段常發(fā)擁堵路口綠波帶推薦綠波位置推薦綠波時(shí)段推薦協(xié)調(diào)車(chē)速推薦實(shí)時(shí)擁堵路段實(shí)時(shí)擁堵路口擁堵路段識(shí)別路段分析及蔓延分析擁堵路口識(shí)別擁堵轉(zhuǎn)向定位及趨勢(shì)分析數(shù)據(jù)融合指標(biāo)體系深度分析設(shè)備流量異常識(shí)別及修復(fù)無(wú)檢測(cè)設(shè)備流量填補(bǔ)速度修正基礎(chǔ)交通參數(shù)指標(biāo)體系運(yùn)行狀態(tài)指標(biāo)體系全量軌跡還原軌跡特征分析對(duì)突發(fā)擁堵事件實(shí)時(shí)掌握，主動(dòng)及時(shí)處理突發(fā)狀況，預(yù)防擁堵蔓延挖掘可做綠波帶的地點(diǎn)，提高公眾出行體驗(yàn)精準(zhǔn)掌握真正的高峰時(shí)間段了解城市哪些地方規(guī)律性的發(fā)生擁堵及擁堵原因，支撐交警有針對(duì)性的采取優(yōu)化措施擁堵成因診斷車(chē)輛畫(huà)像流量溯源出行OD特征分析O1D2O2D1O3D3基于全量軌跡提供某個(gè)具體的RID路段上的流量來(lái)源及占比，有效幫助上下游進(jìn)行流量控制基于全量軌跡針對(duì)路段車(chē)輛行進(jìn)類(lèi)型進(jìn)行分析，可幫助判斷道路擁堵是否為車(chē)輛長(zhǎng)期?？?，通過(guò)對(duì)車(chē)輛大小進(jìn)行分析，有效幫助車(chē)輛限行政策的制定。同時(shí)通過(guò)TGI指標(biāo)的計(jì)算，可觀測(cè)某個(gè)車(chē)輛特征在該路段相比于全市的強(qiáng)弱基于全量軌跡，針對(duì)路段的軌跡出發(fā)點(diǎn)和目的地通過(guò)AOI或者geohash進(jìn)行聚類(lèi)，可挖掘出路段出行的OD，結(jié)合流量溯源的分析，有效幫助進(jìn)行出行類(lèi)型的秩序管控和誘導(dǎo)常發(fā)擁堵識(shí)別及分析—擁堵路段的車(chē)輛畫(huà)像經(jīng)過(guò)該路段的車(chē)輛從哪里來(lái)去哪里？大貨車(chē)還是小客車(chē)？途徑該路還是目的地就在附近？出行目的是上班還是旅游等？通過(guò)了解該路段上車(chē)輛的群體畫(huà)像，輔助交警制定相應(yīng)的管控措施和誘導(dǎo)方案。綠波位置推薦綠波帶推薦綠波位置推薦：基于挖掘出的主路徑，綜合考慮綠波帶的總長(zhǎng)度，路口間距、路口個(gè)數(shù)，綠波帶流量變化，確定綠波帶的范圍。針對(duì)平峰期，無(wú)論在郊區(qū)還是市區(qū)，首先需要找到適合做綠波帶的路段和時(shí)段，根據(jù)路段實(shí)際通行的速度，推薦協(xié)調(diào)的速度。主干道挖掘：根據(jù)道路等級(jí)及流量挖掘城市中主要通勤干道城西片區(qū)通勤路線集中在東西5條主干道（余杭塘路、文一西路、文二西路、文三西路、天目山路），南北2條主干道（古翠路、紫金港路）。上午下午應(yīng)急車(chē)在遇到擁堵時(shí)無(wú)法快速通過(guò)應(yīng)急車(chē)輛闖紅燈引發(fā)事故保障行駛安全，縮短救援時(shí)間成為應(yīng)急救援中關(guān)鍵保障點(diǎn)一鍵護(hù)航解決方案應(yīng)急車(chē)輛執(zhí)行任務(wù)中遇到的難題一鍵護(hù)航解決方案簡(jiǎn)介應(yīng)用于特殊情況下應(yīng)急車(chē)輛為搶救生命、降低財(cái)力、物力、人力損失等需要快速到達(dá)目的地處理緊急事件的應(yīng)用場(chǎng)景。一鍵護(hù)航提供最短時(shí)間救援通行路徑，預(yù)估到達(dá)路口時(shí)間并與信號(hào)控制系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)，提供“彈性綠波帶”的通行保障。快速開(kāi)啟一鍵護(hù)航GPS及事件信息實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃后臺(tái)秒級(jí)實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃ETA預(yù)估；信號(hào)優(yōu)先計(jì)算精準(zhǔn)信號(hào)優(yōu)先120指揮中心發(fā)起一鍵護(hù)航請(qǐng)求手機(jī)終端發(fā)起一鍵護(hù)航申請(qǐng)信號(hào)控制未來(lái)支持手動(dòng)輸入交通參數(shù)校準(zhǔn)，重新產(chǎn)出配時(shí)方案交通信號(hào)優(yōu)化--單路口信號(hào)優(yōu)化配時(shí)展現(xiàn)單路口方案產(chǎn)出關(guān)鍵要素：道路拓?fù)?、排?duì)長(zhǎng)度、流量.....單路口關(guān)鍵指標(biāo)：流量、排隊(duì)長(zhǎng)度、延誤等等預(yù)警路口問(wèn)題數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)周期，相位時(shí)長(zhǎng)產(chǎn)出原因在沒(méi)有高精地圖的情況下，按照路口結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)產(chǎn)出路口圖關(guān)聯(lián)視頻、關(guān)聯(lián)檢測(cè)器通過(guò)單路口路面可操作從區(qū)域的角度考慮多態(tài)交通情況下的信號(hào)燈動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)已部署城市/項(xiàng)目：上海、衢州、?？