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「Neuro」面世,阿里云触达城市交通神经系统

2021-06-29

来源 : 赛文交通网

作者 : 拾梦者

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近日,阿里云宣布推出智慧交通软硬一体化产品:面向车路协同时代的智能终端- Neuro路侧智控终端(以下简称Neuro),一个具有交通视频分析、多源数据融合、交通组织优化、交通信息发布等功能的产品。

阿里云将云端AI能力拓展至路侧,力求实现交通全局最优和局部最优的动态平衡。

Neuro是什么

如果说城市大脑可以提升城市交通整体通行效率,那么Neuro则是阿里云为单个路口优化、增强个体出行者在路口畅通体感而量身打造的,正如同一个个神经元细胞。

Neuro在终端侧调用城市大脑智能算法,保障单路口和小区域的通行效率;而Neuro的运行数据也将实时汇聚到云端的城市大脑,不断强化全局数据的采集和优化能力。

Neuro强调提升单个路口的通行效率,让交通出行个体产生实实在在的体感。

硬件层面,Neuro由阿里云基于寒武纪和高通的芯片独立自主研发设计,优势在于CPU、GPU、解码能力的领先,可以支持更复杂的、重CPU的差异化算法。

软件层面,在前端边缘计算部分,Neuro接入了视频数据、雷达数据以及互联网实时数据。通过摄像头,阿里云在Neuro后端还二次进行车辆精准定位、排队长度、交通流量、实时速度等相关参数的融合,单个盒子最多可支持24路视频分析。

赛文了解,Neuro主要安装在信号机箱内,主要功能包括:

1、交通融合感知:多源数据融合,实现交通参数、交通事件、交通违法、全要素定位精准感知,结合高精路网进行时空全要素还原。

2、交通实时优化:秒级子区级路口信号、分钟级动态可变车道、车速诱导多手段协同实时优化,支持“一键护航”全自动化交通保障与公交优先。

3、全渠道车道触达:支持通过车路协同RSU、ETC以及智能网联车机、互联网导航进行车内主动安全提醒与行驶建议推荐。

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系统架构

功能定位上,Neuro既可以独立工作,也可以和中心端阿里云交通云控平台进行整体联动,实现大脑全局优化和单点优化的结合。

为什么要做Neuro

自2016年开始,阿里云就强调了数据在交通领域的价值,推出了城市大脑,用数据赋能交通。这几年的实践过程中,行业中的各种视频、卡口等数据与互联网数据融合确实对交通也产生了积极作用,特别是在交通失衡的情况下,通过数据融合进行交通控制、调度以及交通状况的宏观评价。城市大脑能够让城市部分交通参数指标得到提升,但问题的关键是,即使整体通行效率有所提升,但出行个体仍然很难产生体感。

举个例子,就像夏天房间里的温度,30度很热,用空调降温到27度,指标下降10%,但是房间依旧很热。总而言之,27℃、28℃、29℃与30℃没有本质差别。

数据指标有所提升,但个体没有产生体感。

城市大脑计算的是整个城市交通数据,但是对于交通参与者,更多关注当前路口,某个路口的拥堵、排队,长时间等待带来的感受。城市大脑很难解决所有点的拥堵问题,特别是在交通流量已经过饱和的情况下,已经不是技术能够完全解决的问题。

以改善交通拥堵为目标,阿里云开始转变思路,不仅要看全局,还要从某些特定的点上去解决问题。

城市大脑可以提升整体交通效率,从经济角度而言是有利的;单个路口的效率提升,能够让交通出行者有实实在在的体感。

阿里云认为,这两种模式的本质还是希望能用数据与技术对业务创造价值,但这种价值不仅仅只是通过数据来体现,还要通过参与者的体感来体现。

另外,行业市场对纯软服务认可度不高的现实情况也推动着阿里云做出改变。市场环境决定着用软服务、算法来获利比硬件销售获利会更难,软服务硬件化是大势所趋。

Neuro能做什么

Neuro作为路侧终端,重点在可变车道、诱导屏、信号灯三方面发挥协同作用,阿里云将实时控制能力作为它的功能核心。

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在信号控制方面,Neuro通过摄像头、雷视一体机、雷达等系列设备可以感知交通的动态,比如排队长度、路面事故等信息。

