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华为云EI交通智能体在深圳特区交通治理的探索与实践

2021-01-30

来源 : 赛文交通网

作者 : 拾梦者

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交通拥堵,是城市居民最有共鸣的话题。各大城市也一直走在治堵的路上。

曾经,有一种堵叫“深圳堵”,3.8公里要开28分钟。

为了治理交通拥堵,深圳交警一直不断“练功”:全国首批交替通行路口、全国首条快速路HOV车道、全国首条自动化潮汐车道等等武功秘籍。

此外,深圳交警还集结了武林好友——华为云,共同治理交通疑难杂症。

2017年,深圳交警与华为云宣布成立智慧交通联合创新实验室,开始探索通过5G、云、人工智能技术在城市交通领域的应用创新,共同打造更智慧的城市交通。

至今,联合创新实验室也创下了不少的成果:打造华为云交通智能体TrafficGo,以城市为尺度探索区域AI智能信控和综合治理方案;与深圳交通中心联合研发统一管控平台,解决不同品牌信号机无法统一管理的问题;在过饱和区域开展错峰下班等交通需求调控方案实践。

当前,深圳市部分路口已实现了从“车看灯,读秒数通行”到“灯看车,读车数放行”的转变。

合建交通实验室:探索交通治理新方法

深圳交警与华为云的“联合创新实验室”是国内交警领域首次与华为云合作组建的“智慧交通”创新机构。

深圳交警在交通领域的业务创新一直居于业界前沿,完成了多个首创;华为在ICT领域具备全球领先的技术,传统的通讯设备、芯片的竞争优势、华为云的超大算力、超强算法和智能视频硬件设备,双方联合,开展“警企合作”,发挥各自优势,共同研发致力于城市交通管理的新产品,是联合实验室的初衷。

早期,对外界而言,交警内部的业务运作一直是相对神秘的,深圳交警作为社会主义先行示范区的排头兵,率先向企业敞开大门,对先进技术敢于先试先行。成立联合实验室后,深圳交警在科技处为华为云设立了办公地点。

对华为这种传统ICT企业而言,这里是迅速了解行业的入口,能够真正深入行业内部,触达交警工作中的真实场景和痛点。
实践出真知,为了能够对症下药,双方除了技术上的讨论研究,华为云TrafficGo团队还与一线民警一起站路口,通过实战去了解用户的需求与痛点,有针对性的、差异化的研发产品和解决方案。

赛文了解,在近期举办的华为内部对跨BG、跨行业的“联合创新中心”评比决赛中,在50多个创新中心的比拼中,智慧交管联合创新中心获得三等奖,华为内部对华为云在智慧交管方向的创新性、竞争力给予肯定。

打造华为云交通智能体TrafficGo:落地五大应用

华为云交通智能体TrafficGo是联合创新实验室的重要成果之一。

2018年,华为云推出了TrafficGo1.0交通控制解决方案,该解决方案结合了人工智能技术与交通工程理论,率先使用AI算法实现了实时视频流低时延结构化分析,和区域交通信号控制自适应优化。

2019年,华为云交通智能体TrafficGo2.0解决方案发布。在TrafficGo1.0的基础上,通过在实践中对交通治理场景和痛点的更深入理解,TrafficGo2.0加入知识计算、数据治理等核心技术,融合行业专家经验和行业标准,打造包含感知、认知、诊断、优化、评价五大能力的城市交通综合治理解决方案。

2020年,TrafficGo在深圳福田梅林、龙岗坂田、龙华大浪、侨香路、光明新区等区域的近300个路口开展试点应用,技术上实现全市智能灯控一张网。

  • AI信号优化

赛文了解,在开展试点应用之前,由于前端感知设施覆盖率不高,而且电警、卡口、信号机与路口台账数据没有统一关联,甚至同一个路口在不同IT系统中的名字完全不一样,这给智能化落地带来了极大的困难。

TrafficGo项目组投入近20人花费半年时间对全市2500多个路口进行了排查,建立统一的台账系统,完成了智能化的必要条件-数字化,然后在深入分析深圳路网承载能力和各重点区域交通运行特征的前提下,选定了试点区域。

