Wie können Drehkreuze den Verkehr durch Datenanalyse verbessern?

1. Datenerfassungsschicht: Erstellen eines Netzwerks mehrdimensionaler Wahrnehmungen
Das rotierende Gate-System besteht aus drei Teilen: Millimeter-Wellenbildgebung des menschlichen Körpers, biometrische Erkennung Abbildung 1 und intelligenter Sensing .. Ausrüstungsbetrieb . Zum Beispiel kann ein Gate -System eines Hub -Flughafens 200 Anforderungen gleichzeitig bearbeiten und 1 . 2TB Daten pro Tag . speichern. Es kann auch Daten mit einer Genauigkeit von Millisekunden sammeln.
Die Technologie geht um die Einzelpunktbeschränkung typischer Sicherheitsgeräte in Bezug auf die Datendimension . können biometrische Module Gesichtsfunktionen und IRIS-Informationen von Passagieren erfassen und sie dann mit der dreidimensionalen Konturdaten vergleichen, die durch Millimeterwellenbildungstechnologie . Dies erhöht. Dies erhöht die Genauigkeit des Identitätsgenanntens der Identität der Identität zu Identität zu Identität zu Identität zu Identität zu Identität bis zur Imaging-Imaging-Technologie.} Dies erhöht die Genauigkeit der Identität der Identität der Identität zu Identität zu Identität zu Identität bis zur Imaging-Imaging-Technologie.}} Dies erhöht die Genauigkeit der Identität der Identität der Identität zu Identitätsgenehmigung bis zur Identität zu einer Identitätsgenehmigung bis zur Identität zu einer Identitäts-Identitäts-bis zur Bildgebungstechnologie erhöht. 99 . 997%. Der Drucksensor zeichnet auch die Kraftkurve des Gate Swing Arms auf, die seltsame Verhaltensweisen wie Heckklappen und Gate -Spülung . korrekt erkennen kann, wenn es zu finden ist, um seltsame Ereignisse zu finden, sind jetzt nur 0,3 Sekunden.
2. Datentransportschicht: Arterien machen, die in Echtzeit reagieren
Die Technologie verwendet eine 5G+Edge Computing Hybrid -Architektur, um das Problem von Verzögerungen beim Senden großer Datenmengen . Die Nvidia Jetson Agx Xavier Edge -Computing -Einheit zu beheben, die in der Nähe des Tores eingerichtet ist. Milliseconds . Mit diesem Design können das System gleichzeitig 5000 Anweisungen ausführen, was für die grundlegende dynamische Planung . ausreicht,
Das System verwendet die Blockchain -Technologie, um ein verteiltes Ledger zu erstellen, mit dem die Daten sicher sein können. Es dauert die Zeit, um schlechte Daten von 72 Stunden bis 15 Minuten zu finden .
3. Datenanalyseschicht: Schalten Sie die Datenwert -Engine ein
Das Hauptziel der Datenanalyseschicht ist es, eine digitale Zwillingsplattform zu erstellen und Algorithmen für maschinelles Lernen zu verwenden, um drei Wertearten zu ermitteln:
Vorhersage der Gesundheit der Ausrüstung: Wir verwenden ein neuronales LSTM -Netzwerk, um 12 wichtige Faktoren darzustellen, einschließlich der Häufigkeit von Bewegungsvibrationen und des Drucks des hydraulischen Stoßdämpfers . Das System kann 72 Stunden im Voraus 89% der Wartungskosten um 40% .}}}}} prognostizieren.
Dynamic simulation of passenger flow: Using a spatiotemporal convolutional network (ST-CNN) to look at old passenger flow data and construct a model that predicts passenger flow at the minute level. During the testing of a big hub, the model kept the prediction error of passenger flow during peak hours under ± 5%, which gave a good basis for scheduling resources.
Sicherheitsbedrohungen finden: Verwenden Sie Graph Neural Networks (GNNs), um eine Grafik zu erstellen, wie sich Passagiere . Der Algorithmus verhalten kann, solche Gruppen-Tailgating, hochfrequente, aberrante Passieren und andere Verhaltensmuster {. Dies macht es dreimal wahrscheinlicher, dass es die Sicherheitsbedenken findet.
4. Entscheidungsoptimierungsschicht: Ändern der Art und Weise, wie der Verkehr verwaltet wird
Das Entscheidungsunterstützungssystem erhält die Ergebnisse der Datenanalyse in Echtzeit über API -Schnittstellen . Dies führt zu drei Hauptoptimierungsszenarien:
Planungsressourcen dynamisch: Das System verwendet Verstärkungslernalgorithmen, um die Anzahl der offenen Gate -Kanäle automatisch zu ändern, basierend darauf, wie viele Personen zu einem einzigen Zeitpunkt in einer U -Bahn -Station durchlaufen werden. Dieses System hat die durchschnittliche Wartezeit für die Passagiere von 12 Minuten bis 3 .}}} 5 Minuten gesenkt und die Kanalnutzungsrate mit 65%erhöht.
Erstellen eines Notfallplans: Die digitale Twin -Plattform kann automatisch den besten Evakuierungsplan erstellen, indem 12 Arten von Situationen simulieren, wie Brände und Terroristenstreiks . in einer Feuersimulation am Flughafen und Vorbereitung der besten Möglichkeit für Menschen, basierend auf Gate -Daten zu gehen, machte den Prozess 40% schneller .}}}}}}}}}}}}}
Verbesserung der Servicequalität: Das System kann Serviceprobleme finden und den Prozess der Behebung von NLP -Technologie beginnen, um die Passagierbeschwerden . Dieses System zu untersuchen

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