车路协同全息感知

基于车路协同（V2X）技术，部署路边单元（RSU）、车载单元（OBU）、高清摄像头、毫米波雷达等设备，

实现车辆与道路基础设施、车辆之间的信息交互。实时采集交通流量、车速、车辆位置、驾驶行为等全息交

通数据。

          5G+云计算高效处理

               在云端部署分布式计算框架，实现数据的实时分析和处理，为交通管理提供及时、准确的决策支持。

深度学习智能信号控制

运用深度学习算法，如深度强化学习（DRL），构建智能交通信号控制模型。

通过对实时交通数据的学习和分析，自动优化信号灯配时方案，提高道路通行效率，缓解交通拥堵。

       数字孪生交通模拟推演

              借助数字孪生技术，创建城市交通的虚拟模型，精准映射真实交通状况。

            在虚拟环境中模拟交通流量变化、突发事件等场景，进行交通策略的推演和评估，

            为交通规划和管理提供科学依据。

智能网联车辆监管

依托智能网联技术，对车辆的行驶轨迹、速度、状态等信息进行实时监管。

运用大数据分析技术，挖掘车辆行为模式和潜在风险，实现对车辆的精准管控，保障交通安全。