随着我国经济的迅猛发展，道路网络结构日益复杂，交通运输压力也不断增加。为了有效应对这一挑战，合理调整道路网络结构，充分发挥道路运输能力成为我国交通运输业的重要任务。
自2002年起，国家统计制度明确要求定期或不定期对国道、省道、县道、乡道以及专用公路的交通情况进行调查，为全国范围内道路网络的交通调控工作提供了条件。然而，传统的交通调查系统主要采用地感线圈式、压电式和雷达微波式设备，其布设方式要求较高，并且只能用于单一功能的交通调查，无法对所获取的交通调查数据进行确认和审核。
为了解决上述问题，我们需要采用新的技术手段和系统。例如，利用视频监控、智能感知和大数据分析等先进技术，可以实现更为灵活和高效的交通调查与信息管理。通过在关键位置安装高清摄像头，系统可以准确捕捉车辆的行驶状态和道路交通情况。同时，借助人工智能和深度学习算法，可以对交通数据进行智能分析和处理，实现对数据的确认和审核。
采用这种新型的交通调查系统，可以极大地简化设备布置要求，提高调查效率。同时，通过对交通数据进行准确分析和综合评估，可以为优化道路网络结构、提升交通运输能力提供科学依据。
为了解决公路管理部门在传统交通调查系统中存在的设备布设要求高和功能单一的问题，我们提供了一套可视化的公路交通调查系统。该系统不仅可以进行交通调查，还可以联动视频图像进行确认和审核，同时也具备视频监控的功能，为公路规划、建设、管理和养护工作提供数据支撑。
具体来说，该系统的核心技术是视频监控、智能感知和大数据分析。我们利用高清摄像头对车辆行驶状态和道路交通情况进行准确捕捉，并将获取的视频图像与交通调查数据相结合，实现了数据的可视化展示。通过人工智能和深度学习算法，该系统可以对交通数据进行智能分析和处理，进而实现对数据的确认和审核。
除此之外，该系统还具备视频监控的功能，可以对路段进行实时监控，对交通事故、拥堵等情况进行预警和处理。这样，公路管理部门可以在进行交通调查的同时，对路况进行实时监控，及时发现和解决交通问题，为公路规划、建设、管理和养护工作提供更加科学的数据支撑。
综上所述，公路交通调查系统解决方案采用了视频监控、智能感知和大数据分析等先进技术，可以实现可视化的交通调查和信息管理，并兼顾监控的功能，为公路管理部门提供更加高效、准确的数据支撑。
Lnton羚通的算法算力云平台是一款出色的解决方案，具备突出的特点。该平台提供高性能、高可靠性、高可扩展性和低成本的功能，使用户能够高效地执行各种复杂的计算任务。此外，平台还提供了丰富的算法库和工具，支持用户上传和部署自定义算法，提高了平台的灵活性和个性化能力。
