公交总站调度员老李每天最头疼三件事：早高峰车辆扎堆进站造成出口堵塞，突发大客流时应急车辆调度慢半拍，夜班车次频繁人工核对易出错。这些痛点直接导致乘客投诉率上升30%，而传统依赖人工经验的调度方式已难以应对复杂多变的运营需求。
方案解析：AI视觉驱动的全链路智能调度系统
我们采用BVS-AI视频分析服务器为核心，构建三级响应体系：前端200万像素高清摄像机实时捕获站场全景，边缘计算节点在500ms内完成车牌识别、车厢满载率分析等11项特征提取，调度中心大屏同步呈现热力图预警。这个方案在武汉某枢纽站实测中，将车辆周转效率提升22%。
- 精准识别：基于改进YOLOv5的车型分类算法，在雨雾天气下仍保持98.3%识别准确率
- 动态预测：融合历史客流数据和实时监控，提前15分钟预测需要增发的班次
- 闭环控制：与信号灯系统直接对接，突发情况自动触发优先通行预案
四大核心业务场景落地
1. 智能排班系统：自动匹配车辆状态与司机考勤数据，生成最优排班方案，减少人为干预环节
2. 异常事件处置：对车辆长时间滞留、违规占道等6类异常实时报警，响应时间压缩至30秒
3. 站台安全管控：通过乘客密度分析自动触发限流措施，避免踩踏风险
4. 能效优化：根据实时负载动态调整暖通设备运行参数，年节省电费约15万元
为什么选择倍特威视
在郑州某综合交通枢纽项目中，我们3天完成37路视频流的利旧改造。这得益于算法的轻量化设计——同场景下算力消耗仅为行业平均水平的60%。交付时提供完整的SDK开发包，支持与现有TMS调度系统无缝对接。
技术团队独创的”算法沙盘”机制，允许客户自主调整检测灵敏度等18项参数。这种灵活性与国产化硬件平台（如昇腾910B）的兼容性结合，确保系统在未来5年内持续满足迭代需求。
国家高新技术企业资质背书，15年专注视觉分析领域。现有800+落地案例中，交通行业占比达34%。特别在公交枢纽场景，已形成包含7项专利的技术方案包。
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