谝淹瓿蒘CATS信號(hào)機(jī)對(duì)接驗(yàn)證：最快可每5分鐘下發(fā)一次（建議15分鐘）考慮不同局部的交通狀態(tài)以及局部區(qū)段之間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)關(guān)系每個(gè)局部?jī)?yōu)化的同時(shí)兼顧對(duì)其它區(qū)域的影響利用空間上的削峰填谷來(lái)平衡供需同時(shí)優(yōu)化周期、綠信比、相位差，得到最優(yōu)方案多態(tài)交通示例多態(tài)交通：一個(gè)交通區(qū)域中存在擁堵、緩行、暢通多種狀態(tài)混合的情況*多態(tài)交通網(wǎng)狀協(xié)調(diào)需要有較可靠的感知條件、以及信號(hào)機(jī)雙向互通支持擁堵緩行暢通交通信號(hào)優(yōu)化--全局協(xié)同交通信號(hào)優(yōu)化透?jìng)骺刂苾?yōu)化引擎產(chǎn)出的子區(qū)、關(guān)鍵路徑，并支持子區(qū)重構(gòu)、關(guān)鍵路口重構(gòu)回傳引擎子區(qū)關(guān)鍵指標(biāo)：流量、排隊(duì)長(zhǎng)度、速度、延誤等等預(yù)警子區(qū)問(wèn)題子定義關(guān)鍵路徑，產(chǎn)出綠波圖，并可修改速度、周期、相位時(shí)長(zhǎng)、清空時(shí)間、相位差重新評(píng)估綠波帶寬支持配時(shí)方案的修改和對(duì)比交通信號(hào)優(yōu)化--區(qū)域交通信號(hào)優(yōu)化多路口交通信號(hào)優(yōu)化應(yīng)用透?jìng)餍盘?hào)優(yōu)化產(chǎn)出關(guān)鍵過(guò)程，支持專(zhuān)家協(xié)同交互數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的信號(hào)優(yōu)化后評(píng)價(jià)自動(dòng)生成客觀有效的信號(hào)優(yōu)化評(píng)價(jià)指標(biāo)已部署和驗(yàn)證的城市/項(xiàng)目：上海、余杭、衢州、?？诔鞘薪煌ㄟ\(yùn)行狀況采集系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合平臺(tái)技術(shù)規(guī)范從區(qū)域-主干道-主要路口3個(gè)層次實(shí)現(xiàn)信號(hào)優(yōu)化客觀評(píng)價(jià)多角度評(píng)估：包含速度、延誤、排隊(duì)等共計(jì)12項(xiàng)指標(biāo)以高德軌跡數(shù)據(jù)為主、融合地面數(shù)據(jù)產(chǎn)出T+1日自動(dòng)生成評(píng)價(jià)結(jié)果、提供靈活交互比較功能牽頭一項(xiàng)數(shù)據(jù)融合標(biāo)準(zhǔn)（中國(guó)智能交通產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟）：子區(qū)、路段、路口3級(jí)評(píng)價(jià)；支持自定義子區(qū)、路段、道路評(píng)價(jià)隔天產(chǎn)出；支持天氣過(guò)濾、星期過(guò)濾、突發(fā)事件過(guò)濾重點(diǎn)車(chē)輛管理–企業(yè)用戶釘釘-應(yīng)用中心-通行證相關(guān)應(yīng)用注冊(cè)車(chē)輛綁定提交通行證申請(qǐng)查看通行證線路并跳轉(zhuǎn)導(dǎo)航1234重點(diǎn)車(chē)輛管理–交警用戶管理可行區(qū)域線路審批12編輯道路、區(qū)域、路口等，配置區(qū)域可通行的時(shí)間范圍與允許的車(chē)輛類(lèi)型路線生成：依托城市大腦路徑規(guī)劃與評(píng)估引擎，基于用戶提交的出行需求，自動(dòng)生成3條可通行線路路徑評(píng)估：通過(guò)對(duì)線路路口、路段等特征分析，計(jì)算備選線路的安全系數(shù)選擇線路：交警選擇安全系數(shù)高的線路、或基于現(xiàn)有線路進(jìn)行路口等細(xì)節(jié)調(diào)整后，審批通過(guò)線路大數(shù)據(jù)能力：“知行合一”的數(shù)據(jù)治理能力離線計(jì)算實(shí)時(shí)計(jì)算計(jì)算與存儲(chǔ)平臺(tái)數(shù)倉(cāng)規(guī)劃智能數(shù)據(jù)研發(fā)模型構(gòu)建數(shù)據(jù)同步數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)監(jiān)控告警任務(wù)調(diào)度數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理資產(chǎn)地圖資產(chǎn)分析資產(chǎn)管理資產(chǎn)應(yīng)用資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)爬取/采購(gòu)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中心采集/接入淘寶天貓聚劃算AE媽媽優(yōu)土UC高德LAZADA…………天氣競(jìng)爭(zhēng)全域數(shù)據(jù)中心萃取數(shù)據(jù)中心消費(fèi)者數(shù)據(jù)體系指標(biāo)規(guī)范電商金融出行營(yíng)銷(xiāo)文娛物流社交健康以業(yè)務(wù)板塊+業(yè)務(wù)過(guò)程+分析維度為架構(gòu)構(gòu)建（OneData