在这种情况下,就可以改变以往的信号控制方式。以往信号机会根据高峰、平峰期自主选择不同的配时方案,Neuro可以切入到单周期内的控制,在单周期内进入实时计算,然后判断当前的相位,比如红灯还有15秒结束,实际对向的车已经全部排空,这种情况下,单周期内可以将相位等待时间从15秒减少到5秒,个人出行体感也就增强了。

值得一提的是,Neuro不仅可以进行单点自适应,不同路口的Neuro之间也可以动态分组,以此来实现区域协调。由于区域协调与单点自适应会发生冲突,因此Neuro还设置了不同模式切换的功能,根据饱和度、时段等情况切换模式。

目前,阿里云与博研智通合作打通不同协议之间的信号机厂商,实现秒级控制。

在交通组织优化方面,与诱导屏、可变车道打通,根据绿波通行速度、道路整体路况、异常事件进行诱导自动发布。

在车路协同方面,可以将事件识别、违法提醒、红绿灯倒计时、路径车速诱导等信息通过MEC推给RSU,然后发送给车辆,或者通过高德地图进行发布展示。

目前,Neuro已经在北京、杭州、昆明、无锡等地试点落地,解决该路段早晚高峰流量潮汐现象,道路延误指数偏高,群众畅通出行感受度不强,通行压力过于集中,日常信号灯人工干预优化不够完善等问题。

据阿里云介绍,系统已经过九个月的试运行。在畅通提升方面,通过智能路网视频与雷达的融合感知能力,单路口强化的人工智能+信号灯优化算法,达到“主动感知、秒级优化”,实现试点区域内信号配时优化,从而缓解路口拥堵。试点路口的通行效率在早晚高峰和平峰期间均有改善,尤其在平峰和夜间路口未过饱和时效果更为明显,日均延误指数下降20%。通过车内红绿灯倒计时、路口实时车速预警、速度推荐、事件提醒等措施,事故压降方面也有明显的优化效果。

具有性价比的Neuro

相比大几千万,甚至过亿的城市大脑,阿里云这次在Neuro的打造上充分考虑了成本问题。

在感知层面,整个方案设计支持几种方案:

一是基于普通摄像头进行视频识别分析,这种方案也可以定位车辆位置,但是数据精度有限,人工精力耗费会更多一些;

二是基于雷视融合一体机,与视频厂商合作,Neuro直接读取车辆位置与车牌等结果,然后基于视频进行事件检测和排队长度检测等;

三是基于激光雷达,主要用于行人检测,整体成本相对更高一些。

每种方案各具有优劣势,不同城市可根据各地需求进行选择。

对于阿里云来说,做硬件的主要目的并不是盈利,而是要从整体方案角度出发,降低综合成本,发挥云和软件的能力。

赛文了解到,阿里云有计划与一些地方信号机厂商、有研发能力的产品商、地方有影响力的系统集成商等企业合作推广Neuro。

对于地方小型企业来说,有了阿里云的技术支持,对企业自身的产品能力也是一种提升。

结语

无论是交通管理,还是车路协同,路侧感知设备都是重要的投资组成部分。掌握核心投资构成部分,也有利于降低城市大脑的综合成本。

需要强调的是,除了对感知本身的关注,阿里云更关注在不同感知条件下,传统的普通路口监控、雷视融合感知等能力在实际场景中发挥的作用,以及技术上如何与控制优化和交通仿真能力做全链路打通,而不仅仅是酷炫的三维展示。

宏观层面有城市大脑,微观层面有Neuro,阿里云通过组合拳的打法,未来在城市交通领域也必有可为。

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