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擁堵診斷分析 基于多源數(shù)據(jù)融合,構(gòu)建出長期的完整的道路健康檔案,通過指標、時間特征、控制信息和人、車、非機動車的軌跡,從時間、空間和時空配給等多種維度量化分析診斷出擁堵成因 降本增效:AI輔助人工發(fā)現(xiàn)道路擁堵成因,降低現(xiàn)場人工勘測工作量,提升治堵效率 科學診斷:全息數(shù)據(jù)+AI算法來自:百科
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貫穿著數(shù)據(jù)分析的整個過程: 數(shù)據(jù)接入階段:數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、且面臨多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源接入 數(shù)據(jù)準備階段:缺少統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型,需要進行大量的數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換等處理 數(shù)據(jù)存儲階段:海量數(shù)據(jù)查詢效率低下,數(shù)據(jù)多份存儲、數(shù)據(jù)管理成本高昂 數(shù)據(jù)分析階段:不同類型數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)源不同,形成數(shù)據(jù)孤島、存來自:百科
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