體系）企業(yè)數(shù)據(jù)體系內(nèi)容數(shù)據(jù)體系位置數(shù)據(jù)體系商品數(shù)據(jù)體系以業(yè)務(wù)/自然對(duì)象+萃取標(biāo)簽為架構(gòu)構(gòu)建（OneID

體系）賦能商家-生意參謀賦能小二-阿里數(shù)據(jù)社會(huì)影響-數(shù)據(jù)大屏零售電商版1688版AE版CP版······面向應(yīng)用及開(kāi)放->統(tǒng)一數(shù)據(jù)服務(wù)中間件（OneService體系）阿里數(shù)據(jù)PC端阿里數(shù)據(jù)APP數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)媒體數(shù)據(jù)大屏接待數(shù)據(jù)大屏技術(shù)大屏商家事業(yè)部阿里媽媽手淘客服中心菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò)淘寶行業(yè)天貓行業(yè)聚劃算網(wǎng)商銀行店鋪業(yè)務(wù)誠(chéng)信通網(wǎng)銷(xiāo)寶搜索中心分銷(xiāo)業(yè)務(wù)搜索業(yè)務(wù)天貓國(guó)際電視淘寶微博優(yōu)土淘寶頭條UC頭條···南華早報(bào)Lazada阿里商家阿里小二社會(huì)大眾四個(gè)一：在一個(gè)平臺(tái)上，統(tǒng)一接入、統(tǒng)一建模、統(tǒng)一服務(wù)數(shù)據(jù)治理的過(guò)程城市大腦·交通助力城市交通治理

