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华为智慧交警大旗 |“交通智能体”详解

2020-07-01

来源 : 赛文交通网

作者 : 华为

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编者按:近日,华为发布了面向交警行业的“交通智能体”整体解决方案,一时间方案备受全行业关注。

“交通智能体”是华为智慧交警业务的大旗,本次发布的解决方案是面向交警,用于治理高速公路、城市道路,保障安全畅通有序的解决方案。

华为“交通智能体”解决方案分为三个部分:感知体、交管大脑、执行体。如果以人为例形象说明,“交通智能体”就是为交通综合治理提供最亮双眼、最强大脑和最快双手。

华为智慧交警大旗

在感知层,“交通智能体”方案基于视频和雷达实现了“三流”和“四全”,即对图片流、视频流和数据流做到了全对象、全天候、全要素、全时空的采集。

在大脑层,“交通智能体”方案实现了车辆身份可识别、路网可计算,并以此为基础,对执法、信控、车路协同三大业务流提供底数清、状态明、问题可知、规律可视的精准研判。

在执行体,“交通智能体”方案结合宽带集群,扁平指挥,打通情指勤督,实现快速业务闭环。

本文是华为中国政企首席科学家胡善勇于2020年6月23日线上,首次比较详细完整地介绍“交通智能体”解决方案的内容整理,从中还可以了解华为对城市交通治理交警业务的理解。

全感之

路口是道路的交汇,是交通治理的咽喉。

过去信息化手段对路口治理存在依赖于采样、数据采集不全、路段信息不清楚等问题,同时多样化的采集手段容易导致数据杂乱,无法真正全息的将路口进行数字化还原。

而华为全息路口解决方案通过软件定义摄像机,结合雷达感知,全面动态地、实时地拟合了真实路口情况,打造数字化路口。

华为全息路口解决方案具备以下功能:

第一,部署华为软件定义摄像机之后,扩展功能无需再改造硬件,这样可以节省成本;

第二,通过华为提供边缘接入的盒子,可以接入摄像机和信号机,互相之间进行数据打通,从而实现自适应信号优化;

第三,华为软件定义摄像机支持多样的机器视觉算法,并可以软件加载,获取流量、事件等多样化信息;

第四,结合雷达,实现高达分米级定位精度,真正做到车道级检测;

第五,目标可感知距离扩大为200M,少量摄像头即可做到关键路段覆盖,是低成本、全感知、全个体覆盖解决方案。

正是在全面感知基础上,交管大脑获得了全量动态的每个个体在道路上的行为,才拥有真正的用武之地。

深识之

华为交管大脑以全息路口的车辆数据为基础,结合第三方数据,做到由车到路、由车到人的全面管控,实现身份可识别、路网可计算。

在此基础上,华为结合自身大数据硬件和平台,与交警领域专业伙伴合作,通过交管大脑,目前实现了执法管控、车辆综合研判、路况分析、态势分析、精准服务、交通组织优化、信控优化策略等7大业务。

第一个应用是执法管控。

传统执法以电警为主,电警前端检测功能少,基于抓拍的图片执法需要大量人工进行再判断。

华为智能非现场执法扩展了执法管控半径,一方面,通过对图片和视频进行智能分析,解决过去多数违章违法行为无法识别问题。另一方面,通过有效利用平安城市海量视频进行执法,节省建设成本。同时,抓拍的图片先利用人工智能进行审核,过滤大量的废片、误片,再由工作人员进行简单的复审,极大地减少了工作量。

第二个应用是车辆综合研判。

在海量过车图片中,华为通过解析车辆、驾驶者图片,再结合六合一数据,快速建立一车一档,实现由车到人的全面管控。比如,将驾驶员信息与驾驶员证件库做比对,发现无证驾驶行为。

其次,通过进一步识别车与车辆特征,形成车辆时空数据,构成结构化车辆,参与大数据集成,进行多样化综合研判,如套牌、无年检等行为。

华为将车辆、人脸进行多维综合识别,再结合车辆的特征提取,车驾管六合一数据碰撞,实现从过去单纯管车到目前车人统一管理,秒级实现风险隐患识别、实时预警。

第三个应用是交通路况分析。

路况分析更加细致,从道路级断面流量到车道级;采集方式从采样到全面;路口评价从单一指标到多指标。基于全面感知,交通路况分析实现由过去片面笼统滞后统计到全面精细实时复刻。

以往基于互联网路况或流量采集的路况分析,以抽样数据建立交通模型推演路网状况存在局部不准确、不客观等问题,现在通过全息路口、利旧电警等监控设备智能分析,通过全量过车记录可精确计算路网路况,使路况更准确、更客观。

