F&E-Kapazitäten
Fokussierung auf Technologie der künstlichen Intelligenz, Integration von Forschung und Entwicklung, Design, Produktion und Vertrieb.
1 Nationale Forschungsplattform
2 Innovationsplattform der Provinz
3 Nationaler Schlüsselplan für Forschung und Entwicklung
4 Nationaler Wissenschafts- und Technologiepreis
5 Auszeichnung für Industriedesign
16 Normen
38 Ehrungen für Unternehmen
50+ Produktauszeichnungen
350+ Rechte an geistigem Eigentum
240+ Forschungs- und Entwicklungsteam
Schlüsseltechnologie
Fähigkeiten von KI-Algorithmen
- Multimodaler Handflächenabdruck und Handvenenerkennung
- 3D-Vision-Pass-Logik-Erkennung
- Strukturanalyse von Fahrzeugeigenschaften
- Identifizierung der Autobahnkarte
- Analyse der Gesichtsstruktur
- Identifizierung von Flüssigkeiten mit Röntgengerät
- Analyse von Mensch-Paket-Assoziationen
- Intelligentes Kundenservice-Modell
- Analyse der Objekterkennung von Sicherheitstüren
- Adaptiver Single-Point-Ampeloptimierungsalgorithmus
- Grüner Wellen-Optimierungsalgorithmus für Hauptstraßen
- Annotationsdaten-Annotationsplattform
Bildverarbeitungs-Algorithmen
Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache
Algorithmen zur Signalverarbeitung
Algorithmen zur Betriebsoptimierung
Systemplattform
Bildverarbeitungs-Algorithmen
| Algorithmus | Technische Einführung | Produktmerkmale | Produktvorteile | Anwendungsbereiche |
|---|---|---|---|---|
| Multimodaler Handflächenabdruck und Handvenenerkennung | Der multimodale Algorithmus zur Erkennung von Handflächenabdrücken und Handvenenvenen führt die Erkennung von Handflächen, die Erkennung von Schlüsselpunkten, die Qualitätsanalyse, die Erfassung von ROI-Bereichen, die Extraktion von Merkmalen usw. auf den in Echtzeit erfassten Handflächenbildern durch, kombiniert mit multimodaler Informationsfusionstechnologie, um eine multimodale Erkennung von Handflächenabdrücken und Handvenenidentitäten zu erreichen. Es kann in Zahlungs-, Anwesenheits-, Finanz- und anderen Szenarien angewendet werden. | 1. Erfassung des Handflächen-ROI: Die Handflächenerkennung und die Schlüsselpunkterkennung werden an den gesammelten Handflächenbildern durchgeführt, und der Handflächen-ROI-Bereich wird durch Zuschneiden ermittelt. 2. Beurteilung der Handflächenqualität: Die Helligkeit, Klarheit, der Haltungswinkel und der Okklusionsgrad des Handflächenbildes können beurteilt werden, um qualitativ hochwertige Bilder zu erhalten. 3. Erkennung von Handvenen: Eine hochpräzise Identitätsauthentifizierung und -erkennung wird durch Extraktion, Verbesserung, Analyse und Vergleich der Verteilungsmerkmale menschlicher Handvenen erreicht. 4. Erkennung von Handabdrücken: Eine zuverlässige individuelle Erkennung und Identitätsauthentifizierung wird erreicht, indem die Texturmerkmale der menschlichen Handflächenhaut extrahiert, verbessert, analysiert und verglichen werden. 5. Merkmalsfusion: Die IR+RGB-Bilderfassungstechnologie wird verwendet, um reichhaltige Handflächenmerkmale zu extrahieren, und der Erkennungsalgorithmus für Handflächenabdruck und Handvenenfusion wird kombiniert, um eine extrem niedrige Fehlererkennungsrate in einer Datenbank von Dutzenden von Millionen zu gewährleisten. |
