AI는 도시 대중교통의 지속 가능한 발전을 지원합니다. Shanma Intelligence는 대중교통 산업의 지능을 향상하는 데 도움이 됩니다.

도시 대중교통의 급속한 발전으로 인해 대중교통 운영의 효율성과 승객 및 운전자의 안전을 어떻게 보장할 것인가가 중요한 문제가 되었습니다.

최근 교통부는 국가발전개혁위원회, 공안부, 재무부를 포함한 9개 부서 및 단위와 함께 "도시 대중교통의 건강하고 지속 가능한 발전 촉진에 관한 여러 의견"을 발표했습니다. 도시 대중교통 서비스의 질과 효율성 제고를 종합적으로 추진하고, 도시 우선 발전 전략을 심층적으로 추진하는 것을 목표로 기본을 포함한 5개 측면에서 총 15개 지원 정책과 시책을 제안했다. 도시 대중교통

미래 정책 지침에 부응하기 위해 우리는 철도가 주체이고 지상 버스가 네트워크인 고품질의 현대적인 버스 시스템을 구축하는 데 최선을 다하고 있습니다. 우리는 지하철과 버스의 통합을 계속 추진하는 동시에 Shanma Intelligence는 대중 교통 산업에서 심층적으로 발전할 것입니다. 인공지능 영상 분석과 대규모 교통 모델을 기반으로 대중교통 산업에 지능형 업그레이드 기능을 제공하는 것을 목표로 일련의 스마트 버스 시스템 솔루션을 제안했습니다

대중교통 스마트 역량 강화: 최적화, 파견 및 모니터링 삼위일체

Shanma Intelligence는 ATOM AI 생산성 플랫폼과 SupreMeta 센싱 대형 모델을 통합하여 통합 감각 제어 플랫폼을 개발하여 대중교통의 지능형 발전에 새로운 활력을 불어넣었습니다. 우리는 지능형 온라인 네트워크 최적화, 지능형 배차, 지능형 전용 차선 분야의 기술을 계속 탐색하고 적용하여 지능형 버스 여행과 효율적인 운영을 위한 무한한 가능성을 제공합니다

버스 노선 네트워크 최적화 측면에서 Shanma Intelligence는 AI 인식 기술을 사용하여 실시간 승객 흐름 데이터, 횡단면 흐름, 역 승객 흐름 및 버스 노선에 대한 기타 정보를 얻고 승객 흐름 데이터를 채굴하고 분석하여 대중을 이해합니다. 여행 패턴 및 승객 흐름 특성. 이를 바탕으로 고도로 자동화된 버스 노선 평가 시스템이 구성되어 버스 노선의 현재 운영 상태를 평가하여 도시 버스 노선 네트워크 및 부지 레이아웃을 최적화하고 노선 교체 효율성을 향상하며 승객 이동 시간을 단축합니다

지능형 파견: Shanma의 지능형 단말 감지 시스템을 기반으로 시간과 공간 등 다차원에서 승객 흐름, 점유율, 교통 상황과 같은 데이터를 마이닝 및 분석하고 다중 모드 및 동적 지능형 일정 관리 및 파견을 수행할 수 있습니다. . 예를 들어, 우리는 서로 다른 시간대의 노선 안팎의 승객 흐름을 계산하고, 작은 인터체인지나 대형 역 급행 노선을 개설하는 데 적합한 역을 결정하고, 여행 품질 요구 사항을 충족하기 위해 운영 모델의 최적화를 안내하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 다양한 기간의 승객. 또한 시간대별, 역별 버스노선 이용률 분포를 분석하고, 역 시설, 인력, 차량 등 공급측면 요소를 결합하여 출발을 조정함으로써 시간대별 수요 공급 매칭을 개선합니다. 간격을 설정하고 차량 모델을 유연하게 구성합니다.

스마트 특별 차선 측면에서: Shanma Intelligence는 인공 지능 인식 기술을 사용하여 특수 차선에 대한 소셜 차량의 불법 침입과 같은 불법 행위를 모니터링 및 통제하고, 특별 차선 사용에 대한 감독을 강화하며, 버스의 우선 순위를 보장합니다. 동시에 버스의 우선순위 영향을 고려하여 다른 차량의 운행에 대한 영향, 차선별 버스 및 소셜차량의 운행상태를 실시간으로 인지하고, 도로의 전반적인 운행효율성을 평가하고, 과학적이고 합리적인 특수차로 설정과 정교한 관리 및 통제를 위한 데이터 지원

철도 시스템은 열차 배차, 역 운영, 시설 운영 및 유지 관리를 모두 포함하도록 지능적으로 업그레이드되었습니다.

ATOM AI 생산성 플랫폼을 기반으로 철도 운송 대형 모델을 핵심 동인으로 삼아 모델 교육부터 운영 최적화, 장비 유지 관리 및 기타 지능형 애플리케이션 구현까지 풀 링크 자동 생산 시스템을 실현할 수 있습니다. 생산 효율성과 서비스 품질을 향상시키는 운송 산업.

