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【人工智能+交通】城市級(jí)交通信號(hào)控制應(yīng)用創(chuàng)新——數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng).場(chǎng)景導(dǎo)向.落地實(shí)戰(zhàn)---馬曉龍

發(fā)布時(shí)間:2018-02-12 11:11

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青島海信網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司城市交通事業(yè)部總經(jīng)理 馬曉龍 博士

  從行業(yè)角度來講,海信網(wǎng)絡(luò)科技網(wǎng)絡(luò)有限公司一直在智能交通領(lǐng)域深耕,面臨著大量新概念的沖擊,目前仍然從行業(yè)的角度,從客戶的角度尋找一些解決問題的方法。隨著城市化進(jìn)程的不斷地推進(jìn)和發(fā)展,城市范圍越來越大,但道路擁堵仍然是我們城市沒有解決的痛點(diǎn)城市交通管理面臨著越來越多的挑戰(zhàn),我們?cè)谛盘?hào)控制整個(gè)行業(yè)里面尋找什么樣的難題。其實(shí)我們解決一個(gè)路口的問題,今天為什么把關(guān)鍵詞前面定位“城市級(jí)”,解決一個(gè)路口的是小問題,但是如果考慮整個(gè)城市路口的關(guān)系,再加上路口和路口之間的關(guān)聯(lián)性就變成非常復(fù)雜的問題。第一個(gè)就是交通分析困難,哪怕具備了專業(yè)的交通領(lǐng)域的知識(shí),經(jīng)過了大量的訓(xùn)練的規(guī)劃者完成做整個(gè)城市的交通分析都并非易事,因?yàn)槔锩嫔婕傲舜罅康某鞘姓{(diào)研的問題,除了專業(yè)的問題之外,還有數(shù)據(jù)的問題,各部門數(shù)據(jù)不共享,這都是所要面臨的難題。第二是問題是診斷依賴于專業(yè)人員診斷,核心再生及時(shí)性應(yīng)該提高,更多依賴人的診斷。
  第三個(gè)問題就是制定策略難,最后是高峰緩解難。
  面對(duì)這些難題我從以下三個(gè)方面梳理的產(chǎn)品價(jià)值,第一,真正將大數(shù)據(jù)技術(shù)與人工智能技術(shù)應(yīng)用于信號(hào)控制領(lǐng)域,梳理可獲取哪些數(shù)據(jù),如有交管、交委等的數(shù)據(jù)都可以協(xié)調(diào)使用。數(shù)據(jù)足夠多的情況下,重點(diǎn)工作是提取真正和交通核心相關(guān)的信息,車輛出行的規(guī)律以及對(duì)信號(hào)策略上控制。第二就是快速精準(zhǔn)制定交通緩堵控制方案,實(shí)現(xiàn)無人調(diào)優(yōu),節(jié)約警力投入。第三是充分適應(yīng)各種交通特點(diǎn)的高端自事業(yè)適應(yīng)控制系統(tǒng),切實(shí)提高路網(wǎng)通行效率。根據(jù)宏觀、中觀、微觀我們梳理出來應(yīng)用不同場(chǎng)景的策略,基于控制策略探究問題的解決方案。通過和優(yōu)秀客戶的引導(dǎo),根據(jù)客戶需要的產(chǎn)品以問題為導(dǎo)向,做真正能夠解決問題的產(chǎn)品。
  我們推出的城市智慧心臟1.0,可以解決對(duì)人專業(yè)性需求的問題,從而實(shí)現(xiàn)全程最優(yōu)。
  通過接入大數(shù)據(jù),我們梳理交通大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵,把所有和交通相關(guān)的數(shù)據(jù)都列入到交通大數(shù)據(jù),包括前端的信號(hào)檢測(cè)數(shù)據(jù)包括公交車的數(shù)據(jù),出租車的數(shù)據(jù)等,通過這些數(shù)據(jù)利用機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù),從宏觀時(shí)空的切片,從宏觀到中觀到微觀,所有的策略得到數(shù)據(jù)分析的結(jié)論都會(huì)落到最后的方案。
  我們整個(gè)城市心臟1.0產(chǎn)品里面分了三個(gè)系統(tǒng),一個(gè)是城市分析系統(tǒng),利用接入的多樣類別的數(shù)據(jù)分析整個(gè)城市運(yùn)行的規(guī)律,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)機(jī)交通規(guī)律可視化。另外一個(gè)系統(tǒng)是決策支持系統(tǒng),是基于人工智能可以快速、自動(dòng)、精準(zhǔn)的點(diǎn)、線、樹、面策略全覆蓋機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別城市交通問題的特征,最后是信號(hào)控制系統(tǒng)。