完善頂層設(shè)計(jì)和基礎(chǔ)能力城市數(shù)據(jù)大腦基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)城市全域數(shù)據(jù)匯聚城市數(shù)據(jù)資源融通城市數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)融合創(chuàng)新5數(shù)治城市數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系5數(shù)治城市數(shù)據(jù)安全保障體系4?數(shù)智:產(chǎn)業(yè)服務(wù)金融工業(yè)全域旅游城市治理交通雪亮平安環(huán)保公共服務(wù)最多跑一次城市數(shù)據(jù)智能應(yīng)用示范3?數(shù)通：2?數(shù)聚：1?數(shù)基：6?數(shù)創(chuàng)：城市數(shù)據(jù)在線化在線數(shù)據(jù)智能化發(fā)展愿景數(shù)字政府，數(shù)字社會(huì)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)城市大腦六數(shù)一體的整體框架數(shù)據(jù)幫助城市做思考和決策城市大腦幫助城市建設(shè)交通數(shù)據(jù)資源融合互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和靜態(tài)路網(wǎng)信息，連接散落在城市各單元的數(shù)據(jù)資源智能出行引擎交通控制優(yōu)化

–

信號(hào)優(yōu)化組織優(yōu)化智能誘導(dǎo)車(chē)輛調(diào)度優(yōu)化

–

線網(wǎng)優(yōu)化動(dòng)態(tài)調(diào)度樞紐協(xié)同運(yùn)籌–航班恢復(fù)機(jī)位調(diào)度聯(lián)乘規(guī)劃全網(wǎng)交通模型–路網(wǎng)/車(chē)流/人流->融合/預(yù)警/分析實(shí)時(shí)嵌入仿真–宏微觀預(yù)演預(yù)測(cè)用戶層場(chǎng)景應(yīng)用交警交通局（委）高速公司交通規(guī)劃設(shè)計(jì)院智能交管高速云控公交優(yōu)化地鐵運(yùn)營(yíng)航班優(yōu)化樞紐協(xié)同公眾服務(wù)旅游停車(chē)公交、地鐵公司機(jī)場(chǎng)航司事件檢測(cè)參數(shù)識(shí)別車(chē)輛結(jié)構(gòu)化與圖搜道路環(huán)境識(shí)別交通視覺(jué)計(jì)算城市運(yùn)轉(zhuǎn)的連接器...出行中樞城市大腦幫助城市建設(shè)交通出行中樞信號(hào)燈路口非信號(hào)燈路口非信號(hào)燈路口ridrid隔離帶岔口車(chē)道：11車(chē)道：12車(chē)道：11車(chē)道：12車(chē)道：13檢測(cè)器渠化面:010渠化面:020與高德link關(guān)系高德link信息點(diǎn)分方向道路渠化面:030SD地圖HD地圖不分方向道路統(tǒng)一路網(wǎng)中心城市大腦提供時(shí)空統(tǒng)一建?；A(chǔ)城市大腦提供多元數(shù)據(jù)融合計(jì)算能力高德數(shù)據(jù)高精/地圖電警/卡口數(shù)據(jù)流量檢測(cè)器實(shí)時(shí)視頻車(chē)駕管車(chē)輛GPS……統(tǒng)一

指標(biāo)

