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      2. 建設背景

         

          

          機動車數量高速增長、城市道路規劃不合理、大規模道路建設等問題,都在不斷加劇城市的擁堵程度。如何治理交通擁堵,已經成為城市交通治理的巨大挑戰。國家也頒布了《中國交通的可持續發展》、《道路交通信號配時運行管理規范》、《城市道路交通信號配時運營服務規范》等一系列政策予以指導,這充分預示了數據化、智能化將成為城市交通升級改建的主旋律。通過AI實現智能交通信號燈配時,優化交通運行效率和管理水平,是未來交通治堵主要發展方向。


          因此,云創大數據通過“大數據+深度學習”的方式,利用新方法深入研究探討,以機器學習代替人工設置,將經驗模型轉化為科學數據,以全新的思維和靈活的方式優化信號燈配時的控制,從而更合理地規劃信號燈時間控制,提升道路資源利用率,大幅降低道路擁堵情況,讓城市道路愈發智能化。



        方案介紹

         

          

          交通路網縱橫交錯,如果把整個城市交叉的路網理解成一個巨大的棋盤,而紅綠燈的控制就好比在交叉點位的棋子。對信號燈的控制和優化,就可以與AlphaGo對圍棋的控制產生直接的對應關系。因此我們引入AlphaGo的思路和方法,打破傳統研究瓶頸,通過“深度學習”策略,來對全市的交通進行全局的優化和評估。


        總體架構圖


          總體架構主要包括了基礎數據層、大數據平臺層、深度學習層、運維管控層和應用服務層。


          基礎數據層:主要包含了整個系統所需的基礎數據,如: GPS定位數據、車速數據、車流數據、擁堵數據、卡口監控數據、信號燈控制歷史數據以及全息檢測的車道速度、車距、相位差等精準交通數據。


          大數據平臺層:是整個平臺的底層軟件,主要分為兩大部分——存儲資源池和處理資源池,其中存儲資源池主要為前端采集的海量數據存儲服務;處理資源池處理數據資源,實現現有海量數據的匯聚整合,并進行一定智能化識別處理,轉化為索引數據,在大數據高效檢索的同時進行一定的數據挖掘,得出有價值的分析數據。


          深度學習層:是整個平臺的核心,通過神經網絡構建“深度學習”機制,將以往的經驗模型轉化為科學數據,對于網格化的道路,以類似于AlphaGo的計算思維方式,通過仿真軟件進行大量的實驗模擬仿真進行全局優化和評估。


          運維管控層:主要針對上述軟硬件平臺的統一管理控制,實現諸如資源調度、在線控制、狀態監控、運維網管、自動容錯等相關功能,也為運維人員和監管人員提供相應的操作功能。


          應用服務層:主要是為平臺提供應用服務,并支持標準化接口,以方便相關人員或第三方平臺對接及數據調用,主要服務包括:智能信號燈控制、交通流量預期分析、道路優化評估模型、人流/車流潮汐研判分析等。



        方案價值

         

          

          1.緩解交通擁堵


          通過結合大數據、深度學習技術優勢實現交通信號燈智慧化,從而緩解城市的交通擁堵情況,將城市交通擁堵率大大降低,加快城市交通運行效率,減少市民在路上的擁堵時間。



          2.減少交通管控及社會成本


          智能化的交通管控將減少道路、路口的人力資源,將傳統的依靠交管人員現場管控改為智能自動調整管理,增加交通暢通率的同時減少交管局在管理方面的成本。同時增加了城市的交通暢通率,減少市民在在路口的等待時間,時間即是金錢,減少市民等待時間,即是為廣大市民節約了金錢,減少了社會成本。



          3.優化配置交通資源


          通過對交通大數據的深度學習分析處理,可以輔助交通管理制定出較好的統籌與協調解決方案。一方面減少各個交通部門運營的人力和物力;另一方面可有些提升道理交通資源的合理利用。如根據交通大數據結果確定多模式地面公交網絡高效配置和客流組織方案,多層次地面公交主干網絡綠波通行控制以及交通信號自適應控制等。



          4.提升交通運行效率


          基于深度學習的智能交通技術能促進提高交通運營效率、道路網的通行能力、設施效率和調控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量較大,而大數據的深度學習大體積特性有助于解決這種困境。



          5.減少燃油浪費和環境污染


          車輛排放的廢氣污染,是造成城市環境污染的主要原因之一。通過對城市交通擁堵的緩解,減少車輛在路口怠速等待的時間,從而減少汽車的燃油消耗和污染的排放,不僅可以節約對燃油消耗的節省,還可以減少車輛的污染排放,達到節能環保的目的。

         

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