온라인 네트워크 트래픽 파견 측면에서: Shanma 지능형 승객 흐름 지능형 감지 장비를 핵심으로 교통, 승객 흐름, 전원 공급 장치, 장비 및 기타 하위 시스템이 통합 모니터링 및 관리되고 실시간을 통해 비상 명령이 통합됩니다. 대용량 데이터 처리로 라인 네트워크를 구현합니다. 작전 출동 명령에 정확하고 신속한 대응이 가능합니다. 노선망의 전체적인 관점에서 승객의 역 진입부터 하차까지의 전 과정에 대한 분석과 결합하여 ATOM 플랫폼을 사용하여 열차 배차 알고리즘을 최적화하고 용량과 용량의 매칭을 개선하여 개선을 이룬다. 노선 네트워크의 운영 효율성을 높이고 승객 여행 경험을 향상시킵니다.

Shanma의 지능형 하드웨어 제품인 역 승객 흐름 감지 장비 및 역 데이터 분석 플랫폼을 도입함으로써 역 운영 상태에 대한 전방위적이고 정확한 인식을 달성하고 딥 러닝 알고리즘, 이미지 인식 및 기타 비디오 분석 기술을 사용하여 분석 및 식별할 수 있습니다. 역 내 각 구역의 승객 흐름을 분석 및 예측하고 적시에 경고를 제공하며 관련 계획을 연결하고 장비 운영 동향을 지능적으로 분석 및 예측하여 역 전체의 지능적이고 효율적인 운영 관리를 달성합니다. 승객에게 독립적이고 편리한 서비스 제공

시설 및 장비 운영 및 유지 관리 측면에서: 대규모 Shanma 스마트 철도 교통 지능형 운영 및 유지 관리 모델을 구축하여 장비, 시스템, 네트워크 등 다양한 운영 및 유지 관리 데이터를 연관시키고 모델링하여 운영 및 유지 관리 담당자가 더 많은 것을 진단할 수 있도록 돕습니다. 다양한 장비 및 시스템에 대한 지식과 규칙을 저장 및 표현하고, 가능한 오류 원인을 자동으로 식별 및 추론하며, 효과적인 문제 해결 방법 및 제안을 제공하고, 유지 관리 효율성을 향상하고 유지 관리 비용을 절감할 수 있습니다. .

미래 전망: 기술로 품질이 향상되고 관리가 개선됩니다. 미래의 개발 전망을 재검토해 보면, 지속적인 발전 과정에서 기술이 제품 품질을 향상시키고 관리를 더욱 정교하게 만들 것임을 알 수 있습니다. 끊임없이 변화하는 과학기술 혁신 속에서 우리는 사회 각계각층이 과학기술 발전의 혜택을 누릴 것으로 예상합니다. 지속적인 기술 발전으로 제품의 품질도 크게 향상될 것입니다. 기술의 급속한 발전은 기업이 개선하고 혁신할 수 있는 더 많은 기회를 창출했습니다. 새로운 기술을 적용함으로써 기업은 생산 효율성을 향상시키고, 제품 디자인을 최적화하며, 더 높은 품질의 제품과 서비스를 제공할 수 있습니다. 소비자는 또한 기술 발전의 혜택을 누리고 더욱 진보되고 스마트한 제품과 솔루션을 누릴 수 있습니다. 동시에 기술은 관리 수준의 개선도 촉진할 것입니다. 기업의 규모가 확대되고 시장 경쟁이 심화됨에 따라 효율적인 관리가 기업 발전의 핵심이 됩니다. 기술의 적용은 기업이 정보 관리를 달성하고 업무 효율성을 향상하며 오류를 줄이는 데 도움이 될 것입니다. 데이터 분석과 지능형 의사결정 지원 시스템을 통해 기업은 시장 수요를 보다 정확하게 파악하고, 자원 할당을 최적화하며, 적시에 의사결정을 내릴 수 있습니다. 요약하면, 미래의 기술 발전은 제품 품질 향상과 경영 개선에 새로운 기회와 도전을 가져올 것입니다. 끊임없이 기술 개발의 속도를 따르고 새로운 기술을 적극적으로 적용해야만 기업은 치열한 경쟁 시장에서 천적을 유지할 수 있습니다

기술 혁신은 기업의 지속 가능한 발전의 원동력이자 원천이며, 핵심 경쟁력을 향상시키는 열쇠입니다. 앞으로도 Shanma Intelligence는 인공 지능 분야의 과학 연구와 기술 혁신을 지속적으로 촉진하고 핵심 경쟁력을 지속적으로 강화하며 대중 교통 산업에서 인공 지능 기술의 기술 구현을 통합하고 과학 기술의 힘을 활용하여 개발에 힘을 실어줄 것입니다. 대중교통산업 건설에 앞장서고, 미래를 위한 지혜를 제공하여 대중교통산업의 질 높은 발전에 더욱 노력하겠습니다. (출처: Shanma Intelligence)

위 내용은 AI는 도시 대중교통의 지속 가능한 발전을 지원합니다. Shanma Intelligence는 대중교통 산업의 지능을 향상하는 데 도움이 됩니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!