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发布 2019年1月21日 · 阅读 618 · 分类 智慧交通 ·   8 张图片

天津出行:浅析智慧交通的未来

“智慧交通”系统是解决交通发展瓶颈的有效手段之一,是交通信息化、自动化的重要发展方向,是当今世界城市发展的趋势和特征。特别是引入大数据计算“智慧交通”更加注重人、车、路和环境的和谐协调的关系处理,使交通发展更加具有可持续的协调发展意识,能够更好的改善交通秩序和交通环境、节约能源、降低环境污染。

山东省莱阳市公安局姜秀明阐述了智慧交通的发展背景,智慧交通的概念、不足、及管理中存在问题,并在分析我国智慧交通发展现状和存在问题的基础上,提出了发展我国智慧交通的几点措施和应用,以期使我国智慧交通的发展能够结合国情,更好的促进智慧交通与社会、经济的和谐发展。

(图片源于网络)

我国的“智慧交通”建设处于不断的发展改善阶段,特别是近几年国内科技企业发展迅猛,人工智能技术日益成熟,且政府在交通领域基础设施建设、交通信息化投入增大,伴随自动驾驶技术的推广应用,智慧交通将成为交通信息化发展的方向和目标。

一、智慧交通的发展现状及趋势

现在我国的智慧交通建设现状,主要从交通违法行为检测、交通事件监测、交通环境监测,交通信号控制、交通诱导信息发布等手段,来提升交通运输管理能力和服务水平。

现阶段智慧交通主要表现趋势:

● 从简单的交通违法违规监测、交通信号控制,逐渐向为城市交通拥堵提供解决方案。

● 从单点检测,到线检测,再到区域检测,监测范围不断扩大,应用规模也不断增大,特别是国省道干线公路、城市道路、高速公路、大型桥梁、隧道、高风险水域、航段和港口等基础设施的监控覆盖。

● 物联网、大数据、人工智能等一些新技术在智慧交通领域逐渐得到应用。例如今年4月,重庆宣布将建立基于分级自动驾驶的智慧交通及自动驾驶演示验证与示范平台;5月17日,工信部提出将在5G和车联网领域推动人工智能应用,人工智能技术将广泛深入的应用于智慧交通。

● 电子警察、卡口、车辆识别系统、信号灯控制、GPS/北斗车载导航系统、智能公共交通系统、停车场管理系统、行驶记录仪、交通收费设备、车载WIFI等产品和系统功能更趋完善、性能逐步提升。例如电子警察设备从300万像素到700万像素,再到新推出的900万像素,从能监控1车道到监控4车道,大大提高了设备的利用效率。

● 通过建设重点路段的路网运行监测、交通指挥中心、交通情报预警分析、交通勤务指挥等系统,为应急指挥处置提供先进手段。

● 在公众服务方面,围绕政务公开、网上办事、公众出行、客运售票,完善公众信息服务体系,进一步提升交通公共服务水平;例如公安部推出的“交管12123”手机APP和一些地方交管部门推出的手机APP,大大提升了交通违法处理的效能,也方便了人民群众。

总之随着物联网、大数据、云计算、人工智能等技术越来越多地渗透到交通领域,为百姓的出行带来了更高效便捷服务,同时也有利于管理部门为社会提供更好的交通服务。

二、存在的问题不足

尽管中国的一些特大城市已初步建立并使用了智慧交通系统,但是随着社会经济的快速发展与城镇化进程的不断加快,导致这些城市的交通管理仍然存在着许多问题,这些问题主要体现在技术和管理两大方面。

1、技术问题1)前端信息采集设备故障率高,运营维护投入高

随着各地交通系统规模扩大,前端设备点位增加,设备故障点也呈几何级数增长,运营维护单位忙于应付设备故障,甚至有些设备在出维修期后发生故障,找不到替代零件或者维修成本过高。

(图片源于网络)

目前一、二线城市基本都实现了电警设备、交通信号控制在重点路口、路段的全覆盖,建设规模均有以千计的摄像机及配套的控制设备,由于各厂商产品质量良莠不齐,施工环节缺乏有效的高质量管理,前端设备实际完好率不高,设备在线率不高,给相关部门造成了大量的投资浪费。例如一些中小内陆城市,只要下雨就会有许多路口因积水导致交通信号灯失灵。

