အခြေခံအနှစ်ချုပ်
လမ်းဆိုင်ရာ လမ်းကြောင်းကိရိယာထိန်းသိမ်းမှုကန်ဘီနေ့သည် အကြံဉာဏ်ရှိသော အစုံပြုထားသော ဖြေရှင်းချက် မြို့ပေါင်းရောက်ခွဲအတွက် လမ်းဆိုင်ရာ လမ်းကြောင်းကိရိယာထိန်းသိမ်းမှုအတွက် ဒီဇိုင်းထားခြင်းဖြင့် အရာပိုင်းခြောက်ခြင်း၊ အကြံဉာဏ်ရှိသော ဆော့ဖ်ဝဲခြင်းနှင့် အကွာအဝေးမှ ထိန်းသိမ်းခြင်းကို အရာပိုင်းခြောက်ခြင်း၊ AI algorithm technology ဖြင့် ရှိသည်။ ထို့ကြောင့် ထုတ်ကုန် လမ်းဆိုင်ရာ လမ်းကြောင်းကိရိယာအချိန်ထိန်းသိမ်းမှု၏ နိုင်ငံတကာသတ်မှတ်ချက်များကို ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် နှင့် "လမ်းဆိုင်ရာ အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း" ကို အဓိကအဖြစ် အကြံဉာဏ်ရှိသော လမ်းဆိုင်ရာ လမ်းကြောင်းကိရိယာစနစ်ကို တည်ဆောက်ခြင်းဖြင့် မြို့များ၏ လမ်းဆိုင်ရာ ကူးသွားမှုကို တိုးတက်ခြင်း၊ လျှော့ချခြင်း၊ လမ်းဆိုင်ရာ ထိန်းသိမ်းမှုကို အကြံဉာဏ်ရှိသော နှင့် အသေးစိတ်ဖြင့် တိုးတက်ခြင်းကို ဖြစ်ပေါ်စေရန် ကူညီပါသည်။
အားသာချက်များနှင့် အထူးသတ်မှတ်ချက်များ
- အိန္တလေဂျင်စ်ဖြင့် မှတ်ချက်ပြုခြင်းနှင့် ဒေတာရယူခြင်း
ရာဒါအင်တီဂရေးရှင်းထားသည်၊ ဗီဒီယို ကမ်ပ်ရာမ်များ၊ ဂီဩမိဗာမေဂျစ်ဆျောက်စွန်နှင့် အခြားလုပ်ဆောင်ချက်များကို တက်ကြွစွာ ကာကွယ်မှု၊ ကားအားလုံး၊ ကားအမြန်၊ စားလွှတ်အရှည်များစသည့် ဘဟားကာကွယ်မှုဒေတာများကို ရယူခြင်း။
လုံးဝ ဆက်လက်ထားသော ဒေတာပေါင်းစည်းမှု (4G/5G/အသွားအလာ) ကို တိုက်ရိုက်ကာကွယ်မှုဒေတာပေါင်းစည်းမှုများနှင့် ဆက်လက်ပေးသည်။
- AI-ကိုင်တွင်း လှုပ်ရှားသော လက်မှတ်ကို ထိန်းသိမ်းခြင်း
ကာကွယ်မှုအားလုံးကို အလိုလို လက်မှတ်ချိန်၊ အစားထိုးချိန်နှင့် အချိန်ကွဲပြားခြင်းကို အလိုလို ပြင်ဆင်ခြင်း။
ချဉ်းကပ်ထားသော 'green wave belt' ကို ထိန်းသိမ်းခြင်းဖြင့် အဓိကလမ်းများတွင် ကာကွယ်မှုကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း။
- ဝေါဟာရအားဖြင့် လေ့လာခြင်းနှင့် အရေးပေါ်စီစဉ်ခြင်း
7×24 နာရီအတွင်း လုပ်ဆောင်ချက်အခြေအနေများကို လေ့လာနိုင်သော ကွန်ပျူတာမှတ်တမ်းပေါင်းစည်းမှုပေးသည်။
ရောဂါများ သို့မဟုတ် ကာကွယ်မှုအရေးပေါ်မှုများတွင် တိုက်ရိုက်ကာကွယ်မှုစီမံခန့်ခွဲမှုများကို လျှော့ချခြင်း။
- အင်ပြန်ရေးမှုကို သို့မဟုတ် edge computing အကဲဖြတ်ခြင်း
အတွင်းရှိ fault prediction model ကို အသုံးပြု၍ ရှိနေသော hardware risks ကို အရင်ထုတ်ယူခြင်းနှင့် maintenance warnings ကို push လုပ်ခြင်း။
