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基于城市級(jí)輕量化數(shù)字孿生底座的智慧交管解決方案
上海電科智能系統(tǒng)股份有限公司
1概述
當(dāng)前，我國城市交通系統(tǒng)呈現(xiàn)"三高三復(fù)雜"的典型特征：人口與機(jī)動(dòng)車保有量持續(xù)高位增長、交通出行需求呈現(xiàn)高度多元化態(tài)勢、路網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)復(fù)雜多變。傳統(tǒng)交通管理模式正面臨三大核心矛盾：靜態(tài)規(guī)劃與動(dòng)態(tài)需求之間的矛盾，單點(diǎn)管控與系統(tǒng)協(xié)同之間的矛盾，人工經(jīng)驗(yàn)決策與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)需求之間的矛盾，這些問題嚴(yán)重制約了現(xiàn)代城市交通治理效能的提升。在此背景下，國家戰(zhàn)略層面相繼發(fā)布《交通強(qiáng)國建設(shè)綱要》、《數(shù)字交通發(fā)展規(guī)劃綱要》等政策文件，明確數(shù)字化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化作為發(fā)展方向。公安部《關(guān)于推進(jìn)公安工作現(xiàn)代化的意見》提出的構(gòu)建“專業(yè) ^ + 機(jī)制 ^ + 大數(shù)據(jù)”新型警務(wù)模式，為智慧交管建設(shè)提供了方法論支撐。
本方案提出一種基于城市級(jí)輕量化數(shù)字孿生底座的智慧交管解決方案，通過充分利用存量感知設(shè)備，融合數(shù)字孿生、人工智能等前沿技術(shù)，形成"感知-分析-決策-服務(wù)"的新型交管應(yīng)用體系，使交管系統(tǒng)具備全要素感知、動(dòng)態(tài)互聯(lián)、智能分析、精準(zhǔn)預(yù)測、協(xié)同控制能力，可有效破解擁堵治理、事故預(yù)防、服務(wù)升級(jí)等痛點(diǎn)，為公眾提供安全高效出行體驗(yàn)，為交通強(qiáng)國建設(shè)提供核心支撐。
2 方案理念
2.1 設(shè)計(jì)理念
本方案立足公安交管數(shù)字化轉(zhuǎn)型的迫切需求，依托“交通數(shù)據(jù)一個(gè)域”與“城市交通一張圖”，打造全要素實(shí)時(shí)映射、全場景動(dòng)態(tài)仿真的輕量化數(shù)字李生底座，同時(shí)建立“情報(bào)研判、指揮調(diào)度、勤務(wù)行動(dòng)”三維一體的交管閉環(huán)管理機(jī)制，全面提升監(jiān)測預(yù)警、研判分析、決策指揮、管控執(zhí)法、警務(wù)協(xié)同等核心能力。
本方案既著力破解當(dāng)前交通管理中的擁堵加劇、事故高發(fā)、數(shù)據(jù)孤島等現(xiàn)實(shí)問題，又前瞻性對(duì)接國內(nèi)外智慧交通發(fā)展趨勢，最終目標(biāo)是構(gòu)建全流程閉環(huán)的數(shù)字化交通管理體系，為公安交通管理提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐和實(shí)踐路徑。
2.2 總體架構(gòu)
基于城市級(jí)輕量化數(shù)字李生底座的智慧交管整體架構(gòu)采用"云-網(wǎng)-邊-端"四層架構(gòu)體系，通過存量感知 ^ + 少量補(bǔ)點(diǎn)的建設(shè)方案，自主研發(fā)城市級(jí)輕量化城市級(jí)數(shù)字孿生底座，為情報(bào)研判、指揮調(diào)度、勤務(wù)行動(dòng)及基礎(chǔ)應(yīng)用四大類場景應(yīng)用提供全方位支撐，助力城市交通在精治、增效、服務(wù)三大維度實(shí)現(xiàn)跨越式升級(jí)。基于城市級(jí)輕量化數(shù)字孿生底座的智慧交管整體架構(gòu)圖（見圖1）如下。
“端側(cè)”：作為數(shù)據(jù)采集與指令落地的“神經(jīng)末梢”由感知設(shè)備、執(zhí)行單元、移動(dòng)終端組成。其中，感知設(shè)備包括卡口、電警、視頻、雷達(dá)等，實(shí)現(xiàn)對(duì)交通各類數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集；執(zhí)行單元涵蓋信號(hào)燈、車道指示器、匝道指示器、可變信息標(biāo)志等，根據(jù)邊緣或云端指令動(dòng)態(tài)調(diào)整；移動(dòng)終端包括警務(wù)通、執(zhí)法儀、對(duì)講機(jī)、車載裝備等，支持現(xiàn)場執(zhí)法、信息交互提供支撐。
“邊側(cè)”：部署于端側(cè)設(shè)備附近，主要承擔(dān)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理與本地決策功能，有效降低云端計(jì)算壓力。主要由智能信號(hào)控制機(jī)、邊緣計(jì)算、警員無人機(jī)、警用機(jī)器人、AI推理卡等智能化設(shè)備組成。
“網(wǎng)絡(luò)”：構(gòu)建高可靠、低延遲的數(shù)據(jù)傳輸通道，為各層級(jí)之間提供通信保障，主要由交管視頻網(wǎng)、公安網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)專線等組成。
“云腦”：作為智慧交管的核心中樞，承擔(dān)數(shù)據(jù)接入、存儲(chǔ)、處理分析以及業(yè)務(wù)支撐功能。由中心基礎(chǔ)設(shè)施層、數(shù)據(jù)層、平臺(tái)層和應(yīng)用層組成。
中心基礎(chǔ)設(shè)施層（IAAS層），提供底層支撐能力，涵蓋計(jì)算資源、算力資源、存儲(chǔ)及安全設(shè)施等，確保系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行與數(shù)據(jù)安全；
數(shù)據(jù)層（DAAS層），提供交管數(shù)據(jù)全生命周期管理，支持多源異構(gòu)交管數(shù)據(jù)的接入、清洗、治理、打標(biāo)以及置信度評(píng)價(jià)，同時(shí)將多源地圖統(tǒng)一坐標(biāo)，集成地圖一體化平臺(tái)能力，為上層應(yīng)用提供標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)和地圖服務(wù)；
平臺(tái)層（PAAS層），打造智能化工具集，涵蓋可視化引擎、交通算法庫、交通垂類大模型引擎、AI視覺引擎、交通仿真引擎及大數(shù)據(jù)分析建模工具，支撐從感知、研判、決策、優(yōu)化等全過程分析；
應(yīng)用層（SAAS層），面向管理部門提供實(shí)戰(zhàn)化系統(tǒng)功能，涵蓋情報(bào)研判、指揮調(diào)度、勤務(wù)行動(dòng)、基礎(chǔ)應(yīng)用等模塊，直接賦能交通治理與服務(wù)。
其中，基礎(chǔ)設(shè)施層、數(shù)據(jù)層與平臺(tái)層共同構(gòu)成了城市級(jí)輕量化數(shù)字李生底座。
3主要應(yīng)用介紹
3.1 情報(bào)研判系統(tǒng)
本系統(tǒng)主要依托城市級(jí)輕量化數(shù)字孿生底座的能力，整合端邊設(shè)備（卡口、雷達(dá)、電警、視頻、邊緣計(jì)算等）采集的交通參數(shù)、警情事件等多元數(shù)據(jù)，結(jié)合公安交管業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析、深度挖掘。系統(tǒng)聚焦道路交通擁堵治理輔助決策、交通安全風(fēng)險(xiǎn)洞察、警務(wù)工作研判三個(gè)方向，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判與決策支持。
\bullet 道路交通擁堵治理輔助決策子系統(tǒng)，以城市交通卡口、雷達(dá)、視頻等感知的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，融合互聯(lián)網(wǎng)導(dǎo)航出行數(shù)據(jù)，構(gòu)建車輛出行狀態(tài)識(shí)別、車輛路段級(jí)軌跡還原、車輛車道級(jí)軌跡還原等的認(rèn)知分析能力，形成覆蓋微（路口/路段）-中（道路）-宏觀（區(qū)域）多層級(jí)的交通指標(biāo)體系，通過強(qiáng)化路網(wǎng)診斷、交通體征監(jiān)測、道路擁堵預(yù)警、交通組織優(yōu)化、交通仿真決策、交通體征評(píng)價(jià)等模塊建設(shè)，以達(dá)成實(shí)時(shí)診堵，快速緩堵，主動(dòng)防堵的成效。
交通安全風(fēng)險(xiǎn)洞察子系統(tǒng)，以多源數(shù)據(jù)融合為核心，整合警情、事故、違法、施工、六合一等動(dòng)靜態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建“人-車-路-企-事”全要素的交通安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，實(shí)現(xiàn)安全風(fēng)險(xiǎn)隱患的精準(zhǔn)識(shí)別，形成交通安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)和“風(fēng)險(xiǎn)隱患對(duì)賬表”，為事故防范、安全治理提供決策依據(jù)。
·警務(wù)工作研判子系統(tǒng)，以“優(yōu)化警力資源配置、提升服務(wù)效能”為核心，依托多源數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析與智能算法模型，構(gòu)建覆蓋執(zhí)勤執(zhí)法監(jiān)督、民聲警務(wù)服務(wù)、隊(duì)伍管理評(píng)價(jià)的警務(wù)工作研判體系，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，推動(dòng)警務(wù)工作從“經(jīng)驗(yàn)主導(dǎo)”向“精準(zhǔn)治理”轉(zhuǎn)型。
3.2 指揮調(diào)度系統(tǒng)
本系統(tǒng)通過整合交管各類要素資源，構(gòu)建交管“智能指揮中樞”，面向多元業(yè)務(wù)場景需求，形成覆蓋日常管理、應(yīng)急指揮、專題場景保障的指揮調(diào)度體系。系統(tǒng)主要包括接處警管理、應(yīng)急管理、預(yù)案管理、大型活動(dòng)保障、高快速路管控、無人機(jī)管理、高地聯(lián)動(dòng)、擁堵快反處置等應(yīng)用。
\bullet 接處警子系統(tǒng)，以“智能派單-全流程跟蹤-數(shù)據(jù)反哺決策”為理念，構(gòu)建“前后方一體化聯(lián)動(dòng)”的接處警管理新模式，系統(tǒng)根據(jù)警情地點(diǎn)及排班信息自動(dòng)匹配轄區(qū)中隊(duì)民警，通過警務(wù)通等多通道推送指令，縮短派單時(shí)間；提供地圖導(dǎo)航并監(jiān)督出警時(shí)效，民警簽收、到場、結(jié)案全流程留痕；同時(shí)沉淀歷史數(shù)據(jù)，多維度分類研判，生成熱力圖識(shí)別高頻警情區(qū)域，為警力精準(zhǔn)投放及預(yù)案推薦提供數(shù)據(jù)支撐。
·應(yīng)急管理子系統(tǒng)，集成智能預(yù)案、應(yīng)急導(dǎo)航、設(shè)備聯(lián)動(dòng)、警力聯(lián)動(dòng)、救援單位管理、應(yīng)急車輛管理等功能，形成“預(yù)案制定-仿真推演-實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用”的應(yīng)急管理體系，智能預(yù)案庫通過“事件類型-處置流程-資源清單”的多維關(guān)聯(lián)設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)突發(fā)擁堵、重大事故等場景的自動(dòng)匹配，并依托數(shù)字孿生底座的仿真能力，預(yù)判車道封閉、管制措施等產(chǎn)生的影響范圍；應(yīng)急導(dǎo)航依托可計(jì)算路網(wǎng)與實(shí)時(shí)路況數(shù)據(jù)，為應(yīng)急救援車輛規(guī)劃最優(yōu)路徑并規(guī)避擁堵；設(shè)備聯(lián)動(dòng)模塊自動(dòng)調(diào)取事件周邊視頻監(jiān)控、管控設(shè)備，輔助指揮員遠(yuǎn)程掌握現(xiàn)場態(tài)勢及及時(shí)發(fā)布管控指令；救援單位信息管理與警力聯(lián)動(dòng)、應(yīng)急車輛管理模塊打通多個(gè)部門數(shù)據(jù)壁壘，提升跨部門協(xié)同作戰(zhàn)能力。
·大型活動(dòng)交通保障子系統(tǒng)，以“全要素管理、智能化保障”為核心，構(gòu)建覆蓋活動(dòng)前、活動(dòng)中、后期評(píng)估的大型活動(dòng)交通保障體系。通過整合交通預(yù)測、仿真推演、多部門協(xié)同等技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)交通管控方案制定、多源感知、動(dòng)態(tài)管控、應(yīng)急聯(lián)動(dòng)、事后評(píng)價(jià)等功能，保障大型活動(dòng)中道路交通安全有序與高效通行。
高快速路管控子系統(tǒng)，針對(duì)高速公路、城市快速路等大流量、高風(fēng)險(xiǎn)道路的特殊性，構(gòu)建專題指揮保障場景，通過全息感知、事件智能識(shí)別、管控處置措施智能推薦、聯(lián)動(dòng)誘導(dǎo)、惡劣天氣及重大節(jié)假日專題指揮、多部門協(xié)同處置等功能，顯著提升高快速路的應(yīng)急響應(yīng)能力。
·基于無人駕駛航空器的道路交通巡邏子系統(tǒng)，依托無人機(jī)的高靈活性作業(yè)能力，打造"空地一體"的交通管理新模式，系統(tǒng)集成航線規(guī)劃、視頻分析、違法取證等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)路面實(shí)時(shí)巡邏、交通違法抓拍、交通流量監(jiān)測、交通事件識(shí)別等功能。系統(tǒng)具備航線設(shè)定和航線動(dòng)態(tài)自動(dòng)調(diào)整功能；具備在地圖上顯示預(yù)設(shè)航線、飛行航跡和機(jī)頭指向的功能；具備當(dāng)飛行航跡出現(xiàn)偏差時(shí)應(yīng)能自動(dòng)回歸航線；具備控制無人駕駛航空器不進(jìn)入禁飛區(qū)等功能；具備機(jī)動(dòng)車不按規(guī)定車道行駛、違法占用應(yīng)急車道行駛、按規(guī)定超車、讓行、在高速公路車道內(nèi)停車、在高速公路上倒車、逆行等違法行為取證的功能。
高地聯(lián)動(dòng)子系統(tǒng)，以“高架道路適當(dāng)優(yōu)先通行”原則，基于多源數(shù)據(jù)融合與智能算法模型，構(gòu)建高架與地面道路協(xié)同控制的管理機(jī)制。通過實(shí)時(shí)監(jiān)測高架及關(guān)聯(lián)地面道路的流量、排隊(duì)長度、通行速度等關(guān)鍵指標(biāo)，動(dòng)態(tài)計(jì)算聯(lián)動(dòng)控制策略，自動(dòng)下發(fā)干預(yù)指令并量化評(píng)估成效，實(shí)現(xiàn)交通流均衡分配，顯著提升快速路網(wǎng)整體運(yùn)行效率。
\bullet 擁堵快反處置子系統(tǒng)，以“道理擁堵處置閉環(huán)”為核心，通過“擁堵溯源-智能告警-任務(wù)下發(fā)-處置反饋”的響應(yīng)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)從擁堵發(fā)現(xiàn)到處置落地的精準(zhǔn)化、高效化管理。系統(tǒng)主要功能包括擁堵監(jiān)測、智能預(yù)警、擁堵溯源、告警任務(wù)自動(dòng)下發(fā)、處置與反饋、結(jié)案、量化評(píng)價(jià)等功能。
3.3 勤務(wù)行動(dòng)系統(tǒng)
勤務(wù)行動(dòng)系統(tǒng)作為“情指行”閉環(huán)的關(guān)鍵執(zhí)行環(huán)境，通過整合動(dòng)態(tài)警力布防、精準(zhǔn)打擊、線路保障、施工監(jiān)管等核心功能，實(shí)現(xiàn)警力資源的高效配置與執(zhí)法行動(dòng)的精準(zhǔn)化，推動(dòng)交通管理從“被動(dòng)響應(yīng)”向“主動(dòng)防控”轉(zhuǎn)型。主要包括智能勤務(wù)、線路保障、精準(zhǔn)打擊、施工智管、兩快治理、面對(duì)面監(jiān)管等應(yīng)用。
