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Zabbix在轨道交通行业的应用
目录 一、中国通号卡斯柯 二、轨道交通系统中通信业务的NMS 三、基于Zabbix的网管产品开发及应用 四、现阶段面临的挑战 一、中国通号卡斯柯 中国通号卡斯柯有限公司是一家专注于轨道交通的控制系统集成商 ，由中国铁路通信信号股份有限公司与阿尔斯通共同出资成立，是中国铁路行业第一家中外合资的企业。 二、轨道交通系统中通信业务的NMS 2.1 城市轨道交通通信信号系统组成 在传统的城市轨道交通系统中主要包含五个系统，分别是与业务相关的：列车自动控制系统ATC、列车自动监控系统ATS、计算机联锁系统CI 四、现阶段面临的新挑战 随着国内对于信创的大力扶持，国内项目增长略显疲态、行业内竞争愈发激烈，我们使用Zabbix这款开源软件也面临着越来越多的挑战。 1. 我认为，这也表明了在这个行业中，网管软件应该发展的方向或者说应该所具备的功能。 3.
8610编辑于 2026-03-27 - 来自专栏国标流媒体
智能视频分析引擎技术在轨道交通行业的应用
智能视频分析引擎技术在轨道交通行业的应用系统概述随着城镇化的推进，作为城市基础设施的轨道交通，成为了各大城市的建设重点。 但轨道交通在飞速发展的同时，由于人流密集、人员复杂、空间相对封闭等因素，成了公共安全重点保障场所。如何保证乘客的安全出行成为了轨道交通运营和安全管理部门工作的重中之重。 而随着人工智能技术的不断进步，智能视频分析在轨道交通中的作用越来越显著。智能视频分析引擎智能视频分析在轨道交通的应用主要包括视频质量诊断、视频智能检索、人脸识别和比对、智能行为分析等。 7、权限管理与分配：SkeyeVSS视频汇聚平台采用设备树对设备进行分组分级管理，对整合的视频监控资源的应用需求给予相应的操作权限，达到对接入的视频监控资源的集中控制、统一管理、鉴权转发，实现视频监控资源的最大化应用 应用场景拓展借助视频+AI的方式， 对安全现场管理、环境保护管理、消防安全管理、能源管理、应急管理、隐患排查治理、事故管理等多领域、多行业的场景进行智能分析，满足不同行业和不同领域的AI识别需求。
56720编辑于 2023-07-28 - 来自专栏交通
智慧交通行业新风口在何方？
智慧交通行业新风口在何方？无限商机尽在第五届中国（新疆）国际智能交通产业博览会 纵观2022年的智慧交通行业发展，机遇与挑战并存！ 随着各地智慧高速建设指南、建设标准的逐步出台，已建成的高速公路路段智慧化建设速度将会再度提升，高速公路整体统筹协作协同系统建设也将成为发展重点，其中试点建设应用经验如何真正落地值得关注。 智慧交通行业新风口缘何在新疆？ 截止2022年4月，我国各省市公路平均里程16万公里，新疆公路总里程达22万公里。 2021年11月，新疆首条沙漠高速公路，S21阿勒泰至乌鲁木齐高速公路正式通车。 高峰论坛，为丝路核心区交通强国建设增智添彩 展会同期举办“西北智能交通产业发展大会高峰论坛”，将对政府政策、行业、企业及技术等方面就交通与数字化融合与应用等智慧交通最新话题都将在会议期间进行独家展望，深入接触行业领军人物 论坛举办期间，针对数字化在交通行业、智能交通在城市发展等具体应用结合、“低碳+交通”指数的趋势预测等等技术赋能传统交通产业等新业态，也将由专业人士进行详细分析与解读，敬请期待。
81730编辑于 2022-05-17 - 来自专栏物流技术与应用
热文回顾｜供应商管理库存VMI在轨道交通行业中的应用
轨道交通行业在库存管理中引入VMI理念对企业自身和供应商都有重大意义，有利于降低整体库存水平，减少物流成本，提高库存周转率。 本文选取无锡地铁在库存管理应用VMI理念的实例加以阐述分析，为其他轨道交通企业提供经验借鉴。 关键词：无锡地铁、轨道交通、供应链、供应商管理库存、VMI 一、前言 随着互联网、ERP、电子商务等信息技术在轨道交通行业中的广泛应用，轨道交通企业的竞争模式随之发生变化，企业所处供应链上的运作效率已成为轨道交通行业普遍关注的问题 三、轨道交通行业库存管理现状 轨道交通行业库存物资从运营功能来看，大体分为三个系统大类（列车运行系统、客运服务系统、检修保障系统），涉及轨道、车辆、通信、供电等17个专业。 六、结语 未来，供应商管理库存VMI理念会应用在越来越多的轨道交通企业供应链管理中，以VMI管理模式为基础的前提下，各个轨道交通企业之间深化战略合作，构建采购联盟，已是大势所趋。
