城市交通全域感知
利用实时视频识别算法提取摄像头路况信息，再用多维融合算法和缺失数据修补算法处交通感应设备数据，实现空间多源数据融合及感知。
交通治理
基于深度强化学习技术的城市交通治理产品，为管理者提供针对交通运行的态势感知、分析研判、执行与反馈的全闭环数据运营系统，辅助人类专家进行决策，并不断自我学习，优化迭代。
业务场景
交通生命体征监测
对城市交通状态给出具体的量化指标，提供给交通管理者一个客观掌握城市状况的晴雨表。生命体征包括：全域交通量、全域拥堵指数、快速路均速、主干道均速。
警情事件报警
基于对视频及数据的警情监测算法，自动发现警情，提高警情发现效率。
超大规模时空数据关联分析
利用大规模图算法模型组成车-道路-路况-事件的超大网图，结合可异构的数据分析工具，对城市路况和警情进行易操作、可溯历史的分析。
快速决策执行
根据交通学理论及深度强化学习算法，对不同路况下的控制方式进行快速决策和建议，极大程度帮助人提高交通管理决策效率。
学习人类经验
算法不断收集路况、专家决策、实际效果反馈，不断学习迭代，越来越聪明。