交通治堵
契合交通管理由经验管理向科学管理、由被动管控向主动管控、由粗放管理向精细管理转变的内在需求,以公共数据资源优化交通系统效率、提升居民出行品质的迫切需要,运用人工智能、云计算、大数据等技术,构建集数据汇聚、智能分析、场景应用于一体的城市大脑-交通系统,为交通治理提供智脑支撑
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业务痛点

出行难

随着城市汽车保有量大幅增加,机动车出行需求旺盛交通资源难以负荷、停车资源供应不足车辆乱停乱放占据道路等等,道路拥堵状况日益严重,“行车难、停车难”问题日益凸显

依赖人工单点管控

目前的拥堵识别、拥堵成因分析、拥堵治理主要依靠大量、高强度的人工单点判断、分析和处理,未能形成全局的、科学的管控,亟需通过精准研判、精准施策、数字治堵提升交通拥堵管控的精细化水平

交通数据整合难

卡口、公交GPS、出租GPS、网约车、停车等交通数据分散在不同部门,形成多个数据孤岛、数据共享难。数据孤岛的现状和分析数据源单一制约了交通分析研判的准确性

功能架构
交通治堵全景

数据中台

数据中台包括数据采集和多元数据接入、数据治理、数据融合、数据管控

中间件层

由交通数据网络和交通智能引擎组成。交通数据网络提供地图服务、地图引擎和可计算路网支撑。交通智能引擎的主要功能为,建设系统内嵌的各类图像和非图像算法、指标体系、分析体系,支撑场景功能的各种呈现

应用服务

是以数据资源层为依托,汇聚各类大数据资源,实现数据总览、态势感知、拥堵识别、成因诊断、警力调派、设备监测、系统管理等功能

  • 数据总览展示数据接入、数据计算、产出数据、推送数据情况
  • 态势感知以二维路网和底图为基础,精准刻画道路交通运行情况画像
  • 拥堵识别实现拥堵点段和异常事件自动识别和常发拥堵节点清单的梳理,生成拥堵发生时间、持续时间等指标
  • 成因诊断基于交通智能引擎输出的成因诊断和事件检测结果,辅以全息路口的非现场执法补充,进行可视化展示
  • 警力调派接入警员、警车实时信息,进行派警
  • 设备监测实现设备运行状态的可视化管理、及时检测维护

业务闭环

与指挥调度中心、350M融合通讯系统对接;预留移动警务终端、执法记录仪管理系统数据接入接口,移动警务终端视频数据回传系统

创新实践

南昌城市大脑“交通不限行”

南昌‘交通不限行’应用场景通过城市大脑中枢系统,融合交管、公交、出租等多元数据,建立“交通管理一张网,数据感知一体系”的实时态势感知功能。通过城市大脑的“拥堵发现”界面,能够在1分钟内发现全区域的实时拥堵,通过调出摄像头确认拥堵情况,结合现有的“1、3、5”(1分钟发现、3分钟到现场、5分钟解决)快反机制,完成“大脑”和“手脚”的最佳结合。

使用效果:

自从南昌城市大脑“交通不限行”场景2020年上线以来,10月份交通拥堵指数比9月份下降了4%,10分钟以上交通事故数量下降了46.44%,车速提升了3.67%

杭州AI信号灯辅助决策系统

AI信号灯系统是全国首例提供7*24小时在线运行的AI信号灯决策系统。能通过2分钟、4分钟、6分钟的不断学习、反馈及自我评价,自动找出主线和匝道最均衡、最适合的时间及流量配比方案。如果人工干预的方案效果比人工智能推荐方案好,AI也会记录这种“经验”,下次遇到问题时优先采用。

使用效果:

算法控制高架100余个匝道信号灯

杭州最堵的中河高架平均行驶时间节省4.6分钟

平均提速20%,通行流量提升25%