72810编辑于 2023-02-27 - 来自专栏瑞芯微
瑞芯微RK3568开发板在智慧交通行业中的应用方案
智能交通安全监测系统是通过利用高性能处理器和先进的图像处理算法，实现对交通场景的实时监测、分析和预警，以提高交通安全水平。 以下是基于RK3568处理器的智能交通安全监测系统产品的应用方案：视频采集与处理：图片 使用RK3568处理器搭配高清摄像头，进行交通场景的视频采集。 交通事故预警：图片 利用RK3568处理器的图像处理能力和AI算法，实现对交通场景中潜在事故的预警。 例如，通过检测车辆之间的安全距离、交叉口的闯红灯行为等，及时发现潜在的交通事故风险，并向驾驶员和交通管理中心发送警报信息，以便采取相应的措施，减少交通事故的发生。 ：4G内存，32G存储商业级8G：8G内存，32G存储工业级2G：2G内存，16G存储工作温度：商业级 0~70 度、工业级-40~+85 度工作电压：5V系统支持：Android12、Android11
61220编辑于 2023-05-08 YashanDB行业应用
它结合了关系型数据库的优势和分布式架构的可扩展性，特别适用于大数据分析、企业级应用等领域。行业应用1. 金融行业- YashanDB 适合金融行业中的大规模交易处理和实时数据分析。 - 应用场景包括用户活动日志、消息推送、社交网络图谱分析等。4. 物联网 (IoT)- 物联网应用需要存储大量传感器数据和设备状态信息，YashanDB 在分布式环境下能有效地存储和查询这些实时数据。 - 用于电子病历 (EMR) 系统、医疗数据分析、健康监控等应用场景。行业趋势1. 多模数据库的发展- 随着应用场景的多样化，越来越多的数据库系统支持多种数据模型（如关系模型、文档模型、图形模型等）。 总结来说，YashanDB 在多个行业具有广泛的应用前景，尤其适用于那些需要大规模数据存储和高并发处理的场景。 随着技术的进步，YashanDB 可能会继续扩展其功能，进一步提升在分布式、大数据环境中的应用能力，适应未来的行业趋势。
16110编辑于 2025-10-23腾讯电子签交通行业应用：降本增效与合规存证的数字化签约方案
破解交通签约与防疫管理瓶颈 交通行业面临传统纸质签约效率低、错签冒签纠纷多的问题，网络货运政策要求每单交易真实可追溯，倒逼平台升级签约方式。 防疫场景下，交通运输局存在纸质文件生产管理统计成本高、无法精准分析防疫文件效果、线下人群健康码核酸情况难掌握、用户信息真实性依赖自觉易误差等瓶颈；个人用户面临宣传文件难回看无统一入口、多次手动填同类问卷低效 （注：材料中未提供客户证言，故省略引用部分） 选择腾讯电子签的核心依据 腾讯电子签以技术确定性与场景适配性支撑交通行业需求： 技术能力：微信原生人脸识别、至信链存证上链（法律效力）、权威CA证书 、可回溯时间戳，确保签约真实合规； 产品价值：降低运维成本（替代纸质文件）、提升开发效率（API易集成）与多端签署效率； 数据验证：量化效果如累计签署人数35,080，直接体现规模化应用能力； 生态协同：依托CSIG云与智慧产业事业群资源，支持交通行业从签约到防疫管理的全链路数字化升级。
9610编辑于 2026-04-10- 来自专栏人工智能领域
DeepSeek 智慧城市应用：交通流量预测（918）
引言：随着城市化进程的加速，交通拥堵成为城市发展的顽疾。准确的交通流量预测对于优化交通管理、提升出行效率至关重要。DeepSeek 作为先进的技术框架，为智慧城市的交通流量预测带来了新的解决方案。 ，实时获取交通流量预测结果对于及时调整交通信号、优化交通疏导策略至关重要。 ST - GCN 能够有效捕捉交通数据的时空特征，多传感器数据融合提高了数据的全面性和准确性，实时推理 API 服务则实现了预测结果的实时获取和应用。 如果您对《DeepSeek 智慧城市应用：交通流量预测（9/18）》有更深入的兴趣或疑问，欢迎继续关注相关领域的最新动态，或与我们进一步交流和讨论。 让我们共同期待[DeepSeek 智慧城市应用-交通流量预测]在未来的发展历程中，能够带来更多的惊喜和突破。 再次感谢，祝您拥有美好的一天！
