长沙市智慧交通发展中心：长沙市交通综合运行协调指挥中心（TOCC）二期采购需求公开

TOCC一期功能建设情况

TOCC二期功能建设情况

序号

系统

模块

备注

系统

模块

一二期区别

备注

1

交通运行监测预警系统

/

交通运行预测预警系统

安全预警

新建系统，一期主要做了监测功能，未做预测预警功能，本期新建预测预警系统

/

2

安全风险识别

3

风险排查

4

城市公交

重点在车辆、企业、线路等基础数据的展示

交通综合运行监测系统

城市公交监测预测

本期主要在一期基础上扩充长望浏宁等区县公交、公交站台、公交刷卡等数据，新增公交一张图、公交刷卡排名、热门线路、站点、站台管理等功能

主要是在一期监测系统基础上新增行业模块以、扩充部分行业的监测数据、细化监测功能

5

出租车

重点在车辆、企业、从业人员等基础数据的展示

出租车监测预测

本期主要在一期基础上扩充出租违法违规、考核、培训等数据，并对订单数据进行业务关联分析，新增热门起终点、上线、载客、接单、营收、位置、轨迹等的分析展示功能

6

网约车

重点在车辆、企业、从业人员等基础数据的展示

网约车监测预测

本期主要在一期基础上，***网约车违法违规、考核、培训、投诉、年检、保险等数据，并对订单数据进行业务关联分析，新增电子围栏、接单、营收、位置、轨迹等的分析展示功能

7

两客一危

利旧

/

/

8

执法打黑

重点在出租车非法聚集

执法智能监测

本期主要是在一期基础上，扩充执法案件、行政处罚等数据，新增黑名单管理、重点跟踪名单管理等功能

9

驾培

主要是预留接口

驾培智能监测

一期主要是考虑预留接口，本期接入驾培相关数据并建设功能

10

公路

利旧

公路监测预测

本期主要是在一期基础上，扩充接入公路资产、养护、路长制、自然灾害、规划计划、质监等数据，新增公路一张图展示、车流量、通行速度分析等功能

11

水路

主要是预留接口

水路智能监测

一期主要是考虑预留接口，本期接入水路相关数据并建设功能

12

城市出入口

利旧

轨道交监测预测

一期主要是考虑预留接口，本期接入轨道相关数据并建设功能

13

轨道交通

主要是预留接口

道路运输监测预测

新增行业模块

14

综合地理信息服务

利旧

旅游交通监测预测

新增行业模块

15

共享单车智能监测

新增行业模块

16

铁路监测预测

新增行业模块

17

航空监测预测

新增行业模块

18

公共停车监测预测

新增行业模块

19

交通综合业务辅助与决策系统

业务辅助子系统

利旧

交通辅助决策支持系统

城市公交优化分析

本期主要是在一期试点做公交决策的基础上，基于综合交通分析公交运行情况，新增定制公交、与区县接驳公交的优化分析等功能

主要是在一期决策系统基础上新增行业模块、扩充决策数据、细化决策颗粒度

20

大数据决策分析子系统

****城市公交线路优化方面进行了试点

巡游出租汽车优化分析

新增行业模块

21

交通协同试点

利旧

网约出租汽车优化分析

新增行业模块

22

/

特殊场景运力协调优化

新增行业模块

23

道路客运优化分析

24

***网运行优化

新增行业模块

25

应急指挥调度系统

事件提醒

一期主要是实现了应急资源的静态管理

交通运行协调指挥系统

应急资源管理

主要是在TOCC基础上扩充公路、铁路、水路、航空、旅游交通等其他子行业的应急保障、应急事件、应急专题、应急知识等数据，增加应急资源数据字段。

主要是在一期基础上增加应急监测预警、指挥调度、分析评估等功能

26

应急专题

人员值班值守

新增模块

27

应急回看

事前监测预警

新增模块

28

应急保障

事中应急处置

新增模块

29

事后分析评估

新增模块

30

综合服务协调管理系统

综合服务管理模块

利旧

/

/

/

/

31

资源协调管理模块

32

综合运维模块

33

/

交通综合服务评价系统

服务信息管理

新建系统

/

34

评价指标管理

35

服务评价分级

36

服务统计分析

37

服务评价发布

38

服务评价稽查

39

/

TOCC掌上系统

运行监测

新建系统

/

40

应急指挥

41

业务管理

42

行业辅助

图例：

新增内容

升级内容

序号

所属系统/模块名称

算法名称

用途

算法模型描述

工作量（人月）

一

***平台

（一）

业务支撑算法

1

交通运行趋势分析类

轨道交通客流趋势分析算法

用于预测轨道交通站点内和站点外接驳区域客流趋势

（1）数据预处理1）数据来源历史客流数据：包括站点闸机刷卡数据、列车到站数据、接驳区域车辆流量等。实时数据：通过传感器、摄像头和交通监控系统采集的实时人流、车流数据。外部数据：包括天气预报、节假日信息、重大活动安排等影响客流的外部因素。2）数据清洗与特征提取数据清洗：去除无效数据（如缺失值、异常值），确保数据质量。特征提取：提取关键特征，如客流量的时序特征（高峰时段）、外部影响因素（天气、节假日）、站点类型（换乘站、终点站等）。（2）客流预测模型构建模型选择：根据数据特性和预测需求选择合适的预测算法。例如，对于具有明显周期性和季节性的数据，可以使用ARIMA或SARIMA模型；对于需要捕捉复杂模式的数据，则可以考虑使用LSTM或GRU等深度学习模型。特征提取：从原始数据中提取有用的信息作为特征，例如时间戳、天气状况、是否节假日等。模型训练：使用历史数据训练预测模型，并通过交叉验证等方法优化模型参数。（3）可视化展示用户界面：设计一个易于使用的界面，使运营管理人员可以方便地选择站点、查看不同时间段的客流预测。图表类型：使用柱状图展示特定站点在未来一小时、一天、一周等时间段内的客流预测；使用折线图展示客流随时间的变化趋势；使用热力图展示接驳区域的客流密度。交互功能：允许用户选择特定站点并指定时间范围，即时展示相应的预测结果。

2.55

2

道路运输客流趋势分析算法

用于预测道路运输不同时段、线路、班次客流趋势

（1）数据收集历史客流数据：记录不同线路、班次在各个时间段的实际客流情况。线路班次数据：包括每条线路的运营时间表、班次频率等信息。节假日数据：节假日、周末以及其他特殊日期的数据。天气数据：天气预报信息，如温度、降雨概率等。重大事件数据：如演唱会、体育赛事等可能影响客流的重大事件。实时数据：实时采集的车辆客流、行驶数据，用于更新预测模型。（2）数据清洗与处理异常值处理：检查并处理数据中的异常值，如极端大或极端小的数值。缺失值填补：使用插值法或其他统计方法填补缺失值，保持数据完整性。数据整合：按照时间段、线路、班次等维度整合数据，形成可供分析的数据集。（3）算法模型构建1）模型选择ARIMA模型：适用于具有明显周期性和季节性的数据。LSTM模型：适用于捕捉复杂模式的数据，特别是涉及长时间依赖关系的数据。2）实现流程数据清洗：清理历史客流量数据中的异常值，确保数据的准确性。特征工程：将时间（日期、时段）、节假日、天气等因素作为特征输入模型。模型训练：使用过去几年的历史客流数据训练ARIMA或LSTM模型。实时更新：利用最新的客流监测数据进行实时预测调整，并输出客流预测结果。（4）预测结果展示生成预测数据：生成进出口客流量的预测数据。前端展示：提供给前端进行可视化展示，如通过折线图、柱状图等形式展示预测结果。（5）运营优化客流高峰预判：提前预判客流高峰时段，合理安排人员和服务设施。运力需求调整：根据预测结果调整运力需求，确保高峰期有足够的运力支持。

2.55

3

铁路车站进出口客流量预测算法

用于预测车站进出口的客流趋势

（1）数据来源历史客流量数据：记录过去各时间段（如每小时、每天）的进出站人数。实时人流监测数据：通过安装在车站进出口的传感器、摄像头等设备收集的实时数据。天气状况：包括温度、湿度、降水量等天气预报信息。节假日信息：包括公共假期、周末等特殊日期。交通事件：如线路故障、施工计划、临时交通管制等信息。（2）数据预处理异常值处理：识别并剔除历史数据中的异常值，如极端值、错误录入的数据等。缺失值填补：使用插值、前向填充、后向填充等方法填补缺失数据。（3）算法模型构建1）模型选择ARIMA模型：适用于具有明显周期性和季节性的数据，可以捕捉短期波动和长期趋势。LSTM模型：适用于捕捉复杂模式的数据，特别是涉及长时间依赖关系的数据，适合用于预测节假日和特殊活动期间的客流波动。2）实现流程数据清洗：清理历史客流量数据中的异常值，确保数据的准确性。特征工程：将时间（日期、时段）、节假日、天气等因素作为特征输入模型。模型训练：使用过去几年的历史客流数据训练ARIMA或LSTM模型。实时更新：利用最新的客流监测数据进行实时预测调整，并输出客流预测结果。（4）预测结果：生成进出口客流量的预测数据，提供给前端进行可视化展示。

1.7

4

铁路车站与公交接驳区域运力匹配度预测算法

用于预测车站与公交接驳区域运力匹配度

（1）数据输入车站客流量预测数据：包括进出站人数的预测数据。接驳车辆调度数据：公交、出租车及其他接驳车辆的实时调度信息。历史运力数据：记录过去各时间段（如每小时、每天）的接驳车辆数量和实际运载情况。公交班次：公交线路的发车时间表。（2）算法模型构建1）线性回归模型：运用线性回归模型对车站接驳区域的运力需求和供给之间的关系进行建模，估算未来不同时间段内的运力需求和供给量。2）供需差异分析：基于线性回归模型的结果，计算运力匹配度，衡量公交、出租车等接驳车辆是否能够满足车站的客流需求。3）贝叶斯优化模型：用于优化公交车辆的调度计划，确保在客流高峰期间接驳区域有足够的车辆供给。（3）实现流程：需求预测：使用车站进出口客流量预测数据，结合历史上接驳区域的运力需求，预测未来不同时段的运力需求。供给分析：根据公交、出租车等接驳车辆的实时调度数据，预测未来的运力供给情况。运力匹配计算：计算供需比，得出接驳区域运力匹配度。动态调整：根据供需差异，调整车辆调度计划，提高运力匹配度。（4）预测结果：生成未来运力匹配度的预测值，帮助管理人员提前调度车辆，缓解高峰期运力不足的问题。

2.55

5

水运港口/码头流量趋势预测算法

用于预测水运港口、码头客货运量的趋势

（1）数据处理与建模1）数据收集系统通过整合多源数据，获取水路客运与货运的相关数据，包括：历史客流数据：通过票务系统、进出口口岸的监控、船舶登记等数据源获取。货运数据：港口货物吞吐量、船舶装卸信息、航运公司的货运记录等。外部影响因素：天气数据、节假日、重大活动日程、市场需求波动等。2）数据预处理在进行趋势预测之前，需要对收集到的数据进行处理：去噪处理：剔除异常值或数据缺失，确保数据的准确性。特征工程：提取影响客流量和货运量的关键因素，例如天气、节假日、季节等，并将这些数据输入到预测模型中。（2）预测模型构建根据数据特性和预测需求选择合适的预测算法。例如：1）基于时序的客流量和货运量预测ARIMA模型：常用于时间序列预测，能够基于历史数据预测未来趋势。系统会对客流量、货运量进行时序建模，分析短期内的变化趋势。SARIMA模：适用于具有周期性波动的预测场景。对于具有明显季节性变化的客流或货运（如节假日高峰），使用SARIMA模型提高预测精度。2）基于机器学习的预测XGBoost：通过历史数据与多种外部因素（如天气、交通状况等）的综合分析，生成较为精确的客流和货运预测结果。LSTM（***网络）： LSTM能够捕捉长时间跨度的趋势，适合预测长期的客流和货运量变化。（3）实时更新与预测优化系统根据新接收的实时数据，动态更新预测模型的参数，进行滚动式预测，使预测结果更加贴近现实需求。此外，可通过定期对模型进行校正和评估，确保预测的准确性和有效性。（4）可视化与报告可视化展示：使用图表形式（如折线图、柱状图等）展示预测结果，便于管理人员直观理解。报告生成：自动生成包含预测结果、分析结论及建议的报告，供决策者参考。

2.55

6

机场客流趋势分析算法

用于预测机场进出口的客流趋势

（1）数据收集系统的数据来源主要包括：历史客流量数据：机场各进出口的实际客流量数据，包括按天、小时甚至更精细的时段数据。外部数据：包括天气、节假日、重大活动安排等信息，这些因素将作为预测模型中的重要变量。（2）算法选择与实现根据数据特性和预测需求选择合适的预测算法。例如：1）时间序列分析模型（ARIMA 模型）ARIMA模型：用于处理历史客流量数据，能够很好地预测时间序列中的趋势性和周期性变化。通过将历史客流量按时序输入模型，结合不同时间段的特点（如工作日与周末、平季与高峰期），预测未来不同时段的客流变化。数据预处理：在输入ARIMA模型之前，对历史数据进行平稳化处理（如去除季节性波动），并进行差分处理，确保数据的平稳性。2）多元线性回归模型用于将外部变量（如天气、节假日、特殊活动）加入到预测模型中，评估这些因素对未来客流量的影响。通过建立多元回归方程，系统可以根据不同的外部输入，调整预测值。输入变量：天气（如温度、降雨量）、节假日标记（如春节、国庆等）、重大活动（如大型展会、体育赛事）等都会作为独立变量参与预测。3）机器学习模型除了传统的时间序列模型外，还可以利用**XGBoost（Extreme Gradient Boosting）**等机器学习算法，结合更多复杂因素（如机场管理政策调整、突发事件等）进行客流量预测。该模型通过不断优化预测误差，提供更加准确的预测结果。训练数据集：利用机场的历史客流数据作为训练集，模型根据这些数据进行自我学习，自动调整权重，从而提高预测准确性。（3）预测流程1）数据输入系统定期从数据源（****中心、天气预报系统）获取最新数据，并与历史数据进行对比和分析。2）模型选择可先利用ARIMA模型生成基本的时间序列预测结果，然后根据多元回归模型调整预测值，以纳入外部因素的影响。最后，结合机器学习模型对复杂情况下的预测进行补充优化。3）输出预测结果系统生成不同时段、不同出入口的客流量预测结果，展示在用户的可视化界面中。4）持续校准系统根据实际客流数据对预测模型进行定期校准，以不断提升预测的准确性。

2.55

7

机场与公交接驳区域运力匹配度预测算法

用于预测机场与公交接驳区域运力匹配度

（1）数据输入机场客流量预测数据：包括进出机场人数的预测数据。接驳车辆调度数据：公交、出租车及其他接驳车辆的实时调度信息。历史运力数据：记录过去各时间段（如每小时、每天）的接驳车辆数量和实际运载情况。公交班次：公交线路的发车时间表。（2）算法模型构建1）线性回归模型：运用线性回归模型对机场接驳区域的运力需求和供给之间的关系进行建模，估算未来不同时间段内的运力需求和供给量。2）供需差异分析：基于线性回归模型的结果，计算运力匹配度，衡量公交、出租车等接驳车辆是否能够满足机场的客流需求。3）贝叶斯优化模型：用于优化公交车辆的调度计划，确保在客流高峰期间接驳区域有足够的车辆供给。（3）实现流程：需求预测：使用机场进出口客流量预测数据，结合历史上接驳区域的运力需求，预测未来不同时段的运力需求。供给分析：根据公交、出租车等接驳车辆的实时调度数据，预测未来的运力供给情况。运力匹配计算：计算供需比，得出接驳区域运力匹配度。动态调整：根据供需差异，调整车辆调度计划，提高运力匹配度。（4）预测结果：生成未来运力匹配度的预测值，帮助管理人员提前调度车辆，缓解高峰期运力不足的问题。

2.55

8

公共停车场空余停车位预测算法

用于预测公共停车场空余车位数量趋势

（1）数据来源历史停车数据：根据停车场过去一段时间的车位使用情况，尤其是在不同的时段、节假日或周末等特定日期的车位使用情况，作为预测的基础数据。实时车位数据：结合停车场的实时车位使用信息，包括每小时或每分钟更新的车位占用情况，帮助实时调整预测模型。外部数据：引入天气、节假日、周边活动（如商圈促销、展会等）、交通流量数据，作为影响停车需求的重要变量，提升预测的精度。（2）算法流程1）数据预处理时间序列分析：将历史停车数据处理为按小时、天、周等时间维度的序列，进行清洗和归一化处理，确保数据的时序性和一致性。特征工程：提取相关特征，如停车高峰时段、天气条件、节假日影响等，作为模型的输入变量。2）模型选择与训练根据数据特性和预测需求选择合适的预测算法。例如：线性回归模型：基于历史数据，采用线性回归模型预测停车位数量的变化趋势，尤其适用于短期预测，如未来几小时内的车位情况。LSTM（***网络）模型：由于停车位数据具有时间序列特性，LSTM模型能够捕捉到过去车位使用情况的长短期依赖性，适合预测更长时间段内（如一天或几天内）的车位变化趋势。ARIMA（自回归积分滑动平均）模型：该模型可以有效处理时间序列数据中的趋势和季节性成分，适用于分析周期性车位使用波动，如周末或特定时段的高峰期。3）模型训练与验证模型训练：基于历史数据和外部影响因素训练模型，调整模型参数以提高预测准确度。模型验证：采用交叉验证法评估模型在不同时间段的预测效果，确保模型具备良好的泛化能力。4）实时预测与更新实时数据输入：结合停车场的实时车位数据，动态调整预测结果。外部事件修正：在遇到突发事件（如交通事故、紧急维修等）或特殊日子（如节假日、大型活动等）时，模型会自动引入这些数据，及时修正预测结果。（3）预测结果展示1）图表展示系统以直观的折线图或柱状图展示未来几个时段内的空余车位数量趋势。折线图显示出停车位的增减变化，帮助用户判断是否需要提前前往或延迟到达停车场。2）热力图展示通过热力图展示未来车位占用情况，颜色深浅代表车位紧张度。用户可以快速识别出哪些停车场或区域即将进入满位状态。

