交通大脑构建关键技术研究及应用采购需求.docx

《交通大脑构建关键技术研究及应用采购需求.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《交通大脑构建关键技术研究及应用采购需求.docx（4页珍藏版）》请在第一文库网上搜索。

1、“交通大脑”构建关键技术研究及应用采购需求1 .相关法律法规规章与技术规范1.1 相关的国家标准规范；1.2 相关的行业标准规范；1.3 其他相关技术规范。2 .服务要求1. 1项目背景当前，我省深入推进交通强省建设，以数据为关键要素和核心驱动，加快推进数字交通建设，交通数据仓汇聚了30多类、300多项、4万多路视频、20亿多条/日数据，25个省级业务系统完成政务云迁入，基本完成“烟囱”式建设向平台化转型，初步搭建了交通大脑，构建了“1+3+1+1（算力池+数据仓、算法库、模型库+智能模块+驾驶舱）的框架。现阶段，交通大脑建设技术问题主要集中在：一是应用基础研究依然薄弱，交通大脑基础技术框架、

2、能力评价指标体系、技术路径、配套标准机制等方面研究不足；二是大脑知识积累有待提升，交通基础设施、载运装备、业户人员等要素间知识关联度较低，交通复杂规律的深度挖掘和知识提取能力不足；三是核心业务赋能尚需提升，行业治理、公众服务等领域业务智能化水平有待进一步提升,交通态势预测、交通出行服务等算法库、模型库尚需进一步扩展；四是交通大脑服务能力和应用有待拓展，数字驾驶舱快速构建、辅助决策应用等方面尚需提升。为解决上述技术问题，亟需开展交通大脑基础平台构建技术、交通运输领域知识图谱、交通运输数字挛生模型、交通运行智能模块、驾驶舱构建与应用技术等集成解决方案研究。2. 2主要研发内容3. 2.1交通大脑基

3、础平台构建技术研究4. 2.1.1开展交通大脑构建基础理论研究，从交通大脑内涵特征、功能定位、服务边界出发，研究交通大脑构建基础技术框架；研究交通大脑运行监测、预测预警、目标管理能力评价指标体系。5. 2.12开展交通大脑构建技术路径研究，围绕海量、时变、多源、异构的交通数据处理分析需求，研究大容量算力保障、基础工具箱运用、大脑感知前端赋能等技术路径；研究公路、水运等行业数据仓构成和动静态主题库构建的技术路径。6. 2.13开展交通大脑构建配套标准研究，研究形成运行技术标准、网络安全标准及服务能力适配要求；研究交通大脑运行质量监测指标体系及其稳定运行的保障措施建议，提出配套运行机制建议。2.2

4、.2 交通运输领域知识图谱构建与应用技术研究1 .2.2.1开展知识图谱构建技术研究，研究针对公路水运等基础设施、载运装备、业户人员等领域知识图谱挖掘、分析、呈现技术，结合行业治理和运行规则特征，提出桥梁基础设施长寿命安全保障、交通个体出行推演、实时交通拥堵传播预测、应急突发事件影响评估、交通网络综合韧性评估等场景交通领域知识的自动抽取、沉淀积累、分析推理、问题求解的技术方法。2 .2.2.2开展知识图谱应用技术研究，研究面向交通知识图谱动态更新、智能检索推荐等典型应用的支撑技术，实现多源异构交通大数据的知识表达，满足交通治理、出行服务等典型应用场景需求。2.2.3 交通运输数字李生模型构建和

5、应用技术研究2.2.4 2.3.1开展数字李生大体量交通模型构建及轻量化技术研究，研发车辆、船舶、桥梁、隧道、边坡、航道、标志等交通领域模型构件库，研究数字挛生中间件API（应用程序接口）技术；研究应用数字季生交通大场景（大型复杂交通枢纽、区域级路网、区域级航道等）性能优化技术，支持实例化存储与绘制、多细节层次、批次绘制等。2.2.5 2.3.2开展数字学生交通仿真技术研究，提出交通运行多源数据高精度时空聚合技术方法，研究建立基于实时交通流信息的数字挛生交通运行态势推演模型，研发宏微观一体化的交通仿真分析功能模块。2.2.6 交通运行智能模块构建与应用技术研究2. 2.4.1开展行业治理智能模

