交通大数据智能决策支持平台精准掌控 对症下药

现在较为明显的趋势是，公安交管对于城市交通大脑更有兴趣，阿里云主导、银江股份、浙大中控、海康大华等合作的杭州市、萧山区，中山大学、方纬科技试点的宣城，华为主导合作的深圳，皆是如此，当然，阿里云不会满足于只在交通领域做实验，还会延伸到其他领域，比如安防、医疗、教育等等，朝着城市大脑的蓝图直奔而去。另外，据公安部交通管理科学研究所顾家悦副研究员介绍，公安部交通管理科学研究所在重庆和宝鸡也在开展城市交通管理大脑的试点工作，未来或将向全国推广;苏州高新区交警牵头和海康威视合作，计划构建国内首个融合交警、交通运输、城管三网合一城市交通大脑。

随着城市机动车保有量的快速增长，城市交通压力不断增大，交通安全和交通治堵逐渐成为城市交通管理的主要难题。目前建设智慧交通系统作为解决城市交通问题的重要科技手段已被广泛采用。

城市交通大数据智能决策支持平台是智慧交通建设体系的“大脑”，平台的建立，可实现对城市道路交通管理的精准掌控，对症下药，避免“一刀切”等不得要领的“盲管”现象。

什么是交通大数据智能决策支持平台?

供需平衡则路畅，供不应求则易堵。城市交通大数据智能决策支持平台，可对路网交通运行的三大特征进行分析计算：交通容量、出行需求、交通状态。

该平台能够通过计算分析路网交通拥堵的具体成因，包括：上下游通行能力不匹配，高峰期交通需求过大、交通信号配时不均衡等，为交通管理智能决策提供大数据分析支持。

六大特点

第一，全新价值数据挖掘。利用卡口式电警、视频交通流、信号灯、GIS-T交通地理信息、浮动车等5类基础数据，自动计算路网交通容量、掌握市民出行需求、感知路网交通状态，掌握城市交通运行的“生命指标”。

第二，城市交通系统解构。以路网容量、出行需求、路网状态为关键指标，以交叉口、关键路段为节点，将城市交通系统解构为可聚类的单元，根据不同单元交通运行情况，采取不同交通管控策略，缓堵成效显著。

第三，建设投资性价比高。平台只需利用现有的(或新建)卡口式电警系统、信号灯联网控制系统、视频监控系统三个基础应用系统，结合GIS-T交通地理信息平台，即可给城市交通装上“大脑”，实现城市交通智慧化的自认知、自调节、自优化。

第四，交通掌控精细化。拥堵分析精细到通行能力是否匹配、交通需求时空分布是否合理、信号控制相位是否均衡等方面，精细划分常发车辆及偶发车辆的出行需求。

第五，出行服务个性化。根据出行需求的特征，结合路网交通运行的状态、信号灯控制系统、微信平台等，为交通出行者提供个性化贴心服务，提高交通参与者的体验满意度。

第六，“交通大脑”共享化。平台的研判结果，可通过标准接口，共享给其他相关业务系统(如交通指挥平台)，给业务系统提供大脑。

功能介绍

第一，交通容量分析。

掌握路网交通承载力：平台能够结合GIS-T可计算平台，根据现有路网结构情况，自动计算路网的容量，同时分析和评估路况顺畅、缓慢和拥堵时，在网车辆数的临界值。

掌握路口通行能力：根据路口的车道数量、标志标线设置情况，自动计算和分析交叉口的通行能力，可精确到每个进口、每个方向、每条车道。

路段上下游通行能力匹配：根据各个交叉口、不同路段的通行能力，当上游车辆汇入需求大于下游道路承载能力时，能自动计算和分析出潜在拥堵风险。并根据潜在拥堵风险，提出交通组织优化建议，消除隐患。

第二，交通需求分析。

出行需求分析：对卡口和电警式卡口布点比较完善的区域，能够分析出每天车辆群体出行的需求，群体出行趋势情况。包括出行OD、出行时间、出行方式、出行路径等方面的信息。

个体车辆轨迹重构：平台根据卡口、卡口式电警的行车记录数据，分析每个监测点的车辆出现频次，并聚类划分为通勤车辆、偶发车辆，分析通勤车辆的行驶轨迹。

路段行驶车辆监控：掌握每个路段中正在行驶的车辆数及具体车牌。

精准交通诱导建议：根据通勤车辆的行驶轨迹，当其行驶轨迹上的路况出现缓慢和拥堵时，通过推送手机信息，提醒车主错峰出行或绕道行驶。

第三，交通状态研判。

路况分析：平台根据卡口、卡口式电警、交通流采集系统采集数据、浮动车数据、互联网数据等多源数据，进行融合分析，分析道路状态(顺畅、缓慢、拥堵)，并将分析结果通过图标的方式展示，在电子地图上分别用绿、黄、红三种颜色显示不同的路况，并自动生成周期性城区路网运行评价报告。数据共享给其它信息发布系统。

路网运行监控：实时分析路网的平均速度、在网车辆数，监测路网的实时运行情况。以5分钟或更短时间为周期进行分析，当在网车辆数达到缓慢和拥堵的阈值时，自动报警。

拥堵成因分析：自动分析出现拥堵路况的路段和交叉口的拥堵成因，主要是容量问题、需求问题、信号控制问题所造成的拥堵。辅助工作人员研究解决拥堵的方案。

04、应用案例

案例一：实时计算在网运行车辆数

通过城市交通大数据智能决策支持平台对宣城市中心城区约150公里路网进行分析计算，具体范围如下图所示，得出该路网承载力轻度拥堵状态下约12000辆车。

再利用平台实时监测在网运行车辆数，在网运行车辆数变化曲线如下图4-2所示，由图4-2可知：晚上9点至次日凌晨6点，在网运行车辆1000辆左右;早高峰时段在网运行车辆数达到7000辆左右;晚高峰时段在网运行车辆数不到8000辆。通过以上分析可以得出结论：该路网在网运行车辆数峰值仅为8000辆，距该路网轻度拥堵状态下承载力12000辆仍有4000辆左右的差距，只要交通管理有序，拥堵现象是可以避免的。

案例二：发现潜在拥堵风险

平台利用GIS-T交通地理信息数据，结合信号灯相位配时数据，通过上下游交叉口的通行能力匹配情况计算，分析上下游连续路口交通流压力。

宣城市上游中山路——锦城路交叉口西行直行通行能力1448辆，下游中山路——状元路交叉口东进口通行能力731辆，当上游交叉口汇入交通量超过731辆时，下游交叉口即会因通行能力不足造成拥堵。分析出潜在拥堵风险，采取针对性的交通组织优化措施，即可消除隐患。

当前，该平台一共分析了宣城市城区107个路段，排查出疑似潜在拥堵的路段共31条。为交通信号控制策略和停车场设置提供数据支撑。

文章链接：中国安防展览网 http://www.afzhan.com/news/detail/64111.html

(新媒体责编：wb001)