客流管控难
枢纽日均到发客流量巨大，换乘通道、安检区与出入口等重点区域管控压力大。
SMART TRAFFIC
数字孪生驱动的综合交通与大客流管控平台
智慧交通
面向公共交通枢纽、城市路网与路桥设施，以数字孪生还原复杂空间结构，融合视频 AI、物联感知与业务数据，实现客流热力、车流疏导、事件联动与仿真预演一屏统管，支撑枢纽大客流、路桥管养与交通态势精细化决策。
孪生+AI全景态势管控
多源数据融合接入
预测+预演客流仿真推演
一图路桥集群管养
SOLUTION BACKGROUND
方案背景
「十四五」现代综合交通运输体系规划与数字交通「十四五」发展规划明确提出，推动交通基础设施数字化改造与数据融合应用，提升枢纽集散、路网运行与设施管养智能化水平。城市交通枢纽日均到发客流巨大、协同部门多、结构复杂；公路桥梁面临结构健康监测、病害识别与养护闭环等挑战。亟需以数字孪生构建「可感知、可分析、可预演、可联动」的智慧交通管理体系。
INDUSTRY PAINS
行业痛点
枢纽大客流管控与路桥智慧管养在协同、融合与预测等方面面临共性挑战。
协同部门多
公安、交通、运营、应急等多部门联动，信息分散、指挥协调效率低。
结构复杂覆盖难
大型枢纽站体结构复杂、范围广，治安与运营管控难以实现全覆盖。
融合应用待提升
单点智能应用已覆盖，但视频、业务、AI 与孪生场景融合应用不足。
路桥管养闭环弱
桥梁隧道病害依赖人工巡检，养护工单流转不闭环，结构健康监测碎片化。
BUILDING GOALS
建设目标
构建高融合性数字化全景态势管控系统，保护既有投资、优化资源调度，实现预测预演与持续改进。
一屏统管
全景态势可视
孪生还原复杂空间，全景呈现当前状态、空间安全、保障力量与任务管理。
全量接入
多源数据融合
视频、业务、AI、公共交通、气象等多类型数据汇聚，静态与动态虚实融合。
AI推演
预测预演决策
基于历史与实时数据构建客流预测模型，支撑预案预演与疏导指挥。
集群监测
路桥智慧管养
桥梁隧道结构健康实时监测，病害全生命周期闭环，养护投入精准核算。
SOLUTION BRIEF
方案概述
以数字孪生全景运行为核心，构建多数据统计专题库，通过空间融合与场景式专题管理，既能统揽全局又能精准对焦。接入视频流、业务节点、事件上报、AI 算法、公共交通与气象等多源数据，形成直观可视的空间表达与分层次专题统计能力。
数字孪生全景运行
还原枢纽与路网复杂空间层次，全景视图与指标图表直观呈现运行状态与告警事件。
多数据统计专题库
沉淀轨迹历史与实时数据，支撑客流、车流、设备与事件等多维度专题分析。
空间融合
视频融合与虚实交互，监控画面投放至三维底座，重要区域分布与实时状态一目了然。
场景式专题管理
按大客流、日常运营、应急事件等场景组织应用，支持预案分类与日历化节点管理。
CORE SCENARIOS
核心应用场景
覆盖空间孪生、客流管控、车流疏导、虚实融合与仿真预演等交通运行核心场景。
空间孪生分级表达
从宏观区域到中观 BIM 内部结构，再到微观设施/通道/出入口/人流，实现大客流管控场景渐次表达，支撑疏导与应急事件管理。
- 宏观区域范围型区域定位大客流场景所在位置与周边关系
- 中观 BIM重点建筑内部结构与功能分布，利于应急疏导
- 微观设施通道、出入口与人流情况支撑场景应用与预案预演
客流热力与潮汐分析
整合进出客流、区域人数、停留时间与流速等多源数据，以热力图结合数据面板精准掌握客流分布与变动，支持时间轴回溯分析。
- 热力可视化多点位识别结果整合，直观呈现客流密度分布
- 潮汐趋势结合实时感知与历史数据，分析人流潮汐变化
- 时间轴回溯按孪生时序特性选取历史时段多倍速回放
车流疏导与停车管理
接入周边交通数据与停车场通道统计，形成区域交通情况实时统计，配合客流面板辅助决策管理与可视化疏导指挥。
