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海信发布业内首个信号智能调优平台

在第十二届中国国际道路交通安全产品博览会开幕首日,海信举行重磅发布会,智慧交通事业本部副总经理陈晓明向与会者隆重推出信号智能调优平台

让调优从“人治”走向“人智”!

在第十二届中国国际道路交通安全产品博览会开幕首日,海信举行重磅发布会,智慧交通事业本部副总经理陈晓明向与会者隆重推出信号智能调优平台。海信网络科技总设计师牟三钢、浙江大学智能交通研究所所长王殿海教授在发布会致辞。

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据介绍,海信智能信号调优平台颠覆了传统信号调优的模式,大大降低了对专业人员的依赖,通过系统自动智能调优,在保证调优效果的基础上,实现缓解交通拥堵、提升出行体验的交通管理目标。据验证,该平台可提效50%以上。

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智能调优:行业首个自动调优平台 

城市交通管理工作中,交通信号控制一直是受到交警和出行者核心关注的内容,而信号调优从2016年“两化”工作开展以来,受到了业内各界人士的关注。海信从2008年开始,组建调优团队,截止目前已累计在全国22个省60余个城市开展了17000+路口的调优工作。结合海信的调优经验,陈晓明认为,一座城市的信号调优工作是一项专业性较强且需要耗费较多时间与人力的工作,而目前的信号调优面临信号方案难以自动适应交通流变化、交通配时多依赖人工等难题。 

“以一个有1000个信号路口的城市为例,至少需要10名专业调优工程师花费至少3个月才能初步完成。”陈晓明在发布时举例说,“因调优人员的能力与数量均为变量,因此调优效果不仅参差不齐,且难以保持。” 

为此,海信围绕信号控制的核心目标,重点从“提高效率、保持效果”入手,打造了行业首个信号智能调优平台。该平台融合了互联网数据、电警过车数据和路口交通等多源数据,实现了包括子区自动划分、策略自动推荐、方案自动生成、方案自动更新四大功能,形成了闭环的信号智能优化流程。 

陈晓明总说:“未来的信号优化将颠覆‘人治’,走向‘人智’,即人人都能借助这个智能调优平台进行城市信号控制管理。海信打造的不仅仅是一个系统,更是一种全新的调优模式与智能化体验。” 

提效50%:基于交管云脑,以数据深度应用为基础的全流程自动优化 

在信号智能调优平台中,对数据的深度融合与应用是信号控制的基础。以电警数据为例,目前因数据缺失、覆盖不全等现状制约,之前海信实施某项目电警覆盖率仅为25%,难以支持交通分析的需求。海信基于电警数据出行链补全技术,能够根据出行规律的智能分析,自动将相邻路口或路段的电警数据补全。陈晓明总举例说:“一个电警覆盖度为51.3%的城市,在用出行链将数据补全后,可将覆盖度提升至93%。在这个基础上,我们去进行数据分析,才更科学。” 

将交通大数据融合应用后,海信系统可根据全域路网交通流动变化,智能、动态、精准地自动识别出绿波干线、绿网、拥堵路段、拥堵干线、拥堵区域、单点优化等优化子区,并根据优化子区的流量变化,精细划分出策略时段,自动生成优化方案。

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而针对目前各地开始推进建设的“全城绿波”或“绿网”,海信信号智能优化平台也能够自动给出推荐的策略及方案。据悉,原先一个5ⅹ8个路口的路网,调试绿信比、相位差时间至少需要6小时,而现在,在青岛配置一个“绿网”时长仅约15分钟,区域内停车次数降低28%,平均提速6%。 

那么,方案调整一次,就可以一劳永逸吗?陈晓明说:“我们原先的调优,多是源于市民的投诉或者领导的要求,不能适应实时变化的交通状态,做一次方案花费大量时间,但效果却不尽如人意;但现在,海信的系统可以自动适应不同时间、不同流量的交通状态,不仅能够主动对方案运行效果进行评价,还可以随时更新控制方案,极大程度上保障了调优的实时性和持续性。” 

浙江大学智能交通研究所所长王殿海教授在发布会上提出了三个问题,面对大数据革命,如何深度应用交通数据;面对日益增长的交通治理需求,企业如何用技术手段解决;面对精细化调优的困局,如何进一步解放警力,做调优模式的升级。在本次发布会上,陈晓明总发布的海信信号智能调优平台,恰好对上面三个问题做出了圆满的回答。 

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陈晓明指出,本次重磅推出的“信号智能调优平台”,在2020年青岛主城区试运行后,经统计,在同样调优人员的投入下,实现调优时间降低50%,即原先做两个月的调优,现在只需不到一个月就可以完成,也可以最大程度上减少对专业调优人员的依赖,有效地支撑城市交通信号优化工作的智能化升级,提升市民的出行体验。

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在发布会上,海信网络科技公司总设计师牟三钢也提到,未来的美好生活一定是从产品到场景再到情景的跨越,一定会最终指向“人的幸福体验”这个根本。在这个意义上,为用户提供品质、有爱的管理与出行体验,是海信与其他企业同台竞技的优势所在,是海信的原点和初心。本次“智能调优平台”的发布,是海信“品质出行”战略中,“智缓堵”版块的重要举措。海信还将持续在“控安全”、“慧出行”领域发力,为城市管理者与市民提供更加高品质的出行体验。

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