2)关联业务平台多,可靠性与稳定性存在诸多问题

智慧交通系统中各子系统的复杂度和整合程度越来越高,而系统的可靠性和健壮性却没有同步提高,往往有牵一发而动全身的问题出现。例如某地市的智慧交通系统由近200台服务器和2千多台前端,及网络交换设备组成,包括交通信号控制、交通流量采集、交通诱导、闯红灯电子警察、卡口、电子围栏、WIFI探针采集等子系统,各数据要上传省级交管平台或下发区县级交管子平台、还要提供给公安网中的相关业务集成平台(技侦、图侦、网安等)调用数据。

系统数据流程复杂、涉及业务系统众多、客户端分散等等一系列特点。相关部分要竭尽全力保证业务系统的正常运行,但还是经常出问题。例如某些区域协调交通信号自动控制需要实时准确的交通流量数据以供交通状态判断,以及短时交通预测、分析、优选审核(人工或自动)、下发、反馈调整,在不间断循环调整中以达到整体最优效果,而由于目前系统健壮性不足,评价比较交通模型不完善,特别是在交通随机变量波动较大时,难以自行准确判断数据质量,输出合理实时的反馈信号控制结果,对拥堵治理的快速解决贡献不高,从而使得交通诱导和交通信号控制系统不能发挥预期效用,从而影响了整体智慧交通系统的投资价值。

3)数据源质量不高,海量数据价值密度低,缺乏有效的清洗筛选手段,交通模型、算法不完善,对最终决策分析贡献率低

以现在的技术手段,在不考虑投入成本的前提下,人、交通工具(车、船、飞机等)、联网的便携式终端设备,在时间、空间上留下的痕迹信息都能采集到,但当这些数据汇聚到智慧交通各子系统时,并不一定产生有价值或者价值高的信息,同时也消耗大量的存储空间资源。主要有以下几点:

  1. 有些数据本身数据质量不高,如模糊的车头抓拍图片,分辨不出驾驶员人脸,当套牌车辆或被盗车辆作为犯罪工具时,提供的线索就很有限。
  2. 低价值密度的海量数据,缺乏有效的筛选处理总结,如城市路口车辆抓拍图片,中小城市每天会产生几百万张,大城市数千万张,但真正能被有效分析利用的只是其中很小一部分。

要使得数据产生有价值的信息,应用到实践中,需要设计和开发出相应的数据挖掘和机器学习算法,在交通领域的具体的应用算法、工具和平台的研发方面还有很长的路要走。

4)信息安全问题

当前针对智慧交通的研究还只是偏重于其功能的实现,对其信息安全问题重视不足。实际建设中从信息的收集、信息的传输、信息的处理各个环节,都可能存在信息泄露、伪造、网络攻击等安全问题。如近期一些地方就出现了因交通信号控制系统与视频监控、闯红灯电子警察等系统同处于一个专网一个网段,因受到网络攻击导致各交通信号机离线、不能上传数据等现象,也导致了交通信号控制效果大为降低。

2、管理问题1)缺乏规范标准、各部门间信息传递脱节。

管理体制不完善是指交通运输建设、运营、管理涉及政府多个部门(如综合规划部门、公安交管部门、公路局、运输服务部门、住建部门等),智慧交通的建设运营需要各部门群策群力,需要调取大量的基础数据资源,但现状是各部门都有其各自的业务系统,其数据格式、标准、协议种类繁多,且我国智慧交通系统项目的建设先于行业统一标准的推出,在缺乏标准的条件下,许多地区的智慧交通系统自成体系,缺乏应有的衔接和配合,标准互不统一。

例如在一个城市内部,道路上的传感器标准也较混乱。标准和规范的混乱妨碍了交通数据的获取,从而无法准确的进行交通流的分析和预测。同时缺乏统筹规划,各自为政,部门间互相制约、信息传递脱节,重复建设等情况增加了建设的困难程度,导致收益与成本严重的不平衡。

当然这个问题也在慢慢解决,如有些经济发达的城市兴建“智慧城市”,建立城市级的大数据中心,建立城市级的资源数据库,将各部门的历史数据分类筛选后,进行标准的统一的存储,按需按级分配调取资源数据,达到数据共享、互联互通的目的。

2)部分中小城市交通基础设施建设滞后

当前一线大中城市基本已建设并使用了智能公交、轻轨、地铁等一批信息化程度较高的交通系统,并在易发生交通事故的重点路段布置了一些高端仪器,如视频车检系统、违法抓拍系统、自适应相位信号灯、可变车道等。

(图片源于网络)

