随着高速组网的日益完善和居民汽车保有量的提升，人们对出行的便利性，时效性也愈加重视。交通流量大，行车速度快，节假日出行堵车等问题，人们对智慧出行，便捷出行，顺畅出行的需求也愈加渴求。进一步提升交通运输数字化智慧化发展水平，提升解决高速公路的“车-路-交通管理”问题，解决道路和环境对人车出行的影响，解决行人的出行需求。打造绿色交通，平安交通，智慧交通，综合交通。
现在交通技术设施数字化显著提高，数据开放和平台整合，一个高效，全面的综合管理平台对于高速公路管理也是重中之重。高速公路综合管控平台是整个高速公路的大脑，统筹管理信息采集，信息处理与决策，信息发布与控制，实时监察交通流运状态，实现高速公路数字化、自动化、智能化。
智慧隧道集控平台部署在隧道监控中心。以软件平台为基础，保证了数据标准和格式的统一，避免了系统重复建设造成的资源浪费。支持系统扩展，资源共享。可接入多个子系统，消除了信息孤岛，实现各监控业务的稳定、联动、交互。应用软件能够将隧道内交通区域监控、紧急电话及广播、视频监控、供配电监控、消防火灾监控、事件检测系统、交通信息采集系统等综合业务融合，实现对整个隧道的综合协调控制。可及时发现处理隧道事件、事故、火灾和预防二次事故发生。能够全路网感知车流量，及时预告交通拥挤或阻塞路段。并且能够引导疏散阻塞的交通流。减少交通延误给行人带来的损失。
该软件基于B/S架构模式，遵循互联网及组件化设计思路采用“数字孪生、GIS、物联网、大数据、工控技术、人工智能、边缘计算、数字孪生”等技术结合。
隧道3D场景依照隧道真实场景等比例进行3D建模，采用数字孪生技术，3D可视化真实还原隧道现场场景，将设备的数据绑定场景内各类机电设备，进行实时监测与控制，实现综合管控和统一协调管理，加强路网资源整合能力，增强对隧道内各种事件快速处理能力，整体提升隧道管控力度和服务水平。
使用GIS地图，将监控数据与地图结合，可以将监测点、设备和事件在地理空间中可视化呈现。地图提供了空间关联性和上下文信，这让使用者可以清晰地了解高速公路沿线设施信息，环境信息和实时显示交通流。GIS地图可以显示设备的位置，让操作人员知道设备的地理坐标。这对于快速响应和定位问题或事件非常重要，为用户对事件处理提供数据支持。通过对高速公路全域数据的适度分析与挖掘，为高速公路管理、决策、事件研判等提供技术。支持项目范围内矢量行政地图，具备全局概览和行政地理信息标注，方便项目管理。通过整合GIS地图，监控系统可以将不同数据源的信息（如气象、交通、设备状态等）在地理空间中展示，从而提供准确的情境感知，实时更新门架情报板和天气等状况，可以云端访问和远程管理，从而实现智慧运维。
支持通过监控平台，对隧道各个机电设备实现综合管控和统一协调管理，加强路网资源的整合管理能力，提高对各事件的快速响应能力，提升隧道整体的管控和服务水平。多子系统模块接入：数据采集模块、数据交互模块、隧道测控模块（包含交通、通风、照明）、紧急电话及广播模块、视频监控模块、供配电监控模块、消防监控、联动控制及应急处置模块、数据分析及管理模块、可变信息编辑、发布模块等。各模块根据工程实际情况，可以自由组合和分解部署到监控工作站上。
支持数据远程Web访问，集中管理整个隧道群数据，可实现毫秒级调度控制，数据与边缘数据主机同步。可选择搭载指纹识别技术、虹膜识别技术、账号权限等信息安全防御技术。
可取消监控中心平台软件以及服务器的布置。解决以下重要场景问题：
①隧道外场无法实现应急联动的闭环管理全过程（依赖监控中心）
②应急联动依赖远程通信和分中心的服务器
③在隧道外场不能监控机电设备状态，依赖遥控指挥（且手机听不清）
④发生紧急情况时，隧道外场人员无控制能力
软件支持业界常见的标准协议或厂家自定义的非标准协议，构建统一的结构化的物模型，解决设备接入复杂多样化和碎片化难题，提供完整的设备生命周期管理、状态监控、规则引擎等能力。支持隧道内机电设备状态监测、事件监测、环境监测等。
