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浙工大沈國江:大數據驅動AI交通信號控制技術

2019-05-21 11:13:02來源:賽文交通網 沈國江 閱讀量:24010

導讀:智能交通與智慧交通有什么區別?智慧交通比智能交通更進一步,沈國江認為兩者的區別在于是否以人為本。
  大數據快速發展的今天,更多的新技術接踵而至,交通行業也產生了很多全新的技術。
 
  交通大數據、AI交通控制算法是浙江工業大學計算機智能系統研究所所長沈國江在2019人工智能論壇+互聯網公交論壇上提到兩部分重要的內容。通過這兩部分的內容,讓我們了解交通大數據的AI處理應用。
 
  智能交通與智慧交通有什么區別?智慧交通比智能交通更進一步,沈國江認為兩者的區別在于是否以人為本。智能交通從上個世紀90年代就開始出現,致力于用人工智能的方法來解決問題。智慧交通以人為本,例如從家出發到達學校的方法,公交上的乘車體驗等問題,智慧交通都可以給一個更好的解決方法。
 
  以下為沈國江發言的重要內容:
 
  本次演講的主要內容是大數據驅動的人工智能交通信號控制技術,大數據以及人工智能是現在交通行業的熱點。今天從交通大數據和AI交通控制算法這兩方面分享一下研究成果,希望大家指正。
 
  背景
 
  近兩年比較熱門的“大腦”,如雨后春筍般出現。三四年前,“大腦”剛出現的時候,我參加的一個論壇爭論“大腦”是否會完全取代傳統交通控制行業,但漸漸地發現,兩者共同成長,已經形成了互相依賴的形式。交通行業需要專業交通知識,傳統交通控制需要大數據。
 
  傳統信號控制目前登峰造極的技術是自適應路網控制,區域內自行協調控制,但是落地的效果并不是很好,主要是受到數據問題的限制。以前的檢測設備是感應線圈,但是因為各種原因線圈容易受到破壞,影響到數據收集。
 
  之后改變為視頻檢測,但是視頻檢測也有問題,例如卡口的數據檢測問題,數據會出現偏差和缺失。數據能夠直接得到的,盡量不要用數據模型,模型一定會有誤差。
 
  現在的互聯網數據,“大腦”可以提供精確的數據,形成“傳統控制+互聯網行業”的新型模式,為交通帶來更精確的數據。現在的合作模式是“政府+企業+高校”三方共同合作,政府統籌資金、企業產品研發和項目建設、高校技術研究和人才培養。
 
  行業已具備做大數據人工智能的條件。
 
  第一技術設施逐漸完善,一些大城市包括一些中等城市的城市道路基礎設施可謂“上天入地”,地面+高架+軌道三網一體;第二數據形態逐漸豐富,包括交警+互聯網+第三方數據,實現真正的大數據;第三各類技術逐漸成熟,大數據+算力(云計算)+算法,都用到了人工智能;第四政策大力支持,AI+交通實現交通擁堵的治理。
 
  行業問題存在兩方面的問題,不平衡與不協同。不平衡體現在出行需求和資源供給方面,小汽車的數量日益增長造成道路的占用率大幅上升,道路的建設十分有限。不協同體現在車輛的通行和交通管控方面,交通管控方式、策略該如何做才能使車輛通行更加順暢。這兩個是值得思考的問題。
 
  行業現狀是存在著一些問題的,我們需要更好地發展,讓問題得到解決。以下是交通行業的現狀與發展:
 
       交通大數據
 
  交通大數據的來源:城市宏觀數據、交通基礎數據、動態運行數據、交通調查數據。
 
  動態交通大數據分類主要分為三大類。
 
  第一是交警數據,從視頻結構化數據(電警卡口)、微波速度、交通信號運行信息、交通事件這幾個方面來獲得數據;第二是第三方數據,從城管停車、醫院就診、網絡輿情、地鐵客流、航班、賽事會展信息、氣象、節假日旅游這幾方面來獲得數據;第三是泛交通行業數據,從互聯網(高德、百度、滴滴等)、出租車GPS、公交車調度信息、公交GPS、“兩客一危”GPS這幾方面來獲得數據。
 
  交通行業大數據有以下幾個特點:第一格式多樣,第二數據低質,第三特征單一。數據分析與處理架構分為四塊:數據重構、質量分析、數據重修復、數據融合。交通大數據的匯聚與應用如下圖:
 
       AI交通控制算法
 
  AI交通控制系統架構分為三大塊,數據引擎、能力倉庫、價值網絡。數據引擎就是大數據平臺,能力倉庫就是與信號控制相關的算法,價值網絡就是對效果進行的評估。
 
  性能特點包括五個方面:
  控制子區、方案生成器、方案知識庫、方案總調度這四點是該AI算法的重要模塊,共同來實現交通數據的精細控制。
 
  該算法的邏輯主要是基于路網態勢分析,實現控制子區劃分和方案調度。若在當前的場景下方案知識庫中有合適的應用方案就直接通過方案選擇來產生信號控制方案。若在當前的場景下方案知識庫中沒有合適的方案,就通過方案生成器來生成信號控制方案,并在應用后進行效果評價,基于評價結果決定是否存入方案知識庫,當然,在方案知識庫進行更新前,必須對該方案進行標注(如天氣情況,日期特性等),讓方案更加的完善。
 
  對各個大數據進行分析,讓路口交通狀態復原,復原后進行綜合價值的分析,讓數據效果立竿見影。
 
  以下是典型的案例來表示該算法的應用:
  從宏觀層、中觀層、微觀層這三個層面來進行監測,來觀測效果是否能達到預期的標準。監測界面上,可以看到具體的數值,讓交通數據更加直觀。
 
  (原標題:浙工大沈國江:大數據驅動AI交通信號控制技術)

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