但是中国各地区差异较大,发展不平衡,尚有一些城市的路网规划不完备、停车设施缺乏等造成的交通问题仍比较突出,交通基础设施建设滞后已经在影响着智慧交通系统的建设。

3)交通信息服务有待改善

现在有些城市已经成功建立了一批交通信息化服务系统,如通过手机APP、车载终端、电子诱导屏、电子站牌等方式发布实时路况、公交到站等信息,而且出行导航服务不仅有自驾车、还将地铁、公交、共享自行车、步行等绿色交通出行方式结合起来。

但是交通信息服务覆盖率,准确度有待提高,例如去一些中小城市导航不准,错误时有发生,缺乏停车导航信息;发布的交通状况信息更新较慢,甚至只是当前交通基本信息,缺乏对未来一段时间的预测信息、预警信息。

4)城市管理者对智慧交通理解不足

目前很多中小城市的智慧交通仍然是比较低层次的操作,还没有“大交通”的概念,一些相关的交通预测分析、决策服务、公共支持等仍然没有被很多城市的管理者和相关部门系统地理解,所谓的智慧交通其实只是管控,多用来监测和拍摄那些违规的车辆牌照,前端设备所采集的相关数据,并没有得到有效数据分析。

同时地方保护主义的存在。即在推行智慧交通建设中,各地还或多或少地存在地方保护主义的现象,即采用地方企业的产品或系统,缺乏有效的竞争机制,不利于技术的创新改革,也影响了系统运行效率,提高系统运行的维护和再建设成本。

从以上的问题来看,智慧交通系统还需要不断地建立和完善标准体系、知识体系、模型算法方法体系、评价体系、业务流程体系等多个体系。推动智慧交通的发展,解决建设运营中的技术问题、管理问题,必须结合区域自身特点发展阶段,按照交通运输信息化“十三五”发展规划的指导思想,坚持需求和问题导向,注重统筹开放,融合创新,问题才能得到有效快速解决。

三、智慧交通发展措施和应用

智慧交通的核心在“智慧”,给交通安装“大脑”,使之能够有效消化和吸收所采集到的基础数据信息,首先做到对交通数据及关联数据的及时筛选、深度分析、全面共享、然后做出实时反应,有效反馈,多维度利用、对交通微调、精调,提高城市路段通行效率,用管理和技术手段解决城市交通拥堵、资源浪费、安全事故频发、难于实时控制事态等难题,使城市交通发展走上良性发展的轨道。

随着技术的发展,物联网、大数据、云计算、机器学习、人工智能等高新技术融于交通领域,使智慧交通真正的实现“智慧”成为可能。据此提出以下几点智慧交通未来研究的重点方向:

1.车联网技术

车联网在车、路、行人、互联网交互过程中,实现车辆与公众网络的动态移动通信,是物联网技术在交通系统领域的典型应用,是未来智慧交通发展的措施之一。

(车联网示意图)

车联网是使用无线通讯、传感器探测等技术收集车辆、道路、环境等信息,通过车-车(V2V)、车-路(V2R)、车-人(V2P)等信息交互和共享,使车和基础设施之间智能协同与配合,从而实现智能交通管理控制、车辆智能化控制和智能动态信息服务的一体化网络。

车联网的应用主要包括:通过碰撞预警、电子路牌、红绿灯警告、网上车辆诊断、道路湿滑检测为司机提供即时警告,提高驾驶的安全性,为民众的人身安全多添一重保障;通过城市交通管理、交通拥塞检测、路径规划、公路收费、公共交通管理,提高道路的通行效率,为缓解交通拥堵服务。

2.浮动车技术

浮动车(FloatingCarData)技术,也是物联网在交通中的一种应用。其特点是成本低且效率高,具有实时性强,覆盖范围大的特点,特别适合用于对交通态势感知,能够实时反映道路的拥堵情况等交通信息,能够为交通管理部门和公众提供动态、准确的交通控制、诱导信息,将是智慧交通系统中强有力的“感知触角”。

浮动车主要利用定位技术、无线通信技术和信息处理技术,实现对道路上行驶车辆的瞬时速度、位置、路段旅行时间等交通数据的采集,其数据采集流程如下:

(浮动车数据采集流程图)

目前,我国大中城市例如北京、厦门、深圳、杭州等城市都已经建立了基于浮动车技术的城市交通实时路况信息网,将继续在中小城市、三、四线城市进行推广应用,提高交通态势的感知覆盖面,助力“智慧交通”发展。