2.55

9

城市公交运营趋势预测算法

用于预测公交的客流、承载情况、通行速度、公交站点等待人数等运营趋势

（1）数据收集1）历史数据客流量数据：包括乘客上下车记录、IC卡刷卡数据等。承载情况数据：车辆的满载率、座位利用率等。通行速度数据：公交车的平均速度、拥堵情况等。站点数据：各站点的上下车人数、等待人数等。节假日信息：包括公共假期、周末等特殊日期。外部事件：如大型活动、施工计划等。2）实时数据GPS定位数据：公交车的位置信息。IC卡刷卡数据：实时记录乘客上下车情况。站点监控数据：通过视频监控获得的实时站点人数。交通状况数据：实时交通拥堵情况。（2）数据预处理数据清洗：去除异常值、填补缺失值。特征提取：提取时间特征（如日期、时段）、外部影响因素（如天气、节假日）、历史运营特征（如上车人数、下车人数、满载率）等。（3）预测模型构建根据数据特性和预测需求选择合适的预测算法。例如：1）基于时间序列的预测模型ARIMA/SARIMA模型：适用于具有周期性特征的时间序列数据。Prophet模型：Facebook开源的时间序列预测工具，能够处理周期性和趋势性数据。2）基于机器学习的预测模型XGBoost：适合处理大规模数据集，能够捕捉复杂的非线性关系。Random Forest：适用于多分类问题，能够处理高维特征。LSTM（***网络）：适合处理具有长期依赖性的序列数据。（4）实现流程1）特征工程构造时间特征（如日期、小时、分钟）、外部影响特征（如天气、节假日）、历史运营特征（如上车人数、下车人数、满载率）等。2）模型训练将数据集划分为训练集、验证集和测试集，使用训练集数据训练所选模型，使用验证集调整模型参数，使用测试集评估模型性能。3）实时更新将实时数据与历史数据结合，用于动态调整预测模型，根据最新的实时数据，滚动更新预测结果，提高预测精度。（4）预测结果输出与应用1）预测结果客流量预测：生成未来时间段内各站点的预计客流量。承载情况预测：预测车辆的满载率和座位利用率。通行速度预测：预测未来时间段内的车辆平均速度。站点等待人数预测：预测未来时间段内各站点的等待人数。2）可视化展示图表展示：使用图表形式（如折线图、柱状图等）展示预测结果，便于管理人员直观理解。报告生成：自动生成包含预测结果、分析结论及建议的报告，供决策者参考。

3.4

10

出租/网约载客数和营收趋势分析预测算法

用于预测巡游出租、网约出租载客和营收趋势

（1）数据采集1）历史运营数据载客数数据：包括每次行程的乘客数量。营收数据：每次行程的收入金额。行驶轨迹数据：车辆的行驶路线和时间。节假日信息：包括公共假期、周末等特殊日期。天气数据：天气预报信息，如温度、降雨概率等。2）实时运营数据GPS定位数据：车辆当前位置信息。订单数据：实时接单情况，包括订单量、订单分布等。支付数据：实时支付记录，包括支付方式、金额等。（2）数据预处理数据清洗：去除异常值（如极端值、不合理值）、填补缺失值（如使用插值、前向填充、后向填充等方法）。特征提取：提取时间特征（如日期、时段）、提取外部影响因素（如天气、节假日）、提取历史运营特征（如载客数、营收额、行驶距离）。（2）预测模型构建根据数据特性和预测需求选择合适的预测算法。例如：1）基于时间序列的预测模型ARIMA/SARIMA模型：适用于具有周期性特征的时间序列数据。Prophet模型：Facebook开源的时间序列预测工具，能够处理周期性和趋势性数据。2）基于机器学习的预测模型XGBoost：适合处理大规模数据集，能够捕捉复杂的非线性关系。Random Forest：适用于多分类问题，能够处理高维特征。LSTM（***网络）：适合处理具有长期依赖性的序列数据。（3）实现流程1）特征工程构造特征：构造时间特征（如日期、小时、分钟）、外部影响特征（如天气、节假日）、历史运营特征（如载客数、营收额、行驶距离）。2）模型训练将数据集划分为训练集、验证集和测试集；使用训练集数据训练所选模型，使用验证集调整模型参数，使用测试集评估模型性能。3）实时更新将实时数据与历史数据结合，用于动态调整预测模型，根据最新的实时数据，滚动更新预测结果，提高预测精度。（4）预测结果输出与应用1）预测结果载客数预测：生成未来时间段内预计的载客数。营收预测：预测未来时间段内的预计营收。2）可视化展示图表展示：使用图表形式（如折线图、柱状图等）展示预测结果，便于管理人员直观理解。报告生成：自动生成包含预测结果、分析结论及建议的报告，供决策者参考。

3.4

11

出租/网约平均行驶速度、客流需求预测算法

用于预测巡游出租、网约出租重点区域的平均行驶速度、客流需求

（1）数据收集1）历史运营数据载客记录：每次行程的起始点、终点、乘客数量、行程时间等。等待记录：每次行程前后车辆的等待时间。位置数据：车辆在不同时间点的位置信息。时间数据：记录每次行程的发生时间（日期、时段）。节假日信息：包括公共假期、周末等特殊日期。天气数据：天气预报信息，如温度、降雨概率等。2）实时运营数据GPS定位数据：车辆的实时位置信息。订单数据：实时接单情况，包括订单量、订单分布等。路况数据：实时交通状况，如拥堵程度、事故信息等。（2）数据预处理1）数据清洗：去除异常值（如极端值、不合理值）、填补缺失值（如使用插值、前向填充、后向填充等方法）。2）特征提取时间特征：日期、时段、星期几等。地理特征：区域划分、经纬度坐标等。外部影响因素：天气、节假日、特殊事件等。历史运营特征：载客数、营收额、行驶速度等。（2）预测模型构建根据数据特性和预测需求选择合适的预测算法。例如：1）基于时间序列的预测模型ARIMA/SARIMA模型：适用于具有周期性特征的时间序列数据。Prophet模型：Facebook开源的时间序列预测工具，能够处理周期性和趋势性数据。2）基于机器学习的预测模型XGBoost：适合处理大规模数据集，能够捕捉复杂的非线性关系。Random Forest：适用于多分类问题，能够处理高维特征。LSTM（***网络）：适合处理具有长期依赖性的序列数据。（3）实现流程1）特征工程构造时间特征（如日期、小时、分钟）、地理特征（如区域、经纬度）、外部影响特征（如天气、节假日）、历史运营特征（如载客数、营收额、行驶速度）。2）模型训练将数据集划分为训练集、验证集和测试集；使用训练集数据训练所选模型，使用验证集调整模型参数，使用测试集评估模型性能。3）实时更新将实时数据与历史数据结合，用于动态调整预测模型，根据最新的实时数据，滚动更新预测结果，提高预测精度。（4）预测结果输出与应用1）预测结果等待时长预测：生成未来时间段内某一区域内出租车的平均行驶速度。客流需求预测：预测未来时间段内某一区域内乘客的需求量。车辆需求预测：预测未来时间段内某一区域内所需的出租车数量。2）可视化展示图表展示：使用图表形式（如折线图、柱状图、热力图等）展示预测结果，便于管理人员直观理解。报告生成：自动生成包含预测结果、分析结论及建议的报告，供决策者参考。

3.4

12

公路通行速度及车流量趋势分析预测算法

预测未来重点路段的车流量和通行速度

（1）数据收集1）历史运营数据车流量数据：包括不同时间段内的车辆数量。通行速度数据：不同时间段内的平均车速。拥堵情况数据：记录了交通拥堵发生的频率和持续时间。天气数据：包括温度、湿度、降水量等天气预报信息。节假日信息：包括公共假期、周末等特殊日期。外部事件：如大型活动、施工计划等。2）实时运营数据传感器数据：如道路上安装的传感器记录的实时车流量。视频监控数据：通过视频监控获得的实时交通状况。（2）数据预处理1）数据清洗：去除异常值（如极端值、不合理值）、填补缺失值（如使用插值、前向填充、后向填充等方法）。2）特征提取时间特征：日期、时段、星期几等。地理特征：路段编号、区域划分、经纬度坐标等。外部影响因素：天气、节假日、特殊事件等。历史运营特征：车流量、通行速度、拥堵情况等。（2）预测模型根据数据特性和预测需求选择合适的预测算法。例如：1）基于时间序列的预测模型ARIMA/SARIMA模型：适用于具有周期性特征的时间序列数据。Prophet模型：Facebook开源的时间序列预测工具，能够处理周期性和趋势性数据。2）基于机器学习的预测模型XGBoost：适合处理大规模数据集，能够捕捉复杂的非线性关系。Random Forest：适用于多分类问题，能够处理高维特征。LSTM（***网络）：适合处理具有长期依赖性的序列数据。（3）实现流程1）特征工程、构造时间特征（如日期、小时、分钟）、地理特征（如路段、经纬度）、外部影响特征（如天气、节假日）、历史运营特征（如车流量、通行速度）。2）模型训练：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。使用训练集数据训练所选模型，使用验证集调整模型参数，使用测试集评估模型性能。3）实时更新：将实时数据与历史数据结合，用于动态调整预测模型，根据最新的实时数据，滚动更新预测结果，提高预测精度。（4）预测结果输出与应用1）预测结果车流量预测：生成未来时间段内重点路段的预计车流量。通行速度预测：预测未来时间段内重点路段的预计通行速度。2）可视化展示图表展示：使用图表形式（如折线图、柱状图、热力图等）展示预测结果，便于管理人员直观理解。报告生成：自动生成包含预测结果、分析结论及建议的报告，供决策者参考。

3.4

13

交通运行安全预警类

营运车辆线路偏移预警算法

****城市公交、道路客运、货运车辆偏离原有运行路径的情况

（1）数据来源1）实时定位数据GPS定位数据：车辆的实时位置信息。车载终端数据：车辆的速度、方向等信息。2）历史运行数据线路规划数据：公交线路的标准路径、站点位置信息。车辆调度数据：车辆的调度计划、班次信息。（2）数据预处理数据清洗：去除异常值（如极端值、不合理值）、填补缺失值（如使用插值、前向填充、后向填充等方法）。（3）特征提取位置特征：车辆的实时位置坐标。时间特征：记录车辆的位置信息的时间戳。历史特征：车辆的标准运行路径、历史行驶轨迹。（4）偏移检测与预警模型构建根据数据特性和预警需求选择合适的偏移检测与预警模型，例如：1）基于几何距离的偏移检测欧氏距离：计算车辆实时位置与标准路径之间的距离。曼哈顿距离：****城市网格道路结构的偏移检测。2）基于轨迹匹配的偏移检测最近邻搜索：查找最接近标准路径的点，判断是否偏移。轨迹相似度计算：使用DTW（动态时间规整）或其他相似度计算方法，判断车辆行驶轨迹与标准路径的匹配度。（5）实现流程1）实时监控持续接收并处理车辆的实时定位数据。比较实时位置与标准路径之间的偏差。2）偏移判定设置偏移阈值，当偏差超过设定阈值时，判定为偏移。3）预警生成一旦检测到偏移，生成预警信息。记录偏移的时间、地点、程度等信息。（6）预警信息推送与展示将预警信息通过短信或邮件的方式发送给相关人员，或使用移动应用或客户端软件推送预警信息。

3.4

14

城市公交车辆不停站检测预警

及时发现并预警公交车不停站的行为

（1）数据收集1）实时定位数据GPS定位数据：车辆的实时位置信息。车载终端数据：车辆的速度、方向等信息。2）历史运行数据线路规划数据：公交线路的标准路径、站点位置信息。车辆调度数据：车辆的调度计划、班次信息。（2）数据预处理1）数据清洗：去除异常值（如极端值、不合理值），填补缺失值（如使用插值、前向填充、后向填充等方法）。2）特征提取位置特征：车辆的实时位置坐标。时间特征：记录车辆的位置信息的时间戳。速度特征：车辆的速度信息。（3）不停站行为检测与预警模型构建根据数据特性和预警需求选择合适的偏移检测与预警模型，例如：1）基于速度变化的检测速度阈值：设置车辆进入站点前后的速度变化阈值。速度变化趋势：分析车辆进入站点前后速度的变化趋势。2）基于停留时间的检测停留时间阈值：设置车辆在站点的最小停留时间。3）基于站点匹配的检测站点匹配：通过GPS定位数据与标准站点位置进行匹配，判断是否停靠。（4）实现流程1）实时监控：持续接收并处理车辆的实时定位和速度数据，并记录车辆进入和离开站点的时间和速度。2）停靠判定：设置停靠阈值，当车辆的速度变化和停留时间不符合设定阈值时，判定为未停靠。3）预警生成：一旦检测到不停站行为，生成预警信息；记录停靠站名称、异常的具体情况等信息。（5）预警信息推送将预警信息通过短信或邮件的方式发送给相关人员，或使用移动应用或客户端软件推送预警信息。

2.55

15

城市公交站点人数超限预警算法

识别出的公交站点人数超限的情况

（1）数据收集与处理1）数据来源摄像头视频：从安装在公交站点附近的摄像头获取实时视频流。站点容量数据：公交站点的最大容纳人数。历史视频记录：用于训练视频分析算法的历史视频数据。2）数据预处理视频流处理：帧率调整：调整视频帧率以适应处理能力。分辨率调整：调整视频分辨率以提高处理效率。图像预处理：背景分割：从视频帧中分割出背景，只保留移动物体。图像增强：改善图像质量，提高检测精度。（2）人数超限检测与预警模型构建根据数据特性和预警需求选择合适的超限检测与预警模型，例如：1）基于计算机视觉的人数检测人体检测：使用深度学习模型（如YOLO、SSD）检测视频帧中的人体。人数计数：通过检测到的人体数量计算站点的人数。2）基于行为分析的超限检测行为识别：通过分析人群的行为模式，识别异常聚集。密度估计：使用密度估计方法计算单位面积内的人数密度。（3）实现流程实时监控：持续接收并处理站点附近的摄像头视频流，并实时检测视频帧中的人体数量。人数计算：根据检测到的人体数量计算站点的人数。超限判定：设置人数阈值，当站点人数超过设定阈值时，判定为人数超限。预警生成：一旦检测到人数超限，生成预警信息，并记录站点名称、超限程度等信息。（4）预警信息推送将预警信息通过短信或邮件的方式发送给相关人员，或使用移动应用或客户端软件推送预警信息。

1.7

16

公交车辆和GPS对应关系异常预警算法

识别出公交车辆和接收的GPS数据是否存在对应关系异常的情况（包括车机是否匹配、位置是否一致、状态是否一致等）

（1）数据来源1）车辆数据车辆编号：每辆公交车的唯一标识。车辆状态：车辆的在线状态、运行状态等。2）GPS数据GPS编号：每个GPS设备的唯一标识。GPS位置数据：车辆的实时位置信息。GPS状态：GPS设备的工作状态。（2）数据预处理数据清洗：去除异常值（如极端值、不合理值），填补缺失值（如使用插值、前向填充、后向填充等方法）。数据匹配：将车辆数据与GPS数据进行匹配，确保每辆公交车的与相应的GPS设备正确绑定。（3）异常检测与预警模型构建根据数据特性和预警需求选择合适的异常检测与预警模型，例如：1）基于规则的异常检测唯一性规则：检查每辆公交车是否仅与一个GPS设备绑定。一致性规则：检查车辆上报的位置与GPS设备上报的位置是否一致。2）基于统计的异常检测位置偏差统计：计算车辆位置与GPS位置之间的偏差。状态一致性统计：统计车辆状态与GPS状态的一致性。（4）实现流程实时监控：持续接收并处理车辆的实时位置和状态数据，检查车辆数据与GPS数据之间的对应关系。异常判定：设置异常阈值，当车辆与GPS设备之间存在不一致或错误绑定时，判定为异常。预警生成：一旦检测到异常，生成预警信息，并记录车辆编号、异常的具体情况等信息。（5）预警信息推送将预警信息通过短信或邮件的方式发送给相关人员，或使用移动应用或客户端软件推送预警信息。

1.7

17

公交车辆和POS机对应关系异常预警算法

识别出公交车辆和接收的POS机数据是否存在对应关系异常的情况（包括车机是否匹配、位置是否一致、时间是否一致等）

（1）数据采集1）车辆数据收集每辆车的GPS位置、速度、时间戳等信息。获取车辆的运行状态数据，如行驶路线、停靠点等。2）POS机数据记录每个POS机的交易数据，包括交易时间、金额、交易位置等。确保POS机的数据与其物理位置和活动状态相关联。（2）数据整合与预处理数据整合：将车辆和POS机数据整合在一个数据库中，关联每个车辆的GPS位置和POS机的交易数据。数据清洗：处理缺失值和错误数据，确保数据的准确性和一致性。（3）异常检测与预警模型构建根据数据特性和预警需求选择合适的异常检测与预警模型，例如：1）基于规则的异常检测唯一性规则：检查每辆公交车是否仅与一个POS机绑定。一致性规则：检查车辆上报的位置与POS机记录的交易地点是否一致。2）基于统计的异常检测交易时间统计：检查交易时间与车辆运行时间是否一致。位置一致性统计：统计车辆位置与POS机记录的交易位置的一致性。（4）实现流程实时监控：持续接收并处理车辆的实时位置和状态数据，以及POS机的交易记录，并检查车辆数据与POS机数据之间的对应关系。异常判定：设置异常阈值，当车辆与POS机之间存在不一致或错误绑定时，判定为异常。预警生成：一旦检测到异常，生成预警信息，并记录车辆编号、异常的具体情况等信息。（5）预警信息推送将预警信息通过短信或邮件的方式发送给相关人员，或使用移动应用或客户端软件推送预警信息。

1.7

18

营运车辆车证异常检测预警算法

识别出出租、网约车、道路运输车辆是否存在车证过期、即将到期、无车证等营运行为

（1）数据收集1）车辆信息车牌号码：车辆的唯一标识。车辆类型：出租、网约车等。车辆状态：车辆的在线状态、运行状态等。2）车证信息车证编号：每个车证的唯一标识。车证有效期：车证的有效起止日期。车证状态：车证的状态（有效、过期、即将到期等）。3）历史数据历史车证记录：用于训练和验证车证状态变化的规律。（2）数据预处理数据清洗：去除异常值（如极端值、不合理值），填补缺失值（如使用插值、前向填充、后向填充等方法）。数据匹配：将车辆信息与车证信息进行匹配，确保每辆车与相应的车证信息正确绑定。（3）异常检测与预警模型构建根据数据特性和预警需求选择合适的异常检测与预警模型，例如：1）基于规则的异常检测有效性规则：检查车证是否在有效期内。即将到期规则：检查车证是否即将到期（如提前一个月提醒）。无证规则：检查是否有车辆未持有有效的车证。2）基于时间序列的异常检测时间窗口：设定一个时间窗口来检查车证的有效性。状态跟踪：记录车证状态随时间的变化情况。（4）实现流程实时监控：持续接收并处理车辆的车证信息，检查车证的有效性、到期情况。异常判定：设置异常阈值，当车证过期、即将到期或无车证时，判定为异常。预警生成：一旦检测到异常，生成预警信息，并记录车辆编号、异常的具体情况等信息。（5）预警信息推送将预警信息通过短信或邮件的方式发送给相关人员，或使用移动应用或客户端软件推送预警信息。

