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產(chǎn)品詳細介紹

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新開普業(yè)界首發(fā)以微服務為核心架構(gòu)的全新校園一卡通聯(lián)機交易平臺，秉承“大平臺 + 微服務”概念，以學校智慧校園建設為整體框架，以微服務、容器化技術為牽引，完成一卡通業(yè)務與智慧校園體系完美融合，為國內(nèi)高校智慧校園頂層及應用服務建設提供有利建設依據(jù)。 新一代校園一卡通系統(tǒng)采用“金融在線”聯(lián)機交易模式，參考銀行金融支付體系，多種介質(zhì)共用一個“錢包”，達到“多種介質(zhì)、多種支付、一個賬戶、統(tǒng)一管理”的目標，徹底顛覆傳統(tǒng)一卡通支付及認證模式。平臺底層架構(gòu)采用 kubernetes 微服務技術和 docker 容器化部署方式，實現(xiàn)了平臺業(yè)務處理能力的大提升，可支持高并發(fā)、高容錯、高性能、高效率，引領行業(yè)發(fā)展。

西安交通大學實驗室安全設施建設-存儲柜競爭性磋商

道路與鐵道學科平臺建設 招標項目的潛在投標人應在北京宏信天誠國際招標有限公司（北京市海淀區(qū)復興路乙12號中國鋁業(yè)大廈11層1110室）獲取招標文件，并于2022年06月17日 09點30分（北京時間）前遞交投標文件。

北京交通大學電機狀態(tài)預測可視化系統(tǒng)項目 招標項目的潛在投標人應在線上報名（郵件）獲取招標文件，并于2022年07月05日 09點30分（北京時間）前遞交投標文件。

本發(fā)明公開了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的城市軌道交通乘客擁擠程度檢測方法，首先對待檢測視頻進行預處理，分段并提取運動殘差圖像，將原始圖像與運動殘差圖像組合作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法的輸入，建立至少包含一個卷積層和最大池化層的特征提取塊，處理并計算原始圖像和運動殘差圖像中包含的人群狀態(tài)特征，再將人群狀態(tài)特征和運動特征結(jié)合，構(gòu)建至少包含一個卷積層、最大池化層和全連接層的特征融合塊，進行融合處理，同時構(gòu)建分類器，使用預制的帶有擁擠程度標簽的訓練集對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，使分類器對待測視頻中的乘客擁擠程度進行正確檢測，更加全面的表征監(jiān)控視頻中的客流狀況，實現(xiàn)擁擠程度的檢測，提高了算法檢測的準確率。