1. Hohe Genauigkeit: Nehmen Sie die Feature-Fusion-Technologie an, um eine extrem niedrige Falscherkennungsrate aufrechtzuerhalten. 2. Hohe Sicherheit: Stellen Sie sicher, dass die gesammelten Informationen authentisch und zuverlässig sind, und verhindern Sie effektiv gefälschte Angriffe. 3. Schnelligkeit: Schließen Sie die Authentifizierung und Identifizierung schnell ab, verkürzen Sie die Wartezeit in Warteschlangen und verbessern Sie die allgemeine Erkennungseffizienz. 4. Kontaktlose Identifikation: Erreichen Sie eine vollständig kontaktlose Authentifizierung, bequem und hygienisch. 5. Starker Schutz der Privatsphäre: Benutzeraktive Identifikation, keine Notwendigkeit, sich über Datenschutzlecks und falsches Auslösen von Identifikationsproblemen Sorgen zu machen. |
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| 3D-Vision-Pass-Logik-Erkennung | Das 3D-Logikmodul für den visuellen Durchgang erfasst und identifiziert den Status des Fußgängerdurchgangs durch visuelle Wahrnehmungstechnologie, mit dem Ziel, eine intelligente Echtzeiterkennung von Personen und Objekten im Torbereich zu realisieren, die Höhe genau zu erkennen, Fußgänger-ID-Informationen effektiv zu verfolgen und abnormales Verhalten wie Fußgängerhinterherlaufen zu beurteilen, um das Tor zu verkürzen und zu optimieren und das Durchgangserlebnis des Benutzers zu verbessern. | 1. Intelligente Erkennung: Der Algorithmus identifiziert Fußgänger, Tore, Gepäck und andere damit verbundene Informationen im Tor genau und realisiert das automatische Framing des Tors. 2. Zielverfolgung: Sperren Sie die Fußgänger-ID-Informationen genau und bestimmen Sie den Durchgangsstatus des Fußgängers. 3. Höhenerkennung: Verwenden Sie die 3D-Vision-Technologie, um die Körpergröße von Fußgängern zu berechnen und zwischen Erwachsenen und Kindern zu unterscheiden. 4. Okklusionserkennung: Führen Sie eine Kanalokklusionserkennung durch, um das Risiko zu verringern, dass Passagiere, Pakete usw. eingeklemmt werden. 5. Verhaltensanalyse: Realisieren Sie die Erkennung und Analyse von Verhaltensweisen wie Side-by-Side-Tailing im Nahbereich, Front-and-Back-Tailing, Intrusion und Reverse Intrusion. |
1. Starke biometrische Erkennungsfähigkeit: Genaue Unterscheidung zwischen Personen und Objekten, Erwachsenen und Kindern. 2. Starke Kanalerkennungsfähigkeit: Optimieren Sie die Kanalblockierungsstrategie, reduzieren Sie Fehlalarme und Fehlclip-Situationen erheblich. 3. Starke Tailing-Erkennungsfähigkeit: Genaue Erkennung von Side-by-Side-Tailing- und Front-to-Back-Tailing-Verhalten. 4. Niedrige Wartungskosten: Kann die Größe des Tors reduzieren, die Stellfläche reduzieren, das Design von Sensoren und Kabeln reduzieren und die Wartung erleichtern. |
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| Strukturanalyse von Fahrzeugeigenschaften | Die strukturierte Analyse von Fahrzeugmerkmalen integriert mehrere Bildverarbeitungstechnologien, um die Erkennung von Fahrzeugmodellen, Nummernschildern, Karosserieattributen, die Erkennung von Fahrzeuglinienüberquerungen, die Erkennung von Fahrzeugrückwärtsfahrten usw. durchzuführen. Es kann mehr als ein Dutzend Fahrzeugtypen unterscheiden, z. B. Kraftfahrzeuge und Nicht-Kraftfahrzeuge, und Informationen wie den Standort, das Nummernschild und die Attribute der Karosseriefarbe des Fahrzeugmodells ausgeben, um ein intelligentes Verkehrsmanagement zu erreichen. | 1. Erkennung des Fahrzeugtyps: Der Algorithmus analysiert die Eigenschaften und das Erscheinungsbild des Fahrzeugs, um verschiedene Fahrzeugtypen bei verschiedenen Wetterbedingungen (sonnig, regnerisch, neblig, bewölkt usw.), verschiedenen Szenen und verschiedenen Zeiträumen während des Tages/der Nacht genau zu identifizieren. 2. Nummernschilderkennung: Die Nummernschilderkennungsfunktion wird durch Algorithmen wie Nummernschilderkennung, Zeichensegmentierung und Zeichenerkennung realisiert. 