2.55

19

营运车辆人证异常检测预警算法

识别出出租、网约车是否存在人证过期、即将到期、无人证等营运行为

（1）数据收集1）驾驶员信息驾驶员编号：每个驾驶员的唯一标识。姓名：驾驶员的姓名。联系方式：驾驶员的联系电话。2）人证信息人证编号：每个人证的唯一标识。人证有效期：人证的有效起止日期。人证状态：人证的状态（有效、过期、即将到期等）。3）历史数据历史人证记录：用于训练和验证人证状态变化的规律。（2）数据预处理数据清洗：去除异常值（如极端值、不合理值），填补缺失值（如使用插值、前向填充、后向填充等方法）。数据匹配：将驾驶员信息与人证信息进行匹配，确保每位驾驶员与相应的人证信息正确绑定。（3）异常检测与预警模型构建根据数据特性和预警需求选择合适的异常检测与预警模型，例如：1）基于规则的异常检测有效性规则：检查人证是否在有效期内。即将到期规则：检查人证是否即将到期（如提前一个月提醒）。无人证规则：检查是否有驾驶员未持有有效的人证。2）基于时间序列的异常检测时间窗口：设定一个时间窗口来检查人证的有效性。状态跟踪：记录人证状态随时间的变化情况。（4）实现流程实时监控：持续接收并处理驾驶员的人证信息，检查人证的有效性、到期情况。异常判定：设置异常阈值，当人证过期、即将到期或无人证时，判定为异常。预警生成：一旦检测到异常，生成预警信息，并记录驾驶员编号、异常的具体情况等信息。（5）预警信息推送将预警信息通过短信或邮件的方式发送给相关人员，或使用移动应用或客户端软件推送预警信息。

2.55

20

营运车辆班线营运检测预警算法

及时发现并预警是否存在长期固定路线行驶、跨区域行驶等班线营运行为

（1）数据收集1）车辆信息车辆编号：车辆的唯一标识。车辆类型：出租、网约车等。2）行驶轨迹数据GPS定位数据：车辆的实时位置信息。行驶记录：车辆的行驶路线、时间戳等。3）区域信息行政区划信息：用于识别车辆是否跨区域行驶。固定路线定义：用于定义长期固定路线的标准。4）历史数据历史行驶记录：用于分析车辆行驶模式。（2）数据预处理数据清洗：去除异常值（如极端值、不合理值），填补缺失值（如使用插值、前向填充、后向填充等方法）。轨迹重构：通过GPS数据重构车辆的行驶轨迹，清晰地表示车辆的行驶路径和时间序列。（3）异常检测与预警模型构建根据数据特性和预警需求选择合适的异常检测与预警模型，例如：1）基于聚类的检测K-Means聚类：将车辆行驶轨迹聚类，识别出频繁出现的固定路线。DBSCAN聚类：用于识别密度较高的行驶轨迹区域。2）基于模式识别的检测模式匹配：通过模式匹配算法，检测是否存在重复出现的行驶模式。3）基于规则的检测行政区划规则：根据行政区划信息，检查车辆是否跨区域行驶。固定路线规则：根据定义的固定路线标准，检查车辆是否长期固定路线行驶。（4）实现流程实时监控：持续接收并处理车辆的GPS定位数据，重构车辆的行驶轨迹。模式识别：应用聚类算法和模式匹配算法，识别是否存在固定路线行驶模式。区域检查：使用行政区划信息，检查车辆是否跨区域行驶。异常判定：设置异常阈值，当车辆存在长期固定路线行驶或跨区域行驶时，判定为异常。（5）预警信息推送将预警信息通过短信或邮件的方式发送给相关人员，或使用移动应用或客户端软件推送预警信息。

3.4

21

营运车辆规定区域外揽客检测预警算法

实时监控出租、网约车是否在规定的区域内上下客，及时发现并预警异常行为

（1）数据收集与处理1）视频监控数据前端摄像头：安装在规定区域内外的摄像头，用于捕获车辆上下客的画面。2）GPS定位数据车辆定位信息：车辆的实时GPS位置数据。3）车辆信息车辆编号：车辆的唯一标识。车辆类型：出租、网约车等。4）区域信息规定区域边界：定义车辆应该在哪些区域内上下客。历史行驶记录：用于分析车辆的行驶模式。（2）数据预处理1）视频流处理帧率调整：调整视频帧率以适应处理能力。分辨率调整：调整视频分辨率以提高处理效率。2）图像预处理背景分割：从视频帧中分割出背景，只保留移动物体。图像增强：改善图像质量，提高检测精度。3）数据匹配将车辆的GPS定位数据与规定区域边界信息进行匹配，确保数据的一致性。（3）异常检测与预警模型构建根据数据特性和预警需求选择合适的异常检测与预警模型，例如：1）基于计算机视觉的目标检测人体检测：使用深度学习模型（如YOLO、SSD）检测视频帧中的人体。车辆检测：检测视频帧中的车辆，并与GPS定位数据关联。2）基于位置的异常检测位置匹配：检查车辆的GPS定位信息是否位于规定的区域内。历史轨迹分析：分析车辆的历史行驶轨迹，判断是否存在频繁出入规定区域外的行为。3）基于规则的异常检测区域规则：根据规定区域边界信息，检查车辆是否在规定区域外上下客。时间规则：根据车辆的上下客时间，结合区域规则进行综合判断。（4）实现流程实时监控：持续接收并处理车辆的GPS定位数据和视频监控数据，实时检测视频帧中的人体和车辆信息。位置匹配：检查车辆的GPS定位信息是否位于规定的区域内。异常判定：设置异常阈值，当车辆在规定区域外上下客时，判定为异常。预警生成：一旦检测到异常，生成预警信息，并记录车辆编号、行驶轨迹、异常的具体情况等信息。（5）预警信息推送将预警信息通过短信或邮件的方式发送给相关人员，或使用移动应用或客户端软件推送预警信息。

1.7

22

网约车订单逻辑异常检测预警算法

识别出接收的发起、接收、取消、出发、到达、支付等六类订单数据是否逻辑异常的情况

（1）数据收集1）订单数据订单ID：订单的唯一标识符。订单状态：订单的当前状态（如已发起、已接收、已取消、已出发、已到达、已支付）。时间戳：订单各个状态变更的时间戳。地理位置信息：订单涉及的地理位置信息，如起点、终点。2）车辆信息车辆编号：车辆的唯一标识。车辆状态：车辆的在线状态、运行状态等。3）驾驶员信息驾驶员编号：驾驶员的唯一标识。联系方式：驾驶员的联系电话。4）支付信息支付状态：订单的支付状态（如待支付、已支付）。支付时间：支付完成的时间戳。5）数据预处理数据清洗：去除异常值（如极端值、不合理值），填补缺失值（如使用插值、前向填充、后向填充等方法）。时间序列构建：构建订单状态的时间序列，确保每个状态按照正确的顺序排列。（3）异常检测与预警模型构建根据数据特性和预警需求选择合适的异常检测与预警模型，例如：1）基于规则的异常检测状态转换规则：检查订单状态是否按照合理的顺序转换（如发起 -> 接收 -> 出发 -> 到达 -> 支付）。时间间隔规则：检查订单状态转换的时间间隔是否合理（如从发起到接收不应超过一定时间）。2）基于统计的异常检测时间序列分析：使用时间序列分析方法（如ARIMA）检测订单状态转换的时间间隔是否符合历史模式。异常检测算法：使用异常检测算法（如IQR方法、Z-Score）检测订单状态转换的时间间隔是否存在异常。（4）实现流程实时监控：持续接收并处理订单状态变更的数据，构建订单状态的时间序列。状态检查：检查订单状态是否按照合理的顺序转换。时间间隔检查：检查订单状态转换的时间间隔是否合理。异常判定：设置异常阈值，当订单状态转换的时间间隔或顺序不符合预期时，判定为异常。预警生成：一旦检测到异常，生成预警信息，并记录订单ID、异常的具体情况等信息。（5）预警信息推送将预警信息通过短信或邮件的方式发送给相关人员，或使用移动应用或客户端软件推送预警信息。

2.55

23

道路运输车辆营运状态异常检测预警算法

识别车辆在没有经过年检或没有电子运单的情况下仍继续营运的行为，及时进行预警

（1）数据收集1）车辆信息车辆编号：车辆的唯一标识。年检状态：车辆的年检状态（已年检、未年检）。电子运单状态：车辆是否携带电子运单（有、无）。2）视频监控数据前端摄像头：安装在关键路段和路口的摄像头，用于捕获车辆的信息。3）GPS定位数据车辆定位信息：车辆的实时GPS位置数据。4）历史数据历史行驶记录：用于分析车辆的行驶模式和历史年检记录。（2）数据预处理1）视频流处理帧率调整：调整视频帧率以适应处理能力。分辨率调整：调整视频分辨率以提高处理效率。2）图像预处理背景分割：从视频帧中分割出背景，只保留移动物体。图像增强：改善图像质量，提高检测精度。3）数据匹配将车辆的GPS定位数据与车辆信息进行匹配，确保数据的一致性。（3）异常检测与预警模型根据数据特性和预警需求选择合适的异常检测与预警模型，例如：1）基于计算机视觉的车辆识别车牌识别：识别车辆的车牌信息。车辆类型识别：通过图像识别技术识别车辆的类型。2）基于规则的异常检测年检规则：检查车辆是否已经完成年检。电子运单规则：检查车辆是否携带电子运单。3）基于位置的异常检测位置匹配：检查车辆的GPS定位信息是否位于营运范围内。历史轨迹分析：分析车辆的历史行驶轨迹，判断是否存在未年检或无电子运单但仍继续营运的行为。（4）实现流程实时监控：持续接收并处理车辆的GPS定位数据和视频监控数据，实时检测视频帧中的车辆信息。车辆状态检查：检查车辆的年检状态和电子运单状态。位置匹配：检查车辆的GPS定位信息是否位于营运范围内。异常判定：设置异常阈值，当车辆存在未年检或无电子运单但仍继续营运的行为时，判定为异常。预警生成：一旦检测到异常，生成预警信息，并记录车辆编号、异常的具体情况等信息。（5）预警信息推送将预警信息通过短信或邮件的方式发送给相关人员，或使用移动应用或客户端软件推送预警信息。

1.7

24

遮牌车营运检测预警算法

识别车辆在遮挡车牌后仍继续营运的行为，及时进行预警

（1）数据收集1）视频监控数据前端摄像头：安装在关键路段和路口的摄像头，用于捕获车辆的信息。2）GPS定位数据车辆定位信息：车辆的实时GPS位置数据。3）历史营运数据车辆信息：车辆的唯一标识、车牌号、车型等。营运记录：车辆的历史营运记录，包括行驶轨迹、时间戳等。（2）数据预处理1）视频流处理帧率调整：调整视频帧率以适应处理能力。分辨率调整：调整视频分辨率以提高处理效率。2）图像预处理背景分割：从视频帧中分割出背景，只保留移动物体。图像增强：改善图像质量，提高检测精度。3）车牌识别OCR技术：使用光学字符识别技术识别车牌信息。异常识别：标记无法识别车牌的情况。（3）异常检测与预警模型构建根据数据特性和预警需求选择合适的异常检测与预警模型，例如：1）基于计算机视觉的车辆识别车牌识别：识别车辆的车牌信息。车辆类型识别：通过图像识别技术识别车辆的类型。2）基于历史数据的异常检测车牌一致性检查：比对车辆的GPS定位信息与历史营运数据中的车牌信息。位置轨迹分析：分析车辆的历史行驶轨迹，判断是否存在遮挡车牌但仍继续营运的行为。（4）实现流程实时监控：持续接收并处理车辆的GPS定位数据和视频监控数据，实时检测视频帧中的车辆信息，识别车牌。车牌识别：对视频帧中的车牌进行识别，标记无法识别车牌的情况。车牌一致性检查：比对车辆的GPS定位信息与历史营运数据中的车牌信息。异常判定：设置异常阈值，当车辆存在车牌无法识别且仍在营运的行为时，判定为异常。预警生成：一旦检测到异常，生成预警信息；并记录车辆编号、异常的具体情况等信息（5）预警信息推送将预警信息通过短信或邮件的方式发送给相关人员，或使用移动应用或客户端软件推送预警信息。

3.4

25

船舶无许可出航检测预警算法

识别出无许可出航的异常情况，及时进行预警

（1）数据收集1）AIS数据船舶编号：船舶的唯一标识。位置信息：船舶的实时位置（经纬度）。航速：船舶的航速。航向：船舶的航向。2）监控数据视频监控：安装在航道、港口等关键位置的摄像头捕捉到的视频流。3）水运许可数据许可编号：许可文件的唯一标识。许可范围：许可文件中规定的航行范围。许可时间：许可文件中规定的航行时间。4）历史数据历史航行记录：用于分析船舶的历史航行模式。（2）数据预处理1）AIS数据处理数据清洗：去除无效或错误的AIS数据。数据融合：将来自不同源的AIS数据进行融合处理。2）视频数据处理帧率调整：调整视频帧率以适应处理能力。分辨率调整：调整视频分辨率以提高处理效率。背景分割：从视频帧中分割出背景，只保留移动物体。图像增强：改善图像质量，提高检测精度。3）许可数据处理格式标准化：将不同格式的许可数据统一到相同格式。时间校准：将许可时间与当前时间进行校准。（3）异常检测与预警模型构建根据数据特性和预警需求选择合适的异常检测与预警模型，例如：1）基于位置的异常检测位置匹配：检查船舶的位置是否位于许可的航行范围内。2）基于时间的异常检测时间窗口：检查船舶的航行时间是否在许可的时间窗口内。3）基于视频的异常检测船舶识别：使用OCR技术识别船舶的标识信息。行为识别：通过视频分析技术识别船舶的行为模式。（4）实现流程实时监控：持续接收并处理船舶的AIS数据和视频监控数据，实时检测船舶的位置信息和行为模式。位置匹配：检查船舶的位置是否位于许可的航行范围内。时间窗口检查：检查船舶的航行时间是否在许可的时间窗口内。视频识别：使用视频分析技术识别船舶的行为模式。异常判定：设置异常阈值，当船舶的位置或时间不符合许可条件时，判定为异常。预警生成：一旦检测到异常，生成预警信息，并记录船舶编号、异常的具体情况等信息。（5）预警信息推送将预警信息通过短信或邮件的方式发送给相关人员，或使用移动应用或客户端软件推送预警信息。

2.55

26

客运码头人流数超限检测预警算法

分析客运码头人流是否超限，及时进行预警

（1）数据收集1）视频监控数据摄像头视频流：安装在客运码头关键区域的摄像头捕捉到的视频流。2）移动信令数据手机基站数据：通过分析手机基站数据来估算区域内的人数。3）客运码头数据码头容量数据：码头的最大容纳人数。4）历史运营数据：包括过往的人流量统计、高峰时段等。（2）数据预处理1）视频流处理帧率调整：调整视频帧率以适应处理能力。分辨率调整：调整视频分辨率以提高处理效率。背景分割：从视频帧中分割出背景，只保留移动物体。图像增强：改善图像质量，提高检测精度。2）移动信令数据处理去重处理：去除重复记录的手机信号。时间戳同步：将信令数据与视频数据的时间戳进行同步。3）码头数据处理格式标准化：将不同格式的码头数据统一到相同格式。历史数据分析：分析历史数据，识别高峰时段和人流模式。（3）异常检测与预警模型构建根据数据特性和预警需求选择合适的异常检测与预警模型，例如：1）基于计算机视觉的人数检测人体检测：使用深度学习模型（如YOLO、SSD）检测视频帧中的人体。人数计数：通过检测到的人体数量计算码头的人流量。2）基于移动信令的人数估算信令分析：分析手机基站数据，估算区域内的人数。3）基于历史数据的趋势预测时间序列分析：使用时间序列分析方法（如ARIMA）预测未来的人流量。4）基于规则的超限检测人数阈值：设置码头的最大容纳人数阈值。时间窗口：设置检测时间窗口，检查在指定时间段内的人流量是否超限。（4）实现流程实时监控：持续接收并处理视频监控数据和移动信令数据，实时检测视频帧中的人体数量；并分析手机基站数据，估算区域内的人数。人数计数：计算码头的人流量。趋势预测：使用历史数据预测未来的人流量。超限判定：设置人数阈值，当码头的人流量超过设定阈值时，判定为超限。预警生成：一旦检测到超限情况，生成预警信息；并记录码头名称、超限的具体情况等信息。（5）预警信息推送将预警信息通过短信或邮件的方式发送给相关人员，或使用移动应用或客户端软件推送预警信息。

1.7

27

船舶通行条件检测预警算法

识别航行中船舶无法满足通过条件的危险行为，及时进行预警

（1）数据收集1）前端视频监控数据摄像头视频流：安装在航道、桥梁等关键位置的摄像头捕捉到的视频流。2）船舶航行位置数据AIS数据：船舶的自动识别系统提供的实时位置、速度、航向等信息。3）桥梁净空尺度数据桥梁信息：桥梁的高度、宽度等结构信息。4）水位数据实时水位：监测点提供的实时水位信息。历史水位：用于分析水位变化趋势。（2）数据预处理1）视频流处理帧率调整：调整视频帧率以适应处理能力。分辨率调整：调整视频分辨率以提高处理效率。背景分割：从视频帧中分割出背景，只保留移动物体。图像增强：改善图像质量，提高检测精度。2）AIS数据处理数据清洗：去除无效或错误的AIS数据。数据融合：将来自不同源的AIS数据进行融合处理。3）桥梁净空尺度数据处理格式标准化：将不同格式的桥梁数据统一到相同格式。4）水位数据处理时间同步：将水位数据与视频数据的时间戳进行同步。趋势分析：分析水位变化趋势，预测未来水位。（3）异常检测与预警模型构建根据数据特性和预警需求选择合适的异常检测与预警模型，例如：1）基于计算机视觉的船舶识别船舶检测：使用深度学习模型（如YOLO、SSD）检测视频帧中的船舶。船舶尺寸估计：通过视频分析估计船舶的尺寸。2）基于AIS数据的船舶状态分析位置匹配：检查船舶的位置是否接近桥梁或特定水域。速度航向分析：分析船舶的速度和航向是否符合安全航行的要求。3）基于桥梁净空尺度的通行条件分析净空高度计算：根据桥梁高度和实时水位计算净空高度。通行条件评估：评估船舶是否能够安全通过桥梁或特定水域。4）基于历史数据的趋势预测时间序列分析：使用时间序列分析方法（如ARIMA）预测未来水位变化。（4）实现流程实时监控：持续接收并处理视频监控数据、AIS数据、桥梁净空尺度数据和水位数据；并实时检测视频帧中的船舶信息。船舶状态检查：检查船舶的位置是否接近桥梁或特定水域。净空高度计算：根据桥梁高度和实时水位计算净空高度。通行条件评估：评估船舶是否能够安全通过桥梁或特定水域。异常判定：设置异常阈值，当船舶不满足通过条件时，判定为异常。预警生成：一旦检测到异常，生成预警信息；并记录船舶编号、异常的具体情况等信息。（5）预警信息推送将预警信息通过短信或邮件的方式发送给相关人员，或使用移动应用或客户端软件推送预警信息。

