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贵州宏信达高新科技有限责任公司

贵州宏信达高新科技有限责任公司

企业

贵州宏信达高新科技有限责任公司成立于2011年,属软件和信息技术服务业,主营技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流。面向电车占比分析、交通数据分析、交通运输局等领域提供数据服务,开放油/电车占比分析模型(电车占比分析、交通数据分析)、不同车型车辆通行占比分析数据集(交通运输局、数据分析)、车型与颜色对比分析数据集(机动车统计、颜色分布),支撑交通监测与通行研判。

电车占比分析交通数据分析交通运输局软件信息服务高新技术企业
成立于 2011 年贵州省http://www.hxdinfo.combusiness@hxdinfo.com

数据概览

7
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129
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2025-07-19
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相关机构

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    拥有数据集:282个
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数据集列表

黄果树景区附近门架系统高峰期/非高峰时间段运行性能分析数据集
交通管理
数据分析
1、数据采集:近1个月景区附近门架系统运行相关的信息,包括:门架编号; 2、数据处理:根据采集的原始信息,统计30天*24小时时间段景区附近门架系统单位时间内(以小时计)各车道车辆通行量和日均数; 3、数据应用:根据黄果树景区附近门架系统高峰期/非高峰时间段运行性能分析数据集,可用于区分黄果树收费站门架使用的高峰时段与非高峰时段,有助于协调高峰时间和非高峰时段的资源配置(如人力投入、合理安排设备维护和系统升级等),进而有助于降低运营成本,避免拥堵。
贵州省数据知识产权登记平台2025-07-18 更新70
黄果树景区附近门架系统后台交易数据传输性能分析数据集
智能交通
传输性能
1、数据采集:近1个月黄果树景区附近门架系统运行相关的信息,包括:门架编号、入库时间、数据到省中心时间; 2、数据处理:根据采集的原始信息,统计每日各门架系统后台交易的数据传输耗时情况,包括最长耗时、最短耗时、平均耗时; 3、数据应用:根据黄果树景区附近门架系统后台交易数据传输性能分析数据集,可用于识别、预测门架系统的稳定性,有助于对门架系统的故障及时预警,合理规划系统升级或检修日程提供数据参考,进而有助于降低运营成本,避免拥堵。
贵州省数据知识产权登记平台2025-07-09 更新80
万峰林景区附近门架系统后台交易数据传输性能分析数据集
高速公路门架系统
传输性能
1、数据采集:近1个月万峰林景区附近门架系统运行相关的信息,包括:门架编号、入库时间、数据到省中心时间; 2、数据处理:根据采集的原始信息,统计每日各门架系统后台交易的数据传输耗时情况,包括最长耗时、最短耗时、平均耗时; 3、数据应用:根据万峰林景区附近门架系统后台交易数据传输性能分析数据集,可用于识别、预测门架系统的稳定性,有助于对门架系统的故障及时预警,合理规划系统升级或检修日程提供数据参考,进而有助于降低运营成本,避免拥堵。
贵州省数据知识产权登记平台2025-07-09 更新100
车型与颜色对比分析数据集
机动车统计
颜色分布
1、数据采集:采集近三年每个月通过门架设备获取车型及其对应的颜色信息; 2、数据处理:根据采集的原始信息,统计各类型号车辆各自对应的颜色出现频率及占比,结合时间戳形成数据集; 3、数据应用:根据车型与颜色对比分析数据集,车企可实现从生产、销售、服务和管理的全链条优化。
贵州省数据知识产权登记平台2025-07-04 更新210
不同车型车辆通行占比分析数据集
交通运输局
数据分析
1、数据采集:在2024年度贵州省内指定门架录入的车辆相关信息,包括:车辆类型、ETC门架编号、门架方向等; 2、数据处理:根据采集的车辆相关信息,分析在贵州省内,各月不同车型(包括一型客车、二型客车、三型客车、四型客车、一型货车、二型货车、三型货车、四型货车、五型货车、六型货车、一型专项作业车、二型专项作业车、三型专项作业车、四型专项作业车、五型专项作业车、六型专项作业车)的行驶数量、各高速公路(如沪昆高速)的使用比例。 3、数据应用:根据不同车型车辆通行占比分析数据集,可为农产品运输、工业产品运输以及旅游业游客量的预测提供数据支持,也可为各高速公路未来利用率进行预测,一方面有利于了解各月的主要发展产业,提前做好接待准备工作;另一方面,有利于合理安排路段检修的作业时间。
贵州省数据知识产权登记平台2025-07-09 更新270
万峰林景区附近门架系统高峰期/非高峰时间段运行性能分析数据集
智能交通
数据分析
1、数据采集:近1个月景区附近门架系统运行相关的信息,包括:门架编号; 2、数据处理:根据采集的原始信息,统计30天*24小时时间段景区附近门架系统单位时间内(以小时计)各车道车辆通行量和日均数; 3、数据应用:根据万峰林景区附近门架系统高峰期/非高峰时间段运行性能分析数据集,可用于区分万峰林收费站门架使用的高峰时段与非高峰时段,有助于协调高峰时间和非高峰时段的资源配置(如人力投入、合理安排设备维护和系统升级等),进而有助于降低运营成本,避免拥堵。
贵州省数据知识产权登记平台2025-07-09 更新50
油/电车占比分析模型
电车占比分析
交通数据分析
1、数据采集:统计指定年份通过指定门架的车辆行驶数量构成原始数据,包括:车牌号码、车牌颜色、通行时间(月)、月通行次数; 2、数据处理:1)根据车牌颜色对车牌号码分类为油车和电车;2)对月通行次数进行密度分类(类型为一至九,九类为通行次数最高的类型);3)通过数据公式计算指定年份各月油车和电车行驶次数总量,各月与上个月的次数总量环比变化量,月油车和电车数量总量,各月与上个月的数量总量环比变化量,油车和电车密度分类上升数量、油车和电车密度分类下降数量; 3、数据应用:根据油/电车行驶数量分析数据集,了解油车、电车用户的行驶需求变化趋势,可为未来油车/电车发展趋势、加油站设置、充电桩安装设置的布局提供数据支持,有利于实现资源配置的优化,科学布局充电加油类基础设施及场所。
贵州省数据知识产权登记平台2025-07-09 更新510
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