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城市交通系统的智能化技术应用浅析
  • 点击数:338     发布时间:2024-02-29 10:07:02
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智能交通系统是现代城市交通管理的重要手段,通过引入人工智能、物联网、大数据等技术,提升交通运营效率,保障交通安全,优化出行体验。同时,在城市智能交通领域,人工智能(AI)的使用也正在推动一场革命。然而,尽管智能交通取得了一定的进展,还也存在着一些待解决的问题。

一、当前城市交通系统技术智能化升级面临的问题

智能交通系统是现代城市交通管理的重要手段,通过引入人工智能、物联网、大数据等技术,提升交通运营效率,保障交通安全,优化出行体验。同时,在城市智能交通领域,人工智能(AI)的使用也正在推动一场革命。然而,尽管智能交通取得了一定的进展,还也存在着一些待解决的问题。

1. 数据如何整合和共享是一个关键挑战。由于交通系统的复杂性,准确、实时地收集和处理数据是一个巨大的挑战。交通数据来源多样且量大,如何有效地整合这些数据,以及如何确保数据的安全和隐私,是智能交通系统需要解决的重要问题。此外,不同交通系统之间的数据共享也面临诸多困难,如标准不一、技术差异等,数据的标准化和互操作性也是一个需要解决的问题。

2.数据分析和处理的复杂度不容忽视。大数据在智能交通中发挥着重要作用,但有效的数据分析和处理是一项复杂的工作,需要专业的技能和工具。如何提取有价值的信息,并将其转化为实际的决策和行动是一项具有挑战性的任务。尽管在这方面 AI 取得了显著的进步,但仍存在许多技术局限性,AI 算法可能无法处理复杂的交通情况,例如异常拥堵、突发事故和恶劣天气等。此外,AI 在处理道德和伦理问题,如优先级排序和路权分配等方面也面临着挑战。

3.安全和隐私问题也是智能交通面临的重要问题。随着数据的增加和系统的复杂化,保护数据安全和用户隐私的难度也在上升。如何在利用数据的同时确保信息安全和隐私保护,是智能交通系统必须面对的挑战。

4.如何制定合适的法规和政策以规范和管理AI 的使用。智能交通系统的技术更新迅速,新的技术和解决方案不断涌现,AI 的使用和部署需要相应的法规和政策支持,然而目前这方面的法规和政策还存在许多空白。如何跟上 AI 算法升级及大模型等技术的发展速度,以及如何将最新的技术应用到实际的交通管理中,也是当前面临的一个重要问题。

5.智能交通系统要与城市规划发展有效融合。智能交通系统不仅是独立的系统,更应是城市整体规划的一部分,需要与其他城市设施和服务相配合,共同推动城市的可持续发展。尽管智能交通领域存在诸多问题,但随着技术的不断进步和管理的不断完善,我们有信心逐步解决这些问题,实现更高效、更安全、更舒适的城市交通出行。


二、城市交通系统技术智能化升级的必要性

1.政府导向性强推动产业发展

政府导向性强推动智能城市交通产业的发展具有重要意义。从 2019 年开始,国家政策加大向交通领域倾斜力度,与智慧交通相关的政策逐年增多,智慧交通将向数字化、智慧化、网联化的方向发展。

2.智慧交通系统需要面对城市安防的需求

城市智慧交通系统需要与城市安防系统联动,才能更好地实现信息共享和协同作业,共同制定信息共享规范和标准,实现数据的互通互联和共享。

如在城市交通管理中心设立安防监控模块,对交通场景中的安全状况进行实时监测和预警,及时发现和处理安全问题。通过智能化手段实现对城市交通的动态管理,搭建起网络化的智慧交通体系,为城市安全提供协同联动的支撑管理。

3.解决城市交通拥堵、推动绿色交通建设的必然选择

伴随着城市建设及汽车保有量的快速发展,城市交通拥堵加剧、安全事故频发、空气污染严重等问题凸显,智慧城市交通发展面临的考验也越发加剧,依靠老路子建设已经明显管理乏力。现如今,在保证安全的基础上要提升通行效率、提升智慧化水平,同时为实现绿色交通和新型生态城市助力,那么智慧交通依托人工智能与互联网等关键技术的建设就抓住了重要节点。智慧交通建设一方面可以通过智慧管理平台等技术设施提高现有设施和交通运行效率;另一方面可以通过管理水平的提升缓解交通供需矛盾,最终达到提升城市交通运行效率、安全性及绿色环保的建设需求。

