大数据平台

通过车辆运动模型、传感器等各类动态模型，采用多源感知融合与多目标检测与追踪技术，提取道路和车辆目标，将其参数化和模型化，并融入到二维\三维环境中。结合高精度地图、各类真实的环境数据以及环境重建、实现动、静态场景的高精度还原，并可以渲染出不同的光照条件以及天气场景，让虚拟场景和真实场景一致，从而构建数字孪生系统。
数字孪生平台利用公司核心算法，让交通流数据可视化呈现，形成实时交通热力图，直观的呈现全局交通状态，支持交通事故的及时预警，道路路面状况、通行率检测，综合交通的管理调度以及拥堵预测和实时导航的推送等服务，助力高速交通治理向数字化、精确化、智能化方向转变。共建开放协作的生态，最终实现更高效、便捷的高速交通。
采用微服务架构，可根据需要灵活实现分布式部署，可实现实时交通状况展示。完成实时数据、事件信息、统计信息的分类存储、分析，为优化交通状况提供决策依据。同时提供设备管理、用户权限管理、参数配置管理、日志管理等功能，此外提供外部通信接口，可实现与其它子系统的方便信息互联。

基本参数

平均无故障工作时间（MTBF）：≥40000小时
系统基本功能可利用率：>99％
主服务器CPU平均负荷率：≤30％
部署方式：公有云或本地私有云方式
存储时长：在历史数据库保存不小于18个月，数据可以转储到磁盘阵列上以便长期存储
操作系统：64位CentOS

系统特点

【多源融合】大数据云平台，附带高精度地图，全方位实时公路数据采集，多源融合实现真实与虚拟场景无缝对接，与消防、公安、交警等其他系统联动应急响应。
【提前预警】边缘计算实现车道级交通事件捕捉、车辆轨迹追踪、高危车辆标识、灯光预警，运用数字孪生助力安全驾驶、提高路面通行率。
【数据分析】车道级路面状况和车辆车型数据存储、数据统计、数据回放、动态还原历史场景，数据接口开放，全面助力智慧交通、自动驾驶领域的演进。