勤崴國際科技提供智能方案 可為駕駛員提供實時路況信息及預測

據外媒報道，金匯科技基于實時路況，提供旨在盡可能緩解交通擁堵的智能解決方案。據該公司介紹，該方案還可以為駕駛員提供路況預測。

在實時路況下，車載聯網設備可以用于數據采集，但不會泄露路況下車輛的身份。該公司使用云計算平臺分析數據，并為駕駛員提供持續更新的道路信息。然而，路況預測在多元化智能交通流領域的應用才是真正的關鍵措施，旨在盡可能減少交通擁堵。路況預測分為兩個步驟。首先，收集和分析與交通流量相關的大數據，為主干道創建常規的交通模型，并標記不同的日期和時間間隔。在沒有事故的情況下，其建模的統計置信度高達90%。然而，道路交通事故是頻繁發生的交通事件，這將降低建模的統計置信度。在正常情況下，交通狀況建模的置信度為70%-90%。其次，不確定性的補救率為30%。有限公司基于異常交通狀況的歷史數據，利用人工智能深度學習建立模型，可以動態預測交通事故對路況和延誤時間的影響，并且還可以將預測結果作為駕駛員路線規劃的參考因素，以避免交通事故造成的不利影響。（本文圖片選自digitimes.com）據外媒報道，金匯科技提供的智能解決方案旨在盡可能緩解交通擁堵，該解決方案基于實時路況。據該公司介紹，該方案還可以為駕駛員提供路況預測。

在實時路況下，車載聯網設備可以用于數據采集，但不會泄露路況下車輛的身份。該公司使用云計算平臺分析數據，并為駕駛員提供持續更新的道路信息。然而，路況預測在多元化智能交通流領域的應用才是真正的關鍵措施，旨在盡可能減少交通擁堵。路況預測分為兩個步驟。首先，收集和分析與交通流量相關的大數據，為主干道創建常規的交通模型，并標記不同的日期和時間間隔。在沒有事故的情況下，其建模的統計置信度高達90%。然而，道路交通事故是頻繁發生的交通事件，這將降低建模的統計置信度。在正常情況下，交通狀況建模的置信度為70%-90%。其次，不確定性的補救率為30%。有限公司基于異常交通狀況的歷史數據，利用人工智能深度學習建立模型，可以動態預測交通事故對路況和延誤時間的影響，并且還可以將預測結果作為駕駛員路線規劃的參考因素，以避免交通事故造成的不利影響。（本文圖片選自digitalimes.com）

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