編者按：在當(dāng)前道路交通快速發(fā)展的形勢(shì)下，與之相關(guān)的交通數(shù)據(jù)急劇增多。如何處理好交通數(shù)據(jù)與信號(hào)控制的關(guān)系成為目前一大難題。海口市公安局交通警察支隊(duì)科技科科長(zhǎng)陳冬指出了當(dāng)前道路交通所面臨的一些數(shù)據(jù)困境，并提出對(duì)于多維數(shù)據(jù)融合以及數(shù)據(jù)采集的期望：一是信號(hào)控制的全流程都能引入多維數(shù)據(jù)；二是多維數(shù)據(jù)應(yīng)該融合的更好；三是利用多維數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)區(qū)域控制；四是降低數(shù)據(jù)采集成本。
交通信號(hào)控制的數(shù)據(jù)困境現(xiàn)在道路交通大數(shù)據(jù)類型越來(lái)越多，采集方式越來(lái)越多，采集成本快速下降，例如城市規(guī)劃數(shù)據(jù)、手機(jī)信令數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)，以及交通參與者通過(guò)各種APP上傳交通事件等一些數(shù)據(jù)。這些大數(shù)據(jù)包括靜態(tài)數(shù)據(jù)與動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，另外還有交通管理生成的數(shù)據(jù)。交通數(shù)據(jù)類型繁多，內(nèi)容龐大。（2）當(dāng)前道路交通所面臨的數(shù)據(jù)困境信控系統(tǒng)難以直接使用多維交通數(shù)據(jù)，與交通大數(shù)據(jù)平臺(tái)無(wú)法互聯(lián)互通現(xiàn)在的信控系統(tǒng)都是獨(dú)立運(yùn)行，大數(shù)據(jù)平臺(tái)基本與信控系統(tǒng)很難做到互聯(lián)互通，多維數(shù)據(jù)很難直接用于信控。雖然大家花了很多精力進(jìn)行多維數(shù)據(jù)的采集、融合，最后也匯聚到了大數(shù)據(jù)平臺(tái)，但這些數(shù)據(jù)很難在信控系統(tǒng)中使用。信控系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制效果不佳、區(qū)域控制無(wú)法突破目前在做一個(gè)較大區(qū)域的控制時(shí)，通過(guò)緩進(jìn)快出的策略控制整個(gè)區(qū)的流量可能是目前唯一比較有效的方式，更靈活的區(qū)域控制方式目前還是很難做到。在范圍稍小的區(qū)域控制時(shí)，在平峰階段，需要實(shí)行綠波帶協(xié)調(diào)控制，減少停車次數(shù)、縮短旅行時(shí)間；高峰階段，實(shí)行專家方案，提升通行效率、縮短高峰時(shí)長(zhǎng)。但是控制策略和方案的切換時(shí)機(jī)也能難于把握，我想這都是能利用多維數(shù)據(jù)可以打破的瓶頸。數(shù)據(jù)維護(hù)水平堪憂，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性難以評(píng)價(jià)和保障例如受到天氣情況的影響，視頻檢測(cè)數(shù)據(jù)在天氣惡劣或夜間照明不好的情況下偏差非常大。另外互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)同樣存在許多問(wèn)題。例如有一條道路停了七八輛車，而其他地區(qū)沒(méi)有車輛停放，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)就會(huì)判斷這條道路出現(xiàn)了擁堵現(xiàn)象。（1）信號(hào)控制的數(shù)據(jù)需求現(xiàn)在做信號(hào)控制有以下幾個(gè)流程：一是做基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)調(diào)查與分析，二是確定信號(hào)控制策略，確定信號(hào)控制策略后再通過(guò)單點(diǎn)控制、多路口渠道控制或區(qū)域控制做具體實(shí)施，后期是方案的運(yùn)營(yíng)和監(jiān)控。除此之外需要對(duì)整個(gè)信控系統(tǒng)方案進(jìn)行效果評(píng)估，如果判斷有問(wèn)題，后期需要對(duì)方案進(jìn)行優(yōu)化，返回做路口的渠化以及交通組織優(yōu)化。（2）信號(hào)控制的核心數(shù)據(jù)需求在上述工作流程中，每個(gè)階段對(duì)數(shù)據(jù)需求是不一致的。在確定控制策略之后，我們需求的數(shù)據(jù)還是有所改變的。以下是每一項(xiàng)工作對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)需求。
（3）多維數(shù)據(jù)對(duì)交通信號(hào)的控制價(jià)值多維數(shù)據(jù)對(duì)交通信號(hào)控制在不同階段有不同的價(jià)值和不同的一些應(yīng)用場(chǎng)景。以下是不同階段所對(duì)應(yīng)的不同價(jià)值。