\bullet 智能勤務(wù)子系統(tǒng)，通過整合警力基礎(chǔ)信息，利用智能排班算法、崗點(diǎn)智能部署算法，構(gòu)建覆蓋支隊(duì)、大隊(duì)、中隊(duì)三級(jí)架構(gòu)的智能化勤務(wù)管理體系，通過勤務(wù)基礎(chǔ)信息管理，實(shí)現(xiàn)對(duì)支隊(duì)、大隊(duì)、中隊(duì)多級(jí)勤務(wù)信息化管理功能，結(jié)合GPS 警員定位自動(dòng)查勤考核；智能勤務(wù)排班，利用智能算法等技術(shù)，綜合考慮人員、時(shí)段、任務(wù)等多種因素，科學(xué)合理地安排勤務(wù)班次，避免人力的浪費(fèi)和任務(wù)安排的不合理；精準(zhǔn)化勤務(wù)部署，從空間、時(shí)段、職能、人員等多個(gè)維度的覆蓋入手，實(shí)現(xiàn)分級(jí)分類的精準(zhǔn)化勤務(wù)部署；勤務(wù)聯(lián)動(dòng)，根據(jù)行動(dòng)任務(wù)要求，讓不同崗位、不同部門之間的勤務(wù)工作能夠協(xié)同配合、形成強(qiáng)大合力，為各類任務(wù)的順利開展提供堅(jiān)實(shí)支撐。
1 線路保障子系統(tǒng)，通過視頻續(xù)航、車輛跟蹤、信號(hào)鎖定，實(shí)現(xiàn)任務(wù)執(zhí)行過程中的實(shí)時(shí)監(jiān)控，讓應(yīng)急救援車輛在不闖紅燈、不影響社會(huì)車輛的前提下，安全、快速、順利地通過每一個(gè)路口，打通全自動(dòng)綠色通道。主要功能包括保障線路規(guī)劃、信號(hào)燈手控干預(yù)、路面視頻關(guān)聯(lián)、車輛實(shí)時(shí)位置跟蹤、車輛到達(dá)時(shí)間預(yù)測、信號(hào)燈智能鎖定及解鎖等。
·精準(zhǔn)打擊子系統(tǒng)，針對(duì)違法大戶、逾期未年檢、逾期未審驗(yàn)、非法營運(yùn)等重點(diǎn)車輛，通過建立車輛標(biāo)簽庫分類管理，結(jié)合卡口過車數(shù)據(jù)，分析車輛軌跡數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)黑名單車輛位置預(yù)判，輔助民警進(jìn)行攔截；同時(shí)，可通過分析車輛落腳點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)上門精準(zhǔn)布控，完成發(fā)現(xiàn)、追蹤、攔截、處置、歸檔、反饋的流程閉環(huán)。
. 施工智管子系統(tǒng)，以“構(gòu)建涉路施工全流程閉環(huán)管理體系”為核心，從施工審批、施工監(jiān)管、企業(yè)源頭管理三個(gè)方面提升涉路施工監(jiān)管的效能。主要包括涉路施工審批管理與交通影響仿真評(píng)估，在審批過程中，通過交通仿真對(duì)該路段施工可能對(duì)交通造成的影響進(jìn)行仿真模擬，輔助民警對(duì)該路段施工進(jìn)行審批。在施工過程中，依靠視頻巡檢、AI視頻智能監(jiān)管等手段，對(duì)施工過程中存在的違規(guī)行為進(jìn)行識(shí)別、報(bào)警，并提醒民警進(jìn)行核查，提供移動(dòng)端功能，對(duì)施工情況進(jìn)行拍照留存，生成日志節(jié)點(diǎn)，組合成完整監(jiān)管日志。在施工完成后，每月后臺(tái)通過對(duì)施工過程中產(chǎn)生的各項(xiàng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，按照違規(guī)行為進(jìn)行扣分排行，從而對(duì)施工企業(yè)形成監(jiān)管推薦，并且自動(dòng)生成施工月報(bào)，作為民警約談企業(yè)負(fù)責(zé)人的依據(jù)。
. 兩快治理子系統(tǒng)，通過利舊存量視頻監(jiān)控，對(duì)非機(jī)動(dòng)車違法行為進(jìn)行智能抓拍，并根據(jù)衣服特征識(shí)別兩快（快遞、外賣）企業(yè)，將非機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)巳四槺葘?duì)結(jié)果自動(dòng)建檔，生成兩快企業(yè)非機(jī)動(dòng)車違法檔案。同時(shí)，設(shè)置監(jiān)管預(yù)警機(jī)制，待違法數(shù)據(jù)達(dá)到監(jiān)管閾值后，提醒民警約談兩快企業(yè)相關(guān)負(fù)責(zé)人，并將違法抓拍數(shù)據(jù)用作約談依據(jù)。
3.4 基礎(chǔ)應(yīng)用系統(tǒng)
本系統(tǒng)是交管數(shù)字化融合應(yīng)用的基礎(chǔ)支撐系統(tǒng)，通過整合感知、管控設(shè)備資源，提供視頻集成應(yīng)用、交通信號(hào)聯(lián)網(wǎng)聯(lián)控、多模式信息發(fā)布、非現(xiàn)場執(zhí)法管理、交通設(shè)施設(shè)備管理、業(yè)務(wù)辦理等能力，為交通指揮調(diào)度、勤務(wù)行動(dòng)管理提供標(biāo)準(zhǔn)化、智能化的基礎(chǔ)功能支持。
\bullet 視頻集成應(yīng)用子系統(tǒng)，通過集成固定相機(jī)、云臺(tái)相機(jī)、高點(diǎn)監(jiān)控、AR全景監(jiān)控等多種類視頻資源，構(gòu)建立體化監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)視頻流調(diào)閱、智能巡檢管理、路面事件抓拍、歷史視頻回放等功能，為AI視頻分析、指揮調(diào)度、勤務(wù)行動(dòng)等應(yīng)用提供底層視頻服務(wù)支撐。
·交通信號(hào)聯(lián)網(wǎng)聯(lián)控子系統(tǒng)，針對(duì)多品牌信號(hào)系統(tǒng)不兼容的問題，系統(tǒng)基于國標(biāo)協(xié)議、定制協(xié)議，實(shí)現(xiàn)與現(xiàn)有主流信號(hào)設(shè)備、系統(tǒng)對(duì)接，同時(shí)支持可變車道、匝道控制、潮汐車道等智控設(shè)備的同意接入，推動(dòng)交通信號(hào)控制從“分散管理”向“集中調(diào)度”轉(zhuǎn)型，主要功能多協(xié)議兼容與設(shè)備接入、統(tǒng)一運(yùn)行監(jiān)測與控制、智能算法驅(qū)動(dòng)優(yōu)化等。
·多模式信息發(fā)布子系統(tǒng)，作為“交管信息發(fā)布總線”，系統(tǒng)整合可變信息標(biāo)志、互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、公眾號(hào)、小程序等多類型信息發(fā)布渠道，基于用戶位置、身份（貨車、客運(yùn)車等）等構(gòu)建標(biāo)簽化用戶畫像，實(shí)現(xiàn)路況、事件、管制、施工等交管信息的精準(zhǔn)個(gè)性化推送，系統(tǒng)提供“一次編輯、多渠道同步”的功能，推動(dòng)交管信息服務(wù)從“廣而告之”向“按需觸達(dá)”升級(jí)。
， 非現(xiàn)場執(zhí)法管理子系統(tǒng)，通過整合卡口、電警、違停球機(jī)等多類型執(zhí)法設(shè)備采集的違法數(shù)據(jù)，基于國標(biāo)及定制協(xié)議，實(shí)現(xiàn)設(shè)備統(tǒng)一接入管理與違法數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理，結(jié)合AI算法與規(guī)則引擎，對(duì)違法數(shù)據(jù)進(jìn)行智能過濾、篩選，并按照上級(jí)平臺(tái)要求自動(dòng)上傳，形成“設(shè)備接入-數(shù)據(jù)確認(rèn)-證據(jù)生成-合規(guī)上傳”的全流程管理，顯著提升非現(xiàn)場執(zhí)法管理效能和規(guī)范化水平。
·交通設(shè)施設(shè)備管理子系統(tǒng)，針對(duì)交通信號(hào)機(jī)、視頻監(jiān)控、電子警察、卡口等智能設(shè)備及標(biāo)志、標(biāo)牌等交通設(shè)施，構(gòu)建交通設(shè)施設(shè)備全生命跟蹤管理體系，實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)臺(tái)賬數(shù)字化管理、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測、異常故障自動(dòng)報(bào)警、設(shè)備維護(hù)流程化管理、養(yǎng)護(hù)檔案化全生命周期追蹤、設(shè)備報(bào)廢退出閉環(huán)等功能。系統(tǒng)通過整合設(shè)備采購、部署、運(yùn)維、報(bào)廢全流程數(shù)據(jù)，可動(dòng)態(tài)分析設(shè)備健康度，優(yōu)化維護(hù)資源調(diào)配，確保設(shè)施設(shè)備始終處于最佳運(yùn)行狀態(tài)，提升交管設(shè)施設(shè)備的穩(wěn)定性與運(yùn)維效率。
4總結(jié)與展望
本方案深度響應(yīng)國家戰(zhàn)略要求，為公安交管數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供重要支撐，通過技術(shù)手段精準(zhǔn)賦能擁堵治理、事故預(yù)防、指揮調(diào)度、公眾服務(wù)等實(shí)戰(zhàn)場景，可顯著提升城市交通治理效能與民生出行體驗(yàn)，具有突出的社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值。方案在落地過程中，可充分融合整合城市交通既有資源和“車路云一體化”新型基礎(chǔ)設(shè)施，實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化配置，避免重復(fù)投資，大幅降低實(shí)施成本。展望未來，我們將持續(xù)深化車路協(xié)同應(yīng)用，拓展交通數(shù)字指揮信號(hào)精準(zhǔn)上車、出行即服務(wù)等創(chuàng)新模式，為城市交通韌性提升與低碳發(fā)展提供可擴(kuò)展的技術(shù)范式。
超員&多乘員通道（HOV）執(zhí)法取證系統(tǒng)技術(shù)應(yīng)用與解決方案
大連天天安全系統(tǒng)有限公司
一、技術(shù)研發(fā)背景
伴隨著技術(shù)的進(jìn)步，路面交通領(lǐng)域的絕大多數(shù)的違法行為均可以通過高清攝像機(jī) _ { + } 視頻分析技術(shù)加以管控。但是以下兩個(gè)問題，是交警系統(tǒng)存在的極大的痛點(diǎn)。
（一）HOV多乘員專用通道的管控
為提高城市道路資源的使用率，國內(nèi)多地相繼推出多乘員專用通道（HOV）以緩解交通高峰期道路擁堵問題，并制定了HOV道路使用的相關(guān)交通法規(guī)。但在實(shí)踐中，因缺乏守法意識(shí)或?qū)OV道路的不理解，違法行為經(jīng)常發(fā)生。而違法車輛多使用防輻射車膜，從車外很難觀察到車內(nèi)人員情況，加大了執(zhí)法取證的難度！
（二）國道、省道上的超員管控
車輛超員是十分嚴(yán)重的交通違法行為，在發(fā)生交通事故時(shí)非常容易引發(fā)群死群傷的嚴(yán)重后果。且路面交警在常規(guī)檢查時(shí)，面臨著“車流量大感知不到”、“超載復(fù)雜感知不準(zhǔn)”、“環(huán)境復(fù)雜取證不清”、“工作量巨大”等問題，使得警方在查處超員車輛時(shí)費(fèi)時(shí)、費(fèi)力且效率低下。需要攔截車輛后，打開車門確定實(shí)載人數(shù)，如下面的圖1-1、1-2所示。
二、系統(tǒng)概述
利用高光譜技術(shù)可穿透汽車太陽膜抓拍4K高清的車內(nèi)圖片，并通過AI人工智能自動(dòng)識(shí)別并進(jìn)行人數(shù)統(tǒng)計(jì)。可在肉眼無法察覺的狀態(tài)下對(duì)車輛進(jìn)行透膜抓拍，無閃光，大大降低道路上的光污染，更加安全。
車輛時(shí)速在 9 0 { k m / h } 的情況下，無論光照及環(huán)境如何都可以準(zhǔn)確抓拍。本設(shè)備已通過了“公安部交通安全產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督檢測中心”的檢測。抓拍效果參見下面的圖2-1:
三、系統(tǒng)詳解
（一）系統(tǒng)組成
整個(gè)系統(tǒng)由透膜相機(jī)、車牌相機(jī)、網(wǎng)絡(luò)交換設(shè)備、配電設(shè)備、AI服務(wù)器、無線傳輸設(shè)備等組成。見下面的圖3-1。
透膜相機(jī)抓拍車輛側(cè)面透窗照片，用于判斷車內(nèi)人數(shù)。車牌相機(jī)用于抓取車輛的車牌。透膜相機(jī)與車牌相機(jī)通過聯(lián)動(dòng)程序?qū)嵤┙^對(duì)同步抓拍，以協(xié)助警方對(duì)嫌疑車輛的研判。
（二）系統(tǒng)的工作模式
系統(tǒng)共有兩種工作模式：移動(dòng)式 ^ + 固定式
1．移動(dòng)式
移動(dòng)式設(shè)備指的是：透膜相機(jī)與車牌相機(jī)均通過三腳架架設(shè)在檢測道路的路邊，其中網(wǎng)絡(luò)交換設(shè)備、配電設(shè)備、AI服務(wù)器、無線傳輸設(shè)備均部署在當(dāng)前卡口。當(dāng)AI系統(tǒng)檢測到嫌疑車輛時(shí)，會(huì)將嫌疑車輛的信息通過無線傳輸設(shè)備傳至地面執(zhí)勤警員的警務(wù)通、手機(jī)等終端上（注：目前僅能上傳至手機(jī)。如需上傳至指定平臺(tái)，需給到我方指定平臺(tái)的相關(guān)參數(shù)）。
移動(dòng)式設(shè)備可根據(jù)警方的要求，臨時(shí)架設(shè)在國道、省道、高速公路等偏遠(yuǎn)地帶，需保證現(xiàn)場的電源供應(yīng)。
移動(dòng)式設(shè)備抓拍的車輛過車照片見下面的圖3-2。
2.固定式
固定式設(shè)備指的是：車牌相機(jī)安裝在高度4米以上的龍門架上。其中網(wǎng)絡(luò)采用的是警方專用網(wǎng)絡(luò)，AI服務(wù)器部署在警方指定的機(jī)房內(nèi)。一般安裝在城市道路上。
當(dāng)AI系統(tǒng)檢測到嫌疑車輛時(shí)，相關(guān)信息將會(huì)沿警方專用網(wǎng)絡(luò)傳遞至警方指定的報(bào)警平臺(tái)（需告知我方專用平臺(tái)的相關(guān)參數(shù)、數(shù)據(jù)格式）；
固定式設(shè)備抓拍的車輛過車照片見下面的圖3-3。
（三）AI系統(tǒng)的工作模式
AI系統(tǒng)可根據(jù)具體用途的不同，進(jìn)行相應(yīng)的設(shè)置以適應(yīng)不同的應(yīng)用場景；
1.城市HOV多乘員通道的管控
可在AI系統(tǒng)中設(shè)置成 <=slant \mathbf { N } 時(shí)，上傳信息，“N”是系統(tǒng)識(shí)別出來的人數(shù)。
2.超員檢測
可在AI系統(tǒng)中設(shè)置成 >=slant \mathbf { N } 時(shí)，上傳信息，“N”是系統(tǒng)識(shí)別出來的人數(shù)。
（四）系統(tǒng)硬件
1.透膜相機(jī)
3.移動(dòng)式設(shè)備用網(wǎng)絡(luò)交換及配電系統(tǒng)
內(nèi)置網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)、DC12V電源、空開.全部為IP68級(jí)航空插頭，方便卡口現(xiàn)場各線纜的插拔
（五）AI系統(tǒng)識(shí)別后結(jié)果上傳
我們的AI系統(tǒng)共有兩種：基于WINDOWS系統(tǒng)&基于Linucx系統(tǒng)。
1.基于WINDOWS系統(tǒng)的AI
能夠識(shí)別人數(shù)、車牌號(hào)、時(shí)間、卡口信息等，上傳至手機(jī)APP后的結(jié)果見下面的圖3-4。
2.基于Linux系統(tǒng)的AI
能夠識(shí)別：車輛品牌、車輛類型、車輛顏色、車牌號(hào)碼、車牌顏色、核載人數(shù)、實(shí)載人數(shù)、時(shí)間、卡口位置等，車輛參數(shù)更多、更詳細(xì)。
上傳至手機(jī)APP后的結(jié)果見下面的圖3-5。
四、我們的技術(shù)優(yōu)勢
（一）絕對(duì)的安全性
現(xiàn)有市場上的同類產(chǎn)品，大多采用的是激光照射模式。
由于透膜相機(jī)與被拍車輛的距離最小可達(dá)0.8米（我們?cè)诖筮B北站實(shí)測的數(shù)據(jù)），激光強(qiáng)大的光子能量，會(huì)對(duì)人眼尤其是兒童產(chǎn)生不可逆的損害。詳情請(qǐng)參閱激光產(chǎn)品的安全等級(jí)分類。
我們的產(chǎn)品采用的是具有獨(dú)立知識(shí)產(chǎn)權(quán)的近紅外高光譜成像技術(shù)，經(jīng)國內(nèi)權(quán)威機(jī)構(gòu)的檢測，屬于“對(duì)人體無害”類，可放心使用。
另外，我方透膜相機(jī)前端安裝有高靈敏度雷達(dá)，當(dāng)路人靠近透膜相機(jī)正面時(shí)，系統(tǒng)將會(huì)自動(dòng)屏蔽近紅外光，以絕對(duì)保證人員的安全。
（二）反應(yīng)快速，抓拍清晰
透膜相機(jī)與被拍車輛之間的距離比較小，通常在0.8米至3.5米之間。當(dāng)被拍車輛以50公里/小時(shí)的速度通過相機(jī)視場時(shí)，大約只有 2 0 0 { { m s } } ，如果此時(shí)相機(jī)的抓拍速度過慢，則會(huì)導(dǎo)致抓拍的車輛要么車頭跑出視場、要么抓拍的車輛模糊、不清晰，這樣不利于警方的研判。見下面的圖4-1。