3. Analyse der Karosserieattribute: Identifizieren Sie die Farbe des Fahrzeugs, z. B. Rot, Blau und Weiß, genau. 4. Erkennung von Fahrzeuglinienüberquerungen: Entsprechend den Eigenschaften der Fahrspurlinie wird die Positionsbeziehung zwischen dem Fahrzeug und der Fahrspurlinie analysiert, um eine Erkennung von Fahrzeuglinienüberquerungen zu realisieren. 5. Rückfahrerkennung des Fahrzeugs: Bestimmen Sie den Fahrstatus des Fahrzeugs und ob es sich um einen Rückwärtsgang handelt, basierend auf der Fahrzeugposition und der Bewegungsbahn. |
1. Hohe Genauigkeit: Basierend auf fortschrittlicher Bildverarbeitung und Deep-Learning-Algorithmen wird eine hochgenaue Erkennung erreicht. 2. Echtzeitüberwachung: Es kann Fahrzeuginformationen auf der Straße in Echtzeit überwachen und Datenunterstützung für das Verkehrsmanagement und die Entscheidungsfindung bieten. 3. Effiziente Identifikation: Es kann schnell und genau Fahrzeugfarbe, Modell, Nummernschild und andere Merkmale identifizieren, um ein intelligentes Management zu erreichen. 4. Automatisiertes Management: Es kann Fahrzeuginformationen analysieren und aufzeichnen, den Bedarf an manuellen Eingriffen reduzieren und die Effizienz des Managements verbessern. |
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| Identifizierung der Autobahnkarte | Der Algorithmus zur Erkennung des Einfügens von Autobahnkarten identifiziert die vom Fahrer beim Verlassen der Station eingesteckte Karte genau, schließt den Prozess zur Wiederherstellung der Fahrzeugzahlungskarte ab, gewährleistet die Informationssicherheit und verbessert die Effizienz der Mauterhebung. | 1. Kartenidentifikation: Der kamerabasierte Kartenerkennungsalgorithmus unterstützt den Gate-Card-Sammelroboter auf der Autobahn, um die automatische Wiederherstellung von CPC-Karten abzuschließen und so die Effizienz des Fahrzeugpassierens zu verbessern. | 1. Hohe Genauigkeit: Der Algorithmus erkennt die geworfene Karte genau. 2. Hohe Anpassungsfähigkeit: Der Algorithmus bewältigt effektiv komplexe Situationen wie Lichtänderungen und Hintergrundstörungen. 3. Hohe Aktualität: Das Algorithmus-Modul ist optimiert, um eine schnelle Erkennung und Erkennung in Echtzeit-Videostreams zu ermöglichen. |
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| Analyse der Gesichtsstruktur | Der Algorithmus zur Analyse der Gesichtsstruktur muss für die Videoanalyse mit der Kamera kombiniert werden und technische Mittel wie Deep Learning verwenden, um Funktionen wie Gesichtserkennung, Gesichtsverfolgung, Beurteilung der Gesichtsqualität, Lebendigkeitserkennung und Gesichtsattributanalyse zu erreichen und eine qualitativ hochwertige Gesichtserfassung zu erhalten. | 1. Gesichtserkennung: Analysieren Sie das Eingabebild, um die Position des Gesichts zu ermitteln und gewöhnliche Gesichter und Gesichter mit Maske zu identifizieren. 2. Gesichtsverfolgung: Verfolgen Sie das Gesicht im Bild in Echtzeit. 3. Liveness-Erkennung: Bestimmen Sie, ob es sich bei dem erfassten Gesicht um das echte Gesicht des Benutzers handelt, und vermeiden Sie gefälschte Gesichtsangriffe wie auf Farbpapier gedruckte Gesichtsbilder, digitale Gesichtsbilder auf Bildschirmen elektronischer Geräte und Masken. 4. Erkennung der Gesichtslichtintensität: Berechnen und beurteilen Sie, ob das Licht des Gesichtsbildes normal, überbelichtet oder zu dunkel ist. 5. Erkennung der Gesichtsklarheit: Berechnen und beurteilen Sie die Klarheit des Gesichtsbildes, z. B. normal, im Allgemeinen verschwommen und sehr verschwommen. 6. Schätzung der Gesichtshaltung: Der Algorithmus berechnet und beurteilt die Haltungswinkel (Rollwinkel, Nickwinkel und Gierwinkel) in drei Richtungen im Gesichtsraum. 7. Gesichtsverdeckungserkennung: Der Algorithmus identifiziert den Grad der Verdeckung der Gesichtszüge. |