1.3K30编辑于 2025-02-20 - 来自专栏数据魔术师
Deep城市︱机器学习帮助优化交通流并减少交通排放应用两例
题图（图片来源：iStock.com/timoph） 将人工智能应用于自动驾驶汽车来使交通平稳运行，减少燃料消耗，并改善空气质量监测模型，可能听起来像科幻小说，但美国能源部的劳伦斯伯克利国家实验室（伯克利实验室 与加州伯克利分校的合作中，伯克利实验室的科学家们应用深度强化学习——一种训练控制器的计算工具，来使交通更具可持续性。第一个项目利用强化学习来使自动驾驶汽车以一种增加交通流量，减小能源消耗的方式行驶。 视频内容 视频三、深度学习被应用与训练机器人翻越障碍物 在交通案例中，Flow训练机动车检查前后临近车辆状态。“系统对多种状态进行试验，可以做到加减速或者变换车道等动作，”Vinitsky解释道。 02 《Flow：交通控制中强化学习的架构和基准》 ? ? ? ? 03 《人工与自动驾驶混合交通流中的强化学习应用标杆》 ? ? ? 04 《深度强化学习拉格朗日控制：消除交通流瓶颈的应用》 ? 05 《交通控制与强化学习框架》 ? ? ? ? 06 《Flow：强化学习在交通控制SUMO中的应用》 ? ? ? 来源：一览众山小-可持续城市与交通
1.5K30发布于 2019-06-06 - 来自专栏Python项目实战
AI在交通管理系统中的应用
为解决并紧的交通压力，提高车辆和人员的行为效率，人工智能在交通管理系统中已经成为一个不可战略的技术功能。本文将探讨AI如何通过大数据分析，机器学习，和实时应用提高交通系统的智能化。 一、交通管理系统的面临挑战交通拥塞：城市中心通过量增加，车辆拥塞频发。通过效率低：交通信号不能根据实时情况调整。交通安全问题：人和车车事故高发。 = { "time": ["8:00", "9:00", "10:00", "11:00", "12:00"], "traffic_flow": [1200, 1500, 900, 1100 智能交通信号系统通过直播视频和云端分析，分配实时交通信号。2. 交通安全监控通过交通事故评分，预测事故高发区。3. 智能交通分布和运营根据数据，重新设计高效车载和道路。 结论AI将在交通预测，效率提高，安全优化上进一步提升交通系统。
99920编辑于 2025-01-04 - 来自专栏数据宝
现有可应用的交通大数据有哪些？
交通领域内有哪些数据？ 首先交通方式目前广义上主要分为四大类：铁路、公路、水路，航空，每一样如果再细分的话，又能分出很多种类，种类繁多。 那如题所示，对于交通领域内目前已经开放的数据其实不是很多，而且大多数数据都还处于孤岛状态。 今天着重为大家介绍交通领域内已经可以应用的高速大数据、车辆大数据、ETC大数据、运力大数据、运政大数据这几类数据资源。 （资料来源：数据宝）高速大数据已经应用在保险、物流等领域，未来还会有更多领域可应用。 目前应用场景比较窄，主要应用在物流金融领域，帮助金融机构在针对司机发卡时候可以做评估。
2.3K30发布于 2020-03-20 - 来自专栏智慧物联产品＆方案
基于智慧路灯杆的智慧交通应用示例
今天我们就结合智慧交通场景，介绍智慧路灯杆在智慧交通方面的应用示例。1、智能交通疏导智慧路灯杆可以树立在车流密集的交通路口，发挥智能交通疏导的功能。 智慧杆搭载交通摄像头、智能红绿灯、AI智能网关等设备，摄像头实时监测车辆排队拥堵情况，通过AI智能网关分析各条道路的车辆队伍长度，联动智能交通灯调整红绿灯的时长和灵活变灯，提高通行效率。 3、智能交通监测智慧路灯杆搭载AI智能网关，可以实现强大的视觉识别功能，在道路场景，可以实现交通测速、抛物监测、碰撞事故监测、行人横穿监测、翻越栏杆监测等应用，提高道路管理效率，减少交通隐患。
59930编辑于 2023-08-08 - 来自专栏用户4866861的专栏
时钟系统在交通指挥系统应用方案
