海信陳曉明：“AI+大數據+自動化”三大技術驅動信號調優向全流程自動化演進

11月19日,2023中國智能交通大會道路交通控制與優化論壇在廈門啟動。海信網絡科技公司智慧交通事業本部總工程師陳曉明發表《云腦驅動數據深度應用 打造交通信號全流程自動優化》主題演講,向與會專家介紹了海信交通信號全流程自動優化理念與實踐。

他指出:錨定傳統交通信號控制系統垂直式架構導致的系統獨立、數據煙囪,海信通過橫向擴展、縱向深耕,建立基于交管云腦的交通全域數據資源池,讓數據采集高效、數據應用便捷、數據價值充分釋放。同時,依托AI、大數據與自動化三大技術驅動,實現全流程自動化信號控制優化新模式。

我國交通信號控制優化已初顯成效,但受限于工程數據制約,控制優化效果提升面臨兩大瓶頸。一是信號控制系統垂直式架構導致數據呈分散式狀態,各類數據分布于不同系統,難獲取、難互通、難利用。二是數據應用制約因素多,表現在區域檢測數據應用不足、交通流數據質量不佳、行人交通流數據缺失三個方面。

可以說,交通數據資源用不起來是制約信號控制優化的一個短板。而數據用不起來的直接影響便是信號控制過度依賴專業人員,調優效果難以廣泛覆蓋且不可持續。聚力攻堅“卡脖子”難題,海信以交管云腦為底座,匯聚整合交通全域海量數據資源,打通數據煙囪,建立可開放、可共享的數據資源池。并通過AI、大數據和自動化三大技術變革,加速推動信號控制優化向全流程自動化方向演進。

“AI、大數據、自動化三大能力的不斷深化,為全流程自動化的交通信號控制提供了可能,”陳曉明提出。那么,這三大能力是如何賦能信號控制優化的呢?

首先,從人工定義規則到人工智能的轉變,為信號調優“長眼力”。通過復用電警視頻,實現視頻AI分析在行人感知檢測上的突破,即準確感知行人有無狀態并在此基礎上實現人機非全要素感應控制。最典型的兩個場景應用便是綠燈時間可根據行人需求自動調控,以及夜間無行人時,綠燈在機動車通行后自動截止,避免綠燈空放。路口實測發現平均延誤時間可下降20%以上。

其次,從單一類型數據到大數據的轉變,為信號調優“增腦力”。目前,海信已實現數據檢測更精準、數據覆蓋更全面、數據應用更科學。電警視頻實現行人檢測突破,同時基于雷達單體目標跟蹤算法及燈態融合等技術,工程環境排隊長度、車道密度檢測準確度達90%以上。交管云腦實現交通流數據匯聚、質量監測,并結合歷史多源數據進行時間、空間雙維補全,補全后數據覆蓋度由50%提升到90%以上?；诰珳嗜娴臄祿_展多源數據綜合應用,實現更精準的狀態感知、更科學的控制策略、更及時的效果評價等。

再者,從場景化設置到自動化的轉變,為信號調優“強效力”。海信智能調優平臺已形成從交通矛盾識別、問題成因分析到策略方案生成、效果評價反饋更新的信號調優體系閉環,拉動交通信號控制向智能化、閉環式躍升。2022年海信實現綠波干線全過程自動調優,1名調優人員1周可完成106個路口、17條綠波優化,綠波調優效率提升80%。且突破最大可協調路徑尋優、相序自動尋優等4大關鍵技術,實現區域綠波方案一鍵生成,行程時間、停車次數降低10%以上。

正如技術創新永無止境,城市交通信號控制亦不斷演進。主題演講的最后,陳曉明提出海信將打造城市信號管理服務新模式,即通過固化專家經驗、固化調優流程、發揮數據價值等,建立信號全流程自動優化系統賦能調優人員,實現系統為主、人機協同、自動化高效調優,降低對人員數量和專業性的依賴,將少人情況下快速實現調優效果的智能調優新模式變為現實。

關鍵詞：