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고속도로용 전천후 다중요소 상태 감지 장비

"항시, 모든 시나리오, 다차원" 인식 기능은 고속도로 유지 관리 의사 결정, 교통 관리 및 제어, 비상 대응을 위한 정확한 데이터 지원을 제공합니다.

    전천후 고속도로

    세 가지 주요 응용 분야:

    1. 안개 클러스터 연구:핵심은 안개 군집 발생 위험 구간의 안개 군집을 실시간 감지, 조기 경보 및 제어하기 위해 영상 구조화, 사물 인터넷(사물인터넷), 빅데이터 기술을 적용하는 것입니다. 또한, 24시간 수집된 데이터를 활용하여 분석 모델을 구축하고, 데이터 축적 및 딥러닝을 통해 수년 내 안개 군집 발생 확률을 높일 것입니다.


    2. 교통 상황 모델 분석 및 판단:핵심 아이디어는 빅데이터와 일체 포함 기술을 활용하여 교통 흐름, 차량 종류, 정체 상황 등 다양한 데이터를 정밀하게 파악하고 통합하는 것입니다. 또한, 노드 및 도로 구간별 교통 상황 지표를 분석 및 도출하여 교통 상황에 대한 종합적인 제어와 계층적 선제적 관리 및 제어를 실현합니다.


    3. 무인 항공기(무인 항공기) 통합 순찰 및 제어:이 시스템은 주로 실시간 오디오 및 비디오 전송, 고정 경로 순찰 등의 기능을 지원할 수 있는 주요 장비인 무인 항공기(무인 항공기)를 중심으로 운영됩니다. 이를 통해 24시간 순찰, 불법 행위 적발, 그리고 비상 대응이 가능해집니다.


    교통 흐름 감지 기술

    1. 주류 기술:유도 루프와 마이크로파를 포함한 다양한 기술이 있으며, 그중에서도 으으으으 비디오 감지(으으으으)가 가장 널리 사용됩니다. 이 기술은 저렴한 비용, 간편한 설치 및 유지 보수, 직관적이고 풍부한 정보 획득이라는 장점이 있습니다. 관련 기술과 함께 사용하면 차량 종류, 교통 표지판 등을 인식할 수 있습니다. 으으으으 밀리미터파 레이더 감지(으으으으)는 강력한 간섭 방지 기능과 기후 적응성이 뛰어나 모든 기상 조건에서 작동할 수 있습니다.


    2. 기술 통합:단일 센서의 한계(비디오는 환경의 영향을 받아 깊이 정보가 부족하고, 레이더는 충분한 정보를 제공하지 못함)를 감안할 때, 가장 중요한 점은 레이더와 비디오를 결합하여 더욱 신뢰할 수 있는 정보를 얻고, 이를 통해 시스템의 견고성과 데이터 정확도를 개선하는 것입니다.

    다중요소 상태 인식 장비


    주요 기술:

    1. 풀스택 기술:사물 인터넷(사물인터넷), 빅데이터, 그리고 산업 정보화가 통합되어 정보통신기술 센싱 장비, 데이터 인프라, 수소 연료 전지 버스 관리 및 제어를 아우르는 완벽한 시나리오 솔루션을 구축합니다. 이를 통해 터미널, 파이프라인, 클라우드까지 아우르는 아키텍처 혁신을 실현합니다.


    2. 중간 기술:통합, 표준화 및 업데이트가 가능한 수소 연료 전지 버스용 단일 데이터 자산 관리 플랫폼을 구축하도록 설계되었습니다. 마이크로서비스를 통해 기능 모듈화를 수행하여 높은 응집력을 가진 데이터 서비스를 구축함으로써 비즈니스 운영과 데이터 간의 상호 권한 부여를 촉진합니다.


    3. 일체 포함 + 사물인터넷:차량 할 수 있다 데이터의 2차 전송을 위해 신뢰할 수 있는 사물인터넷 전송 메커니즘을 구축합니다. 이와 함께, 딥러닝을 활용하여 차량 운행 및 고장 데이터를 처리하고, 고장 예측 및 정비 지점 식별을 지원합니다.


    4. 분산 기술:불꽃 및 Flink와 같은 기술을 활용하여 수소 연료 전지 차량의 할 수 있다 데이터와 수소 충전소의 실시간 데이터를 전체 프로세스에 걸쳐 처리하는 것을 목표로 합니다. 또한, 2차 데이터 대응을 통한 신속한 다차원 데이터 통합을 실현합니다.


    5. 3D 데이터 시각화 기술:수소연료전지차와 수소충전소의 운영 안전성을 종합적으로 모니터링하고, 이를 통해 경영진의 의사결정 지원을 제공하기 위해 가상 시뮬레이션을 활용하여 다양한 차원의 데이터를 보여줍니다.


    전반적인 접근 방식

    핵심 아이디어는 밀리미터파 레이더와 비디오 감지기를 활용하여 차량 감지 기술을 활용하여 교통 흐름 데이터를 정제하는 것입니다. 이후 모델을 업데이트하고 정적/동적/경로 정보를 관리합니다.


    딥러닝은 영상 장비와 연계하여 영상 데이터를 분석하고, 과거 교통 흐름 데이터를 수집하며, 교통 흐름 분포 및 혼잡도와 같은 정보를 분석하는 데 활용됩니다. 동시에 주차장 데이터를 활용하여 주차 관리를 지원할 수 있습니다.


    해당 지역의 주요 도로와 지선 도로 구간에 비디오 감지 장비를 설치하면 차량 궤적 분석, 유입 및 유출 교통 흐름 계산, 그리고 결과적으로 해당 지역의 총 차량 수를 도출하는 데 도움이 됩니다.


    자주 묻는 질문 – 자주 묻는 질문

    1.‍‌‍‍‌‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍‌ 엑스포는 언제, 어디에서 열리나요?

     박람회는 2026년 5월 13일부터 15일까지 서초 홀 C에서 개최됩니다. 이 행사는 중국 샤먼에서 개최될 예정입니다.

    2. 전시회 규모는 얼마나 되나요?

     이 행사는 40,000m²가 넘는 규모로 개최되었으며, 전 세계에서 350개 이상의 회사와 총 30,000명의 전문가 방문객이 참여했습니다.

    3. 전시회와 컨퍼런스의 주요 주제는 무엇입니까?

     스마트 모빌리티, 교통 통신, 안전, 지속 가능한 개발 등의 주제를 논의하는 80개 이상의 전문가 포럼과 이벤트가 개최될 예정입니다.

    4. 몇 개의 국가와 지역이 참여하고 있나요?

     이 행사에는 80개국 이상의 대표단이 참석할 예정이며, 지능형 교통 부문의 새로운 기술을 소개하는 글로벌 회의가 될 것입니다.

    5. 협업 기회가 있나요?

    네, 물론입니다. 1,000개가 넘는 글로벌 파트너와 함께하는 이번 엑스포에서는 비즈니스, 기술 교류, 투자 등 다양한 협력이 활발하게 진행됩니다.

    6. 누가 정보를 알려줄 수 있나요?

     자세한 내용을 알고 싶으시면 공식 웹사이트의 '문의하기' 페이지를 통해 조직위원회에 문의해 주세요.


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