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佳都深度|智慧交通在智慧城市建设中的创新应用与发展趋势(下)
浏览数: 发布时间:2018/08/03

编者按:交通是城市经济发展的动脉,建立人、车、路、环境协调运行的新一代综合交通运行协调体系,将大大提高城市交通系统的整体运行效率。随着智慧交通领域AI技术探索与实践应用,智慧交通在智慧城市中将会有怎样的创新应用和趋势?佳都科技深度文章给你答案!

此文连载为《智慧交通在智慧城市建设中的创新应用与发展趋势》下部分,谢谢关注!

三、新型智慧交通在智慧城市中的

创新应用


城市交通系统的变革为新型智慧交通提供了技术支撑, 新型智慧交通,即在完善的基础设施条件下,通过完备的数据采集来支撑路网交通容量、需求和状态分析,进而驱动新一代智慧交通创新业务应用。相较于传统的智能交通系统普遍存在的“烟囱式”的垂直建设管理模式,新一代智慧交通系统的核心特征如下: 

1.在采集层由状态参数检测转向身份检测;

2.由单项业务支撑型检测转向系统解构完备型检测;

3.由分项业务支撑型的数据分析转向以可计算路网支撑的基于身份检测的交通模型分析;

4.由单向垂直的业务系统转向系统联动的业务系统;

5.由事后应急响应型转向事前预测预防管控型。

新型智慧交通指导智能交通系统建设和管理,让交通系统变得可测可解可控,实现了交通基础设施按需而建、数据需求标准规划、智慧平台和业务系统满足业务。按照 IDPS 体系框架,城市智能交通系统建设的核心在于多类基础设施(标志标线、卡口、视频监控、交通信号机等)、一个城市交通大脑和多个业务应用系统(按照业务需要组织)。其中城市交通大脑是中枢,基于完备的数据指导完善基础设施的建设,实现城市交通基础数据的标准化采集和管理,同时提供核心分析能力,解构城市交通系统,做到定量、准确掌握大量车辆轨迹和所有路段路口的供给、需求、状态。为城市道路交通管理打下最坚实的基础, 为弹性的业务应用系统提供最有效的支持。

城市交通大脑主要采用两大关键技术:可计算的道路交通网络模型以及基于交叉口身份检测的交通系统模型。 


1. 可计算的道路交通网络模型



在现有的路网模型中,平面路网模型和非平面路网模型均采用一维线段来表示道路,没有准确地描述车道的属性信息;而基于车道的导航数据模型虽然以路段上的车道为建模单位,但是并没有加载路网的逻辑关系,无法进行对象关联和推导,应用仍然存在局限。基于此,城市交通大脑构建了一个可计算路网模型,基于交通语义的关系表达和计算技术的支撑,将所有的交通设施、规则、控制策略都被数字化、信息化,并以能够为计算机所理解的形式计算、查阅、存储。可计算的道路交通网络模型能够满足对交通路网精细化管理的需求,具体体现在:

(1)能够准确地描述复杂路网的线形地物,包括各种立体交叉;

(2)建立道路之间的拓扑连接关系;

(3)描述车道的属性和同一路段中相邻车道之间的拓扑连接关系,建立车道与道路的对应关系;

(4)能够支持对交叉口和道路中细化到车道的交通组织的表达,描述交叉口入口与出口的车辆连接关系;

(5)描述路网中的要素的时间状态,以描述动态事件。通过描述上述实体及其关系,交通路网模型能为交通运行管理提供:管理对象的基础路网数据描述、管理过程中的交通运行数据组织与管理、管理结果数据与路网具体评价对象的关联展现。在可计算道路交通网络模型的基础上,能够加载数据和业务,实现路网的全表达,数据的层级联动,系统集成的全支撑。 


2.基于身份检测的交通系统模型



传统的交通系统模型是以假设为前提的四阶段法,假设车辆均匀到达,假设出行需求可知,行驶路线可控,假设以 3-5%的居民出行调查代表全体市民等,忽略了交通系统的本质是时变、非线性、不连续、不可测、不可控。在多重假设的前提下,对交通系统特征的分解只能停留在路网平均参数层间,例如路网平均速度、路网拥堵指数等,不能深入了解个体出行特征,解剖路口、路段、车辆等的交通要素。

基于此,城市交通大脑构建了基于身份检测的交通系统模型。采用卡口、RFID、GPS 等具有身份特征的检测方法,其中卡口系统业务运用范围更加广泛,自动统计监视区域的交通流量、车速、道路占有率等参数,且准确获得目标车辆位置、车牌号码、车辆型号等特征信息,同时具备视频图像以及视频流的采集功能,已经成为了目前较为常见的交通信息采集手段。基于此,通过精准跟踪路网中每一辆车的出行轨迹等时空特征,帮助我们准确掌握路段、路口、路网、停车场、警力的交通容量、需求、状态。从微观、中观、宏观不同层面,在过去、现在、未来不同的时间尺度上,全面解构交通 DNA,破译交通基因,使得交通系统做到可视、可测、可控。

