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市场信息丨讯息:基于数据大脑的城市交通管理一体化解决方案

发布日期:2017年10月25日 来源:未知 编辑: 责编: 终审:
原标题——陈晓明:基于数据大脑的城市交通管理一体化解决方案
       9月21日,由中国智能交通协会支持,湖南省智能交通行业协会、深圳市智慧交通产业促进会、上海智能交通系统产业联盟、南京市智能交通产业协会、安徽省智能交通协会等地方行业组织联合主办的“2017年中国城市智能交通管理暨科技创新论坛”在长沙枫林宾馆举办。青岛海信网络科技股份有限公司华中分公司陈晓明总设计师分享了《基于数据大脑的城市交通管理一体化解决方案》的主旨演讲。本文为现场演讲速记整理,未经演讲者本人审核。
     青岛海信网络科技股份有限公司华中分公司陈晓明总设计师
       陈晓明:谢谢,今天有机会在这里和大家分享。海信网络科技在行业做了一些事情,但我们还需要继续努力,今天主要是从数据应用方面跟各位汇报海信的一些思路和想法。
       在这之前,先简单介绍一下海信。早些年提到海信网络科技,有人会说我们是做家电的,这些年略好一点,但又有人认为海信是做信号机的,实际上我们不止做信号机,实际上涉及的行业很多。
       目前整个海信网络科技七大块业务版块,最早起步的是公安交警智能交通管理,另外在公共交通领域面向交委、交通局、公交、出租行业做得也比较早,这些年逐渐向平安城市、轨道交通、智慧城市、智慧建筑(楼宇、管廊),城市运维服务拓展。目前业务情况发展不错,连续几年在行业内名列前茅。
       今天从数据角度讲海信对大数据的认识,主要有三个方面:
       第一从系统建设分析数据应用现状
       1、单系统建设阶段
       最早时我们只做单系统的建设,建了很多系统,包括电警、信号、诱导、卡口等,这个阶段主要包括几个特点:单个项目投资额度小,建设系统单一;每个前端子系统都有一个独立的后台系统或平台,相互独立;各子系统仅使用自身的数据;数据并未统一管理。
       2、多系统集成阶段
       在此阶段,单系统已经逐渐采用集成管理平台将数据统一管理,包括后来加入互联网GPS数据。
       这个阶段的系统投资很大,每个系统通过集成指挥平台都有统一管理和集成,在数据层面也实现了一定的交互。但是数据共享应用还是处于初级阶段,各系统间依然无法共享数据。
       第二交通数据应用的新需求
       现阶段来讲,即使已经将互联网数据引入,公安交管对于大数据的应用,还属于刚刚起步,我们下一步该怎么做呢?首先看一下数据应用的方面新需求。
       1.数据应用的新变化。
       很多行业同仁提到了数据监测方式的改变,新的监测方式逐渐成熟。比如排队长度的数据以前没办法监测,现在不仅可以监测到,甚至种类也越来越多,准确率也越来越高。随着大数据应用分析技术能力越来越强,比如OD分析,以前在学术层面只是一个比较完整的理论,在用户层面如何在系统中能够快速获取区域或者一个大区的OD,这在以前是做不到的。现在我们跨系统应用需求也越来越多,济南的互联网数据和信号的联动就是一个典型的例子。
       2.如此庞大的数据应如何应用?
