随着新型智能交通建设和需求的不断加深, 以提升城市交通运营效率和出行体验为目标, 人工智能软件公司商汤科技在浙江绍兴成功部署了 SenseFoundry Tran 商汤方舟交通开放平台, 将大规模视频解析与交通信控场景结合, 解决了城市交通智能化升级的关键难题, 打造了智能交通的城市范本。
随着新型智能交通建设和需求的不断加深, 以提升城市交通运营效率和出行体验为目标, 人工智能软件公司商汤科技在浙江绍兴成功部署了 SenseFoundry Tran 商汤方舟交通开放平台, 将大规模视频解析与交通信控场景结合, 解决了城市交通智能化升级的关键难题, 打造了智能交通的城市范本。
绍兴交通路口拓扑图
绍兴常驻人口超过 500 万, 截至 2020 年底公路网规模达 10381 公里。由于在城市建设初期, 未能布设可监测交通流量的交通参数检测器, 绍兴虽然城区电警卡口的覆盖率可达到约 90%, 但仅能用于违法抓拍。缺乏高质量的交通数据支撑, 导致交通信号配时、交通管理方案的形成, 大多只能依靠人工和专家经验, 交通信号基础方案的精细化程度十分不足。
商汤基于领先的 AI 分析能力, 秉承「充分利旧」原则, 将电警卡口摇身一变成为「AI 超级摄像头」, 不仅能够识别 15+交通事件、20+交通违法、同时还能实时解析 15+交通参数, 同时在数字路网的基础上以最低的投入建立了全息交通数字底座, 完成了绍兴大规模交通参数解析从 0-1 的突破。绍兴市公安局交通管理局丁强副局长表示:「依托 SenseFoundry Tran 商汤方舟交通开放平台, 进一步激活、提升了前端感知设备的效能, 实现了交通运营管理的智能化升级, 为未来实现传统智能交通向新基建交通数字化、车路自动化协同有效升级提供了可行路径。」
落地大规模交通参数解析, 夯实智能交通基础
在绍兴的智能交通落地实践中, 商汤科技部署了 SenseFoundry Tran 商汤方舟交通开放平台, 以大规模视频解析能力为核心获取高质量的交通参数, 为绍兴的交通运营管理实现智能化升级打下了关键基础。在越城区试点范围内, 目前系统已接入绍兴越城区 897 路视频, 覆盖了 109 个信控路口, 可实时对交通运行状态进行不同维度的分析。
在宏观规律层面, 系统可分析得到交通流量排名前十的路口以及时变情况, 例如, 越城区高峰时段十分显著且持续时间较短, 早高峰时段为 8:00-9:00, 晚高峰时段为 17:00-18:00, 工作日日均流量明显高于周末日均流量, 周末高峰时段与工作日保持一致。这与交管部门实地调研得来的越城区交通运行现状高度吻合。
图注:越城区试点范围内高流量路口 (路口流量 TOP10) 的基本情况, 主要分布在凤林西路、中兴北路以及群贤中路等干道沿线。
图注:越城区试点范围内路口交通流量 24h 时变图
在微观规律层面, 基于交通数字底座提供的底层能力, 系统可全天候保障车道级数据稳定、高质量输出, 在不同时段、不同天气条件下交通参数均能达到 90% 以上精度, 同时还可提供路口渠化以及信控方案信息, 对单个路口进行细化分析。以凤林西路-后墅路为例, 经过计算我们可以得到各进口道各转向的流量、通行能力以及饱和度, 并分析发现西进口早晚高峰服务水平均较低。这与该路口浮动车数据分析结果和视频观测结论高度一致。
图注: 凤林西路-后墅路高峰运行分析
推进智能决策与控制, 实现视频和信控零距离
当有了商汤大规模视频解析带来的高质量交通数据参数信息, 以及先进的交通数字底座, 并将其与商汤为绍兴开发的统一信控平台协同, 就可以实时感知并关联交通事件与交通流变化, 及时预警并应用自主设计的多场景信控算法实现单路口、干线、区域的自适应协同控制, 完成智能信控闭环, 真正实现「视频和信控零距离」的目标。
实际应用中, 我们拥有三种针对路口信控方案的推荐方式, 单点自适应控制效果、单点时段优化及方案优化, 以及区域动态绿波协调效果。
首先, 单点自适应控制效果。系统对实时数据进行预处理及短时预测后基于仿真、特征设计、强化学习等单点自适应模型能力自动推荐自适应方案。以凤林西路-越西路为例, 推荐的方案与实时交通流量存在强相关性, 平峰和夜间每隔 15min 自动调整路口的信号配时方案, 平均降低空放率约 20%, 同时结合数字底座的能力能够有效保障最小安全时间。
图注:凤林西路-越西路案例
第二, 单点时段优化及方案优化。系统基于大量的历史数据积累, 能够自动识别路口工作日/休息日的交通特征, 推荐时段划分与每个时段的信号配时方案, 使其更加贴合路口、进口道流量规律, 最大程度节约路口控制资源, 提高放行效率。
