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中兴飞流智慧交通研判模型发布,三大特点预测道路状况

时间 2023/05/18 眼睛 39310

为全面贯彻落实党中央关于加快建设科技强国、交通强国的战略部署,交通运输部及科技部联合印发《交通领域科技创新中长期发展规划纲要(2021-2035年)》(以下简称纲要),纲要中提出“大力推动深度融合的智慧交通建设,加快移动互联网、人工智能、区块链、云计算、大数据等新一代信息技术及空天信息技术与交通运输融合创新应用”,为我国未来交通发展提供了方向及目标。日前,江苏、广东及山东等地省交通运输厅也相继印发了关于《智慧高速公路建设指南》建设方案,其中“精准感知系统及智能化采集设备的建设”为纲要中“智慧交通建设的深度融合”目标提供了基础和依据,为智慧交通的建设提供了新的思路与可能。


在经济高速发展的强带动效应下,公路里程及汽车保有量也在日益增长,在我们享受交通飞速发展带来的便捷红利时,所面临严峻的交通问题也亟需解决。相较于传统的交通管理模式,智慧交通采用云计算、大数据及人工智能等技术,基于实时海量的数据、高效运算的平台及智能科学的算法,更为精准及时的共享、平衡了交通资源。


交通研判模型是智慧交通建设的“利器”之一,中兴飞流基于实时交通量数据、高精度地图、气象感知系统、全域路网分合流模型等,建立了包括交通状态研判、重点路段研判及环境气象研判等智慧交通综合研判分析系统。


交通研判系统架构图.png


以某局点“智慧交通研判系统”建设应用为例:为助力新时代“交通枢纽”的高速发展,该研判系统基于该省774座门架采集特征、雷视一体捕捉信息及道路路网结构,构建了基于“时空”的高维融合研判模型,该模型主要具有以下特点:


①“时序特征”提取:从时间序列中融合了实时交通量特征,包括车流量、平均车速、车速标准差等,利用大数据时间序列融合算法分析建模,有效提取了海量数据中存在的趋势性及周期性等特征;


②“空间特征”刻画:从空间分布中基于空间道路路网信息,如分流区、合流区、交织区,以及道路特征属性,例如车道数量、侧向净空及交通组成等特征,构建了深度图神经网络模型,挖掘蕴含在路网中的交通瓶颈点;


③“时空融合”构建:基于高维“时空”研判模型的构建,利用时间维度准确提取了实时交通状态的“特点”,采用空间维度精准刻画了道路路网的“难点”,结合大数据与人工智能算法完成了时空的“两点融合”。


交通研判系统架构图1.png

某局点“智能交通研判系统”界面示意图



基于上述算法在研判系统中对趋势性、非线性及动态性特征的提取,更为智能、准确、及时的预测预警了道路状态并及时上报交通拥堵或事故处理时长,可有效降低道路拥堵程度,并持续提升交通安全性。智慧交通研判模型高效智慧的内核及契合场景的应用,可有效为智慧交通的建设大力赋能,主要有以下三大应用:


一、交通调度疏导


通过交通智能研判系统对拥堵或事故预测结果分析,结合道路实时交通量状态数据,持续上报疏导指令或应急调度优化建议,提升交通状况的调度疏导效率,优化应急处理流程。


二、智慧出行服务


基于交通智能研判系统平台结合出行应用服务终端,提供交通实时状态预测播报、拥堵或事故路段避让预警及未来出行综合研判建议等,为出行提供更加便捷安全的方案。


三、辅助交通规划


针对交通事故高频次预警或频发路段,深度挖掘路网参数、交通量属性及其它因素与事故或拥堵的相关性及影响矩阵,并输出针对车道宽度、侧向净空等调整建议,从而消除潜在易发事故瓶颈,提升道路交通规划的科学性及安全性。


作为以大数据、人工智能及云计算技术为支撑的智慧交通研判模型,是智慧交通建设的重要组成部分及重点实现方向之一,该研判模型系统汇聚海量数据实时运算分析,结合路网模型构建交通预测研判模型,为交通实时调度、便捷交通出行及整体交通规划提供了多维度、深层次及易推广的智慧化服务。


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