在感知层面,TrafficGo能够实时地识别出路口车道级的转向流量、车辆特征、排队长度等基础指标,能够对范围内动态目标进行跟踪,实现车辆和过街行人运动轨迹还原。同时支持电警、卡口过车记录、地磁、停车场、公交车GPS、浮动车、GIS地图、天气等多源数据的融合。

通过对这些数据的结构化和再加工,初步实现城市道路的数字孪生映射,然后由TrafficGo数据中枢对宏观微观上百个交通运行指标进行实时计算分析,发现交通存在的问题,结合区域的控制目标,经过多轮迭代训练,得到整体最优的信号配时方案,并实现方案实时下发到信号机。

经过深圳交警与华为云共同测算评估,梅林、坂田、龙华等区域优化后均提升了8%-10%的通行效率。

这些路口优化效果也获得了对通行效率感受最深的司机的好评。CCTV曾经现场对深圳市中心某个路口进行了采访报道,出租车司机表示高峰期会走得慢一些,但基本不会塞车;也有司机表示能感觉到红绿灯会根据车流量会有一些时间上的变化。

  • 研发信号集成管控平台

AI要想实现信号统一控制,不同品牌之间的协议差别无法统一纳管是“拦路虎”。早在2018年,深圳市公安局交通警察局局长徐炜就在一次公开演讲表示,深圳市将建设统一的交通信号管控平台,今后深圳市场信号机就是信号机,不用重复建设信号平台。

最早TrafficGo先与格林威信号机实现了对接,后来与深圳交通中心开发了一套集成管控平台,完成与其他品牌的对接,实现TrafficGo到集成管控平台,再到路口信号机全控制链路打通。

AI和集成管控平台的打通,解决了TrafficGo可以统一纳管不同品牌信号机的问题,实现了一个城市多品牌的信号机统一联网,有助于建立全市信号灯“一张网”在线AI调控。

  • 建立大数据分析研判+专家经验的交通组织优化模式

众所周知,交通拥堵是个复杂的系统问题,很多拥堵场景并非仅靠信控调优可以缓解。TrafficGo的AI技术除了能够赋能优化信号配时,还可以结合行业专家经验更科学地为道路组织提供优化建议。

过去交通组织优化以线下为主,现场人工勘察,TrafficGo通过沉淀海量历史车道级交通流数据,实现过去的人工勘查到全量精准交通数据自动采集分析升级,建立大数据分析研判+专家经验的交通组织优化的工作模式,从定性分析到定量分析,系统不断沉淀优化案例,大量案例反哺AI系统,实现系统可进化升级。目前已覆盖福田梅林、龙华大浪、福田侨香、龙岗坂田4大片区。

以坂田某繁忙路口为例,存在北进口左转一次通过率低,高峰二次排队严重,直行饱和度低,绿灯空放严重等问题。TrafficGo自动诊断出问题根因是进口车道分配与通行需求不匹配。由于交通需求的不断变化,依靠人工排查交叉口问题已不现实,TrafficGo通过交通数据自动采集分析帮助交管部门快速发现问题,真正做到向数据要效率向科技要警力。

针对诊断结果,TrafficGo根据AI自动生成空间优化建议,北进口第二条进口车道从直行改为直左,并对不同时段流量进行仿真测算。

针对交叉口道路标线优化后,早晚高峰一次通过率提高20%以上,排队长度减少20%,路段平均行程时间减少10%以上。

  • 大数据+需求管理-试点晚高峰错峰出行

众所周知,优化效果的明显提升往往是在平峰期,高峰期由于供需不匹配,在过饱和路段,仅靠单一的信号优化无法彻底地解决交通拥堵问题,而需要从拥堵源头出发,采取错峰出行,从交通需求上进行优化。

坂田,作为深圳市重点发展的高新产业片区之一,通勤高峰机动化出行率高。2020年,深圳交警联合华为云在华为坂田基地开展了晚高峰错峰出行活动。

华为云通过停车数据与路网交通流数据建立动静态时空一体分析模型,分析用户出行规律,建立晚高峰错峰出行时段分配,然后定向的进行用户错峰出行时间推荐。

接受倡议的用户,则可以获取减免停车费等优惠,以此来鼓励错峰出行。

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经过实践证明,错峰出行是一项切实可行,能够达到“削峰填谷”的道路交通管理措施。通过对活动前后的平均车速和平均延误对比分析,此次错峰出行缓解交通拥堵效果显著。