2.55

28

交通应急事件监测预警算法

识别重点区域是否发生交通应急事件，及时进行预警

（1）数据收集与预处理交通流量：从交通监控设备获取实时车流量数据。平均车速：计算特定路段的平均行驶速度。车道占有率：记录车道被车辆占用的比例。车辆排队长度：测量交通拥堵时车辆排队的长度。人流密度：通过视频监控或移动设备信号分析人流密集度。拥挤程度：结合车流、人流数据综合评估道路拥挤程度。车辆密度：单位面积内的车辆数量。交通流状态：包括但不限于绿波带、红波带、自由流、拥堵等状态。天气数据：降水、风速、温度、能见度等影响交通的因素。（2）特征工程特征提取：从原始数据中提取有意义的特征，如时间序列的周期性、趋势、异常值等。特征选择：采用统计学方法或机器学习算法挑选对事件检测最有效的特征集。（3）模型训练异常检测模型：使用如Isolation Forest、One-Class SVM等无监督学习算法，或Autoencoder等深度学习模型来识别异常交通模式。分类模型：对于已知类型的应急事件，可以使用监督学习算法如随机森林、***网络进行分类预测。（4）实时监测与预警实时数据流处理：利用流式计算框架（如Apache Kafka、Apache Flink）处理实时数据，确保算法能够即时响应。预警系统：当监测到异常模式时，立即触发预警，向相关部门和公众发送警报。

4.25

29

交通辅助决策支持类

基于综合交通的公交优化决策算法

通过整合多种交通方式的信息，优化公交系统的设计和运营，提高公共交通的整体效率和服务质量

（1）****城市公交数据：包括公交线路、班次、运行时间、载客量等。其他交通方式数据：地铁、出租车、网约车、共享单车等的运行数据。人口流动数据：基于手机信令、公交卡刷卡记录等的大数据分析，了解出行需求和模式。（2）需求预测与分析时间序列分析：预测不同时间段的出行需求。机器学习模型：利用深度学习、随机森林等算法，结合历史数据和外部因素（如天气、节假日）预测需求。多模式出行模型：综合考虑不同交通方式的选择，预测公交的潜在需求。（3）***网络流算法：用于优化公交线路的覆盖范围和班次安排，确保供需平衡。聚类分析：识别高需求区域，指导站点的增设或调整。多目标优化：在考虑乘客等待时间、运营成本、环境影响等多目标下，优化线路设计。（4）实时调度与动态调整实时数据分析：结合实时的交通状况、乘客流量，调整公交班次和线路。预测调度算法：基于需求预测，提前调整公交调度，应对高峰时段。智能路径规划：为乘客提供基于实时路况和公交班次的最优出行方案。（5）综合交通协同优化多模式交通融合：优化公交与其他交通方式（如地铁、共享单车）的衔接，提高换乘效率。

10.9

30

与区县接驳的公交优化决策算法

****城市与区县间公交系统的效率和乘客满意度，确保公交服务能够满足不同地区居民的出行需求，

（1）数据收集与预处理历史营运数据：收集各线路的运行数据，包括班次、发车间隔、乘客量、准点率等。车辆GPS定位数据：获取公交车辆的实时位置、行驶路线、速度等信息。市民出行需求信息：收集市民的出行习惯、需求和满意度。视频内容解析：利用AI技术分析公交站点、车内的视频监控，识别乘客流量、上下车行为等。（2）数据分析与模型构建运力平衡分析：通过大数据分析，识别接驳区域的运力过剩或不足，特别是在高峰时段和特殊区域。服务水平评估：结合乘客量和车辆运行数据，评估公交线路的准点率、舒适度、安全性等。出行效率模型：建立模型，计算不同出行方式的平均时间和成本，分析公交在接驳区域的竞争力。需求预测模型：利用机器学习技术，预测未来的出行需求，特别是节假日、特殊事件的影响。（3）接驳区域公共交通优化线路优化：根据需求预测和运力分析，调整线路布局，优化班次间隔，确保供需匹配。换乘优化：改善不同交通方式间的换乘效率，如增设换乘站点，优化换乘路径，提供一体化出行服务。智能调度：基于实时GPS数据，动态调整发车间隔，减少空驶和拥堵，提高运营效率。服务提升：根据乘客满意度调查，提升车辆设施、信息服务、安全保障等方面的水平。（4）电子地图与可视化展示线路规划与展示：在电子地图上展示公交线路、站点布局、实时车况等。需求热力图：通过热力图展示不同区域和时段的出行需求，直观反映运力配置情况。优化方案模拟：在地图上模拟线路调整、班次优化等方案，评估其对出行效率和服务水平的影响。

9

31

定制公交辅助决策算法

提高公共交通系统的效率和响应能力，特别是在应对旅游高峰期或其他特殊情况下，更好地满足乘客的个性化需求

（1）数据收集与整合高需求出行区域：通过分析职住人员通勤需求数据、游客出行需求数据、市民生活出行需求数据等，确定哪些区域在特定时期内最受欢迎。高需求出行时段：分析乘客出行的时间模式，找出一天中的高峰时段。乘客人数：收集过去一段时间内的乘客数据，预测未来某一时段的乘客数量。（2）模型构建线性规划模型：用于最小化运营成本的同时最大化乘客满意度。模型中需要考虑的因素包括车辆容量、线路长度、停靠站点数等。机器学习算法：如时间序列分析，用于预测未来乘客需求的变化趋势。路径优化算法：如Dijkstra算法或遗传算法，用来寻找最优的行驶路径。（3） 运行指标分析展示功能热力图：可视化展示高需求出行区域、定制公交线路等，帮助识别哪些地区需要加强公交服务。成本效益分析：通过比较不同线路的成本与收益，提供开通新线路或调整现有线路的依据。（4） 辅助决策建议线路规划：根据分析结果提出新的公交线路设计方案，包括起点、终点以及途经站点。站点优化：建议哪些站点应保留或新增，以更好地覆盖需求区域。运力调度：建议如何分配公交车辆，确保在高峰时段有足够的运力。时刻表调整：推荐最佳的发车时间和间隔，以平衡供需关系。动态定价策略：在需求量大的时段适当调整票价，通过价格杠杆调节乘客出行时间。

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巡游出租行业治理辅助决策算法

通过综合运用大数据分析、业务模型、电子地图等多种技术手段，实现对巡游出租行业的精细化管理

（1）数据收集与整合合规性数据：包括驾驶员和车辆的资质证明、年检记录、保险信息等。违法违规记录：收集企业和驾驶员的违法违规记录，如超速、违章停车等。服务质量数据：乘客评价、订单完成率、服务响应时间、投诉率等。订单数据：订单量、订单时间等。（2）指标体系构建合规性指标：包括违规次数、违规类型、违规严重程度等。服务质量指标：如乘客满意率、订单响应速度、服务态度评价等。订单密度指标：如订单数量、订单完成率、平均等待时间等。（3）趋势分析展示功能可视化工具：使用图表、仪表盘等可视化工具展示各项指标随时间的变化趋势。对比分析：提供不同企业、区域之间、同一企业、区域不同时期的数据对比分析功能。（4）识别重点监管对象高风险企业：根据综合评分，识别出表现不佳的企业，特别是那些合规性得分低、服务质量差的企业。问题区域：通过空间分布分析，找出订单密度高、服务质量差、投诉集中的区域。敏感时段：分析违法违规事件的时间分布，识别出高发时段。（5）提供优化建议针对识别出的重点监管企业、区域、时段，可以提供以下方面的优化建议：合规性提升：建议企业加强内部管理，定期组织驾驶员参加法律法规培训，提高驾驶员的合规意识。服务质量改进：鼓励企业通过技术创新和服务创新来提高服务质量，如采用AI客服、优化接单流程等。区域管理：对于热点区域，建议增加监管力度，必要时可以派遣专门的检查队伍进行现场监督。时段调控：在违规高发时段，可以加强监管措施，如增加巡查频次、加大执法力度等。

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巡游出租企业经营许可辅助决策算法

旨在为相关管理人员在审批企业经营许可提供科学、合理的依据

（1）数据收集与整合综合评价数据：包括企业规模、市场份额、服务质量等。违法违章违规数据：企业及驾驶员的违规记录，如超速、不按指定路线行驶等。投诉数据：乘客对企业的投诉记录，包括投诉类型、处理结果等。考核数据：企业参与的各种考核结果，如服务质量考核、安全考核等。车辆数据：车辆的性能、维护记录、年检情况等。订单数据：订单量、完成率、平均等待时间等。（2）数据处理与预处理数据清洗：去除重复、错误或无关的数据，确保数据质量。数据标准化：对不同来源的数据进行标准化处理，使其具有可比性。数据融合：将来自不同渠道的数据进行整合，形成统一的数据视图。（3）指标体系构建根据收集到的数据，构建一个综合评价指标体系，用于评估企业的经营状况和车辆运营情况：合规性指标：包括违法违规次数、严重程度等。服务质量指标：如乘客满意度、服务响应时间、投诉处理效率等。安全管理指标：安全事故发生率、应急预案完备性等。（4）建立业务模型利用统计分析、机器学习等方法建立业务模型，用于评估企业的经营能力和风险：分类模型：区分企业的好坏，如通过逻辑回归、决策树等算法。预测模型：预测企业在未来的经营状况和发展趋势。聚类模型：将企业按照相似性进行分类，以便于同类企业的横向比较。车辆需求预测模型：预测未来一段时间内车辆的需求量，为车辆增减提供依据。（5）综合评估与建议基于上述分析结果，为企业经营许可审批、车辆增减提供合理的建议：评分排名：根据综合评分对申请企业进行排名，优先考虑分数较高的企业。风险评估：识别出潜在的风险点，如合规性不足、服务质量差等。改进建议：对于存在明显问题的企业，提出具体的改进建议，作为后续审批或整改的依据。车辆需求分析：根据预测模型的结果，建议增加或减少车辆数量，确保供需平衡。条件设置：对于批准经营许可的企业，设定一定的条件和期限，如定期报告经营情况、接受监督检查等。（6）实施与反馈执行计划：根据治理建议制定详细的执行计划，并监督实施效果。持续改进：定期回顾分析结果的有效性，并根据实际运营情况进行调整，形成闭环管理。

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网约车行业治理辅助决策算法

旨在通过综合运用大数据分析、业务模型、电子地图等多种技术手段，***网约车行业的精细化管理

（1）数据收集与整合合规性数据：包括驾驶员和车辆的资质证明、年检记录、保险信息等。违法违规记录：收集企业和驾驶员的违法违规记录，如超速、违章停车等。服务质量数据：乘客评价、订单完成率、服务响应时间、投诉率等。订单数据：订单量、订单时间等。（2）指标体系构建合规性指标：包括违规次数、违规类型、违规严重程度等。服务质量指标：如乘客满意率、订单响应速度、服务态度评价等。订单密度指标：如订单数量、订单完成率、平均等待时间等。（3）趋势分析展示功能可视化工具：使用图表、仪表盘等可视化工具展示各项指标随时间的变化趋势。对比分析：提供不同企业、区域之间、同一企业、区域不同时期的数据对比分析功能。（4）识别重点监管对象高风险企业：根据综合评分，识别出表现不佳的企业，特别是那些合规性得分低、服务质量差的企业。问题区域：通过空间分布分析，找出订单密度高、服务质量差、投诉集中的区域。敏感时段：分析违法违规事件的时间分布，识别出高发时段。（5）提供优化建议针对识别出的重点监管企业、区域、时段，可以提供以下方面的优化建议：合规性提升：建议企业加强内部管理，定期组织驾驶员参加法律法规培训，提高驾驶员的合规意识。服务质量改进：鼓励企业通过技术创新和服务创新来提高服务质量，如采用AI客服、优化接单流程等。区域管理：对于热点区域，建议增加监管力度，必要时可以派遣专门的检查队伍进行现场监督。时段调控：在违规高发时段，可以加强监管措施，如增加巡查频次、加大执法力度等。

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网约车企业经营许可辅助决策算法

旨在为相关管理人员在审批企业经营许可、决定车辆增减等重要决策过程中提供科学、合理的依据

（1）数据收集与整合综合评价数据：包括企业规模、市场份额、服务质量等。违法违章违规数据：企业及驾驶员的违规记录，如超速、不按指定路线行驶等。投诉数据：乘客对企业的投诉记录，包括投诉类型、处理结果等。考核数据：企业参与的各种考核结果，如服务质量考核、安全考核等。车辆数据：车辆的性能、维护记录、年检情况等。订单数据：订单量、完成率、平均等待时间等。（2）数据处理与预处理数据清洗：去除重复、错误或无关的数据，确保数据质量。数据标准化：对不同来源的数据进行标准化处理，使其具有可比性。数据融合：将来自不同渠道的数据进行整合，形成统一的数据视图。（3）指标体系构建根据收集到的数据，构建一个综合评价指标体系，用于评估企业的经营状况和车辆运营情况：合规性指标：包括违法违规次数、严重程度等。服务质量指标：如乘客满意度、服务响应时间、投诉处理效率等。安全管理指标：安全事故发生率、应急预案完备性等。（4）建立业务模型利用统计分析、机器学习等方法建立业务模型，用于评估企业的经营能力和风险：分类模型：区分企业的好坏，如通过逻辑回归、决策树等算法。预测模型：预测企业在未来的经营状况和发展趋势。聚类模型：将企业按照相似性进行分类，以便于同类企业的横向比较。车辆需求预测模型：预测未来一段时间内车辆的需求量，为车辆增减提供依据。（5）综合评估与建议基于上述分析结果，为企业经营许可审批、车辆增减提供合理的建议：评分排名：根据综合评分对申请企业进行排名，优先考虑分数较高的企业。风险评估：识别出潜在的风险点，如合规性不足、服务质量差等。改进建议：对于存在明显问题的企业，提出具体的改进建议，作为后续审批或整改的依据。车辆需求分析：根据预测模型的结果，建议增加或减少车辆数量，确保供需平衡。条件设置：对于批准经营许可的企业，设定一定的条件和期限，如定期报告经营情况、接受监督检查等。（6）实施与反馈执行计划：根据治理建议制定详细的执行计划，并监督实施效果。持续改进：定期回顾分析结果的有效性，并根据实际运营情况进行调整，形成闭环管理。

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城市节假日运力协调优化算法

通过数据分析和智能调度，有****城市运力挑战，确保公共交通系统的高效运行，减轻交通拥堵

（1）数据收集与整合人流量监测：利用摄像头、手机信令等数据源，监测商圈、景点、交通枢纽等人流密集区域的人流量及拥挤程度。公共交通数据：获取地铁、公交、****城市公共交通系统的运行数据，包括班次、载客量、准点率等。道路通行状态：****城市道路交通的实时数据，包括车流量、拥堵指数、事故报告等。节假日模式识别：分析历史数据，识别特定节假日的出行模式和高峰时段。（2）大数据分析与建模运力需求预测模型：基于历史数据和实时监测，预测节假日重点区域的运力需求。交通拥堵预测模型：结合道路通行状态和人流量预测，预测可能的交通拥堵点和时段。公共交通效能分析：评估现有公共交通线路在节假日的承载能力和效率。（3）算法应用与优化实时调度算法：基于预测模型，实时调整公共交通车辆的发车间隔和班次，确保运力与需求匹配。路径优化算法：根据实时路况，为乘客推荐最短时间或最少换乘的出行路线。模拟仿真算法：在虚拟环境中测试不同的调度和线路调整方案，评估其对缓解交通压力的有效性。（4）解决方案设计公共交通调度优化：根据预测模型和仿真结果，调整公交、地铁的运行计划，增加重点区域的班次密度。动态线路调整：根据实时需求，临时增设或调整公交线路，提高运输效率。智能导流策略：引导乘客选择非高峰时段或非拥堵路线出行。

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城市重点保障区域运力协调优化算法

****城市中特定区域（如大型活动场所、交通枢纽、****中心或医疗设施等）在特定时期（如节假日、大型活动期间或高峰期）的高密度客流量需求，进行运力调配和优化的一种策略

（1）数据收集与整合历史客流量数据：收集区域的历史客流量数据，包括进出人数、高峰时段、平均停留时间等。公共交通数据：整合公交、地铁、轻轨等公共交通系统的运行数据，包括班次、载客量、准点率、运行时间等。道路交通数据：****城市道路交通的实时数据，包括车流量、拥堵指数、事故报告等。特殊事件数据：获取区域内的特殊事件日程，如会议、比赛、节日庆典等，预测潜在的客流量激增。（2）大数据分析与建模客流预测模型：基于历史数据和机器学习算法，预测特定时期的客流量，包括日、周、节假日的客流变化。运力需求分析：结合客流量预测，分析不同时间点的运力需求，识别运力瓶颈。拥堵预测模型：利用历史数据和实时交通信息，预测可能出现的交通拥堵点和时段。（3）实时调度与路径优化实时调度算法：根据预测的客流和运力需求，实时调整公共交通车辆的发车间隔和班次，确保运力与需求相匹配。动态路径规划：基于实时交通数据，为乘客提供最佳出行路线，引导客流分散，减轻热点区域的压力。（4）模拟仿真验证交通流模拟：对预测的客流和调度方案进行模拟，评估其对交通拥堵和乘客出行时间的影响。应急预案模拟：针对突发大客流事件，模拟不同的应急调度方案，选择最优策略。（5）解决方案设计与实施公共交通调度优化：根据分析结果，调整公交、地铁的运行计划，增加重点区域的班次密度，延长运营时间。临时线路增设：在客流高峰期，增设临时公交线路，连接重点保障区域与主要交通枢纽。智能导流策略：发布交通状况和出行建议，引导乘客合理规划行程。

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道路客运行业治理辅助决策算法

通过综合运用大数据分析、业务模型、聚类分析等技术手段，评估企业合规性、服务质量、安全管理能力等，实现对道路客运行业的精细化管理

（1）数据收集与整合从多个渠道收集必要的数据：合规性数据：包括企业及驾驶员的违法违规记录，如超速、违规停车、未按规定路线行驶等。服务质量数据：记录乘客满意度、投诉处理效率等。安全管理数据：包括安全事故发生率、驾驶员不安全行为等。行政许可数据：包括企业的营业执照、驾驶员的从业资格证、车辆的运营许可证等信息。（2） 数据处理与预处理数据清洗：去除重复、错误或无关的数据，确保数据质量。数据标准化：对不同来源的数据进行标准化处理，使其具有可比性。数据融合：将来自不同渠道的数据进行整合，形成统一的数据视图。（3）指标体系构建根据收集到的数据，构建一个综合评价指标体系，用于评估企业的经营状况和服务质量：合规性指标：包括违法违规次数、严重程度等。服务质量指标：如乘客满意度、投诉率等。安全管理指标：安全事故发生率、驾驶员不安全行为次数等。（4）趋势分析展示功能利用数据可视化技术，展示各项指标随时间的变化趋势：时间序列图：展示企业或班线的合规性、服务质量、安全管理等关键指标的历史变化趋势。对比分析：提供不同企业之间、同一企业不同时期的数据对比分析功能。（5）业务模型与聚类分析利用统计分析、机器学习等方法建立业务模型，用于评估企业的经营能力和风险：分类模型：区分企业的好坏，如通过逻辑回归、决策树等算法。聚类分析：将企业按照相似性进行分类，识别出表现不佳的企业群体。（6）识别重点监管对象根据上述模型的结果，对企业进行综合评分和排名，识别出表现较差的企业和班线：企业评分：根据综合评分对申请企业进行排名。班线评估：对班线的服务水平、合规性、安全管理等进行评估，识别出问题班线。（7） 提供针对性建议基于上述分析结果，对经常违纪违法、服务水平较低的企业、班线提出重点监管建议：重点监管名单：列出表现不佳的企业名单，并标记出需要特别关注的班线。改进建议：对于存在明显问题的企业，提出具体的改进建议，如加强驾驶员培训、优化接单流程、提高车辆维护频率等。（8）实施与反馈执行计划：根据治理建议制定详细的执行计划，并监督实施效果。持续改进：定期回顾分析结果的有效性，并根据实际运营情况进行调整，形成闭环管理。