（4）多元數(shù)據(jù)在信號(hào)控制的應(yīng)用首先是OD數(shù)據(jù)，通過(guò)融合手機(jī)、信令、風(fēng)車以及卡口三方面數(shù)據(jù)，可以挖掘出通勤路線，事先在通勤路線上做好對(duì)應(yīng)的信號(hào)控制策略。還可以通過(guò)高德、滴滴、百度的浮動(dòng)車數(shù)據(jù)融合路端的卡口數(shù)據(jù)作常發(fā)擁堵點(diǎn)的分析，把這些常發(fā)擁堵點(diǎn)作為區(qū)域內(nèi)的戰(zhàn)略路口。（5）幾種新數(shù)據(jù)在信號(hào)控制的應(yīng)用通過(guò)融合多種數(shù)據(jù)，判斷一個(gè)區(qū)域在途車量的多少，進(jìn)而判斷交通的供需矛盾有多大，一旦超過(guò)一定量數(shù)據(jù)，我們就會(huì)在區(qū)域內(nèi)實(shí)行對(duì)應(yīng)的控制策略，以此緩解區(qū)域的交通壓力。同時(shí)，通過(guò)這種方式，也能夠預(yù)制一線信號(hào)控制策略。多維數(shù)據(jù)在?？谛盘?hào)的應(yīng)用（1）海口信號(hào)控制數(shù)據(jù)輔助系統(tǒng)我們建設(shè)了一個(gè)以城市大腦數(shù)據(jù)融合的底盤為依托，以信號(hào)評(píng)價(jià)體系為抓手，通過(guò)數(shù)據(jù)和算法驅(qū)動(dòng)的智能AI配時(shí)中心的數(shù)據(jù)輔助系統(tǒng)。輔助系統(tǒng)的主要工作是融合設(shè)備數(shù)據(jù)并產(chǎn)生多種交通指標(biāo)；診斷并發(fā)現(xiàn)信號(hào)問(wèn)題，并對(duì)指標(biāo)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估；適配信號(hào)控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)控制系統(tǒng)上傳、信號(hào)方案下發(fā)以及對(duì)方案執(zhí)行結(jié)果的反饋；對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的劃分多態(tài)綜合優(yōu)化、自動(dòng)預(yù)測(cè)控制以及基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的迭代反饋學(xué)習(xí)。
我認(rèn)為多維數(shù)據(jù)在?？谛趴貞?yīng)用中主要解決了一些例如人工配時(shí)效率低下，配時(shí)中心人口不足，配時(shí)方案不夠精細(xì)，區(qū)域協(xié)調(diào)效果不佳等傳統(tǒng)的問(wèn)題。
實(shí)現(xiàn)效率提升、能力提升、效果提升。（3）數(shù)據(jù)+算法的實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和算法的實(shí)現(xiàn)分為數(shù)據(jù)底盤、算法引擎、前端應(yīng)用三大塊。數(shù)據(jù)底盤主要融合了交警自己設(shè)的卡口電井視頻檢測(cè)以及互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)兩大類，匯聚成交通指標(biāo)的參數(shù)，通過(guò)算法引擎的計(jì)算，生成前端的展示以及把多維數(shù)據(jù)融合后，通過(guò)算法策略生成若干套控制方案，下發(fā)到各個(gè)廠家信號(hào)機(jī)上。這張圖就是多維數(shù)據(jù)融合的方式。其中最底層的是數(shù)據(jù)源。我們需要將這些數(shù)據(jù)源以及基礎(chǔ)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)處理匯總成中間結(jié)果，再通過(guò)算法生成交通指標(biāo)。
單路口優(yōu)化：在單路口優(yōu)化中，多維數(shù)據(jù)的應(yīng)用主要融合了線圈、卡口、高德浮動(dòng)車以及雷達(dá)，通過(guò)這些數(shù)據(jù)融合，生成路口和相位的交通需求，然后通過(guò)卡口工程數(shù)據(jù)的挖掘和相對(duì)比的時(shí)間計(jì)算路口能夠供給的能力，再通過(guò)相位的供給和需求的匹配程度計(jì)算控制方案的最佳周期和最佳綠信比，最后下發(fā)執(zhí)行。全息路口：融合了雷達(dá)、視頻、電警的三類數(shù)據(jù)，通過(guò)華為的邊緣計(jì)算智能體，通過(guò)邊緣體做數(shù)據(jù)融合，再用數(shù)據(jù)融合去對(duì)接信號(hào)機(jī)，就可以在路口端做一些多元數(shù)據(jù)的融合并直接用于信號(hào)控制。路口盲區(qū)預(yù)警：通過(guò)雷達(dá)數(shù)據(jù)融合視頻的數(shù)據(jù)檢測(cè)行人非機(jī)動(dòng)車穿行情況，交警在路口的顯示屏上給予過(guò)往車輛相應(yīng)提示。對(duì)于多維數(shù)據(jù)融合以及檢測(cè)的期望，一是信號(hào)控制的全流程都能引入多維數(shù)據(jù)；二是多維數(shù)據(jù)應(yīng)該融合得更好；三是利用多維數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)區(qū)域控制；四是降低數(shù)據(jù)采集成本。文章轉(zhuǎn)載自：賽文網(wǎng)
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