组态灵活。可以组态隧道内任意设备，设备与设备之间可以可以自定义安装位置，和组合功能。用户可通过灵活方便的组态方式来生成隧道画面，修改隧道机电设施信息。各个模块组件化便于用户自定义。
自定义预案。用户可以根据隧道的不同状况，更改和制定系统预案。预案中的系统间联动和应急办法，均可根据用户需求更改逻辑关系（任意一个或者多个参数状态变化时，触发一个或者多个设备输出动作），包括定时控制（定期开/关设备）、报警触发等，且所有逻辑关系自动保留。
数据管理。系统提供针对各参数点的实时事件和历史事件，对于各种告警数据分类显示。系统针对采集的数据进行处理，可查看所有的报警统计，将告警信息分类，便于用户查询处理。
系统提供数据库的日志管理功能，包括用户操作信息日志（操作人、操作对象，操作内容、操作端IP和操作时间等）、用户登录日志等。
支持数据上云，云边协同，云平台计算资源集中、规模庞大，具备高可用性和高扩展性，以虚拟化的方式共享资源。随着云平台边界的不断扩展，大量的设备接入网络，会在网络边缘产生巨量数据。构建边缘计算平台的目的，在于更好地协同数据处理、应用部署，在延时敏感、带宽有限的情况下，实现边缘弱网自治。两者相结合可降低数据生产与决策之间的延迟，并降低云端集中计算的成本。
智慧隧道集控平台通过数字孪生技术可以提供实时的反馈和模拟，用户可以在数字环境中进行虚拟测试和优化，维护人员可以远程监控和操作设备的状态，识别问题并指导维修操作。数字孪生可用于跟踪设备从安装到维护的整个生命周期，可以实时反映监控平台监测的系统或设备的状态。这种实时反馈能够使操作人员更准确地了解系统的性能，以及在不同情况下如何运行，操作人员可以模拟各种场景，以预测可能的问题和改进性能。数字孪生可以分析数据并预测设备或系统的故障。这有助于实施预防性维护措施，减少不必要的停机时间，提高设备的可靠性。该平台使用数字孪生技术可以减少风险和成本，通过虚拟测试和优化而达到快速迭代、优化性能、模拟场景、集成测试等效果，确保监控平台的有效性和可持续性。
智慧隧道集控平台使用的边缘计算将计算和数据处理推向数据源附近，减少了数据传输时间，从而显著降低了延迟。在边缘设备上处理数据可以减少数据在传输过程中的暴露，有助于提高数据隐私和安全性。边缘设备采取本地安全措施，降低了对远程服务器的依赖。边缘计算使设备能够在没有互联网连接的情况下执行计算和决策，这对于偏远地区、不稳定的网络连接或紧急情况下的应用非常重要。分布在边缘的多个边缘设备可以提高系统的冗余性，如果一个设备故障，其他设备可以继续工作，提高了系统的可靠性，且允许根据特定需求和场景进行本地处理，从而支持个性化和定制的计算和应用，而不依赖于通用的云服务。
冗余联动系统允许在一个组件或子系统发生故障时，无缝地切换到备用系统。这提高了系统的可靠性，减少了系统中断的风险，有助于降低系统停机时间，有助于降低系统停机时间，确保监控持续进行以及监控持续进行。在紧急情况下，如火灾、事故或天气恶劣，冗余系统可以确保监控和应急响应不会中断，增强了系统的容错能力，这使工作人员可以快速采取关键行动，降低风险和确保通行者的安全。
数据分析和AI技术能够实时分析大量数据，帮助工作人员在应急响应上做出更快速、更完善的决策，同时可以处理大规模数据，发现隐藏在设备数据中的见解和关联。
产品特点：
可以设置联动预案，确保监控平台的有效性和可持续性
支持冗余配置，可以实现同步数据实时备份
支持通过3G/4G无线通信方式，支持数据上云云部署，云边协通
具有web服务器功能，可通过网络远程访问服务器
IT&OT 融合，数字孪生，真实比例 3D 场景
内置GIS开发软件，支持区域范围内行政地图
实时监控和报警，边缘计算深入分析处理数据，生成详细的数据报告
吞山云平台演示地址：
智慧隧道3D集控平台：preview.tunshan.net
智慧隧道GIS集控平台：gis.tunshan.net
MCA数据可视化平台：mca.tunshan.net
账号密码请联系区域销售经理获取