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道路客运行政执法辅助决策算法

通过综合运用多种技术手段，提高行政执法工作的效率和准确性，确保道路客运行业的合规运营

（1） 数据收集与整合从多个渠道收集必要的数据：天网视频监控数据：****城市监控摄像头捕捉到的视频流数据。交通视频监控数据：包括交通摄像头捕捉到的视频流数据，****城市出入口、高速收费站附近等关键位置。道路客运车辆数据：包括车辆的基本信息、运营记录、GPS定位数据等。黑名单数据：记录已被列入黑名单的车辆和驾驶员信息。重点监管名单数据：记录需要重点监管的车辆、驾驶员、企业等信息。（2）数据处理与预处理数据清洗：去除重复、错误或无关的数据，确保数据质量。数据标准化：对不同来源的数据进行标准化处理，使其具有可比性。数据融合：将来自不同渠道的数据进行整合，形成统一的数据视图。（3）AI识别技术的应用利用计算机视觉技术对视频监控数据进行处理，实现以下功能：车牌识别：通过图像识别技术，自动识别车辆的车牌号码。车型识别：通过图像特征提取，识别车辆的类型。行为分析：利用视频分析技术，识别车辆的行为模式，如超速、违规变道等。（4）业务模型与分析利用大数据分析和业务模型，实现以下功能：无证车辆识别：结合车辆数据库，识别未登记或已过期的车辆。逃避监管车辆识别：通过车辆行为模式分析，识别试图逃避监管的车辆。时空关联分析：结合车辆的位置信息和时间信息，分析车辆的活动规律。（5）聚类分析与趋势展示利用聚类分析和数据可视化技术，展示车辆活动的时空分布特征：区域热点分析：通过聚类分析，识别无证车辆、逃避监管车辆频繁出现的区域。时段热点分析：通过时间序列分析，识别无证车辆、逃避监管车辆频繁出现的时段。趋势展示：通过时间序列图、热力图等可视化工具，展示车辆活动的趋势。（6）识别重点监管区域与时段根据上述分析结果，识别出需要重点监管的区域和时段：重点监管区域：列出无证车辆、逃避监管车辆频繁出现的区域。重点监管时段：列出无证车辆、逃避监管车辆频繁出现的时段。（7）提供针对性建议基于分析结果，可提供以下方面的优化建议：加强监管措施：建议在重点监管区域增加巡逻频次，安装更多监控设备，加强夜间监管。优化调度安排：在重点监管时段，调整运力部署，确保有足够的执法人员进行现场检查。强化宣传教育：通过媒体宣传、社区教育等方式，提高公众对非法营运危害的认识。完善法律法规：建议相关部门完善相关法律法规，加大对非法营运的处罚力度。技术升级：建议采用更先进的AI识别技术，提高识别准确率和实时性。（8）实施与反馈执行计划：根据治理建议制定详细的执行计划，并监督实施效果。持续改进：定期回顾分析结果的有效性，并根据实际运营情况进行调整，形成闭环管理。

8

（二）

通用技术能力

1

/

日常交通出行大数据流量预测

以历史流量、实时路况等数据为分析基础构建日常交通出行流量专题分析模型，对不同交通方式（城市公交、轨道交通、***网约、道路客运、铁路、航空、客运站等）的出行流量进行专题研判分析

1．数据收集：作为输入，需要收集历史和实时的交通流量数据、实时路况数据等。2．数据预处理：对收集到的数据进行清洗、处理缺失值、异常值、归一化处理等。3．特征工程从原始数据中提取有助于预测的特征，包括时间（如小时、星期、月份）、天气条件等。4．模型选择与训练根据问题的性质和数据特点，选择合适的机器学习模型进行训练。可能的模型包括：时间序列分析模型、分类模型、聚类模型等。5．模型评估与优化使用验证集对模型进行评估，根据评估结果调整模型参数或结构，进行优化以提高预测准确性。6．分析内容实现模型训练完成后，使用模型对新的输入数据进行交通流量预测，包括以下分析：日流量分布研判：预测未来某一天的各时段交通流量分布。各时段流量走势研判：分析一天内不同时段的流量变化趋势。月/年流量分布研判：预测未来月/年的流量分布情况。重点区域流量分布研判：针对高铁站、火车站等重点区域，分析其流量变化规律和特点。

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2

节假日交通出行大数据流量预测

以历史流量、实时路况等数据为分析基础构建节假日交通出行流量专题分析模型，对节假日（元旦、春节、国庆、中秋、清明、五一、端午节等）期间的不同交通方式（城市公交、轨道交通、***网约、共享单车、道路客运、铁路、航空、客运站等）的出行流量进行专题研判分析

1．数据收集：作为输入，需要收集历史和实时的交通流量数据、包括交通量、速度、占有率等，以及包括天气、时间（工作日或假日）、特殊事件等影响因素。2．数据预处理：对收集到的数据进行清洗、处理缺失值、异常值、归一化处理等。3．特征工程从原始数据中提取有助于预测的特征，包括时间（如小时、星期、月份）、天气条件、节假日信息等。4．模型选择与训练根据问题的性质和数据特点，选择合适的机器学习模型进行训练。可能的模型包括：时间序列分析模型、分类模型、聚类模型等。5．模型评估与优化使用验证集对模型进行评估，根据评估结果调整模型参数或结构，进行优化以提高预测准确性。6．分析内容实现模型训练完成后，使用模型对新的输入数据进行交通流量预测，包括以下分析：日流量分布研判：预测未来某一天的各时段交通流量分布。各时段流量走势研判：分析一天内不同时段的流量变化趋势。月/年流量分布研判：预测未来月/年的流量分布情况。重点区域流量分布研判：针对高铁站、火车站等重点区域，分析其流量变化规律和特点。

6

3

地理图像特征比对

重点分析国省干道、农村公路、城市出入口、重要卡口、重要交通枢纽等场景的图像

1．数据收集与预处理图像数据收集：从不同场景（如国省干道、农村公路、城市出入口、重要卡口、重要交通枢纽等）收集大量图像。地理位置标注：为每张图像提供准确的地理位置信息。预处理：对图像进行缩放、裁剪、旋转等操作，以适应不同尺寸和方向的输入需求，并对地理位置信息进行标准化处理。2．特征提取从图像中提取有助于地理位置定位的特征，包括：GPS定位特征、地标识别特征、地理特征识别特征等。3．模型选择与训练选择合适的机器学习或深度学习模型进行训练。4．模型训练与评估使用标注好的数据进行模型训练，并通过交叉验证、留出法等方式评估模型的性能。5．地理位置定位分析用训练好的模型对新图像的地理位置进行定位分析。6．结果可视化与应用将预测的地理位置信息以地图或其他可视化形式展示出来，便于用户理解和应用。

10

4

车辆停靠站行为识别

综合分析乘客刷卡、车辆停靠站停留时间长短、进出停靠站速度变化、停靠站附近GPS轨迹、进出停靠站距离等特征因素，重点识别车辆到站不停车、停靠时间过短、未停靠在指定线路站点（未按规定线路行驶）等违法行为

1．数据收集与预处理收集乘客刷卡数据、车辆停靠站停留时间数、进出停靠站速度变化数、GPS轨迹数据、视频图像数据等。对收集到的数据进行清洗、整合和格式化，确保数据质量和一致性。2．特征提取从收集到的数据中提取以下特征因素：乘客刷卡特征：如刷卡时间、刷卡地点、刷卡次数等。车辆停靠站停留时间特征：如停留时间的长短、停留时间的分布等。进出停靠站速度变化特征：如速度变化的幅度、速度变化的时间点等。停靠站附近GPS轨迹特征：如GPS轨迹的走向、轨迹的密集程度等。进出停靠站距离特征：如车辆进出停靠站之间的距离、距离的分布等。3．技术组合应用组合使用以下技术构建车辆停靠站行为识别分析模型：停靠时间分析：分析车辆在停靠站的停留时间，判断是否过短或过长。速度变化分析：分析车辆进出停靠站的速度变化，判断是否存在异常。GPS轨迹分析：分析车辆在停靠站附近的GPS轨迹，判断车辆是否按规定线路行驶。视频图像识别：通过视频图像识别技术，观察车辆停靠站的行为，如是否到站不停车。数值处理：对上述分析结果进行数值化处理，如计算平均停留时间、速度变化率等。4．违法行为识别基于上述特征因素和技术组合，重点识别以下违法行为：车辆到站不停车：通过视频图像识别和GPS轨迹分析，判断车辆是否到站不停车。停靠时间过短：通过停靠时间分析，判断车辆在停靠站的停留时间是否过短。未停靠在指定线路站点：通过GPS轨迹分析，判断车辆是否未按规定线路行驶。5．结果呈现与管理将识别结果以图表、报告等形式呈现，便于管理者进行精准执法。

8

5

公交站点下客人数推演

通过分析IC卡刷卡、GPS数据、视频监控数据，来估算公交站点下车乘客数量

1．数据采集IC卡刷卡数据：通过乘客上车刷卡时记录的时间和站点信息，结合车辆行驶轨迹和到站时间，可以间接推断出乘客可能的下车站点。GPS数据：GPS定位系统实时记录公交车的行驶轨迹、速度、到站时间等信息。视频监控数据：在部分关键站点安装摄像头，可以直接观察到乘客上下车的情况。2．数据融合首先，将IC卡刷卡数据、GPS数据和(可选的)视频监控数据进行融合处理，确保数据的一致性和准确性。3．下车人数预测基于历史数据和当前实时数据，运用统计学方法、机器学习算法（***网络、支持向量机等）或数据挖掘技术，对下车人数进行预测。考虑多种因素，如站点特性（如是否靠近商业区、居民区等）、时间因素（如工作日与周末、早晚高峰等）、天气条件等。4．模型优化与校验利用视频监控数据或实际统计数据对预测模型进行校验和优化，确保预测结果的准确性和可靠性。

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二

***平台

1

通用视频算法

船舶特征识别

对经过的船舶进行数据采集，提取船舶的关键特征（如船舶的高度、宽度、长度等），以便水运相关监管部门向船舶驾驶员、岸基监管人员或其他相关方发出警报和提醒

1）数据采集收集大量的船舶运行图片，确保覆盖船舶的侧面、正面和背面等视角。2）数据预处理对采集到的图像数据进行预处理，包括去除噪声、图像增强、图像分割等。3）特征提取提取船舶的关键特征，包括高度、宽度、长度、类型、颜色、形状等。4）特征识别运用计算机视觉技术，对提取的特征进行识别。5）警报和提醒一旦识别出船舶的关键特征，可通过系统通知到水运相关监管部门，帮忙其向船舶驾驶员、岸基监管人员或其他相关方发出警报和提醒。这些警报和提醒可以包括：船舶尺寸超出规定范围、船舶类型不符合规定、船舶状态存在潜在风险。

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2

公交车内人数统计

通过检测和识别出图像中的人体区域，通过追踪已检测到的人体区域，在一段时间内统计不同帧中检测到的人体数量，同时也能将部分人员遮挡的人数计数结果整理和处理，实时显示车内的人数信息

1）数据采集与预处理数据采集：通过车厢内摄像头和其他设备采集公交车内的图像或视频流。图像预处理：对采集到的图像进行图像增强处理，如分辨率提升、灰度图像彩色化等，以解决图像分辨率过低、灰度图像识别困难的问题。2）人体检测使用目标检测算法，如YOLO、SSD、Faster R-CNN等，检测图像中的人体区域。3）人体追踪对已检测到的人体区域进行追踪。4）人数统计通过追踪已检测到的人体区域，在一段时间内统计不同帧中检测到的人体数量。5）结果显示实时显示车内的人数信息，以便管理者了解车内的拥挤程度。

8

3

出入通道密集人流统计

通过对检测到的人体区域进行区域密度估计，并将人群密度与已知区域总面积进行比例计算，得到近似的人数统计结果，将人数统计结果进行整理和处理，可以实时显示拥挤场景中的人数信息

1）数据采集通过在拥挤场景中设置摄像头或其他图像传感器设备，实时采集场景中的图像或视频流。2）图像处理使用计算机视觉技术，对场景中的图像或视频进行处理，解决视频中人员遮挡识别问题。3）人体检测使用目标检测算法，检测图像中的人体区域。4）区域密度估计通过对检测到的人体区域进行区域密度估计，将人群密度与已知区域总面积进行比例计算，得到近似的人数统计结果。5）人数统计将人数统计结果进行整理和处理，可以实时显示拥挤场景中的人数信息。

8

4

营运车辆载人识别

重点监测可能存在非法营运车辆的区域；对于检测到的车辆，进一步对其进行载人情况的检测

1）数据收集与预处理实时视频数据：收集道路或交叉口的实时视频数据。非法营运车辆数据：收集非法营运车辆的相关数据，包括其外观特征、载人特征等。预处理：对收集到的视频数据进行预处理，如视频压缩、图像增强等。2）非法营运车辆检测使用深度学习模型，***网络（CNN），对实时视频数据进行非法营运车辆的检测。3）载人情况检测对于检测到的非法营运车辆，进一步对其进行载人情况的检测，提取非法营运车辆上的载人特征，根据提取的特征，判断非法营运车辆是否存在载人情况。4）结果输出将检测到的非法营运车辆及其载人情况输出，以便相关管理部门进行后续处理。

10

5

公交上下车人流统计

对视频中的乘客进行目标检测、跟踪和计数，从而实现对公交上下车人流的准确统计

1）数据收集与预处理收集公交车内或车门的实时视频数据，并对收集到的视频数据进行预处理，如视频压缩、图像增强等。2）目标检测利用深度学习等先进算法，对视频中的乘客进行目标检测，在检测过程中，需要选择合适的特征提取方法，以提高检测的准确度，减少漏检和误检。3）目标跟踪对检测到的乘客目标进行持续跟踪，以获取其运动轨迹；在跟踪过程中，需要解决自遮挡和互遮挡的问题，以及跟踪和检测结果的数据关联等。4）行为分析分析乘客的运动轨迹和行为模式，以区分上下车乘客和徘徊乘客；在高峰期等复杂场景下，需要特别关注多人同时通过检测口的情况，确保统计结果的准确性。5）人数统计根据乘客的运动轨迹和行为模式，计算单位时间内通过车门或车内指定区域的乘客数量，统计结果可以实时传输到后端系统，供管理人员进行分析和决策。

7

序号

名称

主要参数

单位

数量

1

***平台

***平台在接入较多视频资源后，视频管理能力已无法满足市局对视频资源管理要求。***平台预览多路视频会导致主机资源使用率升高，会出现卡死的情况，无法提示资源不足。***平台成品升级。

1.1

基础管理

1、支持为用户提供基础的用户管理、资源管理、日志管理能力。 2、平台门户：支持用户自定义快捷入口；支持支持自定义菜单内容，支持平铺及分类两种菜单展示模式；支持页面元素设置，支持上传页面logo图标、***网站标题、***网站外部链接； 3、统一认证：支持用户名密码认证方式及PKI认证方式； 4、权限管理：支持用户管理、部门管理、角色管理；支持设置用户权限信息；支持设置用户登录认证密码、认证方式、在线策略及登录地址绑定等； 5、资源目录管理：支持区域目录管理及资源管理；支持国标目录、模板导入目录、自定义目录等目录类型； 6、日志管理：支持操作日志、系统日志的存储和查询； 7、时间同步：支持通过NTP服务对前端摄像机、平台服务器进行时间同步。

套

1

1.2

视频管理服务

视频应用提供视频管理服务，支持编码设备通过SDK协议、GB28181***平台，实现视频预览、录像回放、视频上墙、视频事件监控服务能力。一、视频预览1、支持视频实时预览能力，实现预览窗口布局切换、预览画面自适应及全屏切换；2、支持云台控制、实时抓图、紧急录像、即时回放、主子码流切换、声音开启\关闭、辅屏预览、对讲、广播控制的能力；二、录像回放1、支持录像计划管理能力，支持实时录像计划、录像回传计划；2、支持录像回放能力，支持多画面同步回放和异步回放切换、超高倍速回放、分段回放、录像下载、录像剪辑、录像标签、录像锁定、录像抓图；三、视频上墙1、支持电视墙场景管理能力，实现场景窗口配置、场景切换计划配置以及轮巡计划的管理；2、支持上墙控制能力，实现场景一键上墙、场景切换、电视墙切换、监控点上下墙、轮巡控制操作；

1.3

视频级联服务

***网应用主要为视频监控业务提供级联服务，***网，基于视频通用标准协议（GB/T28181-2011,GB/T28181-2016）***平台互联互通，***平台视频资源点位的操作控制。1、支持上下级域注册管理能力，***平台数据级联；2、支持资源同步能力；3、支持级联视频点位实时预览、录像回放、录像下载、语音对讲能力；4、支持级联视频点位设备操作控制能力；5、***平台视频点位路数控制能力，通过级联点位授权路数控制；

1.4

运维管理

设备运维应用，***平台的视频设备进行在线巡检，及时发现故障设备和掉线设备，使运维工作更加高效，便利。1、支持监控摄像机、编码设备、存储设备、解码设备等物联设备在线状态、工作状态、硬盘状态、指标采集。2、支持监控点通道的在线状态、录制状态、录像完整性、录像保存天数指标检测。3、支持告警信息统计展现。并支持对监控点、编码设备、解码设备、视频综合矩阵、NVR/CVR进行配置。4、提供视频运维报表统计能力，包含区域综合排名统计、录像完整性统计、录像存储达标统计、在线状态统计、离线时长统计报表。5、支持巡检计划配置，可以按照类型和资源以及自定义的巡检周期进行巡检计划配置。6、支持SDK、GB28181协议。

1.5

视频质量诊断

视频质量诊断应用，提供视频图像诊断和监测服务。1、支持监控点通道的图像质量诊断结果统计和查看。2、支持图像模糊、图像过亮、图像偏色、图像过暗、图像过亮、视频抖动、视频丢帧、场景变换、视频遮挡、对比度、条纹干扰、噪声干扰、信号丢失、黑白图像指标诊断。3、支持码流分辨率、编码格式指标采集。。4、支持诊断对比图查看和诊断结果矫正功能。5、支持巡检计划配置，可以按照类型和资源以及自定义的巡检周期进行巡检计划配置。6、支持监控点图像质量统计报表，展现各类诊断故障数量。7、支持SDK、ehome、isup5.0、GB28181、ISAPI协议等。