现有智能交通管理系统主要存在业务系统各自为政,数据标准不统一,缺乏数据深度挖掘应用工具等问题,新型智慧交通以城市交通大脑的理念来设计整合现有资源,完善建设。


3.数据统一标准,促进数据融合



目前数据共享主要是通过数据仓库实现,数据仓库从各业务系统抽取业务数据,进行分析和应用。由于数据标准不统一、各系统及硬件稳定性不强等原因, 导致数据来源准确性不高,各平台统计数据有一定冲突,限制了数据的进一步挖掘。因此亟需建立一套统一的数据标准,搭建数据云平台,实现所有数据的统一汇聚,从业务驱动的角度抽取有用的数据,避免设备的重复建设以及数据的堆砌浪费。 

(1)建立智慧的大数据分析计算平台

针对智能交通管理系统所能采集的海量数据开展大数据的研究,开发基于交通运行分析系统功能提升的智慧的大数据分析计算平台,实现基于城市交通管理的三要素“容量、需求、状态”计算的静态数据和动态数据的深度挖掘,打造更可靠的数据资源支持管理决策,提高数据质量,确保信息服务的准确性。 

(2)完善面向业务应用的驱动组件

辅助决策系统需要构建一套直接面向业务应用系统的标准化的驱动组件,将辅助决策数据快速、高效的发送给业务系统,驱动业务应用。基于大数据的辅助决策不是一蹴而就的,也不是纯粹的数据展示,而是循序渐进的,包括理念的灌输、方法的转变、手段的更新,不仅仅在管理层需要大数据理念,在基层的战斗实体更加需要提升大数据应用的能力水平,以应用促进技术开发、以技术开发带动应用发展,以达到良性循环。新一代智慧交通管理体系可以从根本上转化应用思维,以数据为基础,业务应用为驱动,因此,需要在现有建设基础上以城市交通大脑的思维继续整合资源,完善建设。

四、智慧交通在智慧城市建设中的

应用前景与趋势


尽管国内从事智能交通的企业“鱼龙混杂”,一些专注于特定领域的企业,经过多年的发展,已在相关领域取得了不错的成绩。一些龙头企业在高速公路机电系统、高速公路智能卡、地理信息系统和快速公交智能系统领域占据了重要的地位。

智慧交通在智慧城市建设中的应用前景于发展趋势将具备如下几个特点:


1.互联网思维深度渗透融合



在全国政协十二届二次会议中,提出要制定“互联网+”行动计划,意味着“互联网+”正式上升为国家战略,“十三五”期间互联网将同交通行业深度渗透融合,对相关环节产生深刻变革,并将成为建设智慧交通的提升技术和重要思路。

大数据思维。将城市非涉密数据有条件地开放,鼓励企业基于开放的数据进行数据挖掘,挖掘出大数据背后的潜在价值,为百姓提供更为智能和便利的交通信息服务。

用户思维。为使智慧交通中投入的资金更有效率,更有针对性,在项目建设中,运用互联网思想,开展百姓需求调查,了解百姓最迫切希望解决的问题,从而有针对性地选择项目,将有限的“好钢”(资金)用在“刀刃”上。

跨界思维。电子商务与智能交通逐步融合,使得人们的出行体验与购物、消费等服务结合在一起。典型案例如中国最大的电商阿里巴巴收购了高德后,将高德的位置服务和出行路径诱导与电商服务进行了集成,给了用户全新的体验。

免费思维。在盈利方式上,引入互联网思维的盈利思路,创新项目商业运营模式,对于可以市场化的项目加强具体项目的商业运作模式可行性研究,增强项目自身造血功能,使项目建成后能快速持续收回成本;比如基础服务免费、增值服务收费,或者短期免费、长期收费,或者对百姓免费、转嫁收费等。


2.绿色交通成为交通发展新底色



加快推进绿色循环低碳交通运输发展,是加快转变交通运输发展方式、推进交通运输现代化的一项艰巨而紧迫的战略任务。近年来,国家层面通过出台相关政策、开展城市试点等方式积极推进绿色交通建设。启动了“车、船、路、港”千家企业低碳交通运输专项行动;交通运输部颁布实施了《关于贯彻落实〈国务院关于城市优先发展公共交通的指导意见〉的实施意见》,随后便启动了公交都市建设工作,截至2017年底,137个城市入选公交都市试点城市;交通运输部印发了《加快推进绿色循环低碳交通运输发展指导意见》,同年颁布了《关于推进水运行业应用液化天然气的指导意见》,组织无锡等10个城市开展低碳交通城市区域性试点工作。

“十三五”期间,随着科技技术的不断创新、国家政策的强力支持,绿色交通将成为交通运输发展的新底色,节能减排将成为智慧交通发展的关键词。大力发展车联网,提高车辆运行效率;重视智能汽车的发展,提升车辆智能化水平,加强车辆的智能化管理;积极采用混合动力汽车、替代料车等节能环保型营运车辆;构建绿色“慢行交通”系统,提高公共交通和非机动化出行的吸引力;构建绿色交通技术体系,促进客货运输市场的电子化、网络化提高运输效率,降低能源消耗,实现技术性节能减排。