1. Hochwertige Erfassung: Mehrere Indikatoren werden verwendet, um eine qualitativ hochwertige Gesichtserfassung zu beurteilen und zu erzielen. 2. Hohe Anpassungsfähigkeit: Es kann an mehrere Kameras wie monokulares, binokulares und 3D-strukturiertes Licht angepasst werden. 3. Hohe Robustheit: Es hat eine hohe Genauigkeit und hohe Robustheit in komplexen Umgebungen wie unterschiedlicher Beleuchtung. 4. Hohe Sicherheit: Es verfügt über eine Liveness-Erkennungsfunktion und kann verschiedene Angriffe verhindern. |
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| Identifizierung von Flüssigkeiten mit Röntgengerät | Der Flüssigkeitserkennungsalgorithmus des Röntgengeräts wird hauptsächlich verwendet, um von Passagieren mitgeführte Gegenstände zu erkennen, gefährliche Flüssigkeiten/sichere Flüssigkeiten zu erkennen, das Volumen von Flüssigkeitsbehältern zu erkennen und die Geschwindigkeit zu reduzieren, mit der das Personal Taschen öffnet. | 1. Sichere Identifizierung von Flüssigkeiten: Identifizieren Sie gängige sichere Flüssigkeiten wie reines Wasser, kohlensäurehaltige Getränke, Saft usw. genau, reduzieren Sie die Häufigkeit, mit der das Personal Pakete öffnet, und reduzieren Sie den Verkehrsdruck. 2. Identifizierung gefährlicher Flüssigkeiten: Identifizieren Sie genau verschiedene Arten von gefährlichen Flüssigkeiten, einschließlich brennbarer Flüssigkeiten, giftiger Flüssigkeiten usw., verhindern Sie effektiv das Mitführen gefährlicher Flüssigkeiten und das Auftreten potenzieller Bedrohungen und bieten Sie den Passagieren ein sichereres und bequemeres Reiseerlebnis. 3. Erkennung des Volumens von Flüssigkeitsbehältern: Erkennen Sie das Volumen von Flüssigkeitsbehältern und helfen Sie bei der Erkennung von Flüssigkeitsidentifizierungen. |
1. Hohe Effizienz: Es kann Gepäck in wenigen Sekunden scannen und analysieren und schnell Ergebnisse liefern. 2. Hohe Genauigkeit: Es kann den flüssigen Zustand verschiedener Verpackungen und Behälter genau identifizieren. 3. Bequemlichkeit: Es reduziert die Rate, mit der Mitarbeiter Pakete öffnen, und erleichtert die Problemverfolgung. |
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| Analyse von Mensch-Paket-Assoziationen | Die Analyse der Mensch-Paket-Assoziation umfasst die Fußgängererkennung, die Paketerkennung und den ID-Zuordnungsalgorithmus, der Fußgänger und ihre Rucksäcke effektiv identifizieren, die Mensch-Paket-Assoziation realisieren und bessere Sicherheitsinspektionsdienste und -verwaltung bereitstellen kann. | 1. Zielerkennung: Verwenden Sie Deep Learning und andere Technologien, um Fußgänger- und Paketmerkmale zu extrahieren und Fußgänger und Pakete genau zu erkennen. 2. Zielverfolgung: ID-Abgleich und Verfolgung von Fußgängern und Paketen. 3. Personen-Paket-Zuordnung: Verknüpfen Sie Fußgänger- und Paketpassagierinformationen am Eingang, erstellen Sie einen Datensatz für die Personen-Paket-Zuordnung und gleichen Sie die Gepäckvideoinformationen erneut am Ausgang mit den Passagierinformationen ab, um eine vollständige Überwachung des ein- und ausgehenden Gepäcks zu erreichen und das Phänomen zu reduzieren, dass Fußgänger fehlendes oder falsches Gepäck mitnehmen. |