4.提升综合交通管理及数据分析的必要性

面对繁多且相互独立的管理系统及多维度质量参差不齐的交通数据,建立一套合理且完善的指标体系,分析道路容量、流量等运行数据,并运用科学的计算方法,实现对路口路段、微中宏观的数据研判分析。同时对获取到的大数据进行智能规范化的整理清洗,提升数据的可用性及合理性,能够实现高效的交通管理,将数据灵活赋能更多元的应用,使交通管理更及时、决策更准确、业务更全面。


三、关键技术突破支撑智慧城市交通系统发展

基于以上分析,可以看出只有充分发挥城市交通系统智慧化升级的优势,通过建设新型智慧交通管理基础设施、汇聚分析海量城市交通数据,实现关键技术的突破才能更好的支撑智慧城市交通系统的发展。

例如在搭建交通一体化数字孪生与赋能应用平台时,基于可计算路网数字化的动静态路网设施设备,映射构建车道级孪生路网的路段、路口、车道、车道连接器、虚拟停车场和信号灯实体,并动态加载交通信号控制和交通认知数据,通过逻辑关系实现静态孪生路网实体和动态交通运行数据的关联组织,可以完成全要素孪生场景的自动构建。

1.可计算数字路网关键技术

面对越发复杂、精细的路网建设,将实体转变为数字可计算化是智慧化交通管理的基础。可计算数字路网就是对标志、标线等道路交通元素进行交通语义建模,对道路所蕴含的交通规则、行驶行为限制、拓扑连通关系等进行数字化描述,在计算机上完成由高精地图到可计算路网的转化,实现道路交通元素可被计算。同时,通过设定“认知边界”“虚拟停车场”等条件,形成“物理空间逻辑封闭”,进一步结合“弹性自组织”“动静时空一体计算”等技术,实现在不同分辨率下的全量指标交通参数计算,将海量的交通数据进行合理分类计算。

2.交通对象认知分析关键技术

由于车辆保有量的快速增长,我们面对如何将路面上行驶的个体有效洞悉及管理的问题。交通对象认知分析技术以个体车辆为最小计算单元,在建设新型智慧交通管理基础设施的基础上,依托数据质量的增强,通过个体车辆轨迹重构、个体车辆出行特征描述等技术,实现精准认知每个个体车辆的出行状态,实时掌握车辆位置、轨迹等出行状态信息以及出行特征信息。进一步集计个体车辆出行信息,得到路段、路口、停车场、区域等不同交通对象状态信息及交通特征。

3.交通数字孪生与推演关键技术

在个体车辆实时交通状态及出行特征认知的基础上,依托个体车辆行驶状态孪生映射、个体出行推演等计算模型,在可计算数字路网上实现在网机动车行驶过程实时在线重现。根据电警卡口断面检测和浮动车移动感知的多种状态数据,构建宏、中、微多尺度交通流演变模型。在宏观层面,对现有卡口布局进行多级元胞划分,并融合浮动车轨迹数据对稀疏卡口形成互补观测,根据流量守恒以元胞为单位进行状态演化计算。在中观层面,对个体车辆进行车队判别,通过刻画车队间的跟驰和队内的平均运动,以及车辆的换道行为,等效推演车辆在路段和路口的行驶过程。在微观层面,基于卡口检测时空点的约束下回溯重现车辆在路段内排队和畅行的逐秒行驶轨迹,完成端到端车辆运动的精准模拟。


四、智慧交通领域的创新应用

传统安防技术与新型智能交通关键技术结合的应用多样性使得其可以为城市交通的各个领域提供服务和支持。例如,视频监控技术可以应用于道路交通监控、车辆监控等领域,智能卡口技术可以应用于车辆和行人管理、交通执法等领域,人像识别技术可以应用于公共交通站点等场所的安保工作。

在人工智能新一代信息和智能技术快速发展的大背景下,卡口、视频人像识别、移动定位等身份型个体检测技术日臻完善,逐步形成人、车、路的全量感知环境,使交通需求、容量、状态实时精确可知,人车路全要素动态精准可控成为可能,为道路交通管理实现“感知泛在、研判多维、指挥扁平、处置高效”提供了条件与方法。

1.重点车辆监管

重点车辆监管是为了掌握全网重点车辆的运行状态和违法报警数据,提升交警对多种重点车辆的监管能力和效率,并通过数据共享等方式,为相关部门提供重点车辆监管赋能。得益于技术水平的提升,重点车辆的监管技术方案有了显著进展。