- 周边路况区域交通情况可视化统计，辅助出行路线参考
- 停车使用率通道设备与相机识别数据实时呈现车位可用情况
- 联动疏导车流与客流数据面板协同，支撑指挥决策
事件孪生与虚实融合
在孪生模型上精准定位感知设备、监控相机、出入口与楼扶梯等元素，告警事件与实际位置联动；监控视频投放至三维场景实现虚实交互。
- 精准定位设备点位与空间结构统一修正，符号化标签综合呈现
- 告警联动实时事件与实际位置关联，告警闪烁与弹窗提示
- 视频融合固定视角监控画面与底座图层融合，免切换查监控
仿真预演与预测
基于历史与实时数据累积及机器学习，推演不同条件下客流量，以三维结构模型可视化预演人流行为，支撑大客流管理与应急决策。
- 客流预测时间序列、节假日、天气等因素构建预测模型
- 可视化预演条件筛选下的预测与预案，模拟空间活动
- 持续改进实时数据不断学习调整，沉淀数据资产
CAPABILITY MODULES
应用模块
涵盖枢纽大客流管控与路桥智慧管养两大业务域，支撑数据接入、事件管理、视频应用、结构监测与养护闭环。
多源数据接入
充分利用原有智能化与信息化系统投资，接入前端感知、识别分析、业务应用与实时/历史数据库，实现秒级响应与设备自动感知。
事件孪生管理
区域标签、点位标签、客流动态、客流统计与告警事件综合呈现，形成全景化管理覆盖与分层次专题统计。
视频标签与预案
对监控视频流多类型多层级标签，支持搜索定位与复选；地图/孪生框选一键生成节日、重大活动与应急保障预案。
桥梁结构健康监测
应力应变、变形、环境、索力与振动等实时监测，异常自动声光与短信预警，结合指调运维实现流程化可追溯管理。
路面病害 AI 识别
车载视频自动检测裂缝、坑槽、网裂与修补等病害，准确率 90% 以上，定位精确到车道级，支持平整度与桥头跳车感知。
养护全生命周期闭环
以病害为核心建立计划-巡查-工单-维修-验收全过程闭环，市场化养护合同与工程量融入计量，费用精准核算。
交通流量统计
车牌识别与车型分类统计，掌握桥梁路段交通流量结构，为管养决策与拥堵分析提供数据支撑。
除雪防汛一张图
实时采集降雨降雪情况，机械设备、除雪材料与进度信息基于一张图可视化，支撑资源调度与通车时间预估。
SOLUTION STRUCTURE
方案架构
自下而上构建模型、仿真、决策与呈现四层能力：分级建模与 BIM 引擎构建孪生底座，视频识别与仿真算法支撑分析推演，预案管理与决策辅助赋能业务，综合呈现层实现多场景一屏展示。
1综合呈现层
主场景展示大客流专题日常运营应急事件
2决策辅助层
预案管理极端天气火灾事故大客流疏散
3仿真分析层
视频识别客流统计仿真预演异常分析
4模型构建层
分级建模BIM 引擎孪生引擎多维图形引擎
OUTCOMES
建设成效
融合利旧
保护既有投资
充分利用已建智能化系统，使建设投资效益不断叠加。
精准指挥
资源优化调度
客流车流一屏呈现，辅助疏导指挥与力量部署。
AI迭代
预测持续改进
数据资产沉淀驱动算法模型持续优化与管理能力提升。
30%节约
管养降本增效
病害自动采集与养护闭环，精细控制养护费用。
CUSTOMER CASES
行业案例
智慧交通XX 综合交通枢纽大客流管控平台
枢纽日均客流超 30 万人次，多部门协同困难、视频与业务数据分散。基于 Surgine 与 SurgeView 构建枢纽孪生底座，叠加 SurgeIoT 物联接入与 SurgeData 分析，实现客流热力、车流疏导、事件联动与仿真预演一屏统管。
大客流处置效率提升 45%视频融合查询效率提升 60%应急预演决策时间缩短 35%
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