第四个应用是交通态势研判。

由“表象趋势分析”到“态势动因研判”,知其然更知其所以然。以往交通态势研判仅分析表象趋势,以历史过往信息拟合当前状态进行趋势预测。而当前通过准确的车道与车辆信息,可以挖掘出道路承载力与实际流量不匹配问题,通过计算路网结合个体出行需求深入本质研判,发现异常拥堵根因。

第五个应用是精准服务。

车辆也有二八定律,大约80%的事故、违章行为都是由20%的车辆和驾驶人造成的。那么针对这20%的重点对象展开管控,利用大数据,精准地下探到个体分析问题,生成专项分析报告,支持宏观策略的输出。比如,提前推送提示在某区域经常超速的车辆注意驾驶速度。

第六个应用是信控优化。

一是路口信控优化。

以实际运行案例来看,在高峰期,一个5分钟时段有66辆车经过某一交叉口,通过路口饱和度、排队分析交叉路口和占比数,获取路口状况信息,再结合历次高峰时段路口监测结果,获取某一个转向停车数量占比。通过任意时刻、任意路口车道级状态信息,计算全量路口过车数据,即可驱动交通信号控制优化及其评价,实现自适应控制。

华为智慧交警大旗

二是干线优化。上下游路口通行能力不匹配导致了城市路口拥堵,所以干线协调要从过去策略固定到适配交通流控制策略动态调整调控。

通过全息感知,可以获取任意时刻、任意车辆的出行信息、出行空间、出行规律和出行特征,相当于拥有整体车辆的出行时空分布和出行需求。如果再计算出这一路网的通行能力,就可以制定上下游路口通行能力与之匹配的信控优化策略,通过有效的干线控制解决拥堵问题。

华为智慧交警大旗

第七个应用是交通组织优化。

过去交通组织优化以线下为主,现场人工勘察,既浪费了大量专家资源,而且周期长,无法保证数据的准确性。现在拥有任意时刻、任意路段的车道级状态信息,可以实现由过去的人工经验到实时精准流量控制+专家模型来实施交通组织优化。

敏行之

有了全面感知和交管大脑的精准研判,在指挥调度上也能做到敏捷响应与科学合理。

在执行层,华为“交通智能体”实现警力警情设施一张图、指挥一张图、勤务一张图、督察一张图,通过一图展示、一键式调度,实现四位一体指挥体系,高效业务闭环。

在此基础上,可赋能一线交警,如辖区内交警不再只是被动的接受指挥中心层层传递下来的指令,而是基于自动研判情报,直接出警解决问题,在出警同时将信息报送给指挥中心,解决处置警力行动时延问题。

以端边云智能协同赋能人车路业务协同

华为“交通智能体”解决方案,基于全面感知,以端边云智能协同赋能人车路业务协同,实现安全有序畅通的交通治理目标。

在感知层,通过华为全息路口,以CT方式实时、精准扫描路口全量扇面数据,路口级交通参数达40+种,真正实现一路口一档案,一车一档案,一路段一档案。

在大脑层,华为基于端边云协同的AI能力实现执法管控全智能;基于精准的路口身份信息打造容量、需求、状态全可知的可计算路网;路况分析由过去路网级笼统滞后统计到现在车道级全面精细实时复刻;态势分析由表象趋势呈现到透视个体需求深入本质研判;从只能解决单一路口和小范围区域的感应式信控到点线面、人车路全面协同式信控。

最后在执行层,基于大数据情报串联起应用实战,实现交通业务管理闭环。

华为智慧交警大旗

其他

在与用户服务过程中,华为“交通智能体”方案可以三部分整体交付,也可以分模块化、分段、分功能交付。

华为“交通智能体”目前应用在了天津、无锡、深圳以及湖南等几个典型项目中。

在智能信控优化上,华为在天津生态城部署TrafficGo2.0应用,实现由过去的车看灯到现在灯看车,平均车速提高18%,高峰时长平均下降15分钟。

华为视频+人工智能结合的智能非现场执法,主打执法安全细分市场,在全国有大规模应用,通过这一方案执法量上升两倍。

同时,华为在无锡实现了业界首例城市级车路协同精准公交商用案例,目前已经在400个路口,220平方公里进行了大范围部署。

总结

华为专注于行业数字化转型,从TrafficGo方案,到华为云EI城市智能体,再到华为交通智能体,通过不断的项目落地,试点建设,验证产品和解决方案,打磨SDC、全息路口等产品,建设行业生态。

华为在智能交通管理领域持续发力,未来也将会有更多的解决方案落地。

*本文根据现场录音整理,未经作者确认

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