通信时钟系统在交通指挥系统中占据着重要位置，通信时钟系统的主要任务是要为车站工作人员以及乘客能够提供标准的时间，使全线各机电系统的定时设备与时间系统同步，从而实现全线统一的时间标准，以提高运营效率和质量 1、概述 在信息化快速发展的今天，机场和车站作为交通网中的重要节点，与广大市民生活密切相关，担负着快速运送大流量乘客、保证交通畅通的重任，而这就需要各个部门、各个系统的紧密配合。 随着机场和铁路各公司提速战略提高服务的实施，对整个交通运输系统运营效率提出了更高的要求，而时钟系统以它高可靠性、高精度性、高集成控制的特性，为各个机场、车站内中心调度员、值班员、各个部门工作人员和广大乘客提供统一的标准时间信息 ，同时为其他各个系统提供统一的时间信号，使各机电系统的网络设备与卫星时钟实时保持同步，从而实现统一的时钟基准，逐渐成为机场、铁路站等各个交通现代化管理、监测的重要技术手段之一。 对于核心网络设备和重要应用服务器而言，它们之间有时需要协同工作，因此时间的统一准确性、可靠性显得尤为重要。 同时时钟系统具有业界领先的环保性能，引领了都市绿色办公风潮。
69220发布于 2020-06-09 - 来自专栏Android 开发者
聚焦 Android 11: Android 11 应用兼容性
更轻松实现应用与 Android 11 兼容 在每次版本更新中，我们都希望尽量减少应用适配 Android 所需的工作。 请继续阅读，详细了解我们如何简化 Android 11 中的应用测试和调试流程。 在 Android 11 上测试 测试应用是否兼容 Android 新版本可能面临很多挑战，尤其是应用在受到多个平台变更影响的情况下。此过程中可能会出现很多问题: 如何确定应用中可能受影响的区域？ 适于测试平台变更的新工具 和往年的更新一样，Android 11 的一些平台变更可能会影响您的应用。 我们希望这些工具能帮助您更轻松地测试 Android 11 应用兼容情况。
2K10发布于 2020-10-16 - 来自专栏物联网智慧生活
5G智慧灯杆的智慧交通应用
智慧交通中的5G智慧灯杆，除对智能照明的远程集中控制与管理外，更是集交通指示牌、车速监测违章抓拍、车流量监测、路况监测、充电桩、环境监测的多功能合杆。 智慧交通运用5G智慧合杆实现道路环境全方位感知监测、道路安防能力提升、路况实时掌握、交通违规智能管理，以及充电桩、wifi、信息发布等多元化服务。 3、杆体载有LED信息屏，交通路况、环境、气象信息实时发布。 4、电子眼违章抓拍，车速检测，平台数据监测存储，严格进行交通违规执法。 图片5.png 5G智慧灯杆网关核心应用 图片6.png 1、支持2个光纤口、7×LAN、1×WLAN、2×RS485、1×AC220V输入、3×AC220V输出、1×DC24V输出、1×DC12V 10、支持透明传输、TCP/IP、UDP、MQTT、MODBUS、TFTP、HTTP等多种网络协议； 11、支持SPI防火墙， VPN穿越，访问控制，支持自定义策略。
1.3K20发布于 2021-05-11 YashanDB数据库适合哪些行业？行业应用详解
接下来，我们将探讨YashanDB适合的行业及其应用场景。行业应用场景解析1. 金融行业金融行业对数据的实时性和安全性要求极高。 医疗行业医疗行业需要对患者数据进行高效、安全的管理。YashanDB的高可用架构适用于医院信息系统（HIS）、电子病历（EMR）等应用，确保医疗数据在使用中的安全性和实时访问能力。 物流与供应链物流行业面临着对实时数据跟踪和分析的高需求。YashanDB支持海量数据分析和即时数据更新，非常适合用于运输管理系统、库存管理系统等各种应用，助力企业实现智能化和精细化的管理。5. YashanDB通过其灵活的存储管理和快速的数据访问能力，可以有效支持教育平台的课件管理、学员信息管理等多种应用场景。6. 互联网+行业在互联网+的背景下，越来越多的企业依赖于数据驱动的决策。 结论随着数据规模的不断增长，YashanDB以其强大的查询性能和灵活的应用场景，正在成为各行业信息化建设的重要支撑。
26510编辑于 2025-08-30- 来自专栏智能视频图像
智能视频分析技术在智慧交通领域的应用
