在城市交通管理精细化创新论坛暨联盟大讲堂上，青岛海信网络科技股份有限公司城市交通事业部副总工程师陈晓明发表了《基于大数据融合的交通信号控制技术探讨》主题演讲。

2016年12月15日，第一届中国智慧交通管理产业联盟年会在无锡召开，赛文交通网（微信公众号：china_7its）受邀独家报道。在城市交通管理精细化创新论坛暨联盟大讲堂上，青岛海信网络科技股份有限公司城市交通事业部副总工程师陈晓明发表了《基于大数据融合的交通信号控制技术探讨》主题演讲。 

以下为陈晓明演讲实录，经赛文交通网（china_7its）编辑整理： 

我认为现有的信号系统还是有局限性的，对此我总结的有四个方面： 

第一个系统相对封闭。 

我们知道信号系统作为专业、独立的子系统，与其他系统的交互薄弱，信号系统只采用信号机采集的交通流数据，很难接受其他系统的数据信息，目前从整个系统的数据传输来讲，数据是只往上走，不往下走，只有控制方案发到信号机执行，不会存在数据下发到信号机，从数据流向来讲是单向的。 

第二个数据来源单一。 

我们知道信号系统不论埋在出口还是进口，都是用的断面检测器，布设数量有限，辐射范围小，现在系统的基础数据来源为断面的、固定时间间隔的交通流数据，随着检测技术的进步，可能有些检测器也检测了一些像排队长度的数据，但并不是全路网的排队长度，只是在路口比如一百米范围内的。 

第三个拥堵策略的匮乏。 

面向中国交通拥堵特色，信号控制策略普遍针对性不强，过饱和状态下，城市道路、快速路等大范围拥堵常态化，控制效果不明显。 

第四个评价体系缺失。 

现在的控制方案运行完了以后效果如何？实际上很多时候靠大量的人工调查，或者说辅助了一小部分的系统数据在做调查，人工调查的数据量还是很大的，这就不利于用户、管理者来评价整个项目实施以后的效果好坏。 

而且，现在很多系统实际上并不完整，没有非常好的反馈系统，对于评价机制的缺失，对于信号自身的优化，以及未来整个控制效果的运维都有影响。 

基于刚才提到的问题，我简单的汇报一下我们未来的发展思路。 

首先，我们认为信号系统会做调整，从系统的整体架构上来讲，首先我认为原有的架构在现有的情况下，不适合做天翻地覆的改动，现在交警都有数据中心的建设，这些数据可以通过中心对中心做融合。从数据方面来讲，可以看一下数据来源都有哪些？ 

其次，对于信号系统数据来源无外乎这几类：

一个是交通大数据，就是除了交警数据以外，还有一部分是在路段上的检测数据，比如过车、OD。

二是互联网大数据，核心的基础数据就是它的GPS数据，对于交通管理者应用的数据来讲，一般不会使用基础数据，基础数据经过互联网公司处理以后，可以变成了像OD、平均车速等数据。再是关于整个路段的交通状态，比如说哪儿赌了，甚至突发性的拥堵，可以给出一些结果，这是两个我们提到的大数据。 

我们不能光盯着原有的大数据，原有路口的数据仍是非常关键的，原有信号系统用的是以前毫秒级的过车数据，通过信号机检测以后生成了流量和占有率数据等统计数据，我认为在一定的时期内，要实现信号的实时控制原有数据是无法替代的，整个大数据的引入在中宏观上可以做规律性的分析，做相对宏观的控制，但是微观上的处理，我认为短时间内仍会存在差距，这个我们一定要思考这件事情。 

关于数据几个方面的来源，我们又能做些什么？我们再简单回顾一下刚才谈论的数据： 

第一，信号系统本身的数据，它是微观的，是非常准确的；

第二，交通大数据也是非常精准的，但是它的覆盖范围并不是非常广泛，一个城市可能有50%-60%的路口及路段覆盖了数据；

第三，互联网大数据，实际中它的样本量有限，并不是特别得精准，但它还是有规律的，在信号控制方面，至少可以做到3点：1、结合现有的流量采集做更好的高峰控制，提升单点控制效果。2、结合排队长度和旅行时间，提升路段协调控制。3、面向哪怕是一个路段或者一个区的拥堵，路段状态就可以判别是不是有拥堵发生，OD信息可以判断车从哪来，到哪去，进而可提升区域的需求控制效果。 

对于评价来讲，我们依然从路口、路段、路网这三个方面来看。 

第一个结合路口本身的流量，结合自身的绿灯损失时间，现在排队长度，实际上可以很好的评价一个路口的运行效果。 

第二个对于路段来讲，主要就是利用旅行时间、车速，可以知道现在跑的效果是不是你当时设计的效果，甚至说现在整个旅行时间提高了多少，有没有达到预期目标。 

第三个就是关于区域，一个是通过旅行时间，另一个结合路况，可以评价区域的交通运行情况，比如说原来高峰的拥堵路段数量，原来有50条，通过控制以后变成了30条。 

有了这三个条件以后，我们认为从采集到策略再到评价，就可以形成一个完整的闭环。对于整个策略的生成，以及整个信号系统的维护、调优，至少就一目了然很清楚，系统哪儿好、哪儿不好，有没有发挥作用，就很清楚。 

以上是我们谈到的关于结合大数据的应用，实际上这里头对于数据的应用来讲，除了刚才大家一直提到的数据，还有一些有针对性的数据在用，比如公交优先，像公交的调度时刻表，公交的到站时刻，本身也是一类数据，比方说我们的客运走廊、货运走廊，这些道路上的数据也可以为专题研究提供支撑。 

最后我们总结一下，我们认为信号系统应用大数据以后，会在这四个方面逐渐发展： 

• 第一个是采集系统变成面对整个城市的，并不是像现在这样交叉在各个交通系统当中，成为一个相对独立、统一、数据可共享的数据系统。

• 第二个信号系统将接收大交通多系统数据，全面感知。

• 第三个针对大范围的交通拥堵策略更加精确。

• 第四个就是评价数据面向信号系统可以做实时的主动优化和反馈。 

以上是我本次汇报的主要内容，谢谢大家。