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曙光公路大数据解决公路治理遇到的问题，如车流、事故无法及时判断，时效性差，大坑、路障、泥石流难以第一时间精准定位等等。通过对各个业务条口所产生多类型、多样化的数据进行采集，所有的数据通过底层平台进行治理和存储，把散乱无章的数据快速输出为聚合、有序、直观、规整的数据，从而为领导者决策提供高价值数据，通过数据辅助做出判断。
对以往的数据进行深度学习，对于雷达气象数据、无人机航拍公路所产生的数据、现场的监控视频等等进行糅合，通过我们后台进行学习并产生大量算法模型，进行科学的预判，在事前进行主动出击维护，降低危险发生的系数
通过对于路网流量的实时情况、交通量进行分析学习，总结出节假日某路段运行状况的不同时间段平均车速、高峰时段车次流量等数据，预判出哪些路口即将拥堵，哪些路口需要拓宽道路，哪些路口需要提前采取管制
对于道路的养护进行道路养护评价模型，收集大量以往的养护数据进行观察学习，通过算法预测出未来哪些路段需要重点关注，最后通过科学评估，从历年来养护路段的满意度、车流量变化、所投入精力的回报比等
对于特定道路如所有车辆在上面行驶的总里程，每年数据进行对比，能够进行判断接下来这条道路需要养护的时间段，在这条道路上的总资产，包括护栏、路灯、摄像头的历年变化等等辅助决策
一是路网角度
针对于前端摄像头采集来的道路运行情况、对于特定车辆进行智能监控，形成多维分析，辅助决策该条路段是否需要拓宽道路等，提前对突发情况做预警。除前端视频的实时告警之外，还可通过深度学习产生大量算法形成预警模型来辅助决策。例如，乡村某道路雷达气象表示未来三天将降暴雨，这时算法会自动提高该路段与以往对比频率，通过以往的数据进行比对学习，第一时间产生预警，从而开展辅助决策，未雨绸缪。
二是养护角度
通过采集历年养护方面的工作投入状况、养护的结果进行分析对比，辅助用户做出决策。通过历史数据+技术指标+养护建议，大大提高用户的工作效率。
通过预警辅助决策系统对桥梁道路结构安全性能指标进行动态监测，利用有线或无线通信技术将测量数据传输至云平台，通过监测数据分析，对桥梁道路状态进行评估，掌握桥梁长期性能变化，及早发现结构安全隐患，便可及时挽救生命。
三是整体情况
最后收集所有的业务条口信息，在大屏展现公路概览，帮助决策者直观把握公路路网状况。对于重要信息：每年道路投入预算、干道维修频率等，把过往展示、最新收集的数据进行对比，通过算法进行预判，最终实现辅助决策的目标。
曙光大数据结合高清监控视频、卡口数据、线圈微采集波数据等，再辅以智能研判，交通管理人员基本可以合理调控红绿灯的时长，提升单一路口的通行效率。
曙光大数据通过采集和分析相关交通数据和车辆的运行信息等，得出城市的道路分布状况及拥堵位置，使交通管理部门加强对道路、车辆等的综合监管。
曙光大数据将从不同层面上促进大数据等前沿信息技术与交通运输进行深度融合，这样做，有利于消除信息孤岛，推动交通信息资源的开放和共享。
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