建设背景

 

  

  机动车数量高速增长、城市道路规划不合理、大规模道路建设等问题,都在不断加剧城市的拥堵程度。如何治理交通拥堵,已经成为城市交通治理的巨大挑战。国家也颁布了《中国交通的可持续发展》、《道路交通信号配时运行管理规范》、《城市道路交通信号配时运营服务规范》等一系列政策予以指导,这充分预示了数据化、智能化将成为城市交通升级改建的主旋律。通过AI实现智能交通信号灯配时,优化交通运行效率和管理水平,是未来交通治堵主要发展方向。


  因此,云创大数据通过“大数据+深度学习”的方式,利用新方法深入研究探讨,以机器学习代替人工设置,将经验模型转化为科学数据,以全新的思维和灵活的方式优化信号灯配时的控制,从而更合理地规划信号灯时间控制,提升道路资源利用率,大幅降低道路拥堵情况,让城市道路愈发智能化。



方案介绍

 

  

  交通路网纵横交错,如果把整个城市交叉的路网理解成一个巨大的棋盘,而红绿灯的控制就好比在交叉点位的棋子。对信号灯的控制和优化,就可以与AlphaGo对围棋的控制产生直接的对应关系。因此我们引入AlphaGo的思路和方法,打破传统研究瓶颈,通过“深度学习”策略,来对全市的交通进行全局的优化和评估。


总体架构图


  总体架构主要包括了基础数据层、大数据平台层、深度学习层、运维管控层和应用服务层。


  基础数据层:主要包含了整个系统所需的基础数据,如: GPS定位数据、车速数据、车流数据、拥堵数据、卡口监控数据、信号灯控制历史数据以及全息检测的车道速度、车距、相位差等精准交通数据。


  大数据平台层:是整个平台的底层软件,主要分为两大部分——存储资源池和处理资源池,其中存储资源池主要为前端采集的海量数据存储服务;处理资源池处理数据资源,实现现有海量数据的汇聚整合,并进行一定智能化识别处理,转化为索引数据,在大数据高效检索的同时进行一定的数据挖掘,得出有价值的分析数据。


  深度学习层:是整个平台的核心,通过神经网络构建“深度学习”机制,将以往的经验模型转化为科学数据,对于网格化的道路,以类似于AlphaGo的计算思维方式,通过仿真软件进行大量的实验模拟仿真进行全局优化和评估。


  运维管控层:主要针对上述软硬件平台的统一管理控制,实现诸如资源调度、在线控制、状态监控、运维网管、自动容错等相关功能,也为运维人员和监管人员提供相应的操作功能。


  应用服务层:主要是为平台提供应用服务,并支持标准化接口,以方便相关人员或第三方平台对接及数据调用,主要服务包括:智能信号灯控制、交通流量预期分析、道路优化评估模型、人流/车流潮汐研判分析等。



方案价值

 

  

  1.缓解交通拥堵


  通过结合大数据、深度学习技术优势实现交通信号灯智慧化,从而缓解城市的交通拥堵情况,将城市交通拥堵率大大降低,加快城市交通运行效率,减少市民在路上的拥堵时间。



  2.减少交通管控及社会成本


  智能化的交通管控将减少道路、路口的人力资源,将传统的依靠交管人员现场管控改为智能自动调整管理,增加交通畅通率的同时减少交管局在管理方面的成本。同时增加了城市的交通畅通率,减少市民在在路口的等待时间,时间即是金钱,减少市民等待时间,即是为广大市民节约了金钱,减少了社会成本。



  3.优化配置交通资源


  通过对交通大数据的深度学习分析处理,可以辅助交通管理制定出较好的统筹与协调解决方案。一方面减少各个交通部门运营的人力和物力;另一方面可有些提升道理交通资源的合理利用。如根据交通大数据结果确定多模式地面公交网络高效配置和客流组织方案,多层次地面公交主干网络绿波通行控制以及交通信号自适应控制等。



  4.提升交通运行效率


  基于深度学习的智能交通技术能促进提高交通运营效率、道路网的通行能力、设施效率和调控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量较大,而大数据的深度学习大体积特性有助于解决这种困境。



  5.减少燃油浪费和环境污染


  车辆排放的废气污染,是造成城市环境污染的主要原因之一。通过对城市交通拥堵的缓解,减少车辆在路口怠速等待的时间,从而减少汽车的燃油消耗和污染的排放,不仅可以节约对燃油消耗的节省,还可以减少车辆的污染排放,达到节能环保的目的。

 

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