如圖4-1所示。左半部為透膜相機(jī)抓拍的照片，非常清楚且能透膜。右半部為普通相機(jī)抓拍，車輛明顯模糊且無法透膜。
我們采用的高速雷達(dá)（每秒可產(chǎn)生1000個(gè)數(shù)據(jù)）來感應(yīng)車輛，且透膜相機(jī)的抓拍快門為100us，使得抓拍的車輛照片清晰明亮，極大方便了警方的研判。
（三）系統(tǒng)中雙相機(jī)的絕對(duì)同步抓拍
系統(tǒng)中共有兩臺(tái)相機(jī)，分別用來透窗及車牌識(shí)別。在實(shí)際使用中，我們通過自有的獨(dú)到的聯(lián)動(dòng)機(jī)制，使得兩個(gè)相機(jī)抓拍的時(shí)間時(shí)絕對(duì)一摸一樣的，見下面的圖4-2。
請(qǐng)參見圖4-2中兩張照片的左上角疊加的時(shí)間信息，在毫秒段也是完全一樣的。對(duì)日后警方鎖定嫌疑車輛提供了強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)保障。
五、實(shí)際案例介紹
大連交警自2019年9月10日起正式啟用HOV2+多乘員專用車道。對(duì)限定的專用時(shí)段內(nèi)通行在多乘員車道上的單乘員（車內(nèi)只有駕駛員一人）車輛進(jìn)行抓拍，并錄入非現(xiàn)場交通違法系統(tǒng)，按違法代碼“8801”（在禁止通行的時(shí)間和路段通行的，罰款200元，不扣分）進(jìn)行處罰。自2019年9月10日—2019年12月10日統(tǒng)計(jì)，大連市東快路出市方向單臺(tái)設(shè)備違法有效抓拍共6723輛，處罰金共134.46萬元。
大連首批共計(jì)劃上線十套設(shè)備，用于兩條多乘員專用車道、大連火車站、大連北站及大連周水子國際機(jī)場。應(yīng)用場景包括：HOV專用車道電子執(zhí)法及兩站一場送客平臺(tái)車輛秩序治理。自上線以來效果明顯，提高了早晚高峰時(shí)的車輛通行效率，也解省了大量的警力。
以黃石為例試論信號(hào)優(yōu)化工程的效果評(píng)價(jià)
逸興泰辰技術(shù)有限公司高俊祎 胡建雨 陳帥康
摘要：本文以黃石市交通信號(hào)優(yōu)化工作為例，結(jié)合高德大數(shù)據(jù)、實(shí)測數(shù)據(jù)及國家標(biāo)準(zhǔn)，從擁堵指數(shù)、行車速度等維度分析優(yōu)化效果。本文提出優(yōu)化信號(hào)配時(shí)策略、強(qiáng)化實(shí)時(shí)監(jiān)測等建議，為城市交通治理提供參考。
關(guān)鍵詞：智能交通；信號(hào)優(yōu)化；擁堵指數(shù)效果評(píng)價(jià)；黃石市
1引言
隨著城市化進(jìn)程加速，交通擁堵已成為制約城市發(fā)展的核心問題。交通信號(hào)優(yōu)化作為緩解擁堵的關(guān)鍵手段，其效果評(píng)價(jià)需結(jié)合多源數(shù)據(jù)與科學(xué)指標(biāo)。黃石市作為湖北省重要工業(yè)城市，近年來交警支隊(duì)通過引入逸興泰辰信控團(tuán)隊(duì)開展信號(hào)配時(shí)中心建設(shè)、干線協(xié)調(diào)控制等舉措，實(shí)施了大規(guī)模信號(hào)優(yōu)化工程。本文以黃石市為例，基于《城市交通運(yùn)行狀況評(píng)價(jià)規(guī)范》（GB/T33171—2016）和《道路交通擁堵度評(píng)價(jià)方法》（GA/T115—2020），構(gòu)建涵蓋宏觀數(shù)據(jù)、微觀路口、協(xié)調(diào)控制的評(píng)價(jià)體系，分析優(yōu)化成效與不足，為同類城市提供參考。
2 現(xiàn)狀分析
黃石市目前信號(hào)機(jī)現(xiàn)狀為中心城區(qū)355個(gè)路口，含邁銳信號(hào)機(jī)與?？敌盘?hào)機(jī)兩家品牌，城區(qū)內(nèi)邁銳信號(hào)機(jī)91臺(tái)，接入信控平臺(tái)90臺(tái)，城區(qū)聯(lián)網(wǎng)率 9 8 . 9 % ；?？敌盘?hào)機(jī)100臺(tái)，接入信控平臺(tái)73臺(tái)，聯(lián)網(wǎng)率 73 % ；開發(fā)區(qū)邁銳信號(hào)機(jī)164臺(tái)，接入信控平臺(tái)94臺(tái)，聯(lián)網(wǎng)率 5 7 . 3 % 。目前優(yōu)化團(tuán)隊(duì)已對(duì)中心城區(qū)聯(lián)網(wǎng)在線的205個(gè)路口進(jìn)行了初步優(yōu)化，結(jié)合高德大數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)交通信號(hào)優(yōu)化前后黃石市整體及各行政區(qū)不同時(shí)段擁堵指數(shù)及行車速度等指標(biāo)變化情況。
3 優(yōu)化策略
逸興泰辰信控團(tuán)隊(duì)通過對(duì)黃石市交通狀況的深入理解，同時(shí)對(duì)比其他城市信控策略，制定完成黃石市交通信號(hào)整體控制策略，依托信號(hào)調(diào)控策略框架，結(jié)合黃石市主要兩個(gè)信號(hào)控制系統(tǒng)，邁銳與?？敌盘?hào)控制平臺(tái)，根據(jù)黃石市城市發(fā)展現(xiàn)狀，制定施工路段控制策略、客流熱點(diǎn)控制策略。同時(shí)，結(jié)合城市運(yùn)行特征，提出基于出行時(shí)段控制策略與基于突發(fā)事件的控制策略。堅(jiān)持“以人為本”的出行理念，提升出行安全性與便利性為目的，提出基于行人的控制策略。具體策略可分為空間層面、時(shí)間層面、組合層面、安全出行四個(gè)方面，簡述如下：
空間層面
著眼黃石市的交通出行，人流主要區(qū)域通達(dá)水平上，黃石市城區(qū)內(nèi)，黃石港區(qū)、下陸區(qū)、出行比例最高，集中在市中心老城區(qū)、黃石港萬達(dá)片區(qū)，下陸萬達(dá)片區(qū)；出行流量主要依靠城區(qū)內(nèi)主干道進(jìn)行疏解，如湖濱大道、黃石大道、大泉路、杭州東路等。因此，對(duì)于黃石市的主干道進(jìn)行信號(hào)控制策略的制定尤為重要。主要分為：
1）主干路調(diào)控策略；考慮進(jìn)出交通總量控制，在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)形成閘口，通過截流實(shí)現(xiàn)中心城區(qū)交通總量適中，減少擁堵的發(fā)生。主干道控制以高峰快出慢進(jìn)、平峰雙向通暢為原則：在高峰時(shí)段，主干道路協(xié)調(diào)控制以降低車流進(jìn)城速度，加快車流出城速度；對(duì)于進(jìn)城流量明顯高于出城流量的道路，在路口防溢流精細(xì)配時(shí)優(yōu)化的基礎(chǔ)上實(shí)行進(jìn)城紅波協(xié)調(diào)控制；對(duì)其他進(jìn)出城流量特征的道路實(shí)行出城單向綠波協(xié)調(diào)控制。在平峰時(shí)段，主干道路協(xié)調(diào)控制以道路雙向行駛通暢為目標(biāo)，實(shí)行雙向綠波協(xié)調(diào)控制。
2）分支道路調(diào)控策略；在相位設(shè)置上，支路路口應(yīng)減少信號(hào)相位數(shù)量，降低行人及車輛的等待時(shí)間，提高通行效率，具體措施應(yīng)對(duì)支路交通流進(jìn)行細(xì)致分析，確定必要的相位設(shè)置，盡可能將相似方向的交通流合并至同一相位，減少相位切換次數(shù)，簡化相位設(shè)置時(shí)，需確保行人過街安全及車輛轉(zhuǎn)向需求得到滿足。
3）客流熱點(diǎn)疏解信號(hào)控制策略；完善客流熱點(diǎn)周邊片區(qū)路網(wǎng)，通過信號(hào)管制與引導(dǎo)打通片區(qū)微循環(huán)系統(tǒng)，優(yōu)化交通組織，引導(dǎo)車輛分流行駛，避免車流相互干擾，同時(shí)減少客流熱點(diǎn)進(jìn)出通道的交通壓力；對(duì)交通擁堵的交叉口進(jìn)行渠化改造，完善客流熱點(diǎn)片區(qū)路口信號(hào)控制設(shè)施，優(yōu)化信號(hào)配時(shí)，提高路口通行能力；在客流熱點(diǎn)進(jìn)出口附近交叉口禁止掉頭，并在道路前方交叉口設(shè)置掉頭口，減少交通沖突點(diǎn)造成的交通堵塞；客流熱點(diǎn)上游設(shè)置誘導(dǎo)屏等方式，對(duì)途徑社會(huì)車輛進(jìn)行誘導(dǎo)，同時(shí)做好誘導(dǎo)路線上的交通信號(hào)調(diào)整。
時(shí)間層面
黃石市進(jìn)口道擁堵趨勢主要分為：早高峰擁堵、晚高峰擁堵、早晚高峰擁堵、全天持續(xù)高峰四類。對(duì)癥實(shí)施控制策略主要分為：
1）工作時(shí)段高峰、平峰調(diào)控策略；將工作時(shí)段分為高峰時(shí)段和平峰時(shí)段，針對(duì)各時(shí)段的交通流量特征，進(jìn)行精細(xì)化配時(shí)；高峰時(shí)段以交通運(yùn)行擁而不堵為目標(biāo)，利用外控內(nèi)疏、防溢
流協(xié)調(diào)控制，使交通壓力均衡分布，避免交通秩序失控；平峰時(shí)段以交通運(yùn)行連續(xù)通暢為目標(biāo)，利用雙向綠波協(xié)調(diào)控制技術(shù)，提高車流運(yùn)行的連續(xù)性和駕駛舒暢度，減少停車次數(shù)和車輛停車延誤。
2）非工作時(shí)段調(diào)控策略；夜間非工作時(shí)段，控制車速、減少路口等候時(shí)間和增加行人安全性為目標(biāo)，通過路口配時(shí)精細(xì)化設(shè)置縮短行人和機(jī)動(dòng)車路口等待時(shí)間，通過非連續(xù)綠波協(xié)調(diào)控制避免車輛長時(shí)間不停車行駛導(dǎo)致車速過高。
組合層面
主要分為：
1）單點(diǎn)小周期定時(shí)加感應(yīng)控制；以發(fā)展大道與東方大道交叉口為例，該路口與上下游路口距離較遠(yuǎn)，且平峰時(shí)段流量不大，適用于單點(diǎn)自適應(yīng)控制，不需要與相鄰路口協(xié)調(diào)，且可以有效避免綠燈浪費(fèi)現(xiàn)象，每一個(gè)周期的運(yùn)行時(shí)長及周期階段時(shí)長都是在變化的，方案周期時(shí)長及階段放行時(shí)長能根據(jù)每次放行時(shí)車流量的變化實(shí)時(shí)調(diào)整以響應(yīng)不同交通情況的放行需求。
2）主干線協(xié)調(diào)加綠波控制；通過對(duì)黃石市道路情況的分析，結(jié)合實(shí)際情況，選出10條道路/路段，將空間調(diào)控與時(shí)間調(diào)控相結(jié)合，設(shè)置分時(shí)段雙向綠波協(xié)調(diào)控制，提高干線的通行效率，減少車輛平均延誤時(shí)間，減少車輛停車次數(shù)，減少車輛平均行程時(shí)間，提高車輛平均行車速度，提高路口的通行能力，提高道路的整體服務(wù)水平，從而改善城市交通健康指數(shù)。
3）路網(wǎng)協(xié)調(diào)控制。在具備條件的情況下，盡量統(tǒng)一相鄰路口的運(yùn)行周期，做到基礎(chǔ)的協(xié)調(diào)控制，將無序的狀態(tài)變?yōu)橛行颉?/p>
安全出行層面
主要分為：
1）施工路段信號(hào)控制策略，對(duì)施工路段需保證通過瓶頸處的通行秩序與安全，合理引導(dǎo)車輛進(jìn)行進(jìn)口道，同時(shí)保證非機(jī)動(dòng)車的安全通行；合理分配交叉口時(shí)空資源，緩解軌道交通施工帶來的交通擁堵，減少車輛延誤和排隊(duì)長度，提高通行效率。以下游路段實(shí)現(xiàn)快速疏散車輛，增加通行效力為主，以上游路段進(jìn)行截流、中游路段分流（相當(dāng)于減少交通需求）為輔。
2）行人安全信號(hào)控制策略，完善城市交叉口設(shè)置信號(hào)燈，提高行人過街安全性；優(yōu)化信號(hào)燈配時(shí)，確保滿足行人過街最短時(shí)間；對(duì)夜間時(shí)段的信號(hào)配時(shí)方案進(jìn)行優(yōu)化，確保行人安全。
3）突發(fā)事件下信號(hào)控制策略，基于突發(fā)事件下的信號(hào)控制策略包括截流、強(qiáng)制轉(zhuǎn)彎和重設(shè)相位相序等管制措施，并制定分流繞行線路，使被事件影響的交通流經(jīng)相鄰路網(wǎng)繞行避開擁堵“瓶頸點(diǎn)”。包括重新分配“瓶頸點(diǎn)”上游交叉口相位，截?cái)嗷驕p少上游流量輸入；通過交通誘導(dǎo)，強(qiáng)制轉(zhuǎn)向的方式使被截車流經(jīng)相鄰交叉口繞行，形成疏散線路；把區(qū)域交叉口協(xié)調(diào)控制問題分解成對(duì)路網(wǎng)中若干疏散線路的協(xié)調(diào)控制和單交叉口信號(hào)控制問題。
4優(yōu)化效果評(píng)價(jià)
4.1黃石市整體交通狀況評(píng)價(jià)
對(duì)比分析開展交通信號(hào)優(yōu)化前后黃石市整體的交通狀況，結(jié)合高德大數(shù)據(jù)選取2023年6月與2024年9月黃石市全天時(shí)段擁堵指數(shù)（如表1數(shù)據(jù)），對(duì)其交通運(yùn)行狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)。黃石的宏觀數(shù)據(jù)指標(biāo)是包括大冶和陽新縣的整體數(shù)據(jù)，由于擁堵道路有一多半是大冶的擁堵，所以黃石市中心城區(qū)的整體數(shù)據(jù)收到一定的拖累。
交通信號(hào)優(yōu)化項(xiàng)目前后對(duì)比，黃石市中心城區(qū)全天擁堵指數(shù)下降約 9 . 7 % （如表1數(shù)據(jù)）。
| 时间 | 全天月度指标 |
| 拥堵指数 | |
| 1.45 | |
| 2023年6月 2024年9月 | 1.31 |
| 对比分析 | 9.7%↓ |
4.2黃石市行政區(qū)域交通狀況評(píng)價(jià)
對(duì)比分析開展交通信號(hào)優(yōu)化項(xiàng)目前后各行政區(qū)的交通狀況，結(jié)合高德大數(shù)據(jù)選取2023年9月與2024年9月各行政區(qū)全天擁堵指數(shù)及行車速度等指標(biāo)（如表2黃石各行政區(qū)數(shù)據(jù)），對(duì)其交通運(yùn)行狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)。
區(qū)域擁堵排名中，黃石港區(qū)最為擁堵，擁堵延時(shí)指數(shù)達(dá)到1.33，下陸區(qū)和西塞山區(qū)次之，鐵山區(qū)交通狀況相對(duì)較好，擁堵指數(shù)在1.2以下。
| 排名 | 行政区 | 高峰拥堵延时指数 | 高峰行车速度(km/h) | ||||
| 2023.9 | 2024.9 | 对比 | 2023.9 | 2024.9 | 对比 | ||
| 1 | 黄石港区 | 1.46 | 1.33 | 8.90% | 27.3 | 29.7 | ↑8.79% |
| 2 | 下陆区 | 1.38 | 1.27 | ← 7.97% | 32.6 | 36.3 | ↑11.35% |
| 3 | 西塞山区 | 1.36 | 1.22 | ↓10.29% | 35.3 | 41.7 | ↑18.13% |
| 4 | 铁山区 | 1.22 | 1.17 | ↓4.10% | 37.7 | 38.2 | ↑1.33% |
對(duì)比優(yōu)化項(xiàng)目前后高峰擁堵延時(shí)指數(shù)（如圖1數(shù)據(jù)下降趨勢對(duì)比）和行車速度指標(biāo)（如圖2數(shù)據(jù)提高趨勢對(duì)比），市內(nèi)四區(qū)擁堵指數(shù)均有一定程度下降，速度有所提高。
高峰擁堵延時(shí)指數(shù)
1.6
1.4
1.2 1
0.8
0.6
0.4
0.2 0 黃石港區(qū) 下陸區(qū) 西塞山區(qū) 鐵山區(qū) 2023.9 ■2024.9 高峰行車速度
45
35
30
25
20
15
10
5
0 黃石港區(qū) 下陸區(qū) 西塞山區(qū) 鐵山區(qū) 2023.92024.9
5結(jié)語
黃石市信號(hào)優(yōu)化工程通過多策略協(xié)同，顯著提升了路網(wǎng)通行效率，但仍需應(yīng)對(duì)施工擾動(dòng)與數(shù)據(jù)瓶頸。逸興泰辰信控團(tuán)隊(duì)未來會(huì)強(qiáng)化動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力，推動(dòng)AI與標(biāo)準(zhǔn)化深度融合，實(shí)現(xiàn)“安全-效率-環(huán)保"多維優(yōu)化。本研究為中小城市信號(hào)優(yōu)化提供了可復(fù)制的技術(shù)路徑與評(píng)價(jià)范式。
參考文獻(xiàn)
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[4] GA/T115-2020.道路交通擁堵度評(píng)價(jià)方法[S].北京：公安部，2020.