1. Hohe Genauigkeit: Der Algorithmus führt einen neuen Mechanismus zur Unterscheidung räumlicher Entfernungen ein, um die Genauigkeit der Assoziationsanalyse zu gewährleisten. 2. Hohe Stabilität: Für gängige Verpackungen wie Rucksäcke wird eine spezielle Optimierung durchgeführt, um die Stabilität der Erkennung und Assoziation zu verbessern. 3. Hohe Aktualität: Es kann eine schnelle Erkennung und Zuordnung in Echtzeit-Videostreams durchführen. |
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Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache
| Algorithmus | Technische Einführung | Produktmerkmale | Produktvorteile | Anwendungsbereiche |
|---|---|---|---|---|
| Intelligentes Kundenservice-Modell | Das intelligente Kundenservice-System kombiniert fortschrittliche Technologien wie natürliche Sprachverarbeitung, maschinelles Lernen und Deep Learning, einschließlich Algorithmen wie Absichtserkennung und Textfehlerkorrektur. Es verfügt über gemeinsame Dialogfunktionen wie Routenplanung, Fahrpreisabfrage und Linientransferabfrage, die dazu beitragen, den Servicedruck des U-Bahn-Personals zu verringern, das Fahrgasterlebnis zu verbessern und intelligentere und effizientere Dienstleistungen zu erzielen. | 1. Absichtserkennung: Identifizieren Sie die Absicht des Benutzers anhand der Abfrageinformationen, führen Sie entsprechende Nachbearbeitungsschritte durch, z. B. das Abrufen relevanter Informationen, das Ausführen entsprechender Vorgänge und das Bereitstellen entsprechender Antworten oder Rückmeldungen an den Benutzer. 2. Entitätserkennung: Durch das Erlernen und Verwenden verschiedener Domäneninformationen wird eine genauere und umfassendere Entitätserkennung erreicht, die es den Benutzern ermöglicht, Entitätsinformationen daraus zu erhalten. 3. Semantische Analyse des Benutzers: Das System kann die Assoziationsinformationen zwischen Absicht und Entität nutzen, um die Abfrageinformationen weiter zu analysieren und zu verarbeiten und tiefere semantische Informationen zu erhalten. 4. Korrektur von Textfehlern: Erkennen und korrigieren Sie automatisch Rechtschreib-, Grammatik-, Zeichensetzungs- und andere Fehler im Text, um die Genauigkeit und Lesbarkeit des Textes zu verbessern. |
1. Hohe Genauigkeit: Durch die Optimierung des Algorithmus kann die Anfrageabsicht des Nutzers genau erfasst und Feedback gegeben werden. 2. Hohe Aktualität: Zehntausende von Fragen können in Echtzeit beantwortet werden, was die Reaktionszeit des Kundendienstes verkürzt und die Serviceeffizienz erheblich verbessert. 3. Intelligente Fehlerkorrekturtechnologie: Lösen Sie mit Blick auf das branchenspezifische Geschäftsvokabular das Problem, dass die Spracherkennung professionelles Vokabular nicht erkennen kann, entwickeln Sie einen selbst entwickelten branchenspezifischen Fehlerkorrekturalgorithmus und realisieren Sie eine intelligente Fehlerkorrekturtechnologie. 4. Branchenspezifische Wissensdatenbank: Eingehende Recherche zu Kundendienstinhalten der Branche, tiefgreifendes Verständnis von branchenspezifischem Wissen wie Stationsinformationen, Stationsnavigationseinrichtungen und Aufbau einer branchenspezifischen Wissensdatenbank. |
