让信号灯由“添堵”变“治堵” 再也不怕早晚高峰

2018-03-12  来自: 烽火通信 浏览次数:274

城市发展日新月异,交通发展一直都是人们关注的焦点。


大数据、云计算、人工智能等新兴技术的发展,让智慧交通成为当前的话题。融合这些新兴技术,智慧交通对交通管理运输及出行等领域进行全过程管控支撑,使交通系统在区域范围具备感知、互联、分析、预测、控制等能力,充分保障城市交通安全,提升交通运行效率和管理水平。


如今的出行方式千百种,单车、汽车、公共交通、私家车,众多选择的背后其实都离不开一个环节——等待红绿灯。


烽火智能交通信号灯解决方案倚靠全智能交通综合管控平台系统为核心,利用视频图像设备自动采集交通流量数据,并通过大数据管控平台进行信息处理与分析,从而精准获取城市交通道路的通行需求,预测未来交通态势,提前制定交通信号灯的最佳配时方案。




01

智能控制 统筹联动

为了赋予交通信号灯“灵活”的姿态,全智能交通综合管控平台具备了如下优势:


路网联动监控智能。智慧交通综合管控平台采用先进的基于动态数据的交通优化算法,配合机器深度学习,保证每一个周期的设计配时是基于当前信息下的方案,且该算法能够计入各路口配时方案之间的相互影响,具有统筹思考的理念,它不同于以往技术方案的区域路口调整,而是以降低整个被优化地区的总体延误时间为优化方向,聚力打造整体路网通行。


车辆信息识别智能。智慧交通综合管控平台可自行识别车辆信息(警车,紧急救护车,特殊车辆等),并可根据需求调整不同道路的优先级权重,从而实时优化交通信号灯配时方案,促进道路利用率的提高,保障交通预案顺利进行。


应急容错方案智能。如若出现因意外在输入数据发生缺失的情况,智能交通综合管控平台能够根据历史数据产生次优的配时方案并且同步自我检查,具有很好的容错能力和鲁棒性。 


02

前沿技术 保障运营

倚靠强大的新兴技术,能让交通信号灯读懂路况、察言观色,像智能大脑一样灵活调控。


大数据的收集与挖掘技术。数据采集系统能够实时、自动、准确地捕捉视频画面中所有移动物体,按大型车辆、小客车、非机动车、行人等多种类别进行交通参数(流量、速度、饱和度等)的采集。通过采集、汇总多个渠道的交通数据,建立统一的数据中心,对其进行深度挖掘分析,在大量历史数据中提取稳定的区域交通运行规律,即可准确预测未来交通情况,辅助制定最佳配时和路网管理方案。


人工智能技术。人工智能目前已上升到国家战略层面。智慧交通综合管控平台运用先进的卷积神经网络、模糊逻辑和遗传算法,根据采集到的实时交通信息自行配置全路网的配时方案,并通过对历史数据的深度挖掘重点标记显著拥堵区域,通过反馈信息自我学习,不断完善配时方案。


物联网和边缘计算技术。通过智能化改造,确保每个路口都成为交通管理部门的神经末梢,保证交通路口拥有独立的分析、储存能力,实现远程感知(视频)和远程控制。具体说来,每一个交通路口都是一个小型的控制指挥中心,对各个方向接收的视频信息,做到本地分析和缓存;对于中心发出的控制指令,做到本地缓存和执行,减少信息传输转换,大大节约网络带宽资源,提高系统的可靠性。


03

数据实测 效果显著

烽火智能交通信号灯解决方案目前已得到武汉市市委与市政府的大力支持,在武汉市吴家山片区已完成智能交通信号灯示范区的搭建,并取得良好的运营效果,该地区交通拥堵情况得到很大改善。


据数据显示,吴家山片区高峰拥堵警情显著减少,尤其是工作日早晚高峰时段表现明显。月拥堵报警次数从35次下降为17次,减少51.4%;平均每起警情拥堵时间从22分钟下降到18分钟,减少18.2%。延误时间大幅下降。路网内各路口日平均延误时间均不同程度下降(3.1秒到30.5秒),路网整体日平均延误降低17.8s,较原配时方案减少24%。以每日路网内交叉口总通过车次为10万余辆估算,优化配时方案每日可在路网范围内减少近500小时的总延误时间。高峰时间通行量明显增加。改善效果最为明显的是在该地区东吴大道三秀路路口高峰时间通行量增加15.8%(从1334vph提高到1545vph),路网所有路口平均增加12.9%。


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