Edge node localization decision-making ကို အသုံးပြု၍ network-off ပတ်ဝန်းကျင်တွင် basic control functions ကို ထိန်းသိမ်းထားနိုင်စေရန်။
ထုတ်ကုန်အသေးစိတ်
- Adaptive capability: deep learning တီထွင်ခြင်းအား အခြေခံ၍ ကိုင်တွယ်လမ်းမျဉ်းများနှင့် ပြည့်လင်းရက်များအတွက် အထူးသဘောတူညီမှုများကို ကိုင်တွယ်လာစေရန် ထိရောက်မှုကို 30%-50% တိုးတက်စေသည်။
Efficient collaboration: multi-intersection cluster control ကို အထောက်အပံ့ပြု၍ regional traffic flow ကို ပျံ့နှံ့စေရန်၊ parking times နှင့် exhaust emissions ကို လျော့နည်းစေရန်။
အထူးယုံကြည်စိတ်ချရမှု: Industrial-grade hardware design၊ EMC/EMI certified၊ trouble-free operation time ≥ 50,000 hours.
အရွယ်အစားတိုးချဲ့နိုင်မှု: Modular architecture ကို အသုံးပြု၍ ရာသီဥတုတွင် upgrades ကို ထောက်ခံပြီး၊ electronic license plates၊ vehicle-road collaboration V2X စသည့် အသစ်ဆုံး devices များနှင့် ဆက်စပ်နိုင်သည်။
အင်ဂျင်သုံးစွဲမှု နည်းချက်: လမ်းဆိုင်ရာ လေ့လာမှု၏ တိုင်းတန်ဖိုးကို အာရုံစူးစိုက်ပြီး ထိုးဝယ်မှုအနည်းငယ်တွင် အာရုံစူးစိုက်ပါသည်၊ အားလုံး၏ အင်ဂျင်သုံးစွဲမှုကို 25% နည်းကျသည်။
အသုံးပြုမှုဒေသများ
မြို့ပြင်ရောင်းအိမ်များ
အမြစ်နာရံများတွင် အလုပ်အတွက် အချိန်များအတွင်း လမ်းဆိုင်ရာ ပွေ့ဖြေမှုကို အကောင်အထည်ဖော်ပြပြီး အဓိကလမ်းများတွင် အမြစ်ကျသော အခြားအချက်များကို လျော့နည်းစေသည်။
ကျောင်း/ဆေးရုံအနီး
ကျောင်းသားများ/ဆေးရုံသို့ လာရောက်သည့် အချိန်များအတိုင်း လူသားများ၏ လမ်းဆိုင်ရာ လေ့လာမှုကို အလှူရှားစေပြီး အဆင့်ကို အကောင်အထည်ဖော်ပြသည်။
စုံစျေးရေးဒေသများနှင့် လှုပ်ရှားမှုဟုပ်များ
လုံလောက်သော ဆိုင်များ၏ ဒေတာကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ပြီး လုံလောက်သော ဆိုင်များသို့ ကားများကို ညွှန်ပြပြီး အနီးကပ်လမ်းများတွင် ဖိတ်ကျသောပိုင်းကို လျော့နည်းစေသည်။
အိတ်လျှော့ချထားသော လမ်းဆိုင်များ
ETC စနစ်နှင့် တကွတွဲပြုလုပ်ပြီး လမ်းဆိုင်ရာ အလှူရှားမှုကို အကောင်အထည်ဖော်ပြပြီး အိတ်လျှော့ချထားသော လမ်းဆိုင်များတွင် အရောင်းအကြေးကို အကောင်အထည်ဖော်ပြသည်။
အသစ်တွင် အိတ်လျှော့ချထားသော မြို့များ
လျှပ်စစ်နားခွေး၏ အဆုံးမှတ်ဘိုးအဖြစ်၊ ဒါသည် မြို့၏ IOC ကমူတာစင်တာတွင် ဆက်စပ်ထားပြီး ကမ္ဘာလုံးရဲ့ လျှပ်စစ်လိုင်းများကို ထုတ်ယူဖို့ အကူအညီပေးသည်။
EN
