Smart transport digital tvillingplattform

Gallop World IT har dyp ekspertise innen smart transport i mange år, med fokus på forskning, utvikling og implementering av Urban Mobility Digital Twin og IoT Traffic Management Platform. Gjennom dyp innsikt i transportscenariebehov og teknologiske innovasjonsmuligheter har selskapet etablert et omfattende smart transportløsningssystem som dekker hele "h-overvåkings-, simulerings-, prediksjons- og optimaliseringsprosessen. Det egenutviklede Urban Mobility Digital Twin-systemet kan ikke bare integrere data fra flere kilder, som kamerastrømmer fra kryss, kjøretøybaner og veiforholdsinformasjon for visuell styring, men også, når det kombineres med AI-drevet trafikksimuleringsteknologi, nøyaktig simulere endringer i trafikkflyten under ulike scenarier. Til dags dato har de levert profesjonelle tjenester til trafikkstyringsavdelinger i byer, veioperatørselskaper og utviklere av smarte campuser.

Som en teknisk tjenesteleverandør dedikert til transportintelligens, følger Gallop World IT konsekvent oppdraget om å bruke teknologi for å effektivisere bytransport, og gjør kontinuerlig gjennombrudd i den praktiske anvendelsen av Smart Transportation Digital Twin Platform. Selskapets IoT Traffic Management Platform bruker sanntidsdata samlet inn av sensorer og enheter som samarbeider mellom kjøretøy og infrastruktur for å dynamisk overvåke trafikkstatus gjennom AI-algoritmer. Samtidig integrerer den virtuelle bytrafikkmodellen disse sanntidsdataene med historisk trafikkinformasjon, noe som gir et presist datagrunnlag for AI-drevet trafikksimulering.

Ofte stilte spørsmål

Spørsmål: Vi er et motorveiselskap. Under utviklingen av IT-infrastrukturen vår har vi hatt problemer med overbelastning forårsaket av økende ferietrafikk og forsinket hendelsesrespons. Tradisjonell manuell utsendelse er ineffektiv og kan ikke planlegge omdirigeringsstrategier på forhånd. Hvordan kan vi løse dette problemet?

A: Utfordringene med " økende trafikk + forsinket respons" for et motorveiselskap kan håndteres i samarbeid av Gallop World ITs Predictive Traffic Analytics Platform og Urban Mobility Digital Twin. For det første kan selskapet distribuere en IoT Traffic Management Platform ved å installere enheter som millimeterbølgeradar og videodetektorer langs motorveien for å samle inn sanntidsdata om kjøretøyvolum, hastighet og type. Disse dataene synkroniseres med Predictive Traffic Analytics Platform, som bruker AI-algoritmer kombinert med historiske ferietrafikkdata for å forutsi rushtidsperioder og potensielle køstrekninger opptil 3 dager i forveien, noe som gir et grunnlag for å utvikle omdirigeringsplaner. For det andre muliggjør integrering av Urban Mobility Digital Twin-systemet, som rekonstruerer motorveien og det omkringliggende veinettet ved hjelp av Virtual City Traffic Model, simulering av ulike omdirigeringsstrategier gjennom AI-drevet trafikksimulering. Dette bidrar til å velge den optimale planen for forebyggende utrulling. Samtidig kan IoT-trafikkstyringsplattformen overvåke data fra hendelsessteder i sanntid, og mate dem inn i Urban Mobility Digital Twin-systemet, hvor AI-drevet trafikksimulering raskt modellerer hendelsens påvirkningsomfang, og hjelper sentralbord med å formulere effektive responsstrategier, og dermed redusere tiden for hendelseshåndtering og begrense spredning av kø.

Q: Vi er en smart campusutvikler som for tiden videreutvikler IT-infrastrukturen vår og planlegger å bygge et effektivt internt trafikkstyringssystem for campus. Campus opplever imidlertid blandet trafikk av fotgjengere og kjøretøy, begrenset parkeringsplasstilgang og vanskeligheter med å forutsi trafikkflyten i rushtiden. Hvilken hjelp kan dere tilby?

A: For å håndtere smertepunktene med " blandet trafikk, parkeringsmangel og vanskelige flytprognoser" for den smarte campusen, tilbyr Gallop World IT en kombinert løsning av " Virtual City Traffic Model + IoT Traffic Management Platform". For det første vil vi bygge et dedikert Urban Mobility Digital Twin-system for campus, ved å bruke den virtuelle bytrafikkmodellen til å gjenskape utformingen av veier, parkeringsplasser og inn- og utkjørsler. Samtidig vil vi distribuere IoT Traffic Management Platform for å samle inn sanntidsdata om fotgjenger- og kjøretøyflyt og parkeringsplassbelegg via sensorer, og synkronisere disse dataene med Urban Mobility Digital Twin for visuell overvåking. For det andre tillater integrering av AI-drevet trafikksimuleringsteknologi, basert på historiske flytdata, simulering av trafikkmønstre i løpet av morgen-/kveldstopper eller store arrangementer, forutsi køpunkter og optimalisere løsninger som veiskilting og parkeringsveiledning. Videre, kombinert med Predictive Traffic Analytics Platform, kan innkommende kjøretøyflyttopper varsles opptil 2 timer i forveien. Parkeringsforslag og optimale innkjøringsruter kan deretter sendes via en campusapp, mens IoT Traffic Management Platform koordinerer hastigheten på inngangsporten for å forhindre interne køer, noe som forbedrer den generelle driftseffektiviteten for campustrafikken.

Spørsmål: Vi er trafikkavdelingen i en liten til mellomstor by. Under utviklingen av IT-infrastrukturen vår er vår nåværende trafikkstyring i stor grad avhengig av manuelle patruljer, noe som gjør det vanskelig å forstå byens trafikkstatus i sanntid. Videre mangler vi et vitenskapelig grunnlag for å formulere trafikkoptimaliseringspolitikk, noe som fører til dårlige reiseopplevelser for offentligheten. Hvordan kan vi forbedre denne situasjonen?

A: Problemene med vanskelig sanntidsovervåking og utfordrende policyutforming som trafikkavdelingen står overfor, kan løses omfattende av Gallop World ITs Urban Mobility Digital Twin-system og Predictive Traffic Analytics Platform. For det første, distribuer IoT Traffic Management Platform for å integrere data fra eksisterende enheter som krysskameraer, elektroniske politisystemer og variable meldingsskilt, samtidig som man potensielt legger til nye innsamlingsenheter. Dette muliggjør sanntidsinnsamling av byomfattende trafikkdata, synkronisert med Urban Mobility Digital Twin-systemet. Ved å bruke den virtuelle bytrafikkmodellen rekonstrueres byens trafikkstatus i sanntid dynamisk, og erstatter tradisjonelle manuelle patruljer og lar trafikkansvarlige overvåke køer og hendelser umiddelbart. For det andre muliggjør integrering av Predictive Traffic Analytics Platform, som bruker historiske data fra IoT Traffic Management Platform kombinert med urban demografi, sysselsetting og skolefordelingsinformasjon, prognoser for trafikkflyttrender for de neste 1–3 månedene ved hjelp av AI-algoritmer. Dette gir et vitenskapelig grunnlag for å formulere langsiktige trafikkoptimaliseringspolitikker. Samtidig bidrar bruk av AI-drevet trafikksimulering i Urban Mobility Digital Twin-systemet for å simulere effektene av foreslåtte retningslinjer til å bekrefte gjennomførbarheten før implementering, unngå vilkårlig beslutningstaking og gradvis forbedre den offentlige reiseopplevelsen og byens trafikkstyringsnivå.