2

指挥大厅电视上墙软件

考虑到一期指挥大厅电视上墙软件存在功能欠缺、使用不便等问题，本期项目需进行升级完善，要求适配当前指挥大厅配套硬件，提供完整授权，***网页端，客户端、平板端对大屏进行操作，功能要求如下：1、具备C/S和B/S架构，支持通过浏览器对系统进行设备统一管理，支持同时管理不同分辨率、不同类型的显示屏系统、中央控制系统、拼控系统；实现对显示屏、拼控设备、播控主机、KVM坐席、PC主机、中控主机、LED控制卡、PLC配电柜的统一管控；2、***网页、客户端、APP（安卓、鸿蒙、IOS、windows）三端数据实时同步；WEB端、平板端、客户端均可以所见即所得的查看在线场景、离线场景的画面布局、场景的实时画面，以及信号的实时画面；3、***平台远程管控，包括同步、开机、关机、重启、升级播控主机程序。4、支持监控信号、拼控信号、坐席信号、PC信号的管理查询；可对拼控信号设置分配权限，给不同的用户分配信号权限，同时支持设置信号分组，分组支持新增、重命名、删除、移动等操作；信号支持按名称模糊搜索。5、支持在指定的场景中以拖动方式添加本地信号、监控信号、抓屏信号、播控信号、坐席信号以及媒体文件等，支持预监相关信号；以拖动方式和坐标输入方式调整信号窗口大小；支持设置窗口名称；支持设置信号窗口层级、全屏、还原、关闭，开启/关闭信号声音、开窗、替换、缩放、漫游、移动、平铺、叠加等操作；支持对单个窗口进行分割、放大到父窗口、还原、窗口锁定操作；支持设置多个窗口的对齐方式，包括左对齐、居中对齐、右对齐、顶部对齐、垂直对齐、底部对齐等；6、支持控制大屏开机、关机、除湿、设置高性能/常规/节能/HDR等模式、设置标准/冷色/暖色/自定义色温、设置亮度、设置广告模式、护眼模式、监控模式、会议模式等智能控制功能；7、播控屏（播控单屏和播控多屏）支持设置图层播放时间轴，可添加、删除、修改、启用时间轴，可对图层设置播放时间，选择播放图层，并且时间轴的设置支持鼠标拖动操作，可以用鼠标拖动方式修改图层时间范围。时间轴设置时，可以选择时间轴自动吸附开启/关闭，也支持放大/缩小时间轴；8、支持分别统计拼控大屏、播控大屏、会议平板的屏幕数量；支持查看拼控器的设备总数、在线数、在线率、所在场所名称、设备名称；支持查看中控主机设备总数、在线数、在线率；支持查看播控主机设备总数、在线数、在线率，以及每个播控主机的页面数量、分辨率、温度、稳定运行时长、内存使用情况、硬盘使用情况、CPU使用比例；支持查看PC主机的在离线情况；支持查看设备的在离线告警，近7天告警数量统计，近7天离线次数统计；9、支持远程操控播控主机，进行大屏内容的控制，可远程操控大屏正在播放的可视化、AR、VR、第三方业务系统等；在远程操控中，如果有多个桌面，可以切换桌面，可以设置抓屏区域的分辨率，包含远程分辨率、本机分辨率、704×576、1280×720、1920×1080、3840×2160等；可以设置编码分辨率，包含704×576、1280×720、1920×1080、3840×2160等；可以触发系统快捷键，包含Win、Win+D、任务管理器，重启程序等。可以选择桌面，也可以直接控制播控主机显示桌面；***平台配置的窗口快捷键，可从客户端/APP操作窗口快捷键，实现大屏内容的快速切换；10、支持多用户登录，用户数量无限制，多用户操作同步实现多人协同办公，操作同步显示；支持权限管理设置，可以创建多种用户角色，针对不同的用户角色可分配不同的组织权限、功能应用权限、信号源权限、屏幕墙操控管理权限，支持角色分组，实现系统的多级分组管理；11、支持对拼控器输入通道修改名称、添加/删除/修改拼接信号，支持关联播控主机、选择播控主机桌面、音频输出通道等；支持同步拼控设备的输入输出通道；12、支持对拼控大屏同时上传多张底图，根据展示需要，可设置某张底图的启用与隐藏，或者重新上传底图；13、支持对拼控大屏创建场景、修改、删除、重命名、复制、关联中控模式、移动场景分组、调整场景顺序、锁定场景布局、播放场景、搜索场景等，并且场景数量无限制；场景列表中可显示场景播放状态、锁定状态。支持对拼控大屏添加、删除、重命名场景分组，场景分组数量无限制，可在场景分组下创建指定的场景；14、支持场景关联中控模式，使场景播放时，联动灯光、音响等环境设备；15、支持设置清空屏幕，对于当前正在播放的场景，点击清空屏幕后，大屏上的所有窗口将一键下墙；对于离线场景，点击清空屏幕后，场景中的窗口将全部删除。清空屏幕支持WEB端、平板、语音操作；16、***网内的任意电脑，不需要视频线连接，一键将本地电脑桌面，投放到大屏上显示，并支持实时同步电脑操作界面；17、支持创建不规则形状的播控信号，包含方形、圆形、椭圆、菱形信号窗口，可通过拖动的方式或者坐标输入调整信号窗口的大小和位置；18、***网页、程序包、图片、视频、PPT、Word、Excel、PDF、文本等内容窗口，以及监控信号、抓屏信号、坐席信号等实时视频信号，拖动到播控图层中进行设置，可设置多种类型窗口的拼接布局，每种类型窗口可添加多个文件，可设置内容文件播放时长、内容播放顺序等；19、支持1台超高分多个输出口可分别对应多块大屏使用，***平台、平板、客户端独立控制大屏中内容布局，内容/场景切换、控制音频输出。20、支持对屏幕创建大屏门户，可自定义门户名称、选择门户模板、屏幕类型以及门户使用方式（只控制本屏幕、可联动其他屏幕）、背景图片；门户菜单支持自定义配置，可在基于模板的基础上，隐藏/显示菜单项、移动菜单顺序、修改菜单名称、编辑菜单类型（控制页面、场景、二级门户）；支持选择菜单的内容，当联动多个屏幕时，内容可以关联多个；支持设置二级门户，通过一级门户链接至二级门户，进行大屏内容的控制；平台支持可视化显示大屏门户配置的实时效果，进行操作控制；***平台配置的大屏门户，可通过平板、PC客户端，进行大屏的场景/内容的控制，支持展示二级门户；大屏门户可同时控制单块屏幕、多块屏幕的内容切换；21、支持远程控制大屏中的内容，***平台、平板端显示的画面一致，***平台、平板端操作大屏中投放的内容，实时同步显示，也可一键切换播控主机显示桌面，或者显示程序；22、支持查看播控屏（播控单屏和播控多屏）的分辨率，播控主机名称、桌面、在离线情况、内存使用情况，内存所在资源大小等信息。23、支持收藏信号，可以将本地信号、监控信号、抓屏信号、坐席信号、互联信号类型中需要的具体信号点击收藏；在收藏夹中，可快速查找收藏的信号；24、持实时修改在大屏显示内容，在不影响大屏播放画面的前提下，可以离线编辑场景，进行后台布局，编辑完成后，一键推送到大屏，更新大屏画面显示；25、支持对输入信号源进行预监视，实现在播放前预先查看的功能；26、支持对大屏进行结果回显，实时查看大屏正在播放内容；27、支持文字和时钟两种形式的横幅字幕，支持设置字幕显示的宽高位置、文字内容、颜色、背景颜色、字体大小、显示模式（透明、半透明、不透明）、文字滚动速度；支持设置时钟的显示时制（12小时、24小时）、日期显示形式（年月日、月日年、日月年等）、文字颜色、背景颜色、文字大小、显示模式（透明、半透明、不透明）28、拼控大屏和播控单屏均支持添加、删除、修改、启动/停止、刷新预案；支持创建多条预案，可设置预案名称、播控模式（包括定时切换和轮播）；定时切换的预案支持选择定时周期、播放时间、场景名称，可添加多条场景进行切换； 轮播预案支持选择多条场景/图层，支持设置显示时间。

套

1

3

***平台

***平台，提供数据源实时接入、拖拽式数字面板呈现、三维模型及地理信息孪生场景构建等可视化应用的协同搭建能力，以更低的成本、更高的****中心、数字展厅、数字化管理等各类应用场景的建设需求。***平台可对于历史时间行业监测、安全预警、综合决策等数据展开剖析归纳融合和专题化剖析，做到科学研究优化管控目的，根据各种技术专业优化算法对多种核心交通数据展开剖析，完成交通趋势的评定，辅助交通整体规划、交通优化的提供可视化指标量化依据，功能要求如下：平台需包括但不限于以下功能：1．项目管理（1）项目创建支持用户自由创建可视化项目，支持创建项目文件夹对可视化项目进行分组管理，支持对可视化项目进行全屏预览，对已有可视化项目进行拷贝复用。（2）项目发布、分享支持将可视化项目对外分享，***网络环境互通的情况下，目标用户无需登录系统可直接查看分享出的可视化项目；支持可视化项目加密分享，即目标群体需根据设定好的访问密码，方可查看分享出的可视化项目。2．数据大屏管理（1）数据大屏编辑支持通过可视化界面对组件色彩、比例、字体等样式进行自定义编辑，无需使用人员具备复杂的编程能力，可通过鼠标将心仪的可视化组件自由拖拽、组成，即可创造出专业的可视化应用。（2）***平台需具备柱形图、折线图、饼图等常规类型组件，以及文字、辅助图形、指标控件、二三维地图、交互类型组件。（3）***平台需具备1920*1080、1366*768、1024*768等常用分辨率，供直接选择使用，同时需支持使用者根据实际展示场景，自定义分辨率大小。（4）数据大屏检索、导入、下载支持用户快速检索已有数据大屏文件；支持将其他环境设计或配置好的数据大屏快速导入当前环境；同时支持将当前环境大屏下载、导出形成大屏文件包，并可提供给其他环境复用。3．组件、***平台需提供丰富的图表、文字、图形、辅助、指标、地图、交互等各类组件，以及各种成熟的通用数据大屏模板供用户直接导入使用。（1）常规图表包含但不限于柱状图、条形图、圆柱图、面积图、折线图、线性回归图、单值占比图、环图、气泡图、象形图、雷达图、漏斗图等。（2）文字组件包括但不限于标题、渐变文字、轮播表格等。（3）辅助图形包括但不限于当前时间、路径、装饰等。（4）指标组件包括但不限于仪表盘、百分比条、分类占比条、天气组件、栅格进度条、状态卡片、圆形栅格占比、图标占比、预警点滴等。（5）地图组件包括但不限于全球地图、全国地图、各省地图、各市地图等。（6）交互组件包括但不限于选项卡、时间轴、全屏切换等。4．可视化编辑（1）图层操作支持通过界面点选拖拽方式，选取系统内置组件进行大屏搭建，一个组件即对应一个图层；支持对现有图层进行显示隐藏操作、编组管理、顺序调整、锁定等操作，便于整体项目编辑；支持将当前项目内图层复制并转发到其他大屏，且维持组件配置及坐标不变，便于项目内多大屏间组件复用。（2）画布操作支持对画布及组件自由进行缩放或控制；大屏配置过程中，画布区域支持一键控制大屏显示区域且适应当前可视窗口；支持对画布进行显示隐藏、图层置顶、分组、锁定、框选、组件复制等操作；支持提供标尺及参考线功能，且支持对参考线一键显示隐藏，便于整体项目编辑。（3）组件配置支持对各组件样式进行自定义编辑，如组件色彩、大小、字体、特殊效果等；支持对组件事件进行定义，通过事件方式对大屏或组件进行状态操作。（4）数据映射支持根据组件场景可对接不同数据源、进行数据关联映射，如MySQL、API、CSV等数据源的字段获取、映射等，支持SQL查询语句编写、API 参数定义等。5．数据源管理支持多种数据源的连接访问和数据交换，包括主流关系型数据库、分布式数据库、动态API、文件数据、第三方数据等

套

1

4

智能交通助手

本期项目将采购一套成熟的交通智能AI助手软件，为各类用户使用TOCC平台的运行监测、安全预警、辅助决策、服务评价等各业务应用系统提供便捷支撑，为平台的推广、使用提供助力。需能运用知识图谱技术整合多维度数据，形成一个以人、车、地、事、物、组织等实体为主要节点，以属性、时空、语义、***网络。基于图数据结构，结合语义检索、深度问答和关系图谱等技术，提供智能精准搜索、关系挖掘等强大的业务能力。通过构建知识图谱应用，让本项目能够在处理海量数据时，实现深度分析和综合利用，优化分析结果，提升系统智能化水平。具体功能需求如下：1．智能搜索智能搜索服务通过结合知识图谱的丰富数据和智能搜索技术，为用户提供高效、精准的信息检索能力，能够更全面地满足港口和航运行业对信息检索的复杂需求，提升数据利用效率和用户满意度，推动行业智能化发展。（1）搜索引擎优化智能搜索服务的核心是建立在高效的搜索引擎之上，开发基于知识图谱的搜索引擎，支持关键词搜索、实体搜索和复合条件查询，快速定位相关信息。搜索引擎需要具备以下特点：实时性与准确性: 能够实时索引和更新数据，保证用户获取到最新的状态。多维度查询: 支持多种查询方式，包括关键词搜索、实体搜索、复合条件查询等，以满足不同用户的查询需求。（2）语义搜索随着知识图谱的建设，智能搜索服务能够利用本体的语义信息，实现语义搜索功能，理解用户意图，提供更精准的搜索结果。意图理解: 能够理解用户的查询意图，通过语义分析和实体关系推断，提供更加精准的搜索结果。上下文感知: 能够根据用户之前的查询历史和上下文信息，优化搜索结果的个性化和相关性。（3）实时索引和更新数据的实时性非常重要。智能搜索服务需要能够实时地索引和更新数据：数据同步机制: 通过实时数据流或定期批处理，将新数据同步到搜索引擎的索引中，确保搜索结果的及时性和准确性。增量更新与全量更新: 支持增量更新和定期的全量更新策略，根据业务需求灵活调整数据同步频率和策略。（4）用户体验优化为了提升用户体验，智能搜索服务需要考虑以下几个方面：搜索建议与自动补全: 提供实时的搜索建议和自动补全功能，帮助用户快速输入查询条件，并提供可能的相关搜索建议。结果排序与过滤: 提供多样化的结果排序方式（如按相关性、时间等），以及结果过滤选项，让用户能够快速找到所需信息。2．智能问答智能问答服务通过结合知识图谱的数据和自然语言处理技术，能够实现高效的信息提取和问题解答，为用户提供智能化的交互体验，更好地满足使用者对信息获取和决策支持的多样化需求。（1）自然语言理解与信息抽取智能问答服务首先需要具备强大的自然语言理解能力，以识别用户提出的问题并从知识图谱中抽取相关信息。语义理解: 通过深入理解用户提问的语义结构，识别问题中的实体、属性和关系，从而精准定位答案所需的信息。多层次信息抽取: 结合文本分析和结构化数据抽取技术，从多个信息源中抽取和整合必要的信息，支持复杂问题的解答。（2）知识图谱的应用与查询优化智能问答服务利用知识图谱作为数据基础，通过以下方式优化问题的查询和答案的提取。实体关系查询: 基于知识图谱的实体关系，实现复杂问题的跨实体查询，如查询运输车辆与道路的关联信息或运输车辆的轨迹历史。语境感知与推理: 结合上下文信息和历史查询记录，优化问题的理解和答案的推断，提升问答的准确性和个性化程度。（3）多轮对话管理与用户交互为了处理复杂问题和支持深入交互，智能问答服务需要具备多轮对话管理能力。对话状态管理: 跟踪和管理多轮对话中的上下文，确保对后续问题的理解和答案的连贯性。问题重述与澄清: 在交互中能够主动进行问题的重述和澄清，帮助用户更准确地表达需求和获取需要的信息。（4）个性化答案推荐与知识更新智能问答服务不仅仅是简单的信息检索，还能通过以下方式提升用户体验和服务质量。答案推荐: 基于用户历史行为和偏好，推荐可能感兴趣的相关问题和答案，提升用户满意度和信息获取效率。知识更新与反馈: 定期更新知识图谱的数据和模型，及时反馈用户的反馈和问题，优化问答系统的性能和精确度。

套

1

5

统一门户

建设长沙市交通运输局统一门户，实现信息发布、应用管理、工作台、系统管理及接口服务等功能，统一长沙市交通运输局局本级、业务处室、直属单位各应用系统身份认证，实现单点登录，为交***平台，实现多系统间协作应用服务，提升工作效率。功能需求如下：一、信息发布信息发布是指在统一的交通门户上发布新闻、通知、公告、规章制度等一般的信息。将TOCC平台和各相关应用系统的通知公告信息、热点新闻、规章制度集成至本板块。同时提供对应用系统的通知公告信息、热点新闻、规章制度集成管理功能，支持系统管理员按需集成相关信息。二、应用管理将长沙交通统一门户的相关应用集成至本板块，提供应用展示、推广、交流的载体，同时提供所有集成应用的入口。支持应用管理功能，系统管理员可按需集成相关应用。通过门户portal技术，实现对应用程序、服务组件进行定义、开发和重用、统一所有用户体验，并标准化发布内容的过程和流程、提供保密信息的安全访问、基于角色和任务提供个性化访问以及单点登录。三、个人工作台个人工作台包括“日常办公”板块和“常用应用”板块，支持对各板块内的内容进行自定义添加、删除。1．日常办公日常办公板块包括待办工作、消息提醒、日常安排、邮件服务等。常用应用板块为常用的各类应用系统入口，如共性应用入口、GIS平台入口等。2．常用应用提供常用应用模块，实现常用应用的快速访问。用户可对自己的常用应用模块进行设定，包括常用应用添加、常用应用删除等操作。四、 系统管理1．单点登录长沙交通统一门户可实现单点登录功能，通过单点登录，实现“一次登录，处处通行”，减少记住多个系统密码的烦恼和重复登录，提高工作效率。***平台进行对接，对用户进行身份认证，门户系统以用户认证的结果作为该用户的身份凭证。2．用户权限管理（1）账号管理用户注册：用户能够通过填写一些基本信息来注册成为系统的用户，需要输入用户名、密码、邮箱等必要信息，系统会验证用户输入的信息是否符合要求并发送邮件进行激活账号。用户登录：在系统中输入用户名和密码，验证用户的身份信息，通过后进入系统中，进行相关操作。用户信息修改：用户可以修改自己的个人信息，如昵称、头像、个人介绍联系方式等。（2）权限管理提供用户信息的维护功能，进行用户的增删改、用户锁定、解锁等操作。按用户所属部门和角色管理权限。其中，统一交通门户级管理员可以对门户所有权限进行管理，部门级管理员可以对本单位的权限进行管理。可以分配的权限包括如下几种类型：功能权限：可以使用的菜单功能权限。应用权限：可以管理哪些应用系统的权限。资源权限：可以管理哪些物理资源和虚拟资源的权限五、接口服务本期主要实现主要包括根据统一身份认证的要求，与“***云”统一身份认证服务系统对接，****城市交通运输系统监测数据政企共享与管理服务应用试点项目、长沙市交通旅游服务大数据应用试点工程、***平台、***平台、长***平台项目、长沙智慧公路二期建设项目、驾培信息化二期项目、长沙市公交刷卡数据审核系统项目等8个系统对接，实现统一门户。