基于大模型技術(shù)的智能信號(hào)控制系統(tǒng)解決方案
杭州?？低晹?shù)字技術(shù)股份有限公司汪淳 郭長鵬劉燁 游世凱
一、研究背景
在城市交通管理中，信號(hào)控制是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。隨著城市規(guī)模的不斷擴(kuò)大和機(jī)動(dòng)車保有量的持續(xù)攀升，交通擁堵問題愈發(fā)突出，成為制約城市發(fā)展的重要因素之一。信號(hào)控制系統(tǒng)作為交通管理的核心系統(tǒng)，其作用在于通過合理調(diào)配交通流，優(yōu)化路口通行效率，緩解交通壓力并保障交通安全。然而，傳統(tǒng)信號(hào)控制方法多依賴于固定時(shí)長或簡單的感應(yīng)控制，難以適應(yīng)復(fù)雜多變的交通流量，尤其在高峰時(shí)段或特殊事件影響下，信號(hào)控制的靈活性和適應(yīng)性不足，導(dǎo)致路口通行效率低下，加劇了交通擁堵。因此，亟需一種更加智能化、動(dòng)態(tài)化的信號(hào)控制技術(shù)，以提升城市交通管理的整體效能。
大模型技術(shù)的發(fā)展為信號(hào)控制帶來了新的機(jī)遇。大模型憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和深度學(xué)習(xí)算法，能夠?qū)Ａ康慕煌〝?shù)據(jù)進(jìn)行高效分析和精準(zhǔn)預(yù)測。通過對(duì)交通流量、車速、排隊(duì)長度等多維度數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析，大模型可以動(dòng)態(tài)調(diào)整信號(hào)燈時(shí)長，實(shí)現(xiàn)信號(hào)控制的精細(xì)化管理。與傳統(tǒng)方法相比，大模型技術(shù)能夠更精準(zhǔn)地捕捉交通流量的變化規(guī)律，快速響應(yīng)交通狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化，從而提高路口的通行效率和安全性。此外，大模型還可以通過學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，不斷優(yōu)化信號(hào)控制策略，進(jìn)一步提升信號(hào)控制的智能化水平。這種基于大模型技術(shù)的智能信號(hào)控制系統(tǒng)，不僅能夠有效緩解交通擁堵，還能為城市交通管理提供更加科學(xué)、高效的技術(shù)支持，推動(dòng)城市交通向智能化、高效化方向發(fā)展。
二、需求分析
（一）實(shí)現(xiàn)精細(xì)控制時(shí)段劃分
城市交通流量的時(shí)空分布復(fù)雜多變，傳統(tǒng)信號(hào)控制的固定時(shí)段劃分難以適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的交通需求。因此，需要實(shí)現(xiàn)基于大模型的精細(xì)控制時(shí)段劃分。大模型可以通過對(duì)海量歷史與實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)，精準(zhǔn)預(yù)測流量波動(dòng)規(guī)律，從而動(dòng)態(tài)調(diào)整控制時(shí)段，優(yōu)化信號(hào)配時(shí)。
（二）實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)場景識(shí)別與策略匹配
交叉口不同交通狀態(tài)下，控制優(yōu)化的目標(biāo)是不同的，例如路口溢出情況控制目標(biāo)應(yīng)該是優(yōu)先防止溢出其次才是通行效率。因此，需要實(shí)現(xiàn)基于場景自學(xué)習(xí)的精準(zhǔn)識(shí)別與策略匹配功能。信號(hào)機(jī)結(jié)合信號(hào)配時(shí)數(shù)據(jù)及雷達(dá)視頻車檢器輸出的過車流量、車輛速度等數(shù)據(jù)，識(shí)別當(dāng)前控制場景（如均衡調(diào)控類、通行能力類或效率提升類），并匹配對(duì)應(yīng)控制目標(biāo)及算法，優(yōu)化交叉口運(yùn)行效率。
（三）實(shí)現(xiàn)全面實(shí)時(shí)自動(dòng)控制
城市交通環(huán)境復(fù)雜多樣，受交通事故、惡劣天氣、特殊活動(dòng)等多種因素影響，傳統(tǒng)信號(hào)控制系統(tǒng)應(yīng)對(duì)突發(fā)情況時(shí)存在滯后性。因此，需要利用大模型的交通流量預(yù)測能力，實(shí)現(xiàn)全面實(shí)時(shí)的自動(dòng)控制，以適應(yīng)復(fù)雜多變的交通環(huán)境。大模型能夠?qū)崟r(shí)采集交通數(shù)據(jù)，包括車流量、排隊(duì)長度等，并通過深度學(xué)習(xí)算法預(yù)測交通流量的短期變化，從而快速調(diào)整信號(hào)配時(shí)方案。
（四）實(shí)現(xiàn)定量客觀評(píng)價(jià)控制效果
傳統(tǒng)信號(hào)控制效果評(píng)價(jià)多依賴人工觀測和經(jīng)驗(yàn)判斷，缺乏定量、客觀的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。因此需要建立科學(xué)的評(píng)價(jià)體系，通過定量分析交通流量、延誤時(shí)間、停車次數(shù)等關(guān)鍵指標(biāo)，客觀評(píng)價(jià)控制效果。大模型可以通過對(duì)比歷史與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，生成詳細(xì)評(píng)價(jià)指標(biāo)變化圖表，為信號(hào)控制策略的優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持。
三、技術(shù)方案
（一）系統(tǒng)架構(gòu)
基于大模型技術(shù)的智能信號(hào)控制系統(tǒng)由信號(hào)機(jī)、雷達(dá)視頻車檢器和信號(hào)燈等組成，信號(hào)控制系統(tǒng)拓?fù)鋱D如圖1所示。
在穩(wěn)定性、安全性和智能性方面對(duì)傳統(tǒng)信號(hào)機(jī)進(jìn)行了全面升級(jí)，打造形成新一代大模型高階智控信號(hào)機(jī)，產(chǎn)品實(shí)物圖如圖2所示。
穩(wěn)定性方面，高階智控信號(hào)機(jī)在每秒10萬包數(shù)據(jù)以下的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)暴環(huán)境下，能夠正常運(yùn)行，不黃閃，具備極致的網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性；同時(shí)，信號(hào)機(jī)采用雙CAN總線與雙電源板的冗余架構(gòu)，確保通信、電力可靠，具備極高的硬件穩(wěn)定性。
安全性方面，高階智控信號(hào)機(jī)支持PTP校時(shí)，更好適配車路云場景。同時(shí)，信號(hào)機(jī)獲得權(quán)威機(jī)構(gòu)安全認(rèn)證，可保障數(shù)據(jù)的安全、可信、可追溯。
智能性方面，得益于大模型技術(shù)的加持，支持點(diǎn)線面20多種控制場景，在時(shí)段劃分、場景識(shí)別、方案生成與效果評(píng)估方面表現(xiàn)更加精細(xì)、可靠，大模型強(qiáng)泛化性也使信號(hào)機(jī)實(shí)現(xiàn)了
開箱即用。
另外，雷達(dá)視頻車檢器在信控參數(shù)準(zhǔn)確性方面做了升級(jí)。得益于多模態(tài)大模型的加持，信控參數(shù)準(zhǔn)確性得到了大幅提升，過車流量、動(dòng)態(tài)排隊(duì)、區(qū)域車輛數(shù)準(zhǔn)確率均提升至 90 % 以上。
（二）關(guān)鍵算法
基于大模型技術(shù)開發(fā)了信控大模型，包括多模態(tài)檢測大模型、交通時(shí)序預(yù)測大模型和全局感應(yīng)控制大模型，實(shí)現(xiàn)從檢測、預(yù)測到控制的全鏈條大模型技術(shù)迭代升級(jí)應(yīng)用。以交通時(shí)序預(yù)測大模型為例，通過數(shù)萬路口數(shù)據(jù)及百萬級(jí)復(fù)雜交通流場景的訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)不同城市、不同路口的交通流精準(zhǔn)預(yù)測，無需等待數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)智能算法開箱即用。
交通時(shí)序預(yù)測大模型是針對(duì)道路交通流數(shù)據(jù)復(fù)雜特性開發(fā)的新型預(yù)測技術(shù)。道路交通流具有順序性、季節(jié)性、趨勢性、突變性和多序列關(guān)聯(lián)性等典型特征，這些時(shí)空動(dòng)態(tài)變化規(guī)律既帶來了預(yù)測挑戰(zhàn)，也為模型構(gòu)建提供了分析基礎(chǔ)。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法（如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNNs)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNNs））存在冷啟動(dòng)周期長（需7-30天數(shù)據(jù)積累）、場景適應(yīng)性差等局限，難以滿足實(shí)際需求。
交通時(shí)序預(yù)測大模型通過自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練構(gòu)建統(tǒng)一的時(shí)序表征空間，并結(jié)合遷移學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)三大突破：一是具備 Zero Shot能力，無需初始數(shù)據(jù)即可快速適配新場景；二是通過持續(xù)微調(diào)實(shí)現(xiàn)預(yù)測精度迭代提升；三是突破場景限制，實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域時(shí)空模式的共享學(xué)習(xí)。交通時(shí)序預(yù)測大模型處理流程如圖3所示。
相比傳統(tǒng)方法，交通時(shí)序預(yù)測大模型顯著降低了數(shù)據(jù)依賴性，具備快速部署、持續(xù)進(jìn)化和跨場景應(yīng)用等特點(diǎn)，為智能交通系統(tǒng)提供了更高效的解決方案。其技術(shù)價(jià)值體現(xiàn)在縮短實(shí)施周期、提升預(yù)測穩(wěn)定性、降低運(yùn)營成本等多個(gè)維度。
（三）應(yīng)用功能
1.時(shí)段自劃分
時(shí)段自劃分是根據(jù)交通流量時(shí)序變化特征，基于交通時(shí)序預(yù)測大模型的交通流量預(yù)測能力，以同一時(shí)段流量差異最小作為優(yōu)化目標(biāo)，劃分控制時(shí)段，以便每個(gè)時(shí)段的信號(hào)配時(shí)能夠較好地適應(yīng)時(shí)段內(nèi)的交通流。某路口時(shí)段劃分結(jié)果示意如圖4所示。
2.場景自學(xué)習(xí)
場景自學(xué)習(xí)是通過識(shí)別交叉口交通運(yùn)行詳細(xì)狀態(tài)，為交叉口推薦合適的控制策略或控制算法的能力。信號(hào)機(jī)可結(jié)合信號(hào)配時(shí)數(shù)據(jù)及雷達(dá)視頻車檢器輸出的過車流量、車輛速度等數(shù)據(jù)，識(shí)別當(dāng)前的控制場景，如均衡調(diào)控類、通行能力類或效率提升類，然后匹配對(duì)應(yīng)的控制目標(biāo)及控制算法，場景自學(xué)習(xí)技術(shù)路徑如圖5所示。
3.方案自生成
基于大模型技術(shù)，根據(jù)實(shí)時(shí)采集的交通流數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)控制方案秒級(jí)自動(dòng)優(yōu)化。擺脫傳統(tǒng)的方案級(jí)（自適應(yīng)）/相位級(jí)控制（感應(yīng)），秒級(jí)動(dòng)態(tài)決策，根據(jù)排隊(duì)長度、區(qū)域車輛、通行效率等交通參數(shù)作動(dòng)態(tài)加權(quán)優(yōu)化，通過大模型實(shí)時(shí)秒級(jí)推演下發(fā)效果，選擇最優(yōu)控制策略。全局感應(yīng)控制原理示意如圖6所示。
4.效果自評(píng)估
參照《道路交通信號(hào)控制方式第2部分通行狀態(tài)與控制效益評(píng)估指標(biāo)及方法》GAT527.2-2024，設(shè)計(jì)了飽和以及非飽和兩種通行狀態(tài)下的20項(xiàng)交通控制效益評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過雷視實(shí)時(shí)采集的基礎(chǔ)交通流數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算路口交通控制效益評(píng)價(jià)指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)路口控制效益實(shí)時(shí)自評(píng)估。效果評(píng)估界面如圖7所示。
四、應(yīng)用案例
（一）南潯智能控制實(shí)踐
南潯區(qū)位于湖州市東部、長三角腹地，東南鄰?fù)┼l(xiāng)市，東北毗蘇州市吳江區(qū)，南連德清縣，西北接吳興區(qū)，日均過境車流量較大。南潯區(qū)路網(wǎng)交通活躍，早晚高峰及節(jié)假日高峰車流潮汐現(xiàn)象較為典型，節(jié)假日高速進(jìn)出口易出現(xiàn)擁堵。為提升湖州南潯主城區(qū)重點(diǎn)路口通行體驗(yàn)，對(duì)南潯區(qū)既有信號(hào)控制系統(tǒng)進(jìn)行升級(jí)。通過優(yōu)化單點(diǎn)信號(hào)控制模型，降低重點(diǎn)路口行程時(shí)間與交通延誤，提升路口車輛平均速度。
優(yōu)化前，路口運(yùn)行傳統(tǒng)感應(yīng)控制，高峰期信號(hào)周期經(jīng)常超過180秒，周期偏大，部分車流放行效率偏低，優(yōu)化前傳統(tǒng)感應(yīng)控制問題如圖8所示。
解決思路：將傳統(tǒng)的單點(diǎn)感應(yīng)控制升級(jí)單點(diǎn)全局感應(yīng)控制。相比傳統(tǒng)單點(diǎn)感應(yīng)控制只依賴當(dāng)前相位過車數(shù)據(jù)，單點(diǎn)全局感應(yīng)控制統(tǒng)籌各相位存車數(shù)量，以路口總存車數(shù)最小為目標(biāo)實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)綠燈，實(shí)現(xiàn)離散車流及時(shí)截?cái)?、擁堵方向盡早放行的效果。
優(yōu)化效果：路口高峰期信號(hào)周期更合理，放行效率更高。流量相當(dāng)?shù)臈l件下，高峰期單點(diǎn)全局感應(yīng)控制相較單點(diǎn)感應(yīng)控制周期更小，周期在180s內(nèi)。優(yōu)化后全局感應(yīng)控制效果如圖9所示。
優(yōu)化后，路口車輛行程時(shí)間、平均速度、平均延誤均有顯著改善，優(yōu)化前后交通指標(biāo)對(duì)比如表1所示。
| 指标提升度 | 行程时间 | 平均速度 | 平均延误 |
| 平峰期 | 下降7.77% | 提升6.74% | 下降12.24% |
| 高峰期 | 下降12.27% | 提升12.35% | 下降17.78% |
500445 452450400350 332 321
(4/nod) 300 ！ 292250 244
