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。

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责任编辑：kj005