體系數(shù)據(jù)融合計(jì)算融合5大網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)：公安網(wǎng)、視頻專(zhuān)網(wǎng)、政務(wù)內(nèi)網(wǎng)、專(zhuān)有域、互聯(lián)網(wǎng)城市大腦提供時(shí)空統(tǒng)一的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)8

大類(lèi)標(biāo)簽已建設(shè)500+

算法標(biāo)簽300+業(yè)務(wù)標(biāo)簽200+

兼容《GB∕T33171-2016城市交通運(yùn)行狀況評(píng)價(jià)規(guī)范》?態(tài)勢(shì)類(lèi)自由流速度通行效率指數(shù)擁堵延遲指數(shù)排隊(duì)長(zhǎng)度停車(chē)次數(shù)?控制類(lèi)飽和度信號(hào)周期信號(hào)控制時(shí)間段限行時(shí)段限行區(qū)域?事件類(lèi)日接警數(shù)日視頻發(fā)現(xiàn)事件數(shù)日高德事件數(shù)路段日事件總數(shù)區(qū)域日事件總數(shù)?出行類(lèi)區(qū)域駛出流量區(qū)域駛?cè)肓髁柯房趯?shí)時(shí)流量車(chē)道實(shí)時(shí)流量?路網(wǎng)類(lèi)路口等級(jí)道路等級(jí)O/D點(diǎn)位O/D線路潮汐車(chē)道信息?車(chē)輛類(lèi)車(chē)輛日闖禁次數(shù)最常經(jīng)過(guò)路口最常出現(xiàn)區(qū)域最近卡口捕獲時(shí)間最近一個(gè)GPS點(diǎn)?用戶類(lèi)設(shè)備狀態(tài)設(shè)備位置設(shè)備故障設(shè)備類(lèi)型設(shè)備廠家?設(shè)備類(lèi)警員信息排班信息警員狀態(tài)用戶權(quán)限警員最近GPS點(diǎn)一套標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一表達(dá)、多源融合大規(guī)模微觀實(shí)時(shí)跟車(chē)模型：變道模型：一體化的交通評(píng)價(jià)指標(biāo)：延誤時(shí)間全局總延誤時(shí)間全局平均延誤時(shí)間任意時(shí)間段的平均延誤時(shí)間路口指定時(shí)間段總延誤時(shí)間路口指定時(shí)間段平均延誤時(shí)間道路指定時(shí)間段總延誤時(shí)間道路指定時(shí)間段平均延誤時(shí)間排隊(duì)長(zhǎng)度/個(gè)數(shù)車(chē)道任意時(shí)刻排隊(duì)長(zhǎng)度/個(gè)數(shù)道路平均排隊(duì)長(zhǎng)度/個(gè)數(shù)路口平均排隊(duì)長(zhǎng)度/個(gè)數(shù)全局平均排隊(duì)長(zhǎng)度/個(gè)數(shù)停車(chē)次數(shù)任意車(chē)輛的總停車(chē)次數(shù)全局平均停車(chē)次數(shù)道路總停車(chē)次數(shù)道路指定時(shí)間間隔平均停車(chē)次數(shù)路口平均停車(chē)次數(shù)路口指定時(shí)間間隔平均停車(chē)次數(shù)行駛速度全局平均行駛速度道路平均行駛速度道路指定時(shí)間間隔平均行駛速度路口平均行駛速度路口指定時(shí)間間隔平均行駛速度行程時(shí)間/距離全局總行駛時(shí)間/距離全局平均行駛時(shí)間/距離路口指定時(shí)間段平均行駛時(shí)間/距離路口平均行駛時(shí)間/距離道路指定時(shí)間段平均行駛時(shí)間/距離道路平均行駛時(shí)間/距離擁堵延時(shí)指數(shù)城市大腦提供大規(guī)模實(shí)時(shí)仿真能力統(tǒng)一視頻分析，滿足交通、安保、應(yīng)急等不同部門(mén)需求視頻結(jié)構(gòu)化特征索引相似度95%相似度68%相似度53%相似度41%視頻二次深度挖掘應(yīng)用原始海量視頻軌跡還原城市大腦提供交通視覺(jué)AI能力01