针对时段优化来说, 以后墅路-横湖路为例, 从路口整体流量规律分析可得, 在旧时段划分中, 高峰时段划分较吻合交通流, 但存在平峰时段划分过于粗糙的问题。旧时段 0 与旧时段 1, 属于夜平峰, 无需分开为两个时段。旧时段 2, 从 2:00-7:00, 存在划分不精细问题。旧时段 4 从 8:50 到 17:10, 跨越过长时段, 精细化程度不够。
同时, 分析旧配时方案下的流量时变图, 可发现在 10:00-16:05 的时段 4 和 18:40-21:30 的时段 6, 南北进口最大流向流量相近, 无需南口单放。
图注:方案优化智能推荐 (周期与相位时长单位为秒)
当查看系统智能推荐的时段和方案时, 可发现路口时段划分更精细, 进口道流量规律更明确, 同时, 智能推荐的方案周期更精确, 各个信号相位的时长也更精细。
第三, 区域动态绿波协调效果。区域动态绿波协调算法基于大量的历史数据积累, 评估协调控制优化空间, 动态生成控制时段、控制目标和协调路口群, 在确定的控制域内基于全量感知的交通参数, 实现基于实时交通数据的协调方案动态调整, 在调控过程中同步展示协调路线的整体运行状态。
以绍兴凤林西路为例, 在动态绿波协调前后, 在不同测试方案下, 各项指标都呈现出十分显著的提升。从基于卡口的行程车速来看, 从东向西, 全样本对比提升 10%, 前 30% 样本对比提升 15%, 均速从 29.3km/h 上升至 33.6km/h, 最高达 37.5km/h。从西向东, 全样本对比提升 10%, 前 30% 样本对比提升 15%～18%, 均速从 29.6km/h 上升至 34.1km/h 以上, 最高达 40.8km/h。
图注:行程车速显著提升
从上路实测效果看, 双向道路在平均用时、平均速度以及平均停车次数这三项指标上均有显著提升。
凤林西路平峰信号协调控制效果测试报告
图注:1、 测试值为历次测试均值。2、各轮测试次数分别为:优化前第 1 轮共 12 次, 优化前第 2 轮共 12 次, 优化前第 3 轮共 12 次;优化后第 1 轮共 12 次, 优化后第 2 轮共 12 次, 优化后第 3 轮共 12 次;合计 72 次。3、. 测试时段:10:00-15:30。4、控制效果评级说明:A 表示效果优秀,B 表示效果良好,C 表示效果一般,D 表示效果差。
打通智能交通运营闭环, 助力绍兴交通全方位智能化
交通行业流传着一句经典, 世界上最远的距离是「摄像头和红绿灯之间的距离」, 准确描述了困扰交通行业的最大难题之一。早在 2018 年, 全国首个交通信号配时中心启动运行, 期待通过智慧化手段保障交通管理安全、可控、效率的平衡。然而这一传统模式没有摆脱依赖人工经验、智能化程度偏低, 以及管理成效不足的问题。如何通过交通系统的智能化升级, 打通摄像头和红绿灯之间的智能控制链路, 让城市路网承载更多交通流量, 成为我国智能交通建设中的重要课题。
如今, 大规模视频解析技术的应用, 可以让信控更聪明、更高效。商汤基于超大规模的 AI 视频解析能力, 为城市构建了「大规模视频解析、交通流参数输出、交通路网数字底座、交通信号控制软件平台、第三方信号机自动下发控制」的完整闭环, 将领先 AI 技术与已有设备, 包括摄像机、信号机以及其它道路交通设备设施和互联网数据等结合。由此在减碳、利旧、节能、提效的宗旨下, 初步实现了在交通安全治理、交通信号控制系统等领域的全方位智能化升级, 领跑行业。
绍兴只是一个城市缩影, 还有许许多多城市同样面临智能交通建设难题。商汤智能交通领域实践和成果展示, 为全国数以百计的大中城市提供了交通智能化的升级范本。通过建设大规模视频解析获取有效交通数据和参数, 并结合路口、干线、区域的交通环境特征、动态交通流规律等, 融合专家经验与 AI 算法决策, 让城市交通逐步从「算法辅助人工控制」到「AI 先学习人工经验, 再逐渐替代人工」, 最终实现交通信号控制全面智能化的目标。
值得一提的是, 为了最大程度发挥 AI 算法在交通认知、诊断、决策和评价方面的能力, 商汤科技还打造了交通智库产品, 未来, 人工智能还可以承担交通咨询工作, 帮助管理者解答例如拥堵治理工作中「为什么堵、怎样治理、效果如何」等疑难问题, 赋能城市交通精细化管理。依托领先的 AI 技术、能力以及丰富的落地经验支撑, 商汤科技也将为更多城市提供交通运营管理的全方位赋能, 推进交通运营的智能化升级。
来源：互联网