品250 流150 1 11100500南進(jìn)口 北進(jìn)口 東進(jìn)口 西進(jìn)口■單點(diǎn)感應(yīng) ■單點(diǎn)全局感應(yīng)
（二）荊州智能控制實(shí)踐
荊州主城區(qū)有600余個(gè)信控路口，路網(wǎng)呈東西狹長走向，存在古城門等多個(gè)天然交通瓶頸。高峰期以東西向通勤交通為主，常發(fā)擁堵路口30余個(gè)，節(jié)假日期間古城門、學(xué)校、商圈等核心區(qū)域擁堵頻發(fā)，平峰期主干道速度較低。面對(duì)堵點(diǎn)愈加復(fù)雜、人工優(yōu)化效率低等問題，本次建設(shè)從系統(tǒng)升級(jí)和機(jī)制保障等多個(gè)層面入手，緩解城市擁堵。下文將主要介紹單點(diǎn)智能控制方面的建設(shè)方案與成效。
針對(duì)荊州市123個(gè)路口進(jìn)行智能調(diào)控，根據(jù)雷視采集的車道流量、區(qū)域車輛數(shù)等參數(shù)調(diào)節(jié)信號(hào)配時(shí)，車多多放，車少少放，秒級(jí)動(dòng)態(tài)調(diào)整配時(shí)，降低路口延誤。
以北京路-紅門路路口為例，實(shí)施智能控制以來，平均每天自動(dòng)優(yōu)化配時(shí)方案500 多次，較優(yōu)化前，高峰車均延誤減少 1 9 . 6 % ，高峰綠燈利用率提高 2 7 % ，高峰排隊(duì)長度減少80米，優(yōu)化前后效果視頻對(duì)比如圖10所示，優(yōu)化前后交通運(yùn)行指標(biāo)對(duì)比如圖11所示。
五、結(jié)束語
基于大模型技術(shù)的智能信號(hào)控制系統(tǒng)通過“時(shí)段自劃分-場景自學(xué)習(xí)-方案自生成-效果自評(píng)估”的閉環(huán)體系，實(shí)現(xiàn)了從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的范式升級(jí)。南潯和荊州的實(shí)際應(yīng)用表明，該系統(tǒng)能顯著提升交通效率，驗(yàn)證了技術(shù)方案的實(shí)用價(jià)值。
隨著車路協(xié)同和自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展，智能信號(hào)控制將成為智慧交通的核心樞紐。?？低晫⒊掷m(xù)深化大模型與交通控制的融合創(chuàng)新，推動(dòng)信號(hào)控制向“全息感知-自主決策-協(xié)同優(yōu)化”的更高階段演進(jìn)。
高精時(shí)空數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的城市貨運(yùn)特征畫像與機(jī)理解析關(guān)鍵技術(shù)產(chǎn)品
廣州市交通規(guī)劃研究院有限公司熊文華 鄭淑鑒 張杰華
一、研究背景
公路貨運(yùn)作為支撐國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵要素，既是降低全社會(huì)物流成本、提升產(chǎn)業(yè)競爭力的戰(zhàn)略抓手，也是解析實(shí)體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行脈絡(luò)的核心載體。當(dāng)前貨運(yùn)研究面臨多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合壁壘、空間特征識(shí)別技術(shù)短板、動(dòng)態(tài)仿真推演模型缺失等理論瓶頸，疊加貨運(yùn)交通模型精度不足、時(shí)空適配性薄弱、海量數(shù)據(jù)算力受限等技術(shù)難題，導(dǎo)致貨運(yùn)系統(tǒng)難以實(shí)現(xiàn)精細(xì)化特征畫像與全鏈條協(xié)同優(yōu)化等問題。
因此，亟需構(gòu)建覆蓋數(shù)據(jù)融合、特征解析、模型構(gòu)建及產(chǎn)運(yùn)協(xié)同的一體化理論技術(shù)體系，突破異源數(shù)據(jù)空間匹配、多維度特征量化、高精度時(shí)空推演等關(guān)鍵技術(shù)難題，實(shí)現(xiàn)城市貨運(yùn)特征畫像與機(jī)理解析，全面刻畫出公路貨運(yùn)運(yùn)作特征，充分發(fā)揮貨運(yùn)物流系統(tǒng)的整體效能。
我院交通規(guī)劃決策支持平臺(tái)匯聚城市用地信息、交通網(wǎng)絡(luò)設(shè)施、道路路況車速、軌道客流運(yùn)作、常規(guī)公交運(yùn)行OD、美團(tuán)單車騎行分布、重載貨車出行位置、移動(dòng)手機(jī)信令、人口普查、互聯(lián)網(wǎng)POI等多源城市交通大數(shù)據(jù)133項(xiàng)，構(gòu)建了交通大數(shù)據(jù)底盤，為產(chǎn)品提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。完成汕頭市綜合交通規(guī)劃（貨運(yùn)物流專題）、廣州市物流交通規(guī)劃建設(shè)情況梳理及建議、廣州市基于港口、鐵路、航空樞紐與道路運(yùn)輸銜接的多式聯(lián)運(yùn)體系建設(shè)研究等多個(gè)貨運(yùn)物流相關(guān)項(xiàng)目，為產(chǎn)品提供了實(shí)踐基礎(chǔ)?，F(xiàn)有貨運(yùn)相關(guān)的國家發(fā)明專利4項(xiàng)、計(jì)算機(jī)軟件著作權(quán)3項(xiàng)，發(fā)表學(xué)術(shù)論文多篇，為本產(chǎn)品提供了技術(shù)支撐。
二、關(guān)鍵技術(shù)產(chǎn)品
本次研究總體思路如圖1所示，首先分析城市貨運(yùn)研究的重要性與必要性，基于貨運(yùn)研究現(xiàn)狀總結(jié)出既有貨運(yùn)分析方法的不足之處，針對(duì)傳統(tǒng)貨運(yùn)分析方法無法實(shí)現(xiàn)全路網(wǎng)貨運(yùn)特征監(jiān)測管控的弊端，從基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵技術(shù)與工程應(yīng)用三個(gè)方面開展研究，深入挖掘分析貨運(yùn)數(shù)據(jù)、貨運(yùn)物流設(shè)施運(yùn)行特征提取、貨運(yùn)交通模型構(gòu)建、物流設(shè)施與產(chǎn)業(yè)用地耦合、貨運(yùn)數(shù)智管控平臺(tái)開發(fā)等關(guān)鍵技術(shù)，突破“多源異構(gòu)貨運(yùn)數(shù)據(jù)融合、貨運(yùn)特征識(shí)別與多維度量、貨運(yùn)交通模型時(shí)空推演、物流-產(chǎn)業(yè)-用地耦合適配、貨運(yùn)數(shù)字平臺(tái)開發(fā)應(yīng)用”等五大關(guān)鍵技術(shù)難題，形成具有完全自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的貨運(yùn)物流設(shè)施運(yùn)行特征畫像成套技術(shù)體系。
《交通強(qiáng)國建設(shè)綱要》 《國家綜合立體交通網(wǎng)規(guī)劃綱要》 “十四五”現(xiàn)代綜合交通運(yùn)輸體系發(fā)展規(guī)劃》
重要性 發(fā)展“互聯(lián)網(wǎng)+”高效物流，創(chuàng)新智慧物 實(shí)現(xiàn)物流高效經(jīng)濟(jì)可靠，實(shí)現(xiàn)“人享其行、 《關(guān)于支持國家綜合貨概紐補(bǔ)鎮(zhèn)強(qiáng)的通知》流營運(yùn)模式 物優(yōu)其流\*\*\*\*\*\*貨運(yùn)交通是支撐城市產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要交通方式，但城市貨運(yùn)總體發(fā)展水平比較低，缺乏對(duì)城市貨運(yùn)特征的全方位研究分析
必要性 研究數(shù)據(jù)基礎(chǔ)單 對(duì)城市貨運(yùn)特征的 缺乏對(duì)城市貨運(yùn)運(yùn) 缺乏對(duì)產(chǎn)業(yè)用地房 未能直觀展現(xiàn)城市研判存在局限性 作的仿真推演 性的綜合考慮 貨運(yùn)交通運(yùn)作特征
技術(shù) 多源異構(gòu)貨運(yùn)交通 異源數(shù)據(jù)間的空間 用地、產(chǎn)業(yè)及貨運(yùn) 貨運(yùn)數(shù)據(jù)的高效運(yùn)
難點(diǎn) 數(shù)據(jù)的獲取與融合 配方貨出 難題 高精度的貨運(yùn)交通 交通之間的透配性 的喝貨示特征
技術(shù) 基于高精時(shí)空數(shù)據(jù) 基于空間一致性的 基于時(shí)空推演的貨 基于供應(yīng)鏈韌性的 AI驅(qū)動(dòng)的貨運(yùn)交通的貨運(yùn)出行鏈提取 貨運(yùn)特征識(shí)別與多 運(yùn)交通模型構(gòu)建技 用地-產(chǎn)業(yè)-貨運(yùn)耦 數(shù)據(jù)引擎與平臺(tái)構(gòu)
創(chuàng)新 技術(shù) 維度量技術(shù) 術(shù) 合分析技術(shù) 建技術(shù)
項(xiàng)支目撐 “港”聯(lián)運(yùn)發(fā) 市通專利 軟著 專業(yè)著作 SCI論文 EI論文 中文核心 貨運(yùn)交通 分析決策
項(xiàng)目 7項(xiàng) 3項(xiàng) 2本 17篇 3篇 期刊5篇 模型1個(gè) 平臺(tái)1個(gè)
成果 引領(lǐng)行業(yè)技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新 促進(jìn)城市貨運(yùn)交通與產(chǎn)業(yè)之間的 支撐家物五和建 經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益顯著協(xié)同發(fā)展 等國家和城市發(fā)展戰(zhàn)略
（一）基于高精時(shí)空數(shù)據(jù)的貨運(yùn)出行鏈提取技術(shù)
通過融合凝練重載貨車GPS數(shù)據(jù)、高速收費(fèi)數(shù)據(jù)、交通卡口數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)POI數(shù)據(jù)、三調(diào)用地?cái)?shù)據(jù)以及交通調(diào)查等多源時(shí)空數(shù)據(jù)，提取生成覆蓋城市高速公路、城市道路以及各種貨車類型的貨車出行數(shù)據(jù)，以高精度、全樣本地還原貨車的出行鏈信息。各類數(shù)據(jù)處理方法如圖2、圖3所示。
（二）基于空間一致性的貨運(yùn)特征識(shí)別與多維度量技術(shù)
通過貨運(yùn)數(shù)據(jù)空間的一致性匹配，消除多源、異構(gòu)、多時(shí)相、多尺度地理空間數(shù)據(jù)之間的矛盾，更精準(zhǔn)識(shí)別城市貨運(yùn)交通出行特征，并結(jié)合城市貨運(yùn)樞紐、貨運(yùn)場站及產(chǎn)業(yè)用地等分布特點(diǎn)，識(shí)別城市貨運(yùn)物流設(shè)施運(yùn)作特征，最后通過構(gòu)建多維度的貨運(yùn)物流度量體系，從時(shí)間特征、空間特征和網(wǎng)絡(luò)特征等多個(gè)維度對(duì)貨運(yùn)交通特征、物流設(shè)施及產(chǎn)業(yè)用地的高精度、全樣本、全方位量化評(píng)估，全方位研判城市貨運(yùn)物流的運(yùn)作規(guī)律。多源貨運(yùn)數(shù)據(jù)分層與疊加方法如圖4所示。
通過本項(xiàng)技術(shù)，分析廣州市貨運(yùn)交通時(shí)空與網(wǎng)絡(luò)出行特征（見圖5），進(jìn)而從貨運(yùn)結(jié)構(gòu)特征、貨運(yùn)分布特征和貨運(yùn)流動(dòng)特征三個(gè)方面對(duì)城市貨運(yùn)物流設(shè)施的運(yùn)作特征進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)貨運(yùn)交通特征、物流設(shè)施及產(chǎn)業(yè)用地的高精度、全樣本、全方位量化評(píng)估。
（三）基于時(shí)空推演的貨運(yùn)交通模型構(gòu)建技術(shù)
基于用地、產(chǎn)業(yè)分布等空間數(shù)據(jù)提出中區(qū)層面的貨運(yùn)交通小區(qū)劃分方法，基于GPS、卡口時(shí)空數(shù)據(jù)推算小區(qū)初始產(chǎn)生吸引OD矩陣，并利用多路徑OD反推技術(shù)不斷優(yōu)化出行矩陣，形成高精度、可推演的貨運(yùn)交通模型。結(jié)合行政區(qū)劃、道路網(wǎng)絡(luò)、自然山體和水系分割、POI數(shù)據(jù)（物流園、批發(fā)市場、快遞物流、貨運(yùn)站和工業(yè)園區(qū)）和用地?cái)?shù)據(jù)等將廣州市劃分為77個(gè)貨運(yùn)交通小區(qū)（如圖6a所示），并根據(jù)相鄰城市和城市對(duì)外通道劃分20個(gè)外部交通小區(qū)。
貨運(yùn)交通小區(qū)i的公路貨運(yùn)初始產(chǎn)生量、吸引量的計(jì)算方法分別如以下公式所示，宏觀小區(qū)的貨運(yùn)產(chǎn)生、吸引量如圖6b所示。
利用多路徑OD反推技術(shù)迭代優(yōu)化貨運(yùn)出行OD矩陣，通過交通分配模型與OD反推模型之間的不斷迭代以獲得最優(yōu)推算OD矩陣，可以形成高精度、可推演的貨運(yùn)交通模型，OD反推方法過程如圖7所示。OD矩陣反推程序需要的輸入包括：路網(wǎng)中路段觀測交通量(包括出行產(chǎn)生/吸引限制和交叉口轉(zhuǎn)向限制)、先驗(yàn)(初始)OD矩陣，和所選交通分配方法所需的輸入?yún)?shù)。
訓(xùn)練結(jié)果顯示，模型觀測值與模擬值的R2為0.9666，絕對(duì)RMSE為18.62， 9 8 . 3 5 % 觀測點(diǎn)位的GEH < 5 ，模型精度較高。
（四）基于供應(yīng)鏈韌性的物流-產(chǎn)業(yè)-用地耦合分析技術(shù)
提出一套物流設(shè)施與交通樞紐的聯(lián)系強(qiáng)度計(jì)算方法，分別從區(qū)域、空間、及時(shí)間等維度全面評(píng)價(jià)物流設(shè)施與交通樞紐的適配度。廣州市四大特大型樞紐與各區(qū)貨運(yùn)幾何中心的貨運(yùn)聯(lián)系強(qiáng)度如圖8所示。
（五）AI驅(qū)動(dòng)的貨運(yùn)交通數(shù)據(jù)引擎與平臺(tái)構(gòu)建技術(shù)
基于AI人工智能算法整合處理海量的貨運(yùn)數(shù)據(jù)資源，打造形成高性能的貨運(yùn)分級(jí)數(shù)據(jù)庫及對(duì)應(yīng)的分析引擎，實(shí)現(xiàn)貨運(yùn)交通特征的快速檢索、便捷分析及特征挖掘。城市貨運(yùn)物流設(shè)施運(yùn)行分析管控平臺(tái)如圖9所示。
三、與其他技術(shù)相比
在貨運(yùn)交通數(shù)據(jù)分析提取方面，國內(nèi)外同類技術(shù)主要基于單一數(shù)據(jù)源進(jìn)行貨運(yùn)特征的提取與研判分析，缺乏對(duì)多源貨運(yùn)交通數(shù)據(jù)的融合分析；本技術(shù)通過融合凝練多源時(shí)空數(shù)據(jù)，提取生成覆蓋城市高速公路、城市道路以及各種貨車類型的貨車出行數(shù)據(jù)，以高精度、全樣本地還原貨車的出行鏈信息。
在貨運(yùn)特征識(shí)別與多維度量方面，國內(nèi)外同類技術(shù)主要針對(duì)單一方面對(duì)貨運(yùn)特征、貨運(yùn)需求進(jìn)行分析，尚未建立一套多維度的貨運(yùn)交通度量體系；本技術(shù)從時(shí)間特征、空間特征和網(wǎng)絡(luò)特征等多個(gè)維度提出貨車交通的度量指標(biāo)體系，全方位研判貨運(yùn)交通的出行規(guī)律。
在公路貨運(yùn)交通模型方面，國內(nèi)外同類技術(shù)主要基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建貨運(yùn)生成預(yù)測模型，構(gòu)建面向貨車貨運(yùn)需求分析的層次回歸模型，尚未有效融合產(chǎn)業(yè)用地等數(shù)據(jù)；本技術(shù)結(jié)合多源數(shù)據(jù)及產(chǎn)業(yè)用地要素進(jìn)行貨運(yùn)小區(qū)劃分，并利用多路徑OD反推技術(shù)，構(gòu)建了高精度的公路貨運(yùn)交通模型。
