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    “智慧交通” 讓貴陽更暢通

    “智慧交通”大數據分析系統

    早上10點,在觀山湖區貴陽科恩大數據先進技術研究院(以下簡稱科恩研究院)的辦公室內,智能交通研究中心的工作人員們正面對電腦,通過對各項交通數據的計算、篩選、對比等操作,分析前一天觀山湖區域內的交通情況。

    近年來,貴陽市內交通擁堵的情況不僅造成市民“出行難”,同時也給城市交通治理部門帶來挑戰。據《2019年一季度中國主要城市交通分析情況報告》顯示,貴陽市交通擁堵延時指數為全國第22名,較2018年年度排名下降16位。貴陽跌出十大“堵城”,依靠大數據技術運行的“智慧交通”功不可沒。

    據了解,早在2015年,貴陽市公安交通管理局就與中國科學院軟件研究所、NTT DATA集團聯合開展“智慧交通”相關的技術研究。隨后,在2017年由貴陽市政府、中國科學院軟件研究所和NTT DATA集團聯合成立的科恩研究院建立獨立的智能交通研究中心,繼續著“智慧交通”方面的研究與探索。通過相關資源整合,利用大數據技術分析歷史交通數據建立交通模型,利用人工智能技術進行交通流預測,依靠交通仿真技術進行信號配時,從而改善交通擁堵,為智能化城市規劃提供解決方案。

    科恩研究院智能交通研究中心經理張旭介紹,當前與“智慧交通”相關的研究項目中,一方面,智能交通優化平臺基于NTT DATA集團自主研發的大規模交通模擬、優化和預測系統,結合中國科學院軟件研究所貴陽分部的路口攝像頭解析技術,可以根據車流、人流、道路狀況等實際情況動態優化信號燈參數,為各路口紅綠燈合理配時,提高車流人流的通行效率,改善交通擁堵狀況。

    另一方面,交通大數據可視化分析系統,通過對路口及路段攝像頭上傳的圖像、數據進行統計和分析,不僅能對區域的實時交通量、道路擁堵情況等進行把握和監測,還可以自動將交通流量、行駛速度及擁堵指數等關鍵信息生成可視化的對比圖表和報告文檔,為貴陽交管部門提供可靠的數據支持和決策參考。同時,運用大數據模擬技術,通過對歷史同期或近期交通情況進行分析,實現未來交通情況預測、預判,讓交通運行更智能,為市民出行提供參考。

    “2015年‘智慧交通 ’研究開展以來,我們分別在觀山湖區和花溪區進行了四次不同規模的實證實驗,效果都不錯。”張旭說,2016年3月與9月,科恩研究院在早、午、晚高峰,前后對觀山湖長嶺路南北方向的12個路口,以及包括長嶺路在內的東、南、西、北方,共20個路口進行信號優化實證,為相關部門提供了調整長嶺路南北方向“綠波帶”、調整區域內信號燈配時等設計優化方案。

    2018年5月及7月,花溪區核心路段實施的兩次實證結果顯示,該路段的交通流量得到最大優化的路口達到9%,區域所有路口平均優化達4%;平均速度改善最好的路段優化22%,區域所有路段平均優化達6%,均高于計劃的實驗目標,交通狀況在整體上也得到有效改善。

    為適應城市不斷發展的腳步,張旭表示,接下來將對目前各平臺的算法、模型等進行優化,爭取早日將該系統向全市推行。同時,通過更多途徑獲取多樣化的交通數據并進行高精度的交通狀況分析,也是未來研究院的研究方向之一。依靠大數據技術為城區道路“通經活絡”,貴陽將逐漸撕下“堵城”的標簽,為市民提供便捷的出行體驗。

    (新媒體責編:wb001)

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