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同盾科技携手浙江交投集团,针对高速拥堵和逃逸行为,研发出了很好的解决方案

时间:2024-05-22 12:50:41 科技赋能

交通是现代工业社会的基础之一。

交通就像一条经络,遍布社会的各个角落,带动着人力、货物和能源的交换和转移。

近二三十年来,我国交通网络经历了前所未有的爆炸式增长。

无论是高速、高铁、港口、海运还是航空运输,其里程和运载能力均名列世界前茅。

与此同时,社会经济的快速发展促使机动车保有量不断增加。

数量显着增加。

中国的汽车销量每年都位居世界第一。

中国已进入“车轮上的国家”。

汽车社会带来的交通拥堵、交通事故、能源消耗、环境污染等社会问题日益突出。

情况变得更糟。

节假日期间,重点公路路段不可避免地成为“停车场”。

原有的交通管理系统很难适应如此巨大的交通需求。

很多环节都存在问题。

典型问题包括:传统数据库平台的存储和存储。

算力不足,数据急需标准化和建立数据交换机制,人车监管和服务能力薄弱,缺乏物理层和感知层的数据分析平台支撑。

智能化发展还不够成熟。

等用户的数据用于支付、小额消费。

金融领域有一些场景需要数据变现。

我们需要新的解决方案来改变这种现状。

“智慧交通”正在成为借助现代技术改善交通条件目标的新共识。

近日,同盾科技与浙江交投集团旗下沪杭甬高速公路公司达成合作,旨在利用大数据技术和智能化手段,打造包括运营商、公交公司、互联网公司、交通部门在内的网络、电子监控系统、交通信号控制等多部门、多机构高度协同的智慧平台,实现人、车、路网周边环境的智能协同运行,实现“保障安全、提高效率、改善环境,节约能源。

”一、高速公路拥堵管理识别与分析首先我们看一下整个智能交通合作的背景。

截至2018年,浙江省高速公路里程已达10公里,其中省交通集团管辖的高速公路公里数占全省高速公路的66%。

浙江高速公路是连接长三角和中部地区的主要高速公路。

开业以来,客流量迅速增长。

特别是随着经济和居民出行需求的增加,浙江省交通流量大幅增加。

加之节假日交通、交通事故、高速施工、意外事故等影响,已逐渐成为高速公路上的交通瓶颈和社会关注的焦点。

问题。

同盾科技是国内专注于智能风控和分析决策的服务商。

经过科学评估和反复推演,同盾认为,基于交通数据的大数据分析,辅以相应的智能产品,可以显着减少高速公路拥堵。

高速拥堵治理、出行预测解决方案,利用车辆收费和视频数据,结合同盾大数据分析平台,对出行行为进行画像分析。

根据时间、距离、手付效率等维度判断出行趋势。

1、事故预警基于事件和经验,建立事件模型,根据事件处理速度、报警效率、路段距离、卡口数据等,结合大数据平台进行快速决策。

2、大型智能控制屏依托智能决策系统和分析平台,连接免费数据和第三方数据,对实时事件进行高效展示、分析和决策,实现智能高速交通管制。

3、历史数据积累的运营分析与预测,智能模拟历史数据、预算增长率,为后续高速交通投资、建设、发展规划提供经验和数据支撑。

交通仿真决策及智能出行解决方案 1、仿真根据交通数据、历史数据、模拟拥堵场景、事故模拟等,为决策提供决策支持和建议。

2、智能精算技术根据车辆信息、路况数据、驾驶需求等变量,通过模型精确计算高速交通成本。

选择最优路径进行推荐,最大限度提高流量效率,降低流量成本。

3、智能推荐:根据不同车辆信息,定制推荐不同车辆行驶路线,准确预估通行时间,通过APP智能推荐客户。

2. 高速避让行为识别与分析 除了拥堵这个老百姓津津乐道的交通问题外,高速避让行为也让管理部门头疼。

随着高速互联网流量的里程和可达性不断扩大,单车收费金额大幅增加,逃避通行费的诱惑也随之增加。

在利益驱动下,不少不法司机在我省使用假证、换证、甚至改装、冒充国际标准集装箱来逃避高速公路通行费,给高速公路投资公司造成巨大经济损失。

经过大量数据分析,高速逃逸行为表现出以下特点: 1、主要逃逸手段分为车辆异常、行驶异常、防伪造假、设备异常、其他特种车辆、内部管理; 2.主要避让车辆以5吨+货车为主,小型车避让行为比较少见; 3、团伙逃避行为占比50%以上; 4、逃避行为有一定的规律和团伙作案模式。

既然有规律可循,我们完全可以用技术手段去剥茧,找出其中的关联。

针对高速逃税,同盾开发了一套反欺诈解决方案。

解决方案:高速逃生同盾反欺诈解决方案 1、智能规则优化 利用同盾智能的规则引擎,结合当前业务特点和经验,建立有效的规则数据集,并通过联合规则进行过滤。

2、数据效率提升基于同盾大数据平台,提升数据计算效率和规则配置效率,可以快速优化规则执行效率、规则回测效率、数据计算效率等。

3、引入欺诈模型,根据按照规则优化的情况、犯罪手段细微差别、数据特征明显差异等情况来训练模型。

4、团伙诈骗网络引入复杂的网络工具,构建网络快速定位团伙诈骗,识别关键风险。

5、自主机器学习利用无监督和半监督的方法进行机器学习,识别更多潜在风险,优化现有场景模型确认风险,并将案例存入数据库,形成风险控制闭环。

在该系统中,同盾引入复杂的网络技术,精准定位并打击换卡诈骗和团伙诈骗。

3.智能高速分布式大数据平台随着高速公路建设里程的增加以及高速公路上数据的每天叠加,高速公路运营企业需要更高的系统来支持数据计算、存储和数据分析能力。

、现有的关系数据库已经不能满足高速生产的需要;同盾分布式大数据平台的诞生是为了解决传统关系数据库的问题,为用户解决数据交换、存储、数据计算、数据挖掘和数据分析等问题。

统一平台。

同盾大数据平台是同盾智能解决方案“智宇”产品集合的基础平台。

该平台主要为企业大数据处理提供整套解决方案。

该平台的部署同盾与浙江交通投资集团的合作将是浙江高速智慧治理的一次标志性探索。

对于推动智慧交通的运营、管理和建设将具有非常积极的意义。

智能分析、大数据分析将使交通管理的效率数倍提升。

经过大数据分析和筛选后得到的信息更加准确、更接近事实。

这可为高速产业发展带来新的机遇。