       对于交警来说主要有两大数据,一个是本身的大数据,各种监测的技术,包括线圈、地磁、微波等断面数据。还有一个是电警卡口数据,一个中等规模城市一年就可以产生五六十亿到过百亿的过车数据,现在还加入了越来越多互联网数据。
       第三交通数据的应用方案
       在新的应用背景下,这么庞大的数据如何考虑使用呢?我们整理了一些数据,进行了分析,思考和研究。
       传统智能交通建设应用,数据接入以后直接进入平台进行存储,而现在都说要在交警行业建一个数据中心,不仅要存储、处理、挖掘,还要能横向跟其他部门进行交换。
       先看一个数据,公安交警的数据分路口、路段、路网数据。
       路段的基础数据处理之后形成了二次加工的数据,包括路况、OD数据、旅行时间等数据。
       路段数据集成以后变成路网数据,现在路网数据使用没有特别成熟的方案,路网数据怎么使用?实际上还是以路段集成数据在使用。路口精细化数据一般来自信号系统,因为可以分车道、分方向,可以实现秒级控制,包括控制策略。
       宏观交通大数据,电警卡口数据,包括旅行时间,过车量也是很准确的,但是随着城市建设覆盖范围越来越大,有些小道、支路没有覆盖。
       互联网大数据,覆盖范围特别全,有车去的地方就有数据,但在准确率上还有一定需要提升的空间,但收集数据有规律。
       有了数据之后要做什么?现在很多交警同志关注一件事情——城市的运行效果。现在有些城市做了类似于大数据的系统,海信也研发了一个慧眼系统,把整个城市运行状态包括旅行时间、违法、车辆等信息集成在一个系统上,帮助用户做出研判,这个是最初的使用情况。
       我们讲一下在具体应用方面的数据运用,主要包括三个方面:
       1、 提升信号控制效果
       对于单点控制项来讲,一般传统的车道断面数据做信号控制,都是通过预测下一个时段流量,加入了排队长度之后,单点控制效果更精确了,包括时长的划分,对绿灯的时长预测会更加精准等。现在都是用相位差来做绿波控制,但相位差怎么得到?很多时候靠人的经验,或是靠部分数据+人工经验得到的信息,如果有了排队长度和路段旅行时间,对不同时段不同道路的相位差优化,就有了更加准确的数据来源,对路段协调效果也有很大提升。
       还有,一直很头疼的区域拥堵控制。比如一个区域非常拥堵,怎么办?以前是采用一些信号控制、诱导等措施,但是这些措施是根据人的经验制定的,准确性并不高。有这些数据以后就能准确的知道区域的交通状态,通过电警卡口的OD数据分析,就可知道车从哪来到哪去,应该怎么控怎么管。
       如图,这是我们现在做的方案,通过卡口数据判断车的路径,结合路面排队长度判断路网上哪个地方可以蓄车,怎么蓄车,车应该通往哪个地方等等,通过信号控制、诱导系统来做缓堵方案。
       2、扩展信息服务范围
       现在公安交警行业的出行诱导信息服务一般是两类,一类是通过自己建设的交警采集信息进行判别,第二类互联网公司的路况发布信息,以前这些数据没有完全融合,现在有了准确的断面流量数据采集,包括旅行时间、路段交通流量,三类数据融合后可提供高准确率、高覆盖率、低成本的交通路况发布方案。
       现在互联网公司的出行信息服务只做路况的发布,并没有涉及旅行时间,实际上旅行时间的预测发布可作为一个非常好的方向,海信基于车牌数据和互联网数据的分析处理,不仅可以在互联网公司的APP上做旅行时间预测,也可以进行发布。
       有这么多路段的数据,交警依然头疼的事情是什么呢?并不是高峰时期哪个地方堵,而是平时不堵车的地方突然堵了,或者平峰的时候突然堵车了。针对这个,海信可从时间维度和空间维度实现突发拥堵的自动判别研究。
       这是我们研究的一些数据和算法,左侧的图片可以看出,通过数据分析可知道有突变拥堵情况的发生,并做突发前拥堵路段的判别,给交警进行预警并为其处置提供依据。
       3、全面的运行效果评价
       有了数据以后,结合流量+绿灯损失时间+排队长度,对城市中的道路运行情况、信号控制以及方案的执行效果就有了评价的基础。比如绿灯40秒时间只过了十辆车,其中二十秒没有过车,可以直接统计出来,利用率是50%,绿灯损失20秒,可以为交警部门及维护单位直接提供最有针对性的方案。比如在某个路段上结合旅行时间和车速,车辆行驶速度是否按照预行速度来的,有没有达到当初的效果,现在道路上总共停了几次车,停车位置在什么位置,哪个路口的绿损是最长的,通过这个方案都能直接找到。
       区域控制处理评价,和传统的拥堵指数有一点相似,结合旅行时间和路况可以对整个区域效果进行评价,评价并提供下一步的建议方案,是海信在研究的方向。
       下面几个图是系统效果图,第一个就是绿灯利用率,什么时间段绿灯浪费比较多,分相位分方向分析。
       这就是看一个路口停车次数几次,停了一个周期还是两个周期。在路段上的,绿线是设计车速,蓝线是不同方向的实际车速,通过这个,可以看到绿波带的效果是不是按照设计的车速在跑,是否存在差异。
       上图是在干道上停车次数的统计。比如一条路十个路口,这十个路口沿线是绿波设计,路段走完,停车多少次,随着时间推移停车次数有没有上升,都很可以直观地进行统计。
       以上是我汇报的全部内容,在公安交警行业,海信对大数据的研究刚刚起步,应用的点还有非常多,我们深入的程度还不够,现在正在加紧这方面的研究分析。
       谢谢各位专家、各位领导。
(文章来源:智慧交通)

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