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5g+无人机 广东升级春运“最强大脑”

2024-06-26 13:41 来源: 作者/编辑: 浏览次数:8937 手机访问 使用手机“扫一扫”以下二维码,即可分享本文到“朋友圈”中。

(记者/赵刚 通讯员/粤交综)1月10日,随着几架无人机缓缓升空,并实时将视频上传至广东省交通运输厅春运办指挥中心,标志着今年广东省“智慧春运”再次升级。

截至1月13日,全省累计发送旅客2178.64万人次,同比上升3.42%,全省路网运行安全畅顺。春运期间,预计全省旅客发送量超2亿人次,为了确保交通运输井然有序,省交通运输厅引入了“5g”“无人机”“3d模拟”等技术试点,进一步升级春运“最强大脑”,为打造高效、畅顺、平安、智慧、温馨春运提供有力的保障。

创新升级 无人机填补监控盲区

“广东省交通运输节假日智慧出行支撑保障系统”是省交通运输厅依托省数字广东网络建设有限公司以及国内电信运营商的研发能力和大数据资源合作开发完成的。系统通过与交通运输行业数据资源深度整合,为管理部门决策提供精细化的数据支持,成为春运期间至关重要的“最强大脑”。

相较于往年,今年的“最强大脑”新增了协调联动、值班模块、无人机模块、应急预案模块、工单流转模块以及大小视频通话等6大应用功能模块,进一步加强了春运期间省市协调联动和应急指挥调度,确保各项工作及时有力。

今年最大的亮点是增加了5g和无人机技术应用试点。“我们在海安新港、南二环和广珠西线区域增加了无人机试点航飞,现在系统接入无人机数据,能实时了解该区域发生的情况。”据省交通运输厅综合运输处处长翁兴根表示,无人机的引入,有效地弥补了固定视频监控无法覆盖的监控盲区,一旦出现突发事件能有针对性地启动相应的应急预案。

高效整合 92个重点站点实时监测

走进省交通运输厅春运办指挥中心,迎面是一整面墙的电子屏幕,这就是“广东省交通运输节假日智慧出行支撑保障系统”展示的“窗口”,屏幕上的数字与图表不断地跳动,代表着全省春运期间重点路段、站场等的人流量和路况的变化。

今年,该平台接入了气象数据、航班信息、重要道路、站点的实时视频数据等,主要监测的珠三角等重要交通场站包括10条公路、20条铁路、5个机场在内共计92个重点监测站。通过平台,可直观查看系统展示3d模型、热力图、动态显示客流量情况和广州重点站场周边交通运力分析,可灵活调配运力,为旅客解决“最先一公里”和“最后一公里”的出行。

点击其中一个重要站场,能看到它的实时客流,屏幕上的热力图,反映的就是该站场人流的集聚程度,颜色越深,人越密集,通过对移动大数据的分析,还能知道站场的男女比例。这对现场指挥有重要指导作用,比如根据男女比例来合理设置男女临时厕所。

为了确保数据信息准确、时效性强,省交通运输厅还整合了交通运输系统14类243个数据信息指标,覆盖交通数据中心、视频联网平台、省道路运政系统和广州“三站一场”智慧春运系统。同时,接入公安、气象、铁路、民航等单位15类数据、电讯运营商56类数据。

通过数据的融合,有力支撑了省级层面春运态势把握、运力调控、应急运力安排等实际工作。春运前3天,系统处理各类数据800万条,汇集全省6万多台“两客一危”车辆卫星定位数据,有效提升了我省平安春运的保障能力。

提前预判 把控春运客流量动态发展趋势

“保畅顺”是2020年春运工作的重点工作,为了保障路网畅顺,有效解决各大重要交通枢纽的旅客滞留等问题,省交通运输厅充分发挥大数据分析平台的分析研判功能。

在春运之前,省交通运输厅就依据往年数据、运力等资源,重点对全省各地市的宏观迁徙总量和各种交通方式的迁徙量进行预测,包括:流出总体规模、流出去向规模、出行交通方式、出行峰值预测、省内热门线路等内容,根据大数据预测的结果,辅助指导各地市、各种运输方式的运力部署,在春运开始前最大程度实现运力资源的最优化调配。

在指挥平台的系统中,有一个重要栏目——“旅客分析”,记者看到屏幕上显示出了四大运输方式的迁徙预测趋势图,“从前几日的情况来看,客流量的总体趋势和我们春运前预测的大体一致。”翁兴根表示,通过提前预测、实时监测和分级预警功能,可及时发现交通枢纽可能出现的拥堵和滞留情况,这样就有利于我们提前根据应急预案进行处置。

同时,为了提高决策效率,省交通运输厅还开通了靶向短信功能模块,建立与出行旅客的互动通道。一旦平台发现某片区域人员拥堵,可利用靶向短信发送信息给该区域人群,指导其出行并作出安全提示。

“广东省交通运输节假日智慧出行支撑保障系统”基本构建了人、车、路、点、线、面六位一体智慧出行服务平台,将为广大春运旅客的智慧出行保驾护航。接下来,省交通运输厅将引入“互联网+春运领导小组+地市春运办”与春运工作融合的思维,进一步发挥科技支撑作用,深入推进交通、铁路、民航、气象、公安等部门数据资源互联互通,整合相关平台数据信息,构建跨部门、跨区域智慧春运保障体系。

转载:中国机器人网(原始来源:评论:0)

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