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| Modell der administrativen Untersuchung | Das administrative Anfragesystem wird von internen Mitarbeitern des Unternehmens verwendet, um Fragen zu konsultieren und häufige administrative Fragen zu beantworten. Im Gegensatz zu herkömmlichen Anfragen bietet es eine bessere Benutzererfahrung, intelligentere Antworten und stärkere Argumentations-, Tabellenanalyse- und Zusammenfassungsfunktionen. | 1. Absichtserkennung: Identifizieren Sie die Absicht des Benutzers auf der Grundlage der Anfrageinformationen, bestimmen Sie, ob es sich um eine administrative Anfrage oder eine kostenlose Anfrage handelt, und führen Sie entsprechende Nachbearbeitungsschritte durch, wie z. B. das Abrufen relevanter Informationen, das Ausführen entsprechender Vorgänge und das Bereitstellen entsprechender Antworten oder Rückmeldungen an den Benutzer. 2. Benutzersemantische Analyse: Das System kann die zugehörigen Informationen wie Absicht und Dokumente verwenden, um die Anfrageinformationen weiter zu analysieren und zu verarbeiten und tiefere semantische Informationen zu erhalten. 3. Textfehlerkorrektur: Erkennen und korrigieren Sie automatisch Rechtschreib-, Grammatik-, Zeichensetzungs- und andere Fehler im Text, um die Genauigkeit und Lesbarkeit des Textes zu verbessern. 4. Stoppen Sie, wenn Sie fragen: Das System unterstützt Echtzeit-Stopp, und der Benutzer kann das Gespräch jederzeit beenden. 5. Dokumentengenerierung: Entsprechende Dokumente können anhand von Schlüsselwörtern, wie z.B. Besprechungsprotokollen, generiert werden. |
1. Unterstützen Sie flexible Fragen und Antworten: Es kann Antworten generieren, die den grammatikalischen und semantischen Spezifikationen entsprechen, basierend auf den vom Benutzer bereitgestellten Fragen. 2. Hohe Anpassungsfähigkeit: Es kann sich an den sich ständig ändernden Wissensbedarf anpassen und die Genauigkeit und Vollständigkeit der Antworten verbessern. 3. Unterstützung der Streaming-Ausgabe: Das System kann den Antwortinhalt Schritt für Schritt nacheinander ausgeben und unterstützt auch das Stoppen in Echtzeit. Benutzer können das Gespräch jederzeit beenden. |
Geschäftsleitung Öffentliche Dienstleistungen |
Algorithmen zur Signalverarbeitung
| Algorithmus | Technische Einführung | Produktmerkmale | Produktvorteile | Anwendungsbereiche |
|---|---|---|---|---|
| Analyse der Objekterkennung von Sicherheitstüren | Der Algorithmus zur Objekterkennung und -analyse an der Sicherheitsschleuse erkennt vorbeigehende Passagiere und analysiert, ob sie verbotene Gegenstände/gefährliche Güter/illegale Gegenstände mit sich führen, wodurch die Sicherheitspräventionsfähigkeiten der Sicherheitsschleuse verbessert werden. | 1. Erkennung von Gegenständen: Durch die Erkennung und Analyse der von Fußgängern getragenen Gegenstände wird festgestellt, ob es sich um elektronische Produkte, Metallprodukte usw. handelt. | 1. Hohe Genauigkeit: Es kann gefährliche Güter und Schmuggelware genau lokalisieren und identifizieren, wodurch die Erkennungsgenauigkeit des Sicherheitstürsystems verbessert wird. 2. Hohe Anpassungsfähigkeit: Es kann sich an unterschiedliche Sicherheitstürausrüstungen und Szenenanforderungen anpassen. 3. Hohe Effizienz: Die Trainingsmethode ist schnell und stabil, was den Entwicklungszyklus des Algorithmus erheblich verkürzt und die Online-Geschwindigkeit und die Bereitstellungseffizienz des Systems verbessert. |
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Algorithmen zur Betriebsoptimierung
| Algorithmus | Technische Einführung | Produktmerkmale | Produktvorteile | Anwendungsbereiche |
|---|---|---|---|---|