套

1

序号

服务内容

功能参数概述

数量

单位

一

数据工程实施

1

数据归集工作

工作内容包括：1、结合业务梳理成果，使用长沙市数据中台工具探查待归集库表数据结构及基础数据质量；2、设计目的库表结构及存储策略；3、设计数据接入策略，确定API接口调用、ETL工具、数据库直连等连接方式，确定实时、批量、定期更新方案和更新字段，确定脏数据处理方案；4、按策略使用长沙市数据中台底层ETL工具或编写脚本执行数据抽取、转换和加载过程；5、使用长沙市数据中台工具监控数据汇聚工作流执行状态，执行关键任务数据对账，执行错漏数据补数据操作，按业务设计配置数据质量稽查规则，定期输出数据质量稽查报告，输出问题数据明细并敦促供数单位整改；6、管理监控前置机、前置库，监控数据源元数据变化；7、维护、优化数据归集工作流。

882.00

张

2

数据标准转换工作

工作内容包括：1、结合业务梳理的数据标准成果，明确数据标准转换对象表及字段，明确标准转换规则（值域、代码、编码等转换规则），在长沙市数据中台标准工具中维护标准稽核规则并配置标准稽核任务，利用工具定期输出标准稽核报告；2、编写标准转换脚本并测试；3、梳理源库表代码并维护至长沙市数据中台标准工具中；4、配置标准转换规则或者代码映射规则，生成标准转换工作流；5、根据业务梳理的标准版本变更等实际情况，维护标准转换工作流，迭代升级转换脚本、优化工作流效率。

115.00

张

3

基础库、主题库、专题库数据融合工作

工作内容包括：1、结合业务梳理的基础库、主题库、专题库逻辑模型设计、优化数据库表物理模型；3、结合业务梳理成果，实施基础库数据集、主题库数据对象等的来源表原子化切分，完成原子表映射形成融合表工作；3、结合业务梳理的数据融合规则（一数一源、新鲜度、来源优先级等）配置数据融合工作流；4、根据业务梳理的成果变化情况，持续改变、优化数据融合工作流，监控倒查数据归集、标准转换工作流并持续优化。

262.00

张

4

统计分析指标计算函数设计及指标工作流实施工作

工作内容包括：1、结合业务梳理的统计分析指标、专业术语等维护至长沙市数据中台，根据专题库库表划定指标计算数据域；2、根据业务梳理的统计分析指标编写函数计算脚本并测试、优化；3、根据专题库成果映射形成指标库，配置函数计算脚本；4、配置指标库输出工作流，持续优化工作流，检查输出指标结果。

179.00

张

序号

名称

具体内容

数量

单位

一、城市出入口+高速收费站附近区域

1

H6.5米+L3米监控杆

立杆150-200*8*6500，横臂90-140*5*3000，法兰500*14，横臂法兰280*12，热镀锌喷塑，地笼8-M24*1200,定位法兰500*8，含导轨

18

根

2

H6.5米+L5米监控杆

立杆180-240*8*6500，横臂90-165*5*5000，法兰500*14，横臂法兰320*16，热镀锌喷塑，地笼8-M24*1200,定位法兰500*8，含导轨

45

根

3

H6.5米+L10米监控杆

立杆240-300*8*6500，横臂100-220*5*10000，法兰550*16，横臂法兰400*16，热镀锌喷塑，地笼8-M24*1500,定位法兰550*8，含导轨

29

根

4

立杆基础1

含开挖土方、基坑、防雷接地，模板制做，商混C25基础及配套（包含垃圾清运）,规格：1400mm×1400mm×1700mm

18

套

5

立杆基础2

含开挖土方、基坑、防雷接地，模板制做，商混C25基础及配套（包含垃圾清运）,规格：1500mm×1500mm×1700mm

45

套

6

立杆基础3

含开挖土方、基坑、防雷接地，模板制做，商混C25基础及配套（包含垃圾清运）,规格：1600mm×1600mm×1900mm

29

套

7

手孔井

含手孔井开挖、基坑，混凝土基础配套、井盖等，规格：600mm×600mm×600mm

92

套

8

抱杆式机柜

1、整体结构采用拼焊结构，机柜采用主体焊接、部分拼装的结构，采用专用户外柜锁，具有良好的防水、防盗性能；2、机柜底部进出线缆，有效实现防水、防尘，采用抱杆安装方式，具有防虫、防鼠功效；3、防护等级≥IP55。

92

台

9

小机柜

1、整体结构采用拼焊结构，机柜采用主体焊接、部分拼装的结构，采用专用户外柜锁，具有良好的防水、防盗性能；2、防护等级≥IP55。

1

台

10

预埋钢管

1、公称直径：DN40；2、壁厚：≥3.25mm；3、钢管表面有防锈处理。

650

米

11

预埋PE管

1、公称直径：DN40；2、壁厚：≥2.4mm；3、材质：聚乙烯。

540

米

12

壁装球机支架

支架表层有防锈处理

2

个

13

SD存储卡

1、擦写次数≥3000次；2、标称容量≥256GB；3、读写速度≥80MB/秒

146

张

14

抱箍

规格：50mm-400mm，宽度：≥12mm，厚度：≥0.6mm，材质：304（用于固定报杆式机柜）。

184

个

15

绝缘胶带

1、电压等级：600V及以下；2、介电强度：>39.37kV/mm(1000V/mil)；3、绝缘电阻：10^12欧姆；4、适用温度：80℃以下。

190

卷

16

扎带

1、符合国标；2、阻燃、不易老化（100根/包）。

30

包

17

绕线管

金属软管≥25mm，外保护，横臂出口到设备。

95

米

18

外电接入

开户

69

项

19

电源线

国标，RVVP 2*2.5

5410

米

20

路面开挖与恢复

拆除混凝土路面层（路面至管顶深度≥0.8m,宽度≥0.3m）、人行道块料面层（路面至管顶深度≥0.5m,宽度≥0.3m）；人行道及路面恢复

17

项

二、交通执法场景

1

H6.5米+L3米监控杆

立杆150-200*8*6500，横臂90-140*5*3000，法兰500*14，横臂法兰280*12，热镀锌喷塑，地笼8-M24*1200,定位法兰500*8，含导轨

5

根

2

H6.5米+L10米监控杆

立杆240-300*8*6500，横臂100-220*5*10000，法兰550*16，横臂法兰400*16，热镀锌喷塑，地笼8-M24*1500,定位法兰550*8，含导轨

2

根

3

立杆基础1

含开挖土方、基坑、防雷接地，模板制做，商混C25基础及配套（包含垃圾清运）,规格：1600mm×1600mm×1900mm

5

套

4

立杆基础2

含开挖土方、基坑、防雷接地，模板制做，商混C25基础及配套（包含垃圾清运）,规格：1600mm×1600mm×1900mm

2

套

5

手孔井

含手孔井开挖、基坑，混凝土基础配套、井盖等，规格：600mm×600mm×600mm

7

套

6

抱杆式机柜

1、整体结构采用拼焊结构，机柜采用主体焊接、部分拼装的结构，采用专用户外柜锁，具有良好的防水、防盗性能；2、机柜底部进出线缆，有效实现防水、防尘，采用抱杆安装方式，具有防虫、防鼠功效；3、防护等级≥IP55。

7

台

7

小机柜

1、整体结构采用拼焊结构，机柜采用主体焊接、部分拼装的结构，采用专用户外柜锁，具有良好的防水、防盗性能；2、防护等级≥IP55。

13

台

8

吊装球机支架

最大承受重量≥10KG，支架表层有防锈处理。

4

个

9

壁装球机支架

支架表层有防锈处理

1

个

10

球机抱箍支架（吊装）

最大承受重量≥15KG，支架表层有防锈处理（整套支架含抱箍）。

7

个

11

球机3米横臂

横臂表层有防锈处理

2

个

12

球机抱箍支架

支架表层有防锈处理（整套支架含抱箍）

4

个

13

SD存储卡

1、擦写次数≥3000次；2、标称容量≥256GB；3、读写速度≥80MB/秒

25

张

14

抱箍

规格：50mm-400mm，宽度：≥12mm，厚度：≥0.6mm，材质：304（用于固定报杆式机柜）。

14

个

15

绝缘胶带

1、电压等级：600V及以下；2、介电强度：>39.37kV/mm(1000V/mil)；3、绝缘电阻：10^12欧姆；4、适用温度：80℃以下。

45

卷

16

扎带

1、符合国标；2、阻燃、不易老化（100根/包）。

14

包

17

绕线管

金属软管≥25mm，外保护，横臂出口到设备

25

米

18

外电接入

开户

15

项

19

电源线

国标，RVVP 2*2.5

1150

米

三、湘江水域

1

监控杆

高度4m,含立杆基础

22

根

2

抱杆式机柜

1、整体结构采用拼焊结构，机柜采用主体焊接、部分拼装的结构，采用专用户外柜锁，具有良好的防水、防盗性能；2、机柜底部进出线缆，有效实现防水、防尘，采用抱杆安装方式，具有防虫、防鼠功效；3、防护等级≥IP55。

22

个

3

小机柜

1、整体结构采用拼焊结构，机柜采用主体焊接、部分拼装的结构，采用专用户外柜锁，具有良好的防水、防盗性能；2、防护等级≥IP55。

1

台

4

球机1米横臂

横臂表层有防锈处理

22

个

5

太阳能锂电供电系统

防护：TVS 4000V防雷、防浪涌、防突波，符合GB/T17626.5 四级标准 太阳能组件类型：单晶硅太阳能板太阳能组件转换效率：≥20%电压容量：≥12V80AH最大输出功率：≥100W电池类型：锂电池组电池循环使用次数：≥2000电池保护功能：支持温度保护，过充过放保护，过流短路保护工作温度范围：支持-20℃-80℃

23

个

6

SD存储卡

1、擦写次数≥3000次；2、标称容量≥256GB；3、读写速度≥80MB/秒

23

张

7

抱箍

规格：50mm-400mm，宽度：≥12mm，厚度：≥0.6mm，材质：304（用于固定报杆式机柜）。

44

个

8

绕线管

金属软管≥25mm，外保护，横臂出口到设备

23

米

9

球机抱箍支架

支架表层有防锈处理（整套支架含抱箍）

1

个

四、交通执法车

1

安装调试

交通执法车监控取证系统安装调试，要求必须由专业安装人士进行安装，同时需严格按照设备方提供的说明文件进行安装，设备安装完成需进行测试，确保无松动情况，能正常使用

10

个

五、地质灾害隐患点

1

H6.5米+L3米监控杆

立杆150-200*8*6500，横臂90-140*5*3000，法兰500*14，横臂法兰280*12，热镀锌喷塑，地笼8-M24*1200,定位法兰500*8，含导轨

8

根

2

H6.5米+L5米监控杆

立杆180-240*8*6500，横臂90-165*5*5000，法兰500*14，横臂法兰320*16，热镀锌喷塑，地笼8-M24*1200,定位法兰500*8，含导轨

8

根

3

H6.5米+L10米监控杆

立杆240-300*8*6500，横臂100-220*5*10000，法兰550*16，横臂法兰400*16，热镀锌喷塑，地笼8-M24*1500,定位法兰550*8，含导轨

1

根

4

立杆基础1

含开挖土方、基坑、防雷接地，模板制做，商混C25基础及配套（包含垃圾清运）,规格：1400mm×1400mm×1700mm

8

套

5

立杆基础2

含开挖土方、基坑、防雷接地，模板制做，商混C25基础及配套（包含垃圾清运）,规格：1500mm×1500mm×1700mm

8

套

6

立杆基础3

含开挖土方、基坑、防雷接地，模板制做，商混C25基础及配套（包含垃圾清运）,规格：1600mm×1600mm×1900mm

1

套

7

手孔井

含手孔井开挖、基坑，混凝土基础配套、井盖等，规格：600mm×600mm×600mm

17

套

8

抱杆式机柜

1、整体结构采用拼焊结构，机柜采用主体焊接、部分拼装的结构，采用专用户外柜锁，具有良好的防水、防盗性能；2、机柜底部进出线缆，有效实现防水、防尘，采用抱杆安装方式，具有防虫、防鼠功效；3、防护等级≥IP55。

17

台

9

小机柜

1、整体结构采用拼焊结构，机柜采用主体焊接、部分拼装的结构，采用专用户外柜锁，具有良好的防水、防盗性能；2、防护等级≥IP55。

5

台

10

球机抱箍支架

支架表层有防锈处理（整套支架含抱箍）

8

个

11

SD存储卡

1、擦写次数≥3000次；2、标称容量≥256GB；3、读写速度≥80MB/秒

26

张

12

抱箍

规格：50mm-400mm，宽度：≥12mm，厚度：≥0.6mm，材质：304（用于固定报杆式机柜）。

24

个

13

绝缘胶带

1、电压等级：600V及以下；2、介电强度：>39.37kV/mm(1000V/mil)；3、绝缘电阻：10^12欧姆；4、适用温度：80℃以下。

26

卷

14

扎带

1、符合国标；2、阻燃、不易老化（100根/包）。

3

包

15

绕线管

金属软管≥25mm，外保护，横臂出口到设备。

17

米

16

外电接入

开户

18

项

17

电源线

国标，RVVP 2*2.5

1860

米

序号

系统/模块名称

功能参数概述

数量

单位

1

标准规范

参照国际、国家以及行业信息化标准基础上，***云相关规范基础，本期项目将制定《长沙市****中心（TOCC）二期项目总体标准》和长沙市交通服务评价领域专用标准——《长沙市交通服务评价信息管理标准》。

2.00

项

序号

职能

人数要求

主要工作内容

1

项目经理

1名

主要负责规划、组织和控制TOCC二期项目全过程，包括制定详细的项目计划和预算，协调跨学科团队确保技术实现与需求匹配，管理资源分配和风险，实施严格的质量控制，与相关部门保持紧密沟通并汇报进展，***平台稳定运行，准备竣工资料并提供运维支持，同时确保所有工作符合相关法律法规，最终按时、按质、在预算内完成项目建设并满足客户期望。

2

产品经理

1名

1、需求收集与分析：与业务部门、用户代表和利益相关方沟通，收集并分析TOCC二期项目产品需求；确认和优先排序需求，***平台功能符合用户和业务目标。

2、产品规划与设计：***平台愿景和战略，明确长期发展方向；规划路线图，确定各个阶段的功能和交付时间表；协同UI设计师，***平台界面和用户体验设计，确保易用性和美观性。

3、需求文档编写：***平台需求文档，包括功能描述、用户规模、验收标准等。确保需求文档的清晰性和完整性，为开发团队提供明确的指导。

4、跨部门协作：与开发团队、测试团队、运维团队等紧密合作，***平台按计划开发和上线。

5、协调各部门资源，解决项目中的问题和冲突，推动项目顺利进行。

6、产品迭代与优化：根据用户反馈和市场变化，***平台功能和性能；***平台功能的效果，提出改进建议。

3

系统分析

1名

1、需求分析：收集和分析交通管理部门的业务需求，识别TOCC***平台的问题并提出改进建议。

2、系统设计：设计TOCC***平台架构和数据模型，制定详细的技术规格说明书。

3、沟通协调：作为业务和技术团队之间的桥梁，协调不同部门间的工作和资源。

4、系统测试：参与系统的集成和用户验收测试；分析测试结果并解决发现的问题。

5、数据整合：设计与其他系统的接口，确保数据互通；规划数据采集、处理和分析流程。

6、优化与维护：上线后监控系统性能，收集用户反馈；持续优化系统，提供技术支持。

4

网络规划设计

1名

1、需求评估：***网络需求，包括带宽、安全性、可靠性和扩展性。

2、网络设计：***网络架构，***网、***网络拓扑结构，***网络设备和技术标准。

3、技术选型：评估和选择适合TOCC***网络硬件和软件，如路由器、交换机、防火墙等。

4、实施与部署：***网络设备的安装和配置，确保按照设计要求进行；***网络调试和测试，确保所有组件正常工作。

5

系统架构设计

1名

1、需求分析：与系统分析师和利益相关方合作，理解并确认TOCC二期项目的业务和技术需求。

2、架构设计：设计TOCC***平台整体系统架构，包括应用层、数据层、服务层等各层级的结构；确定系统的技术栈，选择合适的技术框架和工具。

3、技术选型：评估和选择适合TOCC二期项目需求的技术解决方案，如云计算、大数据处理、***网等，研究新技术，确保架构具有前瞻性和可扩展性。

4、部署规划：制定TOCC***平台的部署方案，包括硬件配置、网络拓扑和软件安装。

6

算法设计开发

2名

1、需求分析与问题定义：与产品经理、业务专家合作，理解并确认TOCC二期项目算法的需求；定义具体的算法应用场景和目标，如交通运行趋势预测、交通安全预警、交通辅助决策等。

2、算法设计与开发：设计和实现高效的算法模型，如机器学习、深度学习、优化算法等；应用统计学、运筹学、图论等领域的理论知识解决复杂的交通管理问题。

3、数据处理与特征工程：处理和清洗大数据集，提取有用的特征用于算法训练；进行特征选择和工程，提升模型的准确性和泛化能力。

4、模型训练与评估：使用历史数据和实时数据训练算法模型，优化模型参数；评估模型性能，使用交叉验证、A/B测试等方法确保模型的稳定性和可靠性。

5、模型部署与集成：将训练好的模型部署到生产环境中，确保其能够实时处理数据；与后端开发团队协作，将算法集成到系统中，提供API接口供其他模块调用。

6、性能优化与调优：优化算法的计算效率，减少模型的推理时间和资源消耗；调整模型结构和参数，提高预测精度和响应速度。

7

信息安全

1名

1、安全需求分析：与业务部门和系统分析师合作，识别并评估TOCC二期项目的安全需求；确定关键资产和敏感数据，制定相应的保护策略。

2、安全架构设计：设计TOCC***平台整体安全架构，确保系统的安全性、完整性和可用性；***网络、应用、数据等各层级的安全防护措施。

3、安全策略制定：制定详细的安全策略和操作规程。

4、安全测试：组织并参与安全测试，如渗透测试、漏洞扫描等，确保系统的安全性。

5、应急响应与灾难恢复：制定TOCC二期项目应急响应计划，确保在发生安全事件时能够快速反应。

6、安全培训与意识提升：为TOCC二期项目团队和用户提供安全培训，提高他们的安全意识和技能。

8

数据库管理

1名

1、需求分析：与系统分析师和系统架构师合作，理解并确认数据库的需求；确定数据存储、查询和管理的具体要求。

2、数据库设计：设计数据库的逻辑模型和物理模型，包括表结构、索引、视图等；规划数据关系、约束条件和规范化标准，确保数据的一致性和完整性。

3、性能优化：优化数据库查询语句，提高查询效率和响应速度；调整数据库配置参数，确保系统的高性能和稳定性。

4、数据迁移与集成：***平台的迁移工作，确保数据的完整性和准确性；设计数据集成方案，实现与其他系统的数据交换和同步。

9

数据治理

2名

1、数据标准制定：制定和维护TOCC二期项目数据标准，包括数据定义、格式、编码规则等，确保数据的一致性和准确性。

2、数据质量评估：设计和实施TOCC二期项目数据质量评估框架，定期检查数据的完整性、准确性和一致性；识别和解决数据质量问题，如重复数据、缺失值、错误数据等。

3、数据生命周期管理：规划TOCC二期项目数据的全生命周期管理，从数据采集、存储、处理到归档和销毁；制定数据保留和删除策略，确保数据的安全性和合规性。

4、数据资产管理：构建TOCC二期项目数据资产目录，明确数据的所有权、责任和价值；优化数据资源的利用，提升数据的价值创造能力

10

前端开发（PC）

4名

1、需求分析与设计：与产品经理、UI设计师合作，理解并确认TOCC二期项目监测预测、安全预警、协调指挥、辅助决策、服务评价等PC端应用系统的前端功能需求；参与用户界面设计，确保页面布局和交互设计符合用户体验标准。

