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在大数据时代 传统智能交通企业要学会适应未来的发展

来源:网络整理更新时间:2019-06-04 10:10作者:佚名
[摘要]随着我国对智能交通行业投资力度的加大以及汽车保有量的增加,预计在未来的六年里我国城市智能交通规模年均增长率约在16%-22%之间,潜在市场需求有望得以释放,未来前景可期。未来要促进智能交通产业更好发展,还需探索出符合我国国情的崭新的发展模式。
华强智慧网讯

  随着我国对智能交通行业投资力度的加大以及汽车保有量的增加,预计在未来的六年里我国城市智能交通规模年均增长率约在16%-22%之间,潜在市场需求有望得以释放,未来前景可期。未来要促进智能交通产业更好发展,还需探索出符合我国国情的崭新的发展模式。

  在大数据时代 传统智能交通企业要学会适应未来的发展

  随着智慧交通建设的大力推进,前端数据感知是智慧交通的源泉,是大数据、云计算的数据基础。因此,实时、精准、全天候、全面感知道路交通流动及交通行为是交通感知系统追求的目标。在信控中国(2017)峰会-广州站上,南京慧尔视智能科技有限公司总经理姜荣军发表了《基于广域雷达的交叉口微观大数据感知系统》主题演讲。

  姜荣军介绍了广域雷达检测器的特点以及应用案例,基于广域雷达前端和先进的数据处理技术,诞生新一代广域雷达微波智能感知系统,为智能交通提供更全面的依据及更广泛的应用。以下为姜荣军发言全文:

  在大数据时代,面临交通数据的压力和交通需求的不断增长,对于传统智能交通企业,应该如何去变化适应未来的发展。

  一、智能信号控制系统

  我们要形成闭环性的交通信号控制模式,传统的重检测或者重模型、轻评价等都不是完善的信号控制方式。

  在整个信号控制系统建设上,主要有四大要素:一是真实、稳定、全天候、全面反映道路交通状态感知系统;二是先进的控制系统;三是配套的信号评价体系;四是本地化专业信号运维服务。因为本身的信号控制和交通在不断变化,它需要一个专业的队伍对整个城市进行一些定制化和专业化的服务,将这些数据和算法以及评价体系转化到实际应用中,这四点缺一不可。

  二、前端交通感知系统

  作为一个完善的信号控制系统,前端感知层面的数据意义是什么?

  第一,要反映当下的交通流,它的交通流面临什么样的问题;

  第二,通过这些交通流优化模型,实际的模型很复杂,因为原来数据感知太单一,所以只能在模型层面建一套非常复杂的算法去推算;

  第三,要反馈控制效果,控制优化后,反馈它的排队长度、延误次数等情况,这是在前端感知层面的一个非常重要的意义和价值。

  前端感知技术通过近几年的发展,我们总结是点、面、网三种模式。

  从线圈到地磁是一种点的方式检测固定区域的交通运行状况,后来发展到面,随着视频和雷达技术的发展,雷达目前可探知200米,随着技术不断发展,未来会探知300米到400米,实现更大区域覆盖。近两年互联网大数据的发展,建立了一个网的数据,可以从整个城市路网变化的趋势数据做一些分析。

  如果没有数据,谈再多的智能分析也没有价值,因此我们要构建宏观+微观的大数据智能感知系统。互联网大数据有它的优势,交通微观大数据可以精细化判断每个交叉口的实际情况,所以我认为这是一种互补和融合,是一种聚变,需要我们充分整合起来提升交通信号控制的变革。

  三、广域雷达交叉口微观大数据

  雷达最早是应用在军事领域,八九十年代交通雷达主要用于测速,就是利用多普勒原理对于单目标的速度进行测量。后来实现测速+测距功能,比如卡口雷达实现固定位置的触发。为什么现在卡口的雷达一个车道装一个?因为它没有角度的概念。最新的技术将测速、测距和测角融入到整个雷达技术体系里,可以精准地实现大区域多目标的感知。基于广域雷达前端和先进的数据处理技术,诞生新一代广域雷达微波智能感知系统,为智能交通提供更全面的依据及更广泛的应用。

  我们在南京联合南京交管局和莱斯公司做了一个信控领域的创新尝试,将雷达装在信号灯杆上,对来向车辆的即时位置和即时速度进行感知,利用雷达实现分车道级的精细化大数据,比如多断面的交流流量、占有率,排队长度,区域车辆数等数据,基于微观大数据优化信号控制算法,提升路口的控制能力和效率。通过长时间的路测,路口通行效率显著提高。

  雷达领域这几年在技术上有了一个质的变化,核心取决于天线技术的发展,特别是解决了静止目标的感知能力。广域雷达检测器有四大特点,一是大区域覆盖;二是全天候精准检测,不太受天气等环境干扰;三是提供的数据更多元化;四是使用寿命比较长,维护成本相对综合成本会低一点。

  雷达本身只提供这三类原始数据:目标的即时位置、即时速度和大小。这几年我们通过与大量的信号机厂商和做信号维护的厂商合作,不断地基于雷达的原始数据提供更丰富的二次数据。包括流量转向比、多断面存在信息、车头时距、时间和空间占有率、分车道排队长度、区域车辆数、停车延误时间、停车次数、清空时间和异常事件等。

  我们希望用雷达的方式对交叉口的精细化数据做一些深入加工和挖掘,希望能将数据应用到信号控制系统,提供给大数据平台做一些深入的分析和挖掘,构建交叉口微观大数据系统。我们还做了路口四个方向的感知模型,大量积累路口的交通运行数据,未来结合深度学习和互联网大数据,真正提升路口的通行能力。

  通过近几年我们跟国内外传统信号机厂商做了大量的对接和测试,基本上完成与不同信号机对接层面的一些工作,但各家的协议之千差万别,确实也是束缚了信号的发展。现在的信号控制发展分为交通信号控制系统和交通大数据平台两大阵营。信号机厂商大部分表现出的是保守派,大数据平台厂商表现出的更多是激进派,我们认为两者之间更多的是一种融合。信号机也需要拥抱大数据和互联网来提升和改进,大数据也需要使用精细化控制和数据,所以需要融合才能推进智能信号控制的发展。

  我们需要变革,需要新的模型和新的方式。只是现在大家都在探寻,没有哪个城市将交通信号控制系统和交通大数据平台整合的非常好,从我们的建设者来看,还处于观望期。但是我相信传统信号领域的厂商和互联网公司未来必将迎来融合,打造互联网大数据+交叉口微观大数据的信号控制新方式和新模型,实现信号控制的大发展。

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