3.新兴技术应用更加普及



“十三五”期间,随着云计算、大数据、移动互联网、社交网络媒体等新兴技术的发展,其在智慧交通行业中的应用将更加普及。

物联网:激活智能要素。通过各类传感器、移动终端或电子标签,使信息系统对外部环境的感知更加丰富细致,这种感知为人、车、路、货、系统之间的相互识别、互操作或智能控制提供了无限可能。未来,智能公路、智能航道、智能铁路、智能民航、智能车辆、智能货物、智能场站等将快速发展,管理者对交通基础设施、运输装备、场站设备等的技术运行情况和外部环境能够更加全面、及时、准确掌握。

云计算、大数据:点亮交通管理智慧。据不完全统计,当前交通运输行业每年产生的数据量在百PB级别,存储量预计可达到数十PB。以北京市交通运行监测调度中心(TOCC)为例,目前TOCC共包括6000多项静动态数据、6万多路视频,其静动态数据存储达到20T,每天数据增量达30G左右。面对增长迅速的海量数据,在云计算、大数据等技术支撑保障下,未来的交通管理系统将具备强大的存储能力、快速的计算能力以及科学的分析能力,系统模拟现实世界和预测判断的能力更加出色,能够从海量数据中快速、准确提取出高价值信息,为管理决策人员提供应需而变的解决方案,交通管理的预见性、主动性、及时性、协同性、合理性将大幅提升。

移动互联网:提高信息服务水平。服务是交通运输的本质属性,随着移动互联网、智能移动终端大范围应用,信息服务向个性化、定制化发展。信息服务系统与交通要素的信息交互更加频繁,系统对用户的需求跟踪、识别更加及时准确,能够为用户提供交通出行或货物运输的全过程规划、实时导航和票务服务,基于位置的信息服务和主动推送式服务水平大大改善。


4.车联网迎来爆发式增长



随着国内汽车保有量的迅速扩大,我国正在步入汽车社会,与汽车相关的社会问题和矛盾也日益凸显,其中汽车与道路、汽车与环境、汽车与能源、汽车与行人之间的矛盾日益突出。这些都表明我国车联网市场蕴含着巨大空间。与此同时,国家政府已经明确相关政策,大力支持车联网发展。“十二五”规划已将车联网作为物联网十大重点部署领域之一,车联网有关项目已被列为我国重大专项重要项目,首期资金投入达百万亿级别。工信部将从产业规划、技术标准等多方面着手,加大对车载信息服务的支持力度,全力推进车联网产业全面发展。

然而,由于产业结构、商业模式、安全法规等瓶颈的存在,我国车联网目前依然处于初级阶段。“十三五”期间,随着国家层面对车联网政策红利的逐步释放,技术水平的不断提升,互联网思维的逐步渗透,车联网将迎来爆发式增长期。据银河证券预测,在2015年中国车联网用户将渗透到1,000万户,占彼时汽车用户总数的将近10%。5年内用户数将达到4,000万户,有望渗透率突破20%。《物联网产业发展研究(2010)》则预测,车联网2015年市场规模将达到2,000亿元,2020年达到1万亿元。


5.参与主体趋向多元化



随着智慧城市建设PPP模式的逐步规范化,支持社会资本参与重点领域建设。《交通运输部关于全面深化交通运输改革的意见》提出:完善社会资本参与交通建设机制。“十三五”期间,国家层面对社会资本参与智慧交通的态度日渐明朗,同时随着 “互联网+”上升为国家战略,互联网的技术、思维模式等将逐步渗透到交通行业的各大领域。互联网企业将积极参与到智慧交通建设,用户也将成为智慧交通的重要参与主体,智慧交通建设的主体将呈现多元化的特征。

结语

在人们感慨人工智能迅速崛起并进入各行各业的当下,殊不知智慧交通领域的AI技术探索和实践应用早已开启。AI技术发展带给行业全新的挑战,更引发了百花齐放的行业竞争,其竞争的根本在于架构之争、产品之争。基于算法和算力的全面提升推出了基于AI的产品及解决方案,未来的交通是车路协同的交通,是由聪明的路和聪明的车构成;未来的交通信号系统将成为以信号为核心的类脑城市交通计算中心,各交通参与单元都将具备“自主”思维。结合现在交通管理普遍存在的问题如路口断面感知、路测设备的智能程度不足等问题切入,未来交通将聚焦于突破智慧城市中基于路网的多尺度、多维度、多粒度交通数据的全息感知与融合技术,构建全面反映交通状态及交通管控效果的评价指标;基于数据驱动的路网全局交通管控技术,实现对宏观-中观-微观的动态交通精细化管控;研制类脑交通控制装备及类脑智慧交通管控服务平台,实现区域交通管控效果评价与管控方案优化。智慧交通的智慧之路必将随着城市交通大脑的建设和人工智能加持越走越宽,智慧城市建设中的智慧交通“黑科技”也会给人民群众带来满满的获得感和幸福感。





文丨徐建明