監(jiān)管更精確高樓遮擋軌跡不漂移，隧道車(chē)庫(kù)保持定位穩(wěn)定。車(chē)輛位置和速度監(jiān)控更加精確，規(guī)范駕駛行為，提升交通安全。02

電子報(bào)站更準(zhǔn)車(chē)輛北斗高精度定位應(yīng)用可提升公交車(chē)電子站臺(tái)的報(bào)站準(zhǔn)確率，降低用戶投訴。03

專(zhuān)用車(chē)道管理車(chē)道級(jí)定位可保證公交車(chē)按車(chē)道行駛，也可精準(zhǔn)監(jiān)管社會(huì)車(chē)輛的非法占用情況，提升公交通行率城市公務(wù)公共車(chē)輛、網(wǎng)約車(chē)/共享單車(chē)監(jiān)管無(wú)人機(jī)智能巡檢監(jiān)控城市大腦提供高精度定位應(yīng)用能力數(shù)據(jù)融合實(shí)時(shí)預(yù)警控制優(yōu)化實(shí)時(shí)仿真引擎深度分析方案驗(yàn)證請(qǐng)求分析模擬請(qǐng)求模擬車(chē)流軌跡、路口流量、路段車(chē)速數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)仿真數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)對(duì)交通業(yè)務(wù)的閉環(huán)支撐與優(yōu)化城市大腦智能出行引擎提供數(shù)據(jù)智能服務(wù)城市大腦·交通助力城市交通治理