| Adaptiver Single-Point-Ampeloptimierungsalgorithmus | Der adaptive Single-Point-Ampeloptimierungsalgorithmus zielt darauf ab, die Ampeln in alle Richtungen der Kreuzung basierend auf den historischen Straßenkreuzungsdaten einer einzelnen Kreuzung mithilfe eines Schwarmintelligenz-Optimierungsalgorithmus adaptiv zu timen, wodurch die Wartezeit von Fahrzeugen minimiert, die Effizienz des Kreuzungsverkehrs verbessert und Verkehrsstaus reduziert werden. | 1. Ampeloptimierung: Realisieren Sie adaptives Timing von Ampeln an Kreuzungen, minimieren Sie die Wartezeit für Fahrzeuge, verbessern Sie die Verkehrseffizienz an Kreuzungen und reduzieren Sie Verkehrsstaus. | 1. Adaptive Anpassung der Signalsteuerung: Stellen Sie sicher, dass die Wartezeit der Fahrzeuge an der Kreuzung minimiert wird, wodurch Staus und lange Warteschlangen reduziert werden. 2. Geringer Kostenverbrauch: Keine groß angelegte Datenerfassung und keine komplexen Geräteanforderungen. 3. Hohe Robustheit: Es hat eine starke Robustheit und Anpassungsfähigkeit und kann mit komplexen und sich ändernden Straßenbedingungen umgehen. |
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| Grüner Wellen-Optimierungsalgorithmus für Hauptstraßen | Der adaptive Koordinationsalgorithmus für die arterielle grüne Welle ist eine wichtige Maßnahme zur Gewährleistung eines reibungslosen Stadtverkehrs, die es Fahrzeugen auf der Ausfallstraße ermöglicht, so viel wie möglich Vorfahrt zu erhalten, ohne anzuhalten. Der Algorithmus besteht aus der dynamischen Unterteilung von Teilbereichen, der Optimierung der arteriellen grünen Welle und der adaptiven Einzelpunktoptimierung. Durch die Erkennung und Analyse von Echtzeitdaten innerhalb und außerhalb des Bereichs wird eine genaue adaptive Anpassung von Kreuzungen in Echtzeit realisiert, die für verschiedene Verkehrsbedingungen wie Spitze und flache Spitze geeignet ist. | 1. Dynamische Teilgebietseinteilung: Durch dynamische Daten innerhalb und außerhalb der Domäne wie Radarsicht und Internet wird das Teilgebiet auf Basis umfassender Indikatoren wie Verkehrsflusslenkung und Kreuzungsabstände dynamisch angepasst und der Teilungseffekt kann quantitativ bewertet werden. 2. Optimierung der Berechnung von grünen Wellen auf Fernstraßen: Erhalten Sie automatisch den optionalen Satz der Phasensequenz, stellen Sie die bidirektionalen roten und grünen Wellenschemata mit gemeinsamen und ungleichen Zyklen ein und passen Sie die ein- und zweiseitigen roten und grünen Wellenschemata automatisch entsprechend den Strömungsänderungen während der Spitzen- und Flachspitzen am Morgen und Abend an. |
1. Hohe Effizienz und Echtzeitleistung: Die Endpunktkreuzung verwendet eine adaptive Einpunktsteuerung, um die Verkehrsbedingungen auf der Fahrspur schnell und effektiv zu erfassen und die Freigabezeit der Phase in Echtzeit anzupassen. 2. Hohe Zuverlässigkeit: Die Ergebnisse des Algorithmus können zurückverfolgt werden, und alle Lösungen verfügen über entsprechende quantitative Indikatoren, um die Lösungen zu überprüfen und zu bewerten, bevor sie ausgegeben werden. 3. Starke Interpretierbarkeit: Der Lösungsberechnungsprozess wird durch eine große Anzahl mathematischer Ableitungen vervollständigt, und der Entscheidungsprozess wie Prinzipien und Optimierungsoperatoren ist überzeugend, wodurch eine genaue, faire und effektive Ausgabe von Signalsteuerungslösungen erreicht werden kann. 4. Hohe Kontrollierbarkeit und Sicherheit: Die Schemata für die grüne Welle und die Unterbereichsteilung können über die Plattform eingesehen werden, und das Verkehrskontrollpersonal kann die Zuverlässigkeit der neu generierten Schemaindikatoren bestätigen, um sicherzustellen, dass das Echtzeitschema der Kreuzung sicher und kontrollierbar ist. |
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Systemplattform
| Algorithmus | Technische Einführung | Produktmerkmale | Produktvorteile | Anwendungsbereiche |
|---|---|---|---|---|