结合“六合一”车辆登记信息,利用车辆相关信息,对高污染车辆、非法营运车辆、危化品运输车辆、渣土车等出行实时轨迹进行重点监管。对于卡口检测的上路行驶车辆,先初步筛选符合重点车型特征的条件,再利用卡口过车图片,基于图像识别技术筛选车身颜色特征条件和车尾特征条件等,得到上路车辆数据,进而结合车辆运输审批数据判别该车辆是否为未经审批的“非法上路重点车辆”。

此外,车载安防系统也可以为车辆提供安全保障,包括车载报警器、GPS 定位器、行车记录仪等设备,可以实时监测车辆周围环境和行驶状态。例如,车载报警器可以实时感知车辆的异常情况,如车身被撞击、车辆偏离道路等,并在第一时间发出警报提醒车主。这些技术的应用拓展了城市交通市场的空间,提高了城市交通运营效率和服务水平。

2.无信控交叉口隐患治理

在道路安全方面,根据公安部道路安全研究中心数据,近 10 年路段交通事故逐年下降的同时,交叉口交通事故出现了明显反弹。其中,无信控交叉口隐患治理是道路安全隐患治理任务的重要抓手,提升无信控交叉口治理水平将有力支撑交管部门“减量控大”工作目标。

应对无信控交叉口场景的隐患治理需求,结合场景的道路交通特征,聚焦路面基础设施不齐、主支路视距盲区、行人过街隐患、车辆超速隐患等典型问题。可以采用雷达视频融合感知、信息实时发布、道路安全预警等科技化手段,建设包括会车、行人预警系统等前端子系统,预警设备及线路的网络传输子系统,包括隐患治理一张图等的后端应用子系统,以提升无信控交叉口的隐患治理水平。聚焦场景特征和典型风险,采用交安设施叠加道路安全预警手段,全方位提升无信控交叉口隐患治理水平,系统化治理,防事故于未然。构建“感知—认知—预警—监测”的无信控交叉口隐患治理系统,提供主动预防事故的无信控交叉口场景综合治理方案,达到减少事故数量、降低事故严重性、有效支撑道路交通安全“减量控大”的目标。

3.“车路协同”与“车网互联”

随着 5G 通信、人工智能、大数据等技术的不断发展和推广应用,交通领域正在逐步呈现出“车路协同”和“车网互联”的新态势。这些新技术的应用,不仅将提升道路交通的安全性和效率,还将对传统交通运营模式带来深远的影响。

借助新一代信息通信技术,实现车辆与云平台、车辆与车辆、车辆与路、车辆与人、车内等全方位网络链接,可以实现车与车、车与路、车与人之间的动态实时信息交互,实现车辆信息与城市、交通等多网融合。依托于先进的无线通信和新一代互联网技术,例如 5G 通信、物联网、云计算、大数据等。通过实现车辆与道路基础设施之间的信息共享和协同作业来减少交通事故的发生率,设备采集与融合多渠道信息能够获取到其他车辆的位置、速度、行驶方向等信息,可以开展车辆主动安全控制和道路协同管理,从而能够更加准确地判断路况,避免因信息不对称而导致的交通事故。对于提高道路交通的安全性、效率和舒适性有着重要的作用。

同时,也可以实现车辆之间的信息共享和协同驾驶,实现智能交通信号控制和智能停车等应用,车辆可以更加智能地规划行驶路线和行驶时间,避免交通拥堵和浪费时间,从而提高城市交通的效率和便利性;提供更加便捷的出行服务,满足现代人对高效、便捷出行的需求。此外,车路协同技术还能够使车辆更加高效地利用能源、减少环境污染,促进城市经济的可持续发展,也能够为城市交通管理提供更加智能化的解决方案,促进城市交通的可持续发展。


五、结语

智慧城市交通系统是支撑城市运行的必要系统,虽然现在还面临着很多挑战和问题,如网络安全问题、数据隐私保护、系统集成和标准化等问题,需要不断加以完善和解决,新型技术的推广和应用也需要政策支持和法律保障等方面的配合。但同时,与城市交通密切相关的安防行业是一个技术创新密集型的领域,不断涌现的新技术为城市交通的应用赋能提供了强有力的支持,伴随着人工智能、物联网、大数据等技术的引入,使得城市交通管理更加智能化、精细化、高效化。所以我们有理由相信新兴技术将会在未来成为智能城市交通领域的重要发展方向,在提高道路交通的安全性、效率和舒适性的同时,成为智慧城市建设的重要组成部分,可以与城市交通管理、公共安全、环境保护等领域进行有机结合,推动智慧城市的建设与发展,促进城市经济的可持续发展。


来源:中国安防协会


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