在貨運(yùn)交通分析決策平臺(tái)方面，國內(nèi)外同類技術(shù)主要研究物流公司和公共基礎(chǔ)設(shè)施當(dāng)局之間的共享數(shù)據(jù)系統(tǒng)，側(cè)重于數(shù)據(jù)的處理與傳輸，未建立高效的分級(jí)數(shù)據(jù)庫，未對(duì)貨運(yùn)特征的多維分析與圖形展示進(jìn)行設(shè)計(jì)。本技術(shù)構(gòu)建了高性能貨運(yùn)分級(jí)數(shù)據(jù)庫與分析引擎，通過多角度、深層次的分析，為企業(yè)、政府部門提供可視化的公路貨運(yùn)特征展示。
綜合與國內(nèi)外同類技術(shù)比較，本技術(shù)通過國際科技查新和科技成果專家鑒定，總體技術(shù)優(yōu)于國內(nèi)外同類技術(shù)水平。
四、技術(shù)應(yīng)用情況
本技術(shù)成果在廣州、汕頭等城市的103個(gè)貨運(yùn)物流項(xiàng)目中得到應(yīng)用，為廣州市規(guī)劃與自然資源局、廣州市公安局交警支隊(duì)、廣州市南沙區(qū)交通局、汕頭市自然資源局等多個(gè)政府部門提供了有效的技術(shù)和數(shù)據(jù)支撐，提升了公路貨運(yùn)交通系統(tǒng)的整體效能，優(yōu)化了貨運(yùn)系統(tǒng)與產(chǎn)業(yè)用地的適配性，支撐了交通強(qiáng)國、貨運(yùn)物流提質(zhì)降本增效等國家重大戰(zhàn)略實(shí)施，社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益顯著。通過本技術(shù)成果，使得廣州的貨運(yùn)物流設(shè)施與產(chǎn)業(yè)用地適配度提升 12 . 3 % ，總體物流運(yùn)輸效率提升 1 8 . 6 % ，日均減少交通碳排放31.6噸。
五、結(jié)語
本技術(shù)立足智能交通行業(yè)前沿，構(gòu)建了覆蓋多源數(shù)據(jù)融合、貨運(yùn)特征畫像、機(jī)理解析、模型推演與產(chǎn)運(yùn)協(xié)同的貨運(yùn)物流設(shè)施運(yùn)行特征畫像成套技術(shù)體系，通過攻克多項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，實(shí)現(xiàn)了貨運(yùn)系統(tǒng)運(yùn)行機(jī)理的精準(zhǔn)刻畫與協(xié)同優(yōu)化，有效提升了物流運(yùn)輸效率和設(shè)施適配能力。該技術(shù)可應(yīng)用于城市物流規(guī)劃、貨運(yùn)企業(yè)調(diào)度優(yōu)化、倉儲(chǔ)配送網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)及政府決策支持等領(lǐng)域，能顯著提升城市貨運(yùn)效率與設(shè)施利用率，降低物流成本，優(yōu)化路網(wǎng)資源配置，為智慧物流和城市治理提供數(shù)據(jù)支撐，具備跨區(qū)域復(fù)制潛力。
地圖技術(shù)賦能道路運(yùn)輸安全監(jiān)控平臺(tái)的創(chuàng)新實(shí)踐
重慶物流集團(tuán)數(shù)字科技有限公司馬驍
一、引言
當(dāng)前道路運(yùn)輸安全管理面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)監(jiān)控手段在復(fù)雜環(huán)境下效能顯著衰減，其本質(zhì)上是數(shù)據(jù)精準(zhǔn)性、響應(yīng)時(shí)效性與系統(tǒng)協(xié)同性三重矛盾的深度交織。重慶物流集團(tuán)數(shù)字科技有限公司自建自營的道路運(yùn)輸智能監(jiān)控平臺(tái)，作為重慶地區(qū)最大的企業(yè)級(jí)“兩客一?！避囕v監(jiān)控平臺(tái)，創(chuàng)新融合地理信息技術(shù)與車輛監(jiān)管業(yè)務(wù)，構(gòu)建集成實(shí)時(shí)路網(wǎng)數(shù)據(jù)的智能監(jiān)控，形成"數(shù)據(jù)感知-智能決策-主動(dòng)防控"體系。本文闡述平臺(tái)如何通過地圖技術(shù)創(chuàng)新破解行業(yè)痛點(diǎn)，推動(dòng)治理范式從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。
二、傳統(tǒng)監(jiān)控平臺(tái)在復(fù)雜場景下的能力瓶頸
傳統(tǒng)道路運(yùn)輸監(jiān)控平臺(tái)在應(yīng)對(duì)復(fù)雜地理環(huán)境和動(dòng)態(tài)管理需求時(shí)，其技術(shù)局限性日益凸顯，成為制約安全管理效能提升的關(guān)鍵瓶頸。
（一）定位精度不足。特別在隧道、高架橋下、密集樓宇區(qū)等衛(wèi)星信號(hào)遮擋或受干擾嚴(yán)重的區(qū)域，GPS或北斗定位數(shù)據(jù)均出現(xiàn)嚴(yán)重漂移，誤差可達(dá)50米。精度缺失直接導(dǎo)致平臺(tái)對(duì)車輛是否超速、是否偏離規(guī)定路線、是否進(jìn)入禁行區(qū)域等核心風(fēng)險(xiǎn)的判斷失準(zhǔn)。不僅大幅增加了監(jiān)控中心的人工復(fù)核負(fù)擔(dān)，更嚴(yán)重削弱了監(jiān)管的權(quán)威性和有效性。
（二）電子圍欄僵化。傳統(tǒng)電子圍欄主要依賴人工在地圖上手動(dòng)繪制多邊形或圓形區(qū)域，其過程繁瑣耗時(shí)，對(duì)于覆蓋范圍廣、路網(wǎng)復(fù)雜的運(yùn)輸線路，人工繪制電子圍欄耗時(shí)約2小時(shí)/百公里。同時(shí)靜態(tài)圍欄無法適應(yīng)道路運(yùn)輸中頻繁發(fā)生的動(dòng)態(tài)變化，如突發(fā)交通事故導(dǎo)致的臨時(shí)交通管制、道路施工引發(fā)的路線調(diào)整、惡劣天氣下的區(qū)域限行等。一旦發(fā)生此類情況，平臺(tái)無法快速、精準(zhǔn)地更新圍欄邊界，導(dǎo)致監(jiān)管區(qū)域與實(shí)際需求脫節(jié)，形成管理真空地帶。
（三）數(shù)據(jù)孤島效應(yīng)。在傳統(tǒng)架構(gòu)下，車輛定位數(shù)據(jù)、車載視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、駕駛員行為分析數(shù)據(jù)等屬于不同的子系統(tǒng)，彼此之間缺乏有效的實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)機(jī)制。這種狀態(tài)導(dǎo)致平臺(tái)難以形成對(duì)車輛運(yùn)行狀態(tài)的全面、立體認(rèn)知。平臺(tái)的預(yù)警及時(shí)性和準(zhǔn)確性大打折扣，難以發(fā)現(xiàn)真正的隱患。同時(shí)，在傳統(tǒng)車載設(shè)備之外，駕駛員還會(huì)依賴外部導(dǎo)航設(shè)備，導(dǎo)致平臺(tái)無法統(tǒng)一管控運(yùn)輸時(shí)效，且缺乏主動(dòng)干預(yù)能力，增加了行程延誤風(fēng)險(xiǎn)。
三、地圖技術(shù)驅(qū)動(dòng)的智能監(jiān)管核心引擎
平臺(tái)以地理信息技術(shù)(GIS)為核心突破點(diǎn)，構(gòu)建了基于高精度地圖的智能監(jiān)管技術(shù)體系。其總體架構(gòu)如圖1所示。
（一）高精度地圖打造精準(zhǔn)空間底座。平臺(tái)引入高精度矢量地圖作為統(tǒng)一空間基準(zhǔn)，包含車道級(jí)道路幾何形狀及道路等級(jí)、限速、坡度、曲率等47項(xiàng)關(guān)鍵屬性，解決了車輛具體在哪里，當(dāng)前處于什么道路環(huán)境的難題。
（二）動(dòng)態(tài)路網(wǎng)匹配實(shí)現(xiàn)軌跡精準(zhǔn)映射。平臺(tái)研發(fā)動(dòng)態(tài)路網(wǎng)匹配引擎，綜合定位精度、車輛運(yùn)動(dòng)（轉(zhuǎn)向角、加速度）、地圖道路拓?fù)溥B通性及歷史軌跡，采用空間拓?fù)渌惴▽?shí)時(shí)軌跡與高精度路網(wǎng)進(jìn)行精準(zhǔn)匹配與糾偏。在信號(hào)良好區(qū)域定位至車道，在信號(hào)盲區(qū)則啟動(dòng)慣性推算，確保軌跡連續(xù)準(zhǔn)確，將定位誤差壓縮至5米內(nèi)，減少傳統(tǒng)監(jiān)控的誤報(bào)漏報(bào)。
（三）路徑驅(qū)動(dòng)圍欄實(shí)現(xiàn)智能動(dòng)態(tài)管控。平臺(tái)采用路徑驅(qū)動(dòng)圍欄技術(shù)，突破傳統(tǒng)固定電子圍欄局限。系統(tǒng)根據(jù)車輛實(shí)時(shí)規(guī)劃路徑，自動(dòng)生成沿道路走向的"管狀圍欄”，動(dòng)態(tài)調(diào)整管控范圍。當(dāng)車輛偏離規(guī)劃路徑或進(jìn)入禁行區(qū)域時(shí)，系統(tǒng)秒級(jí)觸發(fā)預(yù)警，并聯(lián)動(dòng)路徑重規(guī)劃功能，提升應(yīng)急識(shí)別效率。
（四）多源融合預(yù)警形成風(fēng)險(xiǎn)主動(dòng)防控。平臺(tái)整合高精度地圖靜態(tài)屬性、車輛實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，并接入外部環(huán)境信息（如氣象、施工），構(gòu)建時(shí)空融合預(yù)警模型。通過分析車輛位置與道路坡度、曲率、限速等屬性的匹配度，結(jié)合歷史事故數(shù)據(jù)，提前識(shí)別超速、急轉(zhuǎn)彎等高風(fēng)險(xiǎn)行為。同時(shí)，平臺(tái)構(gòu)建后臺(tái)導(dǎo)航引擎，通過終端向駕駛員語音播報(bào)轉(zhuǎn)向提醒、限速預(yù)警、擁堵繞行建議及ETA變更，實(shí)現(xiàn)"平臺(tái)規(guī)劃-終端執(zhí)行"閉環(huán)，將變被動(dòng)響應(yīng)為主動(dòng)防控。
四、地圖技術(shù)在車輛安全監(jiān)管的實(shí)效驗(yàn)證
上述以地圖技術(shù)為核心的車輛監(jiān)控體系，已在多個(gè)關(guān)鍵場景中深度應(yīng)用，不僅驗(yàn)證了技術(shù)方案的可行性與先進(jìn)性，更創(chuàng)造了顯著的安全效益與管理價(jià)值，為行業(yè)提供了可復(fù)用的創(chuàng)新范式。
（一）超速監(jiān)管場景：動(dòng)態(tài)路網(wǎng)匹配技術(shù)破解了復(fù)雜環(huán)境下的精準(zhǔn)限速難題。以重慶市銅梁縣至成都客運(yùn)線路的應(yīng)用為例，需途經(jīng)城區(qū)路、縣道、省道、高速多種類型的道路，限速值多變，且經(jīng)常需面對(duì)高速匝道限速驟降、臨時(shí)施工區(qū)等復(fù)雜場景。平臺(tái)依托更新的高精度地圖數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)了車輛位置與道路屬性的實(shí)時(shí)自動(dòng)綁定。平臺(tái)端基于實(shí)時(shí)路況動(dòng)態(tài)下發(fā)道路實(shí)際限速值（見圖2），及特定條件下的降速 20 % 指令，有效應(yīng)對(duì)傳統(tǒng)分段限速不準(zhǔn)確、不及時(shí)的監(jiān)管難題。同時(shí)，平臺(tái)構(gòu)建了包含速度突變（ > 5 0 { k m / h } 秒）、定位偏移（ { > } 5 0 米）等8類誤報(bào)過濾規(guī)則庫，有效識(shí)別了因定位漂移或路況突變導(dǎo)致的無效超速告警。超速誤報(bào)率從傳統(tǒng)監(jiān)控的 30 % 以上被壓縮至 10 % 以內(nèi)，監(jiān)控員日均處理超速告警時(shí)長減少1小時(shí)以上。
（二）越界監(jiān)管場景：路徑驅(qū)動(dòng)電子圍欄技術(shù)實(shí)現(xiàn)了區(qū)域管理的智能化與自適應(yīng)。以重慶市萬州區(qū)旅游包車線路實(shí)踐為例，每輛車每天都需調(diào)整區(qū)域圍欄。傳統(tǒng)人工繪制圍欄不僅效率低下、難以應(yīng)對(duì)臨時(shí)管制，還需繪制人員非常熟悉各個(gè)地區(qū)的實(shí)際情況。平臺(tái)現(xiàn)僅需輸入起止點(diǎn)即可自動(dòng)生成最優(yōu)路徑并生成區(qū)域圍欄，通過地圖引擎智能識(shí)別校區(qū)、危化品禁行區(qū)等137類管制區(qū)域，并自動(dòng)過濾不合規(guī)路徑。同時(shí)，當(dāng)系統(tǒng)監(jiān)測到車輛頻繁偏離預(yù)設(shè)邊界時(shí)，會(huì)基于歷史越界數(shù)據(jù)進(jìn)行提示，并根據(jù)規(guī)則自動(dòng)調(diào)整圍欄區(qū)域。該應(yīng)用使圍欄設(shè)置效率提升20倍以上，越界識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá) 9 5 % 。這種"動(dòng)態(tài)繪制-實(shí)時(shí)調(diào)整-實(shí)時(shí)提示"的閉環(huán)管理，顯著提升了平臺(tái)應(yīng)對(duì)臨時(shí)交通管制等突發(fā)情況的響應(yīng)能力，為旅游包車的線路管理、區(qū)域管理提供了高效的工具。
（三）風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警場景：多源融合預(yù)警體系實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)的主動(dòng)防控。以2024年春運(yùn)期間G65包茂高速武隆段冰雪處置工作為例。當(dāng)?shù)貓D預(yù)警系統(tǒng)實(shí)時(shí)接收到中央氣象臺(tái)發(fā)布的該區(qū)域降雪量突破預(yù)警閾值時(shí)，平臺(tái)的三維預(yù)警體系立即啟動(dòng)分級(jí)響應(yīng)：氣象模塊觸發(fā)紅色預(yù)警，將其轉(zhuǎn)化為預(yù)警區(qū)域信息，并將信息精準(zhǔn)推送至正在或即將進(jìn)入該區(qū)域的車輛，通過終端語音播報(bào)要求駕駛員降速或停駛；路況模塊自動(dòng)生成繞行G319 國道的改道方案并向駕駛?cè)藛T給出建議；風(fēng)險(xiǎn)分析模塊結(jié)合經(jīng)人工勘測、確認(rèn)的重點(diǎn)關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域（見圖3），記錄該區(qū)域所有車輛，并結(jié)合駕駛時(shí)長等等指標(biāo)標(biāo)記高風(fēng)險(xiǎn)車輛，納入實(shí)時(shí)重點(diǎn)監(jiān)控清單。該體系成功引導(dǎo)42輛客運(yùn)車輛避險(xiǎn)。后續(xù)數(shù)據(jù)分析顯示，在突發(fā)惡劣天氣條件下，實(shí)現(xiàn)了車輛0事故，避免1000余名旅客滯留，印證了“氣象-路況-行為”多源融合決策在主動(dòng)防控重大風(fēng)險(xiǎn)中的有效性。