這  是基于城市大數(shù)據(jù)的分析系統(tǒng),突破城市綜合交通信息感知與交互技術(shù),實(shí)現(xiàn)信息共享互聯(lián)。其實(shí)不必苛求大數(shù)據(jù)什么概念,而是這么多數(shù)據(jù)當(dāng)中我抽取數(shù)據(jù)和城市規(guī)律,包括道路資源的分析,對(duì)出行進(jìn)行監(jiān)控和分析,實(shí)現(xiàn)城市變遷,車輛遷徙的具體分析,為信號(hào)的調(diào)優(yōu),提供足夠多的支撐。融合大數(shù)據(jù),突破了綜合分析的態(tài)勢(shì)之后對(duì)片區(qū)劃分上,對(duì)一個(gè)城市像庖丁解牛一樣的時(shí)候,可以自動(dòng)識(shí)別問題區(qū)域,動(dòng)態(tài)判別問題的個(gè)數(shù)、具體影響范圍,準(zhǔn)確及時(shí)定位問題。
  從遷徙的角度,可以全程、動(dòng)態(tài)、即時(shí)、直觀地展示城市車輛遷徙的軌跡與特征,通過大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新分析,支撐交通管理部門的科學(xué)決策、如限號(hào)、限行等。到中觀到了路口,車流狀態(tài),真正達(dá)到控制的級(jí)別。
  在問題自動(dòng)發(fā)現(xiàn)部分,主要應(yīng)用人工智能技術(shù)歸納并自動(dòng)識(shí)別、明確具體問題,是否有車道干擾,車道渠化是否合理等。
  最終是實(shí)現(xiàn)一個(gè)無人的可以自動(dòng)的識(shí)別出來我們點(diǎn)、線、樹、面控制的策略,控制策略當(dāng)中融合了大數(shù)據(jù)和人工智能的突破,針對(duì)協(xié)調(diào)控制,這是多目標(biāo)、多策略的,針對(duì)高峰期的擁堵,采用多目標(biāo)、多控制策略,兼顧排隊(duì)的均衡、抑制和快速通過,并且可以做到紫石英平滑切換多目標(biāo)控制。該項(xiàng)控制技術(shù)已在青島、濟(jì)南、武漢、長(zhǎng)沙穩(wěn)定運(yùn)行了一年多。
  另外針對(duì)于信號(hào)控制上是提出了瓶頸控制的問題,通過路網(wǎng)均衡的概念,尋找問題路段,前面問題路段一出問題的時(shí)候就有一個(gè)大范圍的調(diào)整,核心就是需要更精細(xì)的OD。第二就是需要比較精細(xì)的可衡量的排隊(duì)長(zhǎng)度,通過行車時(shí)間的數(shù)據(jù)進(jìn)行排隊(duì)時(shí)間的反推。
  針對(duì)信號(hào)控制系統(tǒng)對(duì)檢測(cè)器有依賴性的特點(diǎn),首先突破了布設(shè)率和完好率的限制,第二是實(shí)現(xiàn)了多種自適應(yīng)控制的精細(xì)化降級(jí)機(jī)制,真正實(shí)現(xiàn)了檢測(cè)的基礎(chǔ)上,提升了系統(tǒng)自適應(yīng)優(yōu)化的可能性。
  我們具備多種自適應(yīng)控制方式,城市大腦也是基于這樣一個(gè)無人調(diào)優(yōu)的思路進(jìn)行設(shè)計(jì)開發(fā),并在北京、青島、濟(jì)南、貴陽、太原、武漢、西寧、南昌多個(gè)城市進(jìn)行推廣應(yīng)用,同時(shí)完成了70多個(gè)城市的整體控制解決方案。
  最后是對(duì)新一代智慧心臟2.0的展望。海信將繼續(xù)以數(shù)據(jù)分析交通規(guī)律場(chǎng)景的應(yīng)用效果為導(dǎo)向,借用人工智能和大數(shù)據(jù)的技術(shù),打造信號(hào)控制產(chǎn)品。未來會(huì)繼續(xù)深入做城市心臟2.0的產(chǎn)品,主要從以下三個(gè)方面。第一是大數(shù)據(jù)深入業(yè)務(wù)應(yīng)用。第二是人工智能場(chǎng)景的落地,通過交通特征的知識(shí)提取和歉意,打造信號(hào)控制方案與策略的專家?guī)?,以?yīng)對(duì)各種常規(guī)華、突發(fā)性交通場(chǎng)景。第三是智能控制全過程管理,把交通控制整個(gè)含義推廣到交通分析、交通設(shè)計(jì)、信號(hào)控制的全過程專業(yè)管理,我們希望能夠做出更好的產(chǎn)品,為城市管理和居民的出行服務(wù)提供更好的服務(wù)。在這個(gè)過程當(dāng)中海信網(wǎng)絡(luò)會(huì)持續(xù)的在智能交通的產(chǎn)品和服務(wù)商砥礪前行。 

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