2、代码编写与实现：使用HTML、CSS、JavaScript等技术编写高质量的前端代码；应用现代前端框架和库构建响应式和交互式的用户界面。

3、组件开发：开发和维护可复用的前端组件，提高开发效率和代码质量；确保组件的灵活性和扩展性，以适应不同的业务场景。

4、性能优化：优化前端代码，减少页面加载时间和资源消耗，提升用户体验。

5、跨浏览器兼容性：确保前端应用在不同浏览器和设备上的一致性和兼容性。

6、与后端集成：与后端开发团队协作，通过API接口进行数据交互，确保前后端无缝对接；处理前后端通信中的错误和异常，保证系统的稳定性和可靠性。

11

前端开发（移动端）

2名

1、需求分析与设计：与产品经理、UI设计师合作，理解并确认TOCC二期项目掌上系统等移动端应用的前端功能需求；参与用户界面设计，确保页面布局和交互设计符合用户体验标准。

2、代码编写与实现：使用HTML、CSS、JavaScript等技术编写高质量的前端代码；应用现代前端框架和库构建响应式和交互式的用户界面。

3、组件开发：开发和维护可复用的前端组件，提高开发效率和代码质量；确保组件的灵活性和扩展性，以适应不同的业务场景。

4、性能优化：优化前端代码，减少页面加载时间和资源消耗，提升用户体验。

5、跨浏览器兼容性：确保前端应用在不同浏览器和设备上的一致性和兼容性。

6、与后端集成：与后端开发团队协作，通过API接口进行数据交互，确保前后端无缝对接；处理前后端通信中的错误和异常，保证系统的稳定性和可靠性。

12

后端开发

4名

1、需求分析与设计：与产品经理、系统分析师合作，理解并确认TOCC***平台各应用系统后端功能需求；设计和规划后端架构，包括数据库结构、API接口和业务逻辑。

2、代码编写与实现：使用编程语言（如Java、Python、Node.js、C#等）编写高质量的后端代码；实现业务逻辑，处理数据存储、查询、更新和删除等操作。

3、API开发与维护：开发RESTful或GraphQL API，确保前后端之间的高效通信；编写API文档，提供清晰的接口说明和使用指南。

4、服务集成：

集成第三方服务和外部系统（如地图服务、消息队列等），确保系统的互联互通；处理异步任务和批量处理，提升系统的响应速度和效率。

5、性能优化：优化后端代码和数据库查询，减少响应时间和资源消耗；使用缓存机制和负载均衡技术，提高系统的并发处理能力

13

大数据开发

3名

1、需求分析与设计：与系统分析师和数据治理工程师合作，理解并确认TOCC二期项目大数据处理的需求；设计大数据架构，选择合适的大数据技术和工具。

2、数据采集与集成：开发和配置数据采集系统，从多种数据源（如传感器、日志文件、数据库等）收集数据’实现数据清洗、转换和加载（ETL）流程，确保数据的质量和一致性。

3、数据存储与管理：选择和配置合适的数据存储解决方案；设计和优化数据模型，确保高效的数据存储和查询性能。

4、数据可视化：

借助数据可视化工具，将分析结果以图表和报表形式展示；与前端开发团队协作，提供API接口，支持交互式数据展示和探索。

5、性能优化：优化大数据处理任务的性能，减少计算时间和资源消耗；调整集群配置和参数，提升系统的并发处理能力和稳定性。

14

UI设计

2名

1、需求分析：与产品经理、用户体验专家和开发团队合作，理解并确认TOCC二期项目各类用户界面的需求；收集和分析用户反馈，确保设计符合用户的实际使用场景。

2、信息架构设计：

规划和设计信息架构，确保用户能够轻松找到所需信息和功能；创建站点地图和流程图，定义用户导航路径和交互逻辑。

3、线框图与原型设计：

绘制低保真线框图，快速展示页面布局和基本元素；创建高保真原型，模拟用户交互体验。

4、视觉设计：设计视觉风格，包括色彩方案、字体选择、图标设计等，确保界面美观且一致；创建界面组件库，如按钮、输入框、卡片等，提高设计效率和一致性。

5、响应式设计：确保设计在不同设备（如桌面、大屏、手机）上都能良好显示和操作；优化界面布局和交互方式，适应各种屏幕尺寸和分辨率。

15

测试

2名

1、需求分析与测试规划：与产品经理、开发团队和业务专家合作，理解并确认TOCC二期项目测试需求；制定详细的测试计划，包括测试范围、目标、策略、时间表和资源分配。

2、测试用例设计：设计全面的测试用例，覆盖功能测试、性能测试、安全测试、兼容性测试等各个方面。

3、测试环境搭建：搭建和配置测试环境，确保其与生产环境尽可能一致；安装和配置必要的测试工具和设备。

4、功能测试：执行手动和自动化的功能测试，验证系统是否按照需求实现所有功能；记录测试结果，发现并报告功能缺陷，跟踪问题直至解决。

5、性能测试：进行负载测试、压力测试和稳定性测试，评估系统的响应时间和处理能力；分析性能瓶颈，提出优化建议，确保系统在高并发情况下稳定运行。

6、安全测试：实施安全性测试，检查系统是否存在漏洞和安全隐患；使用渗透测试、代码审查等方法，确保系统的安全性和数据保护机制的有效性。

7、兼容性测试：测试系统在不同浏览器、操作系统和设备上的兼容性，确保用户体验一致；验证系统与第三方服务和外部系统的集成效果。

8、回归测试：在每次迭代或修复缺陷后进行回归测试，确保新代码不会引入新的问题。

9、用户验收测试：协助用户进行验收测试，确保系统满足业务需求和用户期望；收集用户反馈，及时调整测试策略和用例。

16

硬件工程

2名

1、需求分析与规划：与项目经理、系统分析师合作，理解并确认TOCC二期项目硬件需求。

2、规划硬件架构，包括视频监控设备、安全设备等的选择和配置。

3、硬件选型与采购：评估和选择适合项目需求的硬件设备。

4、基础设施设计：规划硬件设备的安装位置和连接方式，确保系统的可扩展性和维护便利性。

5、设备安装与调试：组织和监督硬件设备的安装工作，确保按照设计要求进行；进行硬件设备的初始化配置和调试，确保各设备正常运行并互联互通。

17

配置(文档)管理

1名资料管理人员，具备项目经验

1、配置管理计划制定：制定详细的配置管理计划，明确配置管理的目标、范围、流程和工具；确定配置项的类型和属性，建立配置管理基线。

2、配置项识别与控制：识别并记录项目中的所有配置项，包括硬件、软件、文档、数据等；维护配置项清单，确保每个配置项都有唯一的标识和版本信息。

3、版本控制与变更管理：管理配置项的版本，确保每次修改都有记录；处理配置项的变更请求，评估变更的影响，确保变更的合理性和可控性。

4、配置库管理：建立和维护配置库，集中存储和管理配置项及其关系。

5、配置审计与审查：定期进行配置审计，确保配置项的实际状态与配置库中的记录一致。

6、环境管理：管理不同环境（如开发、测试、生产）的配置，确保各环境之间的配置一致性。

序号

职能

人员要求

主要工作内容

1

项目经理

1名

主要负责制定和执行TOCC***平台详细的运维计划，***平台的高可用性、稳定性和安全性；与业务部门、用户和技术团队紧密合作，管理日常运维工作，包括监控系统状态、处理故障、优化性能、实施安全策略和数据备份；需协调资源，控制成本，提供培训和技术支持，并根据用户反馈和实际运行情况持续改进运维流程，***平台始终处于最佳运行状态，满足用户的业务需求。

2

系统分析师

1名

1、系统监控与性能分析：实时监控TOCC***平台运行状态，收集和分析性能数据，识别潜在问题和瓶颈；跟踪关键指标，确保系统的高效运行。2、故障诊断与解决：快速响应并诊断系统故障，找出问题根源，提出解决方案；协助运维团队进行故障排除，确保系统尽快恢复正常运行。3、性能优化建议：分析系统性能数据，提出优化建议，如调整配置参数、优化数据库查询等。4、实施性能优化措施，提升系统的响应速度和处理能力。5、安全评估与加固：定期进行安全评估，检查系统的安全漏洞和风险点；提出并实施安全加固措施，确保系统的安全性，防止未授权访问和数据泄露。6、需求变更管理：与业务部门和用户沟通，收集并分析新的功能需求和变更请求；评估需求变更对系统的影响，制定合理的实施方案，确保系统的稳定性和兼容性。

3

算法工程师

1名

1、算法监控与性能优化：实时监控TOCC***平台相关算法模型的运行状态和性能指标，确保其稳定性和高效性；分析算法的运行数据，识别性能瓶颈并进行优化，提升预测精度和响应速度。2、故障诊断与修复：快速响应并诊断算法模型中的异常情况，找出问题根源，提出解决方案；协助运维团队进行故障排除，确保算法模型尽快恢复正常运行。3、模型更新与迭代：根据用户反馈和实际运行效果，持续优化和改进算法模型；定期更新模型参数和结构，引入新的特征和数据源，提升模型的准确性和泛化能力。4、数据处理与特征工程：处理和清洗实时数据，提取有用的特征用于算法训练和推理；进行特征选择和工程，优化输入数据的质量，提高模型的表现。5、用户反馈与需求分析：收集和分析用户反馈，了解用户在使用算法功能时遇到的问题和需求；与产品经理和业务部门合作，明确新的算法需求，制定开发计划。

4

数据库管理员

1名

1、数据库监控与性能优化：实时监控TOCC***平台数据库的运行状态，包括查询性能、资源使用情况和响应时间；分析性能瓶颈，优化SQL查询和数据库配置，提升系统响应速度和处理能力。2、故障诊断与恢复：快速响应并诊断数据库故障，找出问题根源，提出解决方案；执行数据库恢复操作，确保在发生故障时能够快速恢复数据和服务。3、数据备份与灾难恢复：制定并实施详细的备份策略，定期进行全量和增量备份，确保数据的安全性和可恢复性；测试灾难恢复方案，确保在发生重大故障时能够迅速恢复系统运行。4、安全与权限管理：实施数据库安全策略，包括用户认证、权限控制和数据加密，防止未授权访问和数据泄露；定期审查和更新数据库的安全设置，确保系统的安全性。5、数据迁移与升级支持：参与数据库的版本升级和迁移工作，评估升级和迁移的风险，制定详细的实施计划；提供技术支持，确保升级和迁移过程顺利进行，减少对业务的影响。6、数据完整性与一致性维护：确保数据库中的数据完整性和一致性，定期检查和修复数据错误；实施数据验证和清理任务，确保数据的准确性和可靠性。

5

UI设计

1名

1、用户界面监控与反馈收集：监控TOCC***平台用户界面的使用情况，收集用户反馈和操作数据，了解用户的实际需求和痛点；分析用户行为数据，识别界面设计中的问题和改进点。2、界面优化与更新：根据用户反馈和数据分析结果，优化现有界面的设计，提升用户体验；更新界面元素，如按钮、图标、颜色和布局，确保界面的现代感和易用性。3、响应式设计与多设备适配：确保用户界面在不同设备（如桌面、平板、手机）上都能良好显示和操作；优化界面布局和交互方式，适应各种屏幕尺寸和分辨率。视觉设计与品牌一致性：4、维护和更新视觉设计风格，包括色彩方案、字体选择和图标设计，确保界面美观且一致。确保设计符合品牌的视觉规范，提升用户的认知度和信任感。

6

前端开发

2名

1、日常监控与问题修复：实时监控TOCC***平台前端应用的运行状态，收集和分析用户反馈及错误日志；快速响应并修复前端代码中的Bug，确保系统的稳定性和用户体验。2、性能优化：分析前端应用的性能瓶颈，优化页面加载速度和交互响应时间；使用工具和技术提升应用性能，减少资源消耗。3、界面更新与优化：根据UI设计师的建议和用户反馈，优化现有界面的设计和布局，提升用户体验；更新前端组件和样式，确保界面的现代感和一致性。4、响应式设计与多设备适配：确保前端应用在不同设备（如桌面、平板、手机）上都能良好显示和操作；优化界面布局和交互方式，适应各种屏幕尺寸和分辨率。5、新功能开发与集成：根据业务需求，开发和实现新的前端功能，如数据可视化、交互式报表等；与后端开发团队协作，通过API接口进行数据交互，确保前后端无缝对接。

7

后端开发

2名

1、系统监控与性能优化：实时监控TOCC***平台后端系统的运行状态，包括服务器资源使用、API响应时间等；分析性能瓶颈，优化代码和数据库查询，提升系统的响应速度和处理能力。2、故障诊断与修复：快速响应并诊断后端系统中的故障，找出问题根源，提出解决方案；协助运维团队进行故障排除，确保系统尽快恢复正常运行。3、API维护与更新：维护和优化现有的RESTful或GraphQL API，确保前后端的高效通信。根据业务需求，开发新的API接口，提供更多的功能和服务。4、数据处理与管理：处理和清洗大数据集，提取有用的特征用于算法训练和业务分析；优化数据库模式和查询语句，确保高效的数据存储和访问。

8

大数据开发工程师

1名

1、系统监控与性能优化：实时监控TOCC***平台大数据集群的运行状态，包括资源使用、任务执行情况和响应时间；分析性能瓶颈，优化数据处理任务和集群配置，提升系统的处理能力和效率。2、故障诊断与修复：快速响应并诊断大数据系统中的故障，找出问题根源，提出解决方案；协助运维团队进行故障排除，确保系统尽快恢复正常运行。3、数据采集与集成：维护和优化数据采集系统，确保从多种数据源（如传感器、日志文件、数据库等）稳定收集数据；处理和清洗数据，确保数据的质量和一致性，支持后续的分析和应用。4、数据存储与管理：管理和优化数据存储解决方案（如HDFS、NoSQL数据库、数据仓库等），确保高效的数据存储和查询性能；设计和调整数据模型，适应业务需求的变化，确保数据的可扩展性和灵活性。5、数据处理与分析：维护和优化批处理和流处理程序，确保大规模数据的实时和离线分析。

9

硬件工程师

1名

1、硬件监控与性能优化：实时TOCC***平台监控硬件设备的运行状态，包括服务器、网络设备、存储设备等；分析硬件性能数据，识别瓶颈并提出优化建议，确保系统的高效运行。2、故障诊断与修复：快速响应并诊断硬件故障，找出问题根源，提出解决方案；实施硬件修复或更换，确保系统尽快恢复正常运行。3、硬件维护与巡检：定期进行硬件设备的巡检和维护，确保设备的稳定性和可靠性；执行预防性维护任务，如清洁、检查连接线缆、更新固件等，防止潜在问题的发生。

10

测试工程师

1名

1、测试需求分析与规划：与产品经理、开发团队和业务专家合作，理解并确认TOCC***平台运维阶段测试需求；制定详细的测试计划，包括测试范围、目标、策略、时间表和资源分配。2、测试用例设计与维护：设计全面的测试用例，覆盖功能测试、性能测试、安全测试、兼容性测试等各个方面；确保测试用例的完整性和可操作性，涵盖正向和负向场景，并根据需求变化及时更新。3、测试环境搭建与管理：搭建和配置测试环境，确保其与生产环境尽可能一致；安装和配置必要的测试工具和设备，如自动化测试工具、负载生成工具等。4、功能测试：执行手动和自动化的功能测试，验证系统是否按照需求实现所有功能；记录测试结果，发现并报告功能缺陷，跟踪问题直至解决。5、性能测试：进行负载测试、压力测试和稳定性测试，评估系统的响应时间和处理能力；分析性能瓶颈，提出优化建议，确保系统在高并发情况下稳定运行。6、安全测试：实施安全性测试，检查系统是否存在漏洞和安全隐患；使用渗透测试、代码审查等方法，确保系统的安全性和数据保护机制的有效性

序号

考核阶段

考核维度

分值

考核标准

1

终验考核

人员考勤

10

项目组工作人员工作时间应严格按甲方工作时间进行。如有人员缺勤，一人次扣0.5分，扣完为止。

2

人员到位

30

项目组工作人员应按甲方要求及投标文件响应内容配备到位，具体考核如下，分数扣完为止：

①未按投标文件人员花名册报到的，一人次扣5分；

②同一人员连续五次旷工，视同该人员未到位，扣5分。

3

纪律情况

10

项目组应按照甲方要求遵守工作纪律要求，如工作场地管理规定、纪律要求，****楼办公管理规定、数据管理规定、数据保密规定等作为考核要求，每次视违纪情况严重性扣0.5-5分，扣完为止。

4

整改情况

30

以整改通知单下达为考核要求，未按通知单规定时间完成整改，视整改问题严重性一次扣2-5分，扣完为止。拒不整改的一次扣5分。

5

工作安排

20

投标人必须要服从采购人对其项目范围内的工作安排，人员须服从采购人工作调剂，未按规定执行的，每发现一次扣2分。

序号

考核阶段

考核维度

分值

考核标准

1

质保期考核

交派工单完成情况

30

应以采购人发出的不超项目边界的工单为要求，未在工单约定时间范围内完成的，每次视交派工单重要性扣 2-5分，扣完为止。

2

运行状况

30

因中标人原因导致的运营维护期间发生的事故及不良影响，视其严重程度一次扣5-10分，扣完为止。

3

人员考勤

10

项目组工作人员工作时间应严格按甲方工作时间进行。如有人员缺勤，一人次扣0.5分，扣完为止。

4

人员到位

20

项目组工作人员应按甲方要求及投标文件响应内容配备到位，具体考核如下，分数扣完为止：

①未按投标文件人员花名册（同等资质人员）报到，所配备驻场运行维护人员不具备对应岗位国家人社部门认可的相关专业中级及以上职称（或同等水平）证书的，一人次扣4分；

②同一人员连续五次旷工，视同该人员未到位，扣4分。

5

工作安排

10

投标人必须要服从采购人对其项目范围内的工作安排，人员须服从采购人工作调剂，未按规定执行的，每发现一次扣2分。