3.5G通信技术

第5代移动通信(5G)将融合大规模天线阵列、超密集组网、终端直通、认知无线电等先进技术,5G将在近几年内逐步发展成熟,将为智慧交通中的发展提供新的动力源泉。5G的优势在于其极高的速率,极大的容量,极低的时延,相对4G网络,传输速率提升10~100倍,峰值传输速率达到10Gbit/s,端到端时延达到ms级,连接设备密度增加10~100倍,流量密度提升1000倍,频谱效率提升5~10倍,能够在500km/h的速度下保证用户体验。

5G在设计之时,就考虑了人与物、物与物的互连,是将真正帮助整个社会构建“万物互联”。例如能使车联网拥有更加灵活的体系结构和新型的系统元素(5G车载单元OBU、5G基站、5G移动终端、5G云服务器等)。

(5G车联网体系结构)

在未来智慧交通中,5G技术将成为一股洪流,为智慧交通的发展带来强大的推动作用。

4.大数据、云计算、机器学习、人工智能技术

先简单说一下这几个名词,更有便于大家的理解。

大数据的本质就是一大堆结构化的和非结构化的数据。因为数据量太大,没办法直接使用,需要从中抓取出有价值的内容或想要的数据,这就是大数据应用。

云计算其实就是让计算、存储、网络、数据、算法、应用等软硬件资源像电一样,随时随地、即插即用。

对于机器学习简单点说就是设计一些能够让计算机可以自动学习的算法,当学习的数据量达到一定程度,就具有了一定的“思考能力”,可以理解为具备了“智能”。

人工智能(AI)就是靠计算机用大数据在代替人脑来思考,而且可能比人思考的更全面和迅速。

这几种技术是相辅相成的关系。大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分,大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构,对海量数据的挖掘,必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。大数据应用依赖于机器学习和人工智能的底层支撑,反之大数据为机器学习、人工智能提供了大量的学习素材。

这些技术的发展应用可以让交通真正的实现“智慧”,主要体现在以下几方面:

让用户得到更加精准便捷的服务,如在动态的交通路网中,选择出更合理便捷的出行方案。

减少人力的投入,如交通执法,人工介入越来越少,后台自动处理、非现场处理,减少人工投入,让人从单调重复的工作中解脱。

让管理者、决策者的判断更加有理有据。例如交通道路规划、优化中,通过收集覆盖较全、时间较长的交通出行数据,应用大数据分析测算出人们的出行路线、交通偏好等等,为道路的规划、优化提供依据。

举一个大数据的应用案例,某省高速公路的大数据综合分析展示如下:

(某省高速公路大数据综合展示界面)

在图表中展示全省的交通事件、交通事故的数据展示,包括最近30天交通事件类型组成、最近30天交通事件/交通事故情况、环比、最近90天发生交通事故排行,让交通管理者通过图表直观地了解交通情况。

5.智慧停车

智慧交通不能只考虑“动”,也要考虑“静”,停车难的问题,在各个城市出现,城市级停车管理系统的停车资源如何与互联网创业型的停车信息化平台的资源互通;城市级停车管理系统如何介入更多停车场动态信息,是智慧交通发展的焦点问题,这些问题的解决需要更多的政府政策和法律的支持,本文先不谈这些,只从技术角度去考虑智慧停车系统。

建立智慧停车系统的可以划分为三个部分:

(1)建立城市级停车信息数据库,并对外开放;

(2)建设智能化的立体停车库,自动泊车基础设施;

(3)建立面向大众的停车诱导信息平台;

现在大多城市都在努力建设路侧泊车停车收费系统,建立城市级的停车诱导系统,把社会停车场信息接入城市级停车管理系统中,形成较全面完善的城市级停车管理信息平台。

(某市智慧停车管理信息平台结构示意图)

另外共享单车、共享汽车、互联网停车,某种程度上也是缓解停车难的问题的措施。

四、结束语

加强智慧交通技术发展的跟踪预测,动态跟踪物联网、云计算、大数据、区块链、5G通信、无人驾驶、人工智能等智慧交通关键技术的国内外发展动态,预测发展趋势,着力推动智能网联车路协同技术发展,解决智慧交通系统还需要不断地建立和完善标准体系、知识体系、模型算法方法体系、评价体系、业务流程体系等多个体系,推动智慧交通的发展,解决建设运营中的技术问题、管理问题,必须结合区域自身特点发展阶段,按照交通运输信息化“十三五”发展规划的指导思想,坚持需求和问题导向,注重统筹开放,融合创新,才能有效解决智慧交通问题。

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