6、块构建与应用技术研究，围绕交通线位规划、运行监测、风险预测、事件预警、交通碳排放核算等重点方向，研究相关核心算法模型快速构建技术、智能模块融合形成和复用技术。22.4.2开展交通出行智能模块构建与应用技术研究，针对公共出行、自驾出行等需求，研究建立交通出行轨迹数据挖掘、驾驶行为监测、特殊个体管理、智能出行规划、通行风险预警等算法模型，研发相应的功能模块。2.2.5交通大脑驾驶舱构建与应用技术研究2.2.5.1开展数字驾驶舱构建技术研究，围绕公路、水运等交通运输领域智能在线管控服务要求，研发集运行感知、资源统筹、决策指挥于一体的交通大脑数字驾驶舱快速构建模板库。2.2.5.2开展数字驾驶舱辅助决

7、策应用技术研究，围绕公路、水运等交通运输领域各层级管理用户权限、个性化指标需求，基于省市县各层级数字驾驶舱各项指标历史信息及未来推演信息，研发面向各层级管理用户的辅助决策分析报告模板库。2.3拟解决的关键技术2.3.1研究提出交通领域知识图谱挖掘、分析、呈现技术；2.3.2研究提出数字挛生大体量交通模型构建技术和性能优化技术；2.3.3研究提出数字挛生交通轻量化技术；2. 3.4研究提出交通大脑运行监测、预测预警、目标管理能力的核心算法模型快速构建技术、智能模块融合形成和复用技术。2.4主要研发目标2.4.1提出交通大脑构建技术路径及配套机制建议。2.4.2形成涵盖公路水运等基础设施、载运工具

8、、业户人员的交通领域知识图谱库5类以上，交通实体不低于千万级。2.4.3形成面向公路水运等大体量交通数字挛生场景的底板；提供数字挛生底座引擎中间件API、模型数据自动同步器、实时运维平台等应用工具3个以上；在同屏不少于3000万面、调用图像编程接口数量不少于7500个、实体对象不少于5000个、二维贴图不低于150OM量级的挛生场景上，实现稳定帧率（FPS）不低于30帧/秒，支持交通数字挛生仿真推演，仿真结果平均精度不低于80%。2.4.4形成行业治理、交通出行算法模型库10个以上，平均预测（预警）准确率不低于85机（注：平均预测准确率（MPA）=61-iJ11PFf）100%,其中几为预测次

9、数，PEi为每次预测值误差，PE11预测值-实际值1/实际值;平均预警准确率（MMM）二预警且实际发生的事件数/总报警数。）2.4.5形成行业特征鲜明的智能应用模块群5个以上，辅助决策方案生成时间不大于30秒。2.4.6形成公路、水运专属数字驾驶舱模板界面10个以上，各层级辅助决策分析报告模板5个以上。2.4.7申请发明专利3项以上、软件著作权5项以上，发表核心期刊论文5篇以上，形成相应的标准或指南3项以上。2.5预期效果2.5.1推进多源异构交通数据融合，构建交通多要素耦合的知识图谱，增强交通大脑运行监测、预测预警、目标管理能力，有效提升公路、水运等交通运输领域核心业务重大应用覆盖范围和赋能应用支撑能力，支持全省数字交通高质量发展。2.5.2研究成果依托XX省一体化智能化公共数据平台，开展交通大脑构建关键技术测试验证和应用，提升交通大脑“分析-思考-学习”能力，交通大脑智能化水平达到行业领先，成为领域大脑建设典范。