| Annotationsdaten-Annotationsplattform | Die Annotation Data Annotation Platform ist eine Datenannotationsplattform für großflächige Bilder und Videos. Es verfügt über mehrere Funktionen wie Projektmanagement, Datenmanagement, Benutzerverwaltung, Aufgabenverwaltung, Datenannotation usw. und liefert qualitativ hochwertige Daten für das Training von Machine Learning- und Deep-Learning-Modellen. | 1. Projektmanagement: Es verfügt über Verwaltungsfunktionen wie das Erstellen, Ändern und Löschen von Projekten. 2. Datenverwaltung: Es kann Daten hochladen, herunterladen, löschen, das Hochladen von vorbeschrifteten Daten unterstützen und mehrere Etikettenformate unterstützen. 3. Benutzerverwaltung: Es kann Benutzerkonten erstellen, Berechtigungen verwalten, Passwörter ändern und andere Vorgänge zur Verwaltung von Benutzerkonten. 4. Aufgabenverwaltung: Es kann Aufgaben wie Datenkennzeichnung und Datenqualitätsprüfung zuweisen und verfügt über Datenrückgabe- und Datenakzeptanzfunktionen, die für die Verfolgung des Status jeder Etikettierungsaufgabe praktisch sind und für die Zusammenarbeit im Team geeignet sind. 5. Fortschrittsmanagement: Es verfügt über Funktionen zur Anzeige des Projektfortschritts und zur Anzeige des Beschriftungsfortschritts, um ein visuelles Fortschrittsmanagement für die Beschriftung zu realisieren. 6. Datenbeschriftung: Es unterstützt mehrere Beschriftungsmethoden wie rechteckige Beschriftung, Punktbeschriftung, Polygonbeschriftung, Ellipsenbeschriftung usw., um verschiedene komplexe Szenenanforderungen zu erfüllen. |
1. Benutzerfreundlichkeit: In Form einer Weboberfläche ist die Anmeldemethode sehr bequem und erfordert keinen komplizierten Installationsprozess. 2. Flexibilität: Unterstützt mehrere Anmerkungstypen und benutzerdefinierte Werkzeuge und ist auf eine Vielzahl von Szenarien anwendbar. 3. Intelligente Unterstützung: Es kann die Voranmerkung, die Integration von Annotation und Qualitätsprüfung unterstützen und den Fortschritt der Annotation beschleunigen. |
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Mechatronische Fähigkeiten
- Allgemeine Grundlagenforschung, intelligenter Servoantrieb, Hongmeng-Adaption
- Kernkomponente Single-Board-Design, unabhängige Steuerung
- Unabhängige F&E-Fähigkeiten für eingebettete Software und Hardware, agile Entwicklung und Anpassung
Fähigkeiten des Industriedesigns
- Über 20 Jahre Industriedesign, reiche Erfahrung in der Umsetzung von Kundenbedürfnissen in die Sprache des Produktdesigns
- Mehrstufige Simulation und Anwendung von Ergonomie
- Genaues Verständnis und Anleitung zur Anwendbarkeit von industriellen Materialien
Fähigkeiten zur Softwareentwicklung
- Aufbau der grundlegenden technologischen Entwicklungsbasis für Unternehmenssoftware für den Stadtverkehr auf der Grundlage der Cloud-nativen Microservice-Architektur von k8s
- Anwendung von CI/CD-Continuous-Integration- und Delivery-Technologie zur vollständigen kontinuierlichen Iteration des Softwarelebenszyklus
- SaaS-Paketierung von Unternehmenssoftware, um kundenspezifische Anwendungen von Unternehmenssoftware zu realisieren.
- Vollständige Szenario-Ausrüstungssoftware: Sie sind in der Lage, Terminalausrüstungssoftware für vollständige Szenarien wie U-Bahnen, Hochgeschwindigkeitszüge, Intercitys, Flughäfen, digitale Anwendungen, Unterhaltung usw. zu entwickeln, wie z. B. Gates, Self-Service-Ticketabholung/Ticketverifizierung, Smart Boarding, Self-Service-Aufladung, Self-Service-Austausch, Einzahlungsüberprüfung, Informationsabfrage usw. Endgeräte und Anwendungssoftware