（四）定位糾偏場景：多階軌跡糾偏算法解決了信號(hào)盲區(qū)監(jiān)控的難題。針對(duì)G50 滬渝高速冷水段長隧道群（總長23公里），衛(wèi)星定位信號(hào)丟失導(dǎo)致某車屬企業(yè)日均誤報(bào)警超200次的難題，平臺(tái)采用了基于地圖與慣導(dǎo)融合的多階軌跡糾偏算法：一是路網(wǎng)投影解決常規(guī)定位漂移，二是通過慣導(dǎo)算法模擬隧道內(nèi)定位，三是通過模型，如識(shí)別連續(xù)3點(diǎn)偏離道路中心線等異常軌跡點(diǎn)，并結(jié)合道路屬性（如橋梁/隧道/急彎）自動(dòng)過濾誤報(bào)。該技術(shù)應(yīng)用使隧道誤報(bào)警量下降 70 % 。同時(shí)，系統(tǒng)基于糾偏后的精準(zhǔn)定位數(shù)據(jù)，自動(dòng)生成“誤報(bào)風(fēng)險(xiǎn)圖”（如圖4），標(biāo)記出誤報(bào)頻發(fā)點(diǎn)位，指導(dǎo)監(jiān)控人員確認(rèn)相關(guān)區(qū)域。當(dāng)車輛進(jìn)入該區(qū)域后，自動(dòng)進(jìn)入重點(diǎn)監(jiān)控清單，改用實(shí)時(shí)視頻的方式進(jìn)行監(jiān)控，為山區(qū)高速隧道群安全管理提供了更有效的解決方案。
（五）導(dǎo)航服務(wù)場景：后臺(tái)導(dǎo)航提升運(yùn)輸時(shí)效與安全。受限于終端性能、價(jià)格，大量駕駛員此前采用了手機(jī)導(dǎo)航。平臺(tái)通過后臺(tái)導(dǎo)航引擎，利用原有傳統(tǒng)終端提供綜合導(dǎo)航語音播報(bào)服務(wù)。其優(yōu)先在平臺(tái)約4000輛旅游包車上應(yīng)用，一是實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)路徑優(yōu)化，實(shí)時(shí)監(jiān)測擁堵路段，語音引導(dǎo)駕駛員提前變道，單程平均節(jié)省通行時(shí)間18分鐘；二是結(jié)合山區(qū)路段坡度、彎道限速等屬性，動(dòng)態(tài)調(diào)整到達(dá)時(shí)間預(yù)測，平均誤差小于10分鐘；三是當(dāng)檢測到車輛接近事故多發(fā)路段，提前語音播報(bào)，有效降低制動(dòng)失效風(fēng)險(xiǎn)。該功能使駕駛員對(duì)手機(jī)導(dǎo)航依賴度下降 70 % =同時(shí)也為后臺(tái)人員的實(shí)時(shí)監(jiān)控和車輛排班計(jì)劃提供了工具。
五、地圖技術(shù)驅(qū)動(dòng)車輛監(jiān)控平臺(tái)向全域智能躍遷的發(fā)展方向
基于現(xiàn)有技術(shù)成果的發(fā)展，未來車輛監(jiān)控平臺(tái)需突破“單點(diǎn)智能”局限，向全域感知、主動(dòng)預(yù)測、生態(tài)協(xié)同三大方向深化演進(jìn)，構(gòu)建下一代智能監(jiān)管體系：
（一）動(dòng)態(tài)地圖融合：從“精準(zhǔn)定位”到“環(huán)境全息感知”。當(dāng)前高精度地圖已實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)定位，未來需融合實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地圖，構(gòu)建“靜態(tài)底座 ^ + 動(dòng)態(tài)流數(shù)據(jù)”雙核引擎。通過接入路側(cè)設(shè)備（RSU）、氣象傳感器、交通事件上報(bào)系統(tǒng)等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，地圖將動(dòng)態(tài)更新路面濕滑度、臨時(shí)障礙物、突發(fā)擁堵等環(huán)境要素，形成亞米級(jí)環(huán)境感知能力。
（二）AI風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測：從“被動(dòng)預(yù)警”到“主動(dòng)干預(yù)”?；诂F(xiàn)有多源融合預(yù)警聚焦當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，未來需構(gòu)建時(shí)空預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)前置干預(yù)?；跉v史事故熱力圖、車輛行為數(shù)據(jù)（如急剎頻次、方向盤抖動(dòng)）、環(huán)境因子（能見度、路面摩擦系數(shù)）的深度學(xué)習(xí)，可預(yù)測未來30分鐘內(nèi)車輛在特定路段的疲勞駕駛概率、碰撞風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)等。例如系統(tǒng)預(yù)判貨運(yùn)車輛在長下坡路段可能出現(xiàn)制動(dòng)失效風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，提前聯(lián)動(dòng)終端語音預(yù)警并規(guī)劃避險(xiǎn)路徑，推動(dòng)監(jiān)管模式從“事后處置”轉(zhuǎn)向“事前預(yù)防”，事故防控效率提升 50 % 以上。
（三）車路協(xié)同生態(tài)：從“單車監(jiān)管”到“全域協(xié)同”。當(dāng)前平臺(tái)以單車數(shù)據(jù)為核心，未來需深度融合車路協(xié)同（V2X）技術(shù)，構(gòu)建“車-路-云”全域監(jiān)管網(wǎng)絡(luò)。通過感知設(shè)備（攝像頭、雷達(dá)）實(shí)時(shí)共享盲區(qū)行人、交叉路口沖突點(diǎn)等動(dòng)態(tài)信息，平臺(tái)可突破單車感知局限，實(shí)現(xiàn)超視距風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。例如通過前車的識(shí)別、預(yù)警，系統(tǒng)自動(dòng)觸發(fā)繞行指令，同時(shí)聯(lián)動(dòng)監(jiān)控人員調(diào)整線路。
六、結(jié)語
重慶物流集團(tuán)數(shù)字科技公司通過創(chuàng)新融合地理信息技術(shù)，構(gòu)建了以動(dòng)態(tài)路網(wǎng)匹配、路徑驅(qū)動(dòng)圍欄、多源融合預(yù)警為核心的智能監(jiān)控平臺(tái)，成功破解傳統(tǒng)監(jiān)控在復(fù)雜環(huán)境下的定位失準(zhǔn)、響應(yīng)滯后、防控被動(dòng)等難題，實(shí)現(xiàn)安全管理三大跨越：從“難以察覺”到“精準(zhǔn)識(shí)別”、從“事后處置”到“主動(dòng)干預(yù)”、從“經(jīng)驗(yàn)管理”到“數(shù)據(jù)治理”，為道路運(yùn)輸監(jiān)控行業(yè)提供了新的思路。面向未來，平臺(tái)將持續(xù)深化技術(shù)演進(jìn)，繼續(xù)探索與高精度地圖、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地圖、自動(dòng)駕駛等前沿技術(shù)的深度融合，為構(gòu)建安全、高效、綠色的道路運(yùn)輸體系提供支持。
城市低空無人機(jī)起降場安全評(píng)估與運(yùn)行調(diào)度關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用
中國民用航空飛行學(xué)院 李誠龍 鄭遠(yuǎn) 江波
深圳市多翼創(chuàng)新科技有限公司 王洋
西華大學(xué) 余莎莎
同濟(jì)大學(xué) 余榮杰
一、立項(xiàng)背景
無人機(jī)飛行活動(dòng)是現(xiàn)階段低空經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要載體，其中低空無人機(jī)起降場是保障無人機(jī)運(yùn)行作業(yè)的重要基礎(chǔ)設(shè)施，對(duì)城域低空經(jīng)濟(jì)的發(fā)展至關(guān)重要。然而，當(dāng)前輕小型無人機(jī)起降場往往需要容納多個(gè)停機(jī)位，并需要滿足異構(gòu)無人機(jī)高頻次同時(shí)起降、多用戶共用無人機(jī)起降場的使用需求。如圖1所示，上述要求對(duì)起降場從選址、設(shè)計(jì)到運(yùn)行的安全保障能力都提出了全新的挑戰(zhàn)：一是低空起降場“安全選址難”，無人機(jī)起降過程風(fēng)險(xiǎn)場景復(fù)雜，致害因素多元，導(dǎo)致難以對(duì)起降場選址進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)量化評(píng)估；二是進(jìn)離場結(jié)構(gòu)“安全設(shè)計(jì)難”，城市復(fù)雜地形與安全運(yùn)行間隔等約束條件導(dǎo)致多無人機(jī)高效同時(shí)起降的進(jìn)離場結(jié)構(gòu)難以設(shè)計(jì)；三是異構(gòu)無人機(jī)“運(yùn)行安全難”，多用戶無人機(jī)飛行狀態(tài)和起降用空需求差異大，導(dǎo)致起降場運(yùn)行管理方法優(yōu)化困難。
針對(duì)上述挑戰(zhàn)，由中國民用航空飛行學(xué)院牽頭對(duì)核心技術(shù)進(jìn)行攻關(guān)，取得了顯著的技術(shù)創(chuàng)新成果。
福 1.基于進(jìn)離場風(fēng)險(xiǎn)量化的選址風(fēng)險(xiǎn)評(píng) 選址評(píng)估
選址 評(píng)估難 估技術(shù) 安全 戰(zhàn)略級(jí)風(fēng)險(xiǎn)管
E 無人機(jī)進(jìn)離場過程對(duì)地致 害風(fēng)險(xiǎn)量化評(píng)估技術(shù) 基于三維風(fēng)險(xiǎn)柵格的起降 場選址風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù) 理2.多機(jī)同時(shí)起降的進(jìn)離場安全空域結(jié) 000a 空域劃設(shè)
結(jié) 2 設(shè)計(jì) 構(gòu)設(shè)計(jì)技術(shù) 安全 預(yù)戰(zhàn)術(shù)級(jí)風(fēng)險(xiǎn)
構(gòu) 管理雄 基于高分辨對(duì)地風(fēng)險(xiǎn)地圖 考慮多因素約束的起降場的進(jìn)離場路線規(guī)劃技術(shù) 安全設(shè)計(jì)技術(shù)
運(yùn) 安全難 3.多運(yùn)行人異構(gòu)多無人機(jī)同場運(yùn)行協(xié) 安 運(yùn)行調(diào)度 戰(zhàn)術(shù)風(fēng)險(xiǎn)管理
行 面向多運(yùn)行人異構(gòu)無人機(jī) 基于容量包線的起降場自 全的起降排序聯(lián)合優(yōu)化技術(shù) 適應(yīng)容流調(diào)配技術(shù)
二、項(xiàng)目主要技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)
（一）基于進(jìn)離場風(fēng)險(xiǎn)量化的選址風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)
項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)針對(duì)城市低空運(yùn)行場景中缺乏進(jìn)離場對(duì)地風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法的問題，首先分析城市低空典型特征和無人機(jī)墜地事故因果鏈，考慮多運(yùn)行人異構(gòu)無人機(jī)的典型失效場景、模式與風(fēng)險(xiǎn)因素，建立多因素影響下的地面風(fēng)險(xiǎn)量化評(píng)估模型；其次，考慮無人機(jī)運(yùn)行中產(chǎn)生的墜地風(fēng)險(xiǎn)，計(jì)算每個(gè)地理參考單元的風(fēng)險(xiǎn)水平，得到無人機(jī)起降場候選關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)；最后，基于無人機(jī)進(jìn)離場過程中的碰撞風(fēng)險(xiǎn)，得到候選節(jié)點(diǎn)附近三維風(fēng)險(xiǎn)柵格地圖，并結(jié)合人口密度、地表遮蔽等信息，從關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)中選取風(fēng)險(xiǎn)最低水平的節(jié)點(diǎn)作為無人機(jī)起降場選址。該技術(shù)實(shí)現(xiàn)了城市起降場景的對(duì)地風(fēng)險(xiǎn)的量化評(píng)估。
（二）多機(jī)同時(shí)起降的進(jìn)離場安全空域結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)技術(shù)
針對(duì)城市場景無人機(jī)起降頻次及多運(yùn)行人導(dǎo)致的起降“安全設(shè)計(jì)難”問題，首先基于公共航路，求得公共航路候選脫離點(diǎn)，得到無人機(jī)進(jìn)離場候選航路；其次，基于起降場周邊高分辨地理遮蔽特征，構(gòu)建高分辨三維風(fēng)險(xiǎn)柵格地圖與無人機(jī)進(jìn)離場候選航路風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)，選取風(fēng)險(xiǎn)較低航路作為無人機(jī)進(jìn)離場航路；再次，基于無人機(jī)進(jìn)離場過程中的運(yùn)行特點(diǎn)，設(shè)計(jì)包括最終進(jìn)近圈、等待高度層、降落高度層的起降分離空域結(jié)構(gòu)，滿足多無人機(jī)同時(shí)起降的需求；最后，考慮多運(yùn)行人無人機(jī)性能差異與不同時(shí)刻運(yùn)行流量差異，提出可以適配不同空域需求的模塊化可變結(jié)構(gòu)，包括模塊化停機(jī)位、模塊化起降通道等，可以根據(jù)不同容流水平進(jìn)行靈活調(diào)整，滿足不同運(yùn)行狀態(tài)下的安全需求。
（三）多運(yùn)行人異構(gòu)多無人機(jī)同場運(yùn)行協(xié)調(diào)調(diào)度技術(shù)
針對(duì)低空實(shí)際運(yùn)行場景下，多運(yùn)行人不同類型無人機(jī)同時(shí)同場起降導(dǎo)致的協(xié)調(diào)運(yùn)行難題，突破自主智能進(jìn)離場調(diào)度技術(shù)與無人機(jī)群動(dòng)態(tài)調(diào)度技術(shù)，任務(wù)優(yōu)先級(jí)、電量狀態(tài)、預(yù)約順序等作為約束，對(duì)無人機(jī)起降順序進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化，基于匈牙利算法得到多約束場景下的進(jìn)離場順序；同時(shí)，協(xié)調(diào)進(jìn)離場運(yùn)行人，規(guī)范通信協(xié)調(diào)接口，確保多運(yùn)行人能夠?qū)ζ鸾祱龉芾聿块T協(xié)調(diào)舉措做出及時(shí)響應(yīng)，實(shí)現(xiàn)無人機(jī)進(jìn)離場的高效協(xié)調(diào)調(diào)度；其次，構(gòu)建多變量約束下的起降場理論容量包絡(luò)線，基于滑動(dòng)時(shí)間窗方法對(duì)起降場所需起降需求架次進(jìn)行預(yù)測，并提出自適應(yīng)的起降場空域結(jié)構(gòu)調(diào)整方法，根據(jù)預(yù)測的需求架次，對(duì)起降場結(jié)構(gòu)進(jìn)行適配調(diào)整，降低起降場運(yùn)行過程中的實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)。最后，基于上述功能開發(fā)起降場高效調(diào)度運(yùn)行平臺(tái)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)起降場無人機(jī)多目標(biāo)、多層級(jí)的高效協(xié)調(diào)運(yùn)行。
三、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)效益及對(duì)推動(dòng)行業(yè)科技進(jìn)步的作用