建設(shè)數(shù)據(jù)智能服務(wù)提升業(yè)務(wù)能力城市大腦·交通管理：治堵必須時(shí)空一體主動(dòng)優(yōu)化35%交通信號(hào)與組織優(yōu)化動(dòng)態(tài)優(yōu)化路權(quán)時(shí)空分配適應(yīng)出行規(guī)律的季節(jié)性天氣性變化、適應(yīng)建設(shè)養(yǎng)護(hù)及特勤保障的要求25%視覺(jué)AI+互聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)泛在感知支撐交通事件的及時(shí)發(fā)現(xiàn)與處置、推動(dòng)扁平指揮與高效接處警、消除堵點(diǎn)亂點(diǎn)隱患點(diǎn)40%規(guī)劃建設(shè)與治理協(xié)同在充分挖掘路網(wǎng)通行能力前提下，診斷路網(wǎng)缺陷，用數(shù)據(jù)推動(dòng)從規(guī)劃建設(shè)上游解決問(wèn)題城市大腦·交通管理：治堵必須時(shí)空一體主動(dòng)優(yōu)化供需差異調(diào)整控制優(yōu)化規(guī)則動(dòng)態(tài)最優(yōu)交通組織交通誘導(dǎo)交通控制方案生成校核、尋優(yōu)歷史卡口過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)飽和流量交通控制通行能力供參數(shù)挖掘取關(guān)鍵車(chē)道評(píng)價(jià)現(xiàn)狀發(fā)現(xiàn)問(wèn)題統(tǒng)一的路網(wǎng)中心URIC統(tǒng)一規(guī)范編碼交通參數(shù)地感線圈卡口高德浮動(dòng)車(chē)?yán)走_(dá)評(píng)價(jià)指標(biāo)需數(shù)據(jù)融合畫(huà)像統(tǒng)一參數(shù)表達(dá)統(tǒng)一評(píng)價(jià)體系動(dòng)態(tài)提升交通參數(shù)、評(píng)價(jià)貫穿整個(gè)過(guò)程從任務(wù)驅(qū)動(dòng)，到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)人工輔助，再到自動(dòng)決策城市大腦·交通管理：建設(shè)「感知-研判-指揮-處置」閉環(huán)城市大腦·公共交通：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)提升公交吸引力、改善出行結(jié)構(gòu)線網(wǎng)優(yōu)化綜合調(diào)度定制公交安全監(jiān)控精準(zhǔn)出行效率與穩(wěn)定性動(dòng)態(tài)需求滿足安全與服務(wù)質(zhì)量出行信息服務(wù)建設(shè)公交都市是綠色出行、緩堵保暢的最終著力點(diǎn)城市大腦·公共交通：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)管理末端到規(guī)劃的閉環(huán)優(yōu)化數(shù)據(jù)融合引擎·融合計(jì)算道路參數(shù)指標(biāo)安全防控公共交通控制優(yōu)化引擎機(jī)器智能學(xué)習(xí)調(diào)度優(yōu)化模型不安全駕駛行為識(shí)別算法深度分析引擎城市人群OD分布出行需求供給關(guān)系模型開(kāi)放平臺(tái)/引擎接口開(kāi)發(fā)公交線網(wǎng)優(yōu)化公交智能排班調(diào)度優(yōu)化線路查詢安全應(yīng)急行業(yè)監(jiān)管評(píng)價(jià)企業(yè)運(yùn)營(yíng)決策實(shí)時(shí)全鏈條出行信息服務(wù)到站查詢車(chē)內(nèi)客流滿情況查詢運(yùn)行態(tài)勢(shì)監(jiān)控定制公交公交線網(wǎng)優(yōu)化模型AI視頻事件解析乘客行為事件識(shí)別算法其他不安全因素事件識(shí)別算法商務(wù)快巴旅游專(zhuān)線社區(qū)巴士服務(wù)質(zhì)量監(jiān)督考核評(píng)價(jià)換乘信息查詢公交都市指標(biāo)評(píng)價(jià)實(shí)時(shí)路況車(chē)輛運(yùn)行指標(biāo)評(píng)價(jià)公交路徑規(guī)劃模型…專(zhuān)有云企業(yè)版/大小專(zhuān)專(zhuān)有云EMR公共云/混合云多模公共出行網(wǎng)絡(luò)綜合優(yōu)化云平臺(tái)智能數(shù)據(jù)中臺(tái)應(yīng)用層用戶層交委、交通局運(yùn)營(yíng)企業(yè)公眾精準(zhǔn)刻畫(huà)城市客流時(shí)空流動(dòng)特性科學(xué)運(yùn)營(yíng)提升效益科學(xué)指導(dǎo)新線、新站開(kāi)通探尋公交站點(diǎn)功能性及引力特征人車(chē)線站服務(wù)模型應(yīng)用模型數(shù)據(jù)模型車(chē)輛能源消耗、故障率、位置監(jiān)測(cè)、運(yùn)行監(jiān)測(cè)、維修成本、運(yùn)營(yíng)監(jiān)測(cè)等城市交通熱區(qū)、交通熱點(diǎn)、斷面負(fù)載、道路難度系數(shù)、線路重合度等司機(jī)行為、車(chē)輛運(yùn)行狀態(tài)、運(yùn)行環(huán)境、日常監(jiān)測(cè)司機(jī)、乘客行為分析、車(chē)輛運(yùn)行分析、風(fēng)控預(yù)測(cè)逾期預(yù)測(cè)、趨勢(shì)監(jiān)控、異常跟蹤、異常事件預(yù)測(cè)事前事中事后分散公交站點(diǎn)的乘客登降量、中轉(zhuǎn)量、集散量、覆蓋度、不均衡系數(shù)等客流OD、斷面客流量、平均換乘、客運(yùn)量、平均乘距、出行鏈等公交數(shù)據(jù)大腦人、車(chē)、站、路、場(chǎng)、區(qū)多維度優(yōu)化分析模型企業(yè)運(yùn)力分析模型實(shí)時(shí)預(yù)警報(bào)警模型安全駕駛分析模型油耗結(jié)構(gòu)分析模型企業(yè)安全生產(chǎn)自動(dòng)化預(yù)警模型線路線網(wǎng)評(píng)價(jià)分析模型企業(yè)運(yùn)營(yíng)調(diào)度分析模型異常活動(dòng)乘客行為司機(jī)行為車(chē)輛狀態(tài)位置信息風(fēng)險(xiǎn)名單風(fēng)險(xiǎn)畫(huà)像