該項目是863計劃項目，現(xiàn)處于實驗室研究階段。項目成果受專利保護。 1、項目概述 本項目針對高速公路進出城路段交通擁堵嚴重、事故頻發(fā)，以及高速公路監(jiān)控系統(tǒng)和城市快速路監(jiān)控系統(tǒng)各自為政、協(xié)同性差的普遍現(xiàn)象，構(gòu)建了基于互聯(lián)網(wǎng)的分布式交通特征信息共享平臺，實現(xiàn)了不同監(jiān)控系統(tǒng)的信息共享；借助信息共享平臺，系統(tǒng)分析了結(jié)合部的動態(tài)交通特征，提出了適應不同交通條件的短時交通特征預測技術；采用分層遞階控制和神經(jīng)網(wǎng)絡控制的方法，研發(fā)了多匝道的協(xié)同控制系統(tǒng)軟件，并實現(xiàn)了結(jié)合部道路交通系統(tǒng)的微觀仿真。 2、技術創(chuàng)新點 在監(jiān)控系統(tǒng)的信息共享研究方面，初步建立了交通特征信息共享的平臺，其中對異構(gòu)監(jiān)控系統(tǒng)之間交通特征級信息共享的內(nèi)容和模式進行了系統(tǒng)分析，對異構(gòu)信息進行了融合處理，實現(xiàn)了特征級信息的發(fā)布。 在短時交通特征預測研究方面，已對京津塘高速公路及北京市快速環(huán)路監(jiān)控系統(tǒng)的海量交通流實測數(shù)據(jù)進行了特征與關聯(lián)分析，完成了短時交通特征的預測，并實現(xiàn)了交通擁擠的預判。 在結(jié)合部的協(xié)同控制方面，利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的建模和學習方法，對高速公路多匝道控制系統(tǒng)算法進行設計，并進行了控制效果仿真。   3、能為產(chǎn)業(yè)解決的關鍵技術 （1）基于服務水平的特征級交通動態(tài)信息融合技術 針對目前高速公路和城市快速路監(jiān)控系統(tǒng)所采集的交通流基礎數(shù)據(jù)格式和像素級融合技術都有所不同，控制目標參數(shù)不統(tǒng)一的現(xiàn)實情況，項目提出的交通特征信息共享平臺首先要處理現(xiàn)有高速公路和城市快速路服務水平判定標準不統(tǒng)一的問題，其次需要解決區(qū)域交通監(jiān)控系統(tǒng)的特征級數(shù)據(jù)融合問題，尋求基于服務水平的動態(tài)信息融合技術和方法。 （2）交通特征信息共享平臺的設計技術 針對集中式信息共享平臺投資大、實施困難的缺點，提出采用成熟的互聯(lián)網(wǎng)技術，以及分布式技術建立交通信息共享平臺，為異構(gòu)監(jiān)控系統(tǒng)的信息共享模式提供了一種新的建設思路。不需要增加額外的硬件投資、操作方便，就現(xiàn)有的管理體制來說，也容易實現(xiàn)。 （3）基于關聯(lián)分析和智能控制技術的短時交通特征預測模型 將時間序列理論與關聯(lián)理論引入交通狀態(tài)分析，并根據(jù)不同交通條件建立的短時交通預測模型，在很大程度上提高了預測方法的實時性、準確性和可靠性，有利于預測技術的應用和推廣。 （4）高速公路和城市快速路結(jié)合部實現(xiàn)協(xié)同控制的關鍵技術 基于區(qū)域道路交通網(wǎng)絡動態(tài)信息采集系統(tǒng)數(shù)據(jù)資源的綜合利用與共享，在交通服務水平判定技術的支持下，運用系統(tǒng)論、控制論的思想以及智能交通系統(tǒng)工程的理論方法，實現(xiàn)高速公路和城市快速路結(jié)合部的協(xié)同控制。 4、相關的行業(yè)發(fā)展水平，以及同類技術產(chǎn)品或成果比較 目前，我國已建設的交通信息系統(tǒng)中，各子系統(tǒng)基本上是作為一個個分支存在的，不僅子系統(tǒng)自身的數(shù)據(jù)尚未實現(xiàn)充分融合，集成度很低，而且系統(tǒng)之間存在行政分割問題，異構(gòu)情況嚴重；在信息共享平臺設計上，大都采用集中式為主，需要新建一個監(jiān)控總中心，投資大，操作困難。 與本項目所提出的預測思路及預測方法相比，現(xiàn)有預測方法的適用性方面還存在不少缺陷。 目前，我國高速公路和城市快速路交通控制所采取的區(qū)域控制策略尚未形成較成熟的控制模式，高速公路和城市快速路的協(xié)同控制模式更是處于起步階段，尚未形成成熟的技術產(chǎn)品。 應用范圍： 本課題針對的主要對象是高速公路與城市快速路的結(jié)合部，課題研究成果不僅充分利用了現(xiàn)有的道路監(jiān)控系統(tǒng)硬件資源，節(jié)省了建設成本，而且可以滿足結(jié)合部的交通控制與管理需要，具有較強的應用和推廣價值。在實際的應用和推廣中，還需進一步擴充和細化協(xié)同控制目標，優(yōu)化大范圍內(nèi)的多匝道協(xié)同控制模型及其算法，并對具體的控制策略和控制設施進行詳細設計，以提升協(xié)同控制的實際效果。 預期效果： 運用系統(tǒng)論和其他相關領域研究的最新成果，探索建立區(qū)域高速公路和城市快速路交通信息共享平臺的新思路和新方法，并在系統(tǒng)平臺的基礎上研究協(xié)同控制的策略和方法，并形成整套協(xié)同控制系統(tǒng)算法和軟件。在實踐中，研究成果能夠得到較好的應用，并且能夠部分解決高速公路和城市快速路結(jié)合部的交通問題。