中國民用航空飛行學(xué)院作為項(xiàng)目完成單位，已授權(quán)發(fā)明專利17項(xiàng)，登記軟件著作權(quán)23項(xiàng)，發(fā)表高水平論文17篇，主編/參編地方及團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)1部。近三年來，項(xiàng)目組在在深圳市龍華區(qū)建成全國首個(gè)低空無人機(jī)智能起降場示范點(diǎn)，并集成應(yīng)用低空無人機(jī)起降調(diào)度運(yùn)行平臺(tái)，保障多家運(yùn)行人無人機(jī)在龍華區(qū)觀湖街道25.65平方公里作業(yè)起降、托管運(yùn)維，助力低空經(jīng)濟(jì)落地發(fā)展；作為首批低空經(jīng)濟(jì)示范點(diǎn)，承接上千人次參觀調(diào)研，取得良好產(chǎn)業(yè)示范效應(yīng)，其中部分技術(shù)也已規(guī)模化應(yīng)用于杭州迅蟻網(wǎng)絡(luò)科技有限公司等國內(nèi)知名低空企業(yè)。相關(guān)成果在低空物流、電力巡檢、城市治理、交通治理、環(huán)境監(jiān)測等行業(yè)累計(jì)服務(wù)安全起降5萬余架次，社會(huì)效益顯著。
智慧燈桿&智慧交通產(chǎn)品的應(yīng)用創(chuàng)新
深圳市洲明科技股份有限公司
一、智慧燈桿對(duì)城市智慧化的成長價(jià)值
隨著人工智能、邊緣計(jì)算、5G、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)迅猛發(fā)展和智慧城市建設(shè)的推進(jìn)，智慧燈桿作為城市未來發(fā)展的重要組成部分，正逐漸展現(xiàn)出其在城市管理和生活質(zhì)量提升方面的先天優(yōu)勢和升值空間。智慧燈桿不再只是簡單的照明工具，它通過融合智能化技術(shù)和多功能設(shè)施，如圖1所示，為城市帶來了前所未有的便利和效益。
智慧燈桿在城市治理中具有以下價(jià)值：
數(shù)據(jù)收集和分析：智慧燈桿通過安裝傳感器和數(shù)據(jù)采集裝置，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測和收集城市各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)，包括交通流量、空氣質(zhì)量、溫度等。這些數(shù)據(jù)對(duì)于城市規(guī)劃和決策制定非常重要。通過對(duì)數(shù)據(jù)的分析和挖掘，城市管理者可以更準(zhǔn)確地了解城市的狀況和問題，并采取相應(yīng)的措施進(jìn)行治理。
資源管理和優(yōu)化：智慧燈桿可以通過智能控制系統(tǒng)對(duì)照明設(shè)備進(jìn)行精細(xì)化管理，實(shí)現(xiàn)按需調(diào)光、定時(shí)開關(guān)等功能，從而節(jié)約能源和降低運(yùn)行成本。此外，智慧燈桿還可以監(jiān)測用電情況，提供用電分布圖和用電預(yù)測，幫助城市管理者合理規(guī)劃能源供應(yīng)和優(yōu)化能源利用。
交通管理和安全：智慧燈桿可以安裝攝像頭和交通監(jiān)測設(shè)備，實(shí)時(shí)監(jiān)測道路交通情況，可以根據(jù)實(shí)時(shí)的交通情況進(jìn)行信號(hào)燈配時(shí)調(diào)整，提高交通效率和減少擁堵。此外，智慧燈桿還可以用于監(jiān)控和應(yīng)對(duì)交通事故、違法行為等，加強(qiáng)道路安全管理。
環(huán)境監(jiān)測和管理：智慧燈桿可以監(jiān)測城市空氣質(zhì)量、噪音水平等環(huán)境指標(biāo)，為環(huán)境治理提供參考依據(jù)。通過數(shù)據(jù)分析，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決環(huán)境問題，改善居民生活環(huán)境。同時(shí)，智慧燈桿還可以配備垃圾桶傳感器，實(shí)現(xiàn)垃圾收集的智能化管理，優(yōu)化垃圾清運(yùn)路線，提高城市的清潔程度。
公共服務(wù)和便民服務(wù)：智慧燈桿可以提供一系列的公共服務(wù)和便民設(shè)施，例如無線網(wǎng)絡(luò)覆蓋、充電樁、環(huán)境信息發(fā)布等。這些服務(wù)和設(shè)施可以方便居民獲取信息、充電、享受便捷的生活體驗(yàn)，提升居民的生活質(zhì)量。
智慧燈桿與低空經(jīng)濟(jì)協(xié)同：智慧燈桿可改造為無人機(jī)起降坪或充電站，解決城市中無人機(jī)“最后一公里”的起降難題；同時(shí)，燈桿搭載的攝像頭、雷達(dá)、氣象傳感器可與無人機(jī)聯(lián)動(dòng)，構(gòu)建立體化監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，推動(dòng)形成“空天地一體化”的智慧城市體系。
通過數(shù)據(jù)收集和分析、資源管理和優(yōu)化、交通管理和安全、環(huán)境監(jiān)測和管理、低空經(jīng)濟(jì)協(xié)同、公共服務(wù)和便民服務(wù)等方面的應(yīng)用，智慧燈桿為城市管理者提供了更多的信息和工具，幫助他們更高效、科學(xué)地進(jìn)行城市治理。
二、智慧燈桿與智慧交通的共生融合
智慧燈桿以硬件為載體，掛載多元化智能路側(cè)設(shè)備，同時(shí)預(yù)留未來新增設(shè)備掛載的接口，實(shí)現(xiàn)對(duì)道路設(shè)備設(shè)施的集約化管理。構(gòu)建智慧道路系統(tǒng)是支撐建立面向未來智慧城市整體解決方案的重要基礎(chǔ)，建立可感知、可運(yùn)營、可管控、可服務(wù)是未來城市和道路發(fā)展的重要趨勢。
智慧燈桿以信息的收集、處理、分析和發(fā)布為主線，實(shí)現(xiàn)道路基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化、管理科學(xué)化、運(yùn)行高效化和服務(wù)品質(zhì)化，從而解決出行問題、降低運(yùn)行能耗、提升出行體驗(yàn)的新型道路。其實(shí)現(xiàn)功能如下：
（1）多桿合一：打造設(shè)施設(shè)備集約化管理，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)高度整合共享。以路燈桿為核心載體，深度集成智慧道路所需的設(shè)備，預(yù)留未來車路協(xié)同場景下的新增
設(shè)備接口，實(shí)現(xiàn)多桿合一與數(shù)據(jù)整合，并針對(duì)各部門業(yè)務(wù)需求提供數(shù)據(jù)接入權(quán)限。（2）全息感知：實(shí)現(xiàn)道路全時(shí)空范圍覆蓋，設(shè)備多功能高度復(fù)用。采集車流數(shù)據(jù)、人流量、路面險(xiǎn)情、交通事件、環(huán)境氣象等多源道路交通信息?；谌斯?
智能算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻圖像的邊緣計(jì)算和云校核，極速精準(zhǔn)識(shí)別道路異常事件，并實(shí)現(xiàn)自動(dòng)
預(yù)警與上報(bào)。（3）泛在互聯(lián)：支持基礎(chǔ)設(shè)施物聯(lián)網(wǎng)接入和車路協(xié)同交互。全面支持接入多種通信協(xié)議或技術(shù)，實(shí)現(xiàn)信息感知全面接入及車路短程通信，可為未來
物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。（4）“云-邊-端”一體化協(xié)同：形成面向未來的智慧道路技術(shù)支撐體系?；跇I(yè)務(wù)需求與資源約束，構(gòu)建“云-邊-端"為一體的動(dòng)態(tài)任務(wù)分配技術(shù)，減輕云端壓力。（5）慢行服務(wù)提升：體現(xiàn)以人為本的全程服務(wù)理念。出行沿線提供WiFi、城市廣播音樂、信息屏、智能照明等多元慢行服務(wù)，為市民發(fā)布最
近的公交到站信息、自行車道指引、施工占道提醒、周邊建筑樓宇、城市公園等信息服務(wù)，提升行人慢行品質(zhì)。
智慧燈桿與智慧交通前端設(shè)備“多桿合一”，以“交通態(tài)勢感知平臺(tái)”的交通大模型為中心、數(shù)字孿生為窗口、實(shí)時(shí)信息為渠道，實(shí)現(xiàn)自主預(yù)測、提前預(yù)警、主動(dòng)服務(wù)。當(dāng)?shù)缆方煌ǔ霈F(xiàn)異常情況，智慧交通平臺(tái)會(huì)在數(shù)字化模型中實(shí)時(shí)展示出事發(fā)地點(diǎn)和現(xiàn)場情況，并通過人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)自行決策，啟動(dòng)應(yīng)急預(yù)案；同時(shí)，還會(huì)預(yù)測該區(qū)域可能出現(xiàn)的交通變化，推薦最佳路線，指引周邊車輛躲避擁堵。
三、智慧燈桿與低空經(jīng)濟(jì)在城市治理中的價(jià)值創(chuàng)新
智慧燈桿與低空經(jīng)濟(jì)的應(yīng)用深度融合，正在把城市道路兩側(cè)的“點(diǎn)狀路燈”升級(jí)為“立體空港 ^ + 數(shù)據(jù)樞紐 * ^ { + } 治理節(jié)點(diǎn)”，不僅創(chuàng)造萬億級(jí)低空市場，更重塑城市治理從“地面網(wǎng)格”走向“空天地一體化”，實(shí)現(xiàn)“一桿多用、一網(wǎng)統(tǒng)管、一屏決策”的未來城市范式時(shí)空維度。
其融合應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：
基于無人機(jī)和多功能智慧桿的智慧城市監(jiān)測與巡檢
智慧綜合桿集成無人機(jī)自動(dòng)機(jī)場，智慧綜合桿為自動(dòng)機(jī)場提供電源及通信服務(wù)，無人機(jī)存儲(chǔ)在自動(dòng)機(jī)場內(nèi)部，自動(dòng)機(jī)場為無人機(jī)提供降落平臺(tái)、充電續(xù)航服務(wù)。無人機(jī)、自動(dòng)機(jī)場、無人機(jī)應(yīng)用管理系統(tǒng)相互配合，實(shí)現(xiàn)無人機(jī)的自主起降、自主飛行、自動(dòng)充電、智能監(jiān)測等功能，如圖2所示。
智慧綜合桿主要安裝在道路關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，包括村莊路口、十字路口等路網(wǎng)復(fù)雜易發(fā)生交通事故節(jié)點(diǎn)，沒有實(shí)現(xiàn)沿江道路的全部覆蓋，無人機(jī)全自動(dòng)道路巡檢主要用于彌補(bǔ)這一點(diǎn)，以完成智慧綜合桿沒有覆蓋區(qū)域的道路巡檢工作。具體可以通過后臺(tái)無人機(jī)應(yīng)用管理系統(tǒng)，進(jìn)行巡檢航線設(shè)計(jì)和巡檢周期的設(shè)置，無人機(jī)即可定期按照航線進(jìn)行道路巡檢。結(jié)合邊緣智能計(jì)算盒，能夠?qū)Φ缆费矙z視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)智能分析，智能感知路網(wǎng)事件，如交通擁堵、交通事故等。
基于無人機(jī)和多功能智慧桿的智慧城市監(jiān)測與巡檢可以提高城市管理效率，實(shí)現(xiàn)無人化、智能化、可視化的城市管理。無人機(jī)搭載高清攝像頭和多種傳感器，可以采集城市各個(gè)角落的圖像和數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)蕉喙δ苤腔蹢U的邊緣計(jì)算平臺(tái)上。多功能智慧桿具有視頻監(jiān)控、環(huán)境監(jiān)測、移動(dòng)通信等多種功能，可以作為邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，對(duì)無人機(jī)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，實(shí)現(xiàn)城市各個(gè)角落的實(shí)時(shí)監(jiān)測和巡檢。
無人機(jī)與多功能智慧桿在城市治理中的應(yīng)用與優(yōu)化
無人機(jī)已深度融入現(xiàn)代城市管理，成為“空中城管”的核心裝備，其應(yīng)用場景覆蓋違建監(jiān)管、環(huán)衛(wèi)巡查、交通治理、應(yīng)急響應(yīng)等多個(gè)領(lǐng)域。
違建與市容監(jiān)管：無人機(jī) _ { * + { A I } } 讓違建和市容監(jiān)管從“被動(dòng)投訴”轉(zhuǎn)向“主動(dòng)發(fā)現(xiàn)”，從“地毯式人?！鞭D(zhuǎn)向“精準(zhǔn)點(diǎn)穴”，在提升治理效率的同時(shí)顯著降低行政成本與安全風(fēng)險(xiǎn)，已成為現(xiàn)代城市精細(xì)化管理的“標(biāo)配”。
環(huán)衛(wèi)與環(huán)境監(jiān)測：無人機(jī) ^ { + } 智慧平臺(tái)網(wǎng)格化巡檢河道、背街小巷、高層樓頂?shù)刃l(wèi)生死角，垃圾識(shí)別后3秒生成電子工單，處理效率提升 50 % ，人力巡查減少 80 % ；同時(shí)，無人機(jī)稱為“空中掃帚”，實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)偷倒垃圾點(diǎn)并優(yōu)化清運(yùn)路線。
消防與應(yīng)急：無人機(jī)搭載紅外熱成像儀，24小時(shí)掃描山林火情，提前預(yù)警，實(shí)現(xiàn)零傷亡撲滅；5G-A通感一體組網(wǎng)支持全天候火點(diǎn)定位與指揮聯(lián)動(dòng)。
智能化技術(shù)體系：“一鍵起飛一AI自動(dòng)發(fā)現(xiàn)一線索推送一處置監(jiān)督”閉環(huán)管理實(shí)現(xiàn)多任務(wù)目標(biāo)一次采集、實(shí)時(shí)回傳、快速研判?？沼蚬芾?、數(shù)據(jù)安全等配套“空地一體”智慧城管常態(tài)化。
無人機(jī)通過“空中視角 + \mathbf { A I } 大腦”讓城市管理告別“人海戰(zhàn)術(shù)”，在發(fā)現(xiàn)速度、覆蓋范圍、處置精度和人力成本上均實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍
交通管理：警用無人機(jī)早高峰盤旋于擁堵節(jié)點(diǎn)，實(shí)時(shí)回傳流量畫面并遠(yuǎn)程喊話疏導(dǎo)，擁堵時(shí)長平均縮短 2 0 % - 3 0 % ；無人機(jī)在監(jiān)控盲區(qū)巡查違停、路面坑洼及交通設(shè)施損壞，實(shí)現(xiàn)“即到即拍即傳”。
隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展，我國各大城市車輛保有量大幅上升。交通擁堵、交通事故頻發(fā)已經(jīng)成為影響城市公共安全的首要因素。
為獲取道路交通智能判定交通狀況更為全面的交通信息，提升交通管理部門對(duì)交通擁堵研判、交通事故先期處置的能力；無人機(jī)平臺(tái)的道路巡檢系統(tǒng)利用無人機(jī)快速響應(yīng)、空中機(jī)動(dòng)靈活不受道路交通擁堵影響的優(yōu)勢實(shí)現(xiàn)基于機(jī)器視覺的道路交通快速檢測功能，為交通管理部門及時(shí)提供巡航路段或交通事故現(xiàn)場實(shí)時(shí)道路交通圖像，為交通疏導(dǎo)提供重要交通信息，保障交通安全。
多功能智慧桿輔助的無人機(jī)航線規(guī)劃與控制算法優(yōu)化
無人機(jī)在實(shí)際飛行時(shí)，多種傳感器實(shí)時(shí)接收無人機(jī)的飛行姿態(tài)和位置數(shù)據(jù)，并傳輸給控制模塊，解算出各種控制數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)舵機(jī)，來調(diào)整飛行方向、路線、飛行高度，采用BDS定位模塊設(shè)定巡檢路線，使用高度計(jì)，標(biāo)定無人機(jī)飛行的高度，空速計(jì)計(jì)算飛行的速度，三軸加速度傳感器 + 磁場計(jì)控制飛行高度以及姿態(tài)穩(wěn)定調(diào)整。飛機(jī)前部采用攝像頭或者激光測距進(jìn)行自主避障。