交通涉及到两大领域，即高速公路和城市交通。无论是发达国家，还是发展中国家，都毫不例外地承受着不断恶化的交通的困扰。 作为整个智能交通系统的重要技术支撑，视频智能化分析技术已得到大规模的应用。 同时智能视频分析系统在高速公路中可对高速事件监测、事故监测、车流量检测、拥堵监测中也有广泛应用。 系统应用 不按车道行驶检测 不按车道行驶违法检测：直行车道左右拐、右拐车道直行与左拐、左拐车道直行与右拐等违法行为。 智能视频分析技术在“智慧交通”建设中的应用已经有十几年了，可以说已经走出了“雾里看花，摸索前进”的阶段。
1.6K40发布于 2019-10-09 - 来自专栏用户4866861的专栏
时钟系统在交通指挥系统应用方案
通信时钟系统在交通指挥系统中占据着重要位置，通信时钟系统的主要任务是要为车站工作人员以及乘客能够提供标准的时间，使全线各机电系统的定时设备与时间系统同步，从而实现全线统一的时间标准，以提高运营效率和质量 1、概述 在信息化快速发展的今天，机场和车站作为交通网中的重要节点，与广大市民生活密切相关，担负着快速运送大流量乘客、保证交通畅通的重任，而这就需要各个部门、各个系统的紧密配合。 随着机场和铁路各公司提速战略提高服务的实施，对整个交通运输系统运营效率提出了更高的要求，而时钟系统以它高可靠性、高精度性、高集成控制的特性，为各个机场、车站内中心调度员、值班员、各个部门工作人员和广大乘客提供统一的标准时间信息 ，同时为其他各个系统提供统一的时间信号，使各机电系统的网络设备与卫星时钟实时保持同步，从而实现统一的时钟基准，逐渐成为机场、铁路站等各个交通现代化管理、监测的重要技术手段之一。 对于核心网络设备和重要应用服务器而言，它们之间有时需要协同工作，因此时间的统一准确性、可靠性显得尤为重要。 同时时钟系统具有业界领先的环保性能，引领了都市绿色办公风潮。
71120发布于 2020-06-16 - 来自专栏资讯动态
重磅｜腾讯数字孪生亮相2023世界交通运输大会，助力交通行业数字化转型升级
大会期间，腾讯联合世界交通运输大会执委会举办“数字交通探索与实践论坛”，围绕交通行业的数字化转型进行交流与分享。 ►►► 数实融合 腾讯数字孪生助力 构建可计算的智慧交通数字底座 2022年，腾讯提出打造“实时孪生+交通OS”双轮驱动解决方案，并在智慧高速等领域进行了落地应用。 （腾讯数字孪生展台互动区） 数字孪生对交通行业最大的价值在于提升大规模复杂实时系统的在线协作效率，腾讯凭借在游戏、仿真等领域的技术积累，打造实时孪生解决方案，采用实时四维时空计算的方法发现异常，对交通运行状态进行评估 依托强大而便捷的微信平台，明显降低了车路协同智慧应用的使用门槛，显著提升了数字出行服务的普及率。 在交通强国建设的过程中，腾讯数字孪生将持续利用自身的技术优势和丰富的产品能力，助力交通行业更高质量的发展，让出行更加便利、舒适、安心。
56320编辑于 2023-09-19 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
AI 行业实践精选：利用深度学习识别交通信号灯
最近我在 Nexar 交通信号灯识别挑战赛上获得了第一名，这是一项由 Nexar 组织的计算机视觉比赛，该公司正在开发一款叫做 AI Dashcam 的软件。 在给定的所有照片中，分类器需要识别出场景中是否存在交通信号灯，如果有，则需判断出是红灯还是绿灯。更确切的说，分类器应该仅识别出的，是车辆行进方向的交通信号灯。 为了便于理解，显得更加直观，请看下面的实例图： 上图中的例子是我们需要预测出的可能出现的三种情况：没有交通信号灯（左图）、交通信号灯为红色（中间图）、交通信号灯为绿色（右图）。 交通信号灯的局域化 在 deepsense.io 上阅读了很多识别鲸鱼的文章之后，我努力训练出一个定位器，首先识别图片里交通灯的位置，然后再在这个相对小区域内辨别交通灯的状态。 如果场景中出现多于一个交通灯的状况就会比较难办了。 模型显示没有交通灯，但实际上有一个绿灯。 结论 这是我第一次将深度学习应用到实际的问题中！我很高兴能看到自己的应用获得成功。
2.9K80发布于 2018-04-26
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