同时,今年由于疫情影响,还需要控制聚集程度,政府也在积极鼓励具备条件的企事业单位、商场和学校采用弹性工作时间错峰出行,通过居家办公、远程会议解决工作需求。

错峰出行,也能够有效减少居民出行乘坐公共交通的聚集程度,消除疫情通过交通运输途径传播的隐患,保障居民出行安全。

  • AI交通事件监测

在光明片区,TrafficGo与鹏城实验室人工智能中心合作,采用数字视网膜架构,针对复杂场景进行交通事件监测,实现警情实时发现,全力辅助指挥业务排除道路安全隐患。

交通是复杂的系统,交通治理也需要多种手段配合。TrafficGo在供给侧支撑信控优化,交通组织优化,在需求侧支撑交通需求精准管理,例如基于个体出行需求分析的个性化错峰出行时段推荐、预约出行等政策制定,TrafficGo则可以成为交通综合治理的数据使能和AI使能中枢,为交通治理提供数据和AI支撑。

华为云强调,TrafficGo不仅仅是几个AI配时算法,是整套智能调度系统,是面向行业客户解决实际问题的解决方案,它内部引用了华为云DAYU、ModelArts、知识图谱、边缘计算、计算机视觉多个先进技术能力。TrafficGo符合标准智能体参考架构,包含智能交互、智能联接、智能中枢、智慧应用,是构建智能世界的完整系统。

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坚持伙伴优先,为行业提供黑土地

TrafficGo秉承着华为云“坚持把自己擅长的做好,把芯片、算法、操作系统、数据库做到极致,一点一点的把底座做好”的原则,坚持伙伴优先,为行业ISV提供最肥沃的“黑土地”。

华为云一直被认为是最务实、最落地的市场新进入者,其中一点是华为云进入交通行业,始终恪守外部边界,用自己所擅长的技术和能力去服务客户,不擅长的部分就留给生态合作伙伴,并努力维护健康生态。在尊重传统专家知识和经验的基础上增加AI和大数据能力,为行业赋能。

比如,在信控技术领域,与业界顶级的信控优化团队合作提供专业服务;在信号机对接层面,与交通行业知名ISV厂商合作,打造城市级信号机统一接入和管理服务;在工程方面,与深圳交通中心等设计院联合,发挥属地优势,对本地交通治理进行专业的规划设计;在行业管理方面,与公安部交通管理科学研究所签署战略合作,推动相关行业标准和新技术的推广落地。

华为云将构建一个充满活力的生态作为核心战略,呼唤更多行业领导、专家等“懂行人”携手入局、协同创新。

截至目前,华为云已经与合作伙伴一起在交通多个领域的业务场景中进行探索与实践,交通智能体TrafficGo,必将以“稳定”的架构,应对未来智慧交通多样化的创新需求与挑战!

结语

华为云相关负责人表示,TrafficGo的最大特征是云网边端协同,相比传统架构,它更强调“大脑”与“五官”、“手脚”的协同,让数据与AI算法像血液一样循环流动起来。协同,让交通智能体TrafficGo “会思考、可执行、可进化、有温度”。

TrafficGo作为华为云EI首个成熟的行业智能体产品,抽象出标准架构和开发框架并融合其他行业知识,孵化出政务智能体、水智能体、供热智能体、医疗智能体、金融智能体等多个行业方案。

未来,华为云EI智能体将站在城市的角度,从交通需求和路网通行能力入手,实现全市交通治理一张网,整合机场、高速、轨道、政务、水务、供热、遥感等领域,提出面向智慧城市的智能体解决方案。

在2020年全联接大会期间,深圳市与华为云携手宣布共建鹏城智能体,智慧交通是其中的核心建设内容。鹏城智能体将通过打造具有深度学习能力的城市级一体化智能协同体系,引领未来深圳智慧城市建设,将深圳智慧化水平推向更高阶。

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