海信网络科技长沙子公司总设计师陈晓明：智能网联框架下的城市智能交通管控探讨

    【CPS中安网 cps.com.cn】2019年8月22日，由湖南省交警总队指导、湖南省智能交通行业协、智慧交通主办的2019中国智慧交管论坛在长沙隆重举行，论坛围绕情指勤与大数据、交通组织优化、信号集成管控平台应用、道安监管云应用等议题进行探讨。海信网络科技公司长沙分公司总设计师陈晓明受邀出席会议，并发表《智能网联框架下的城市智能交通管控探讨》主题演讲。

　　以下为演讲实录。

　　2019/8/22

　　智能网联框架下的城市智能交通管控探讨

　　海信网络科技公司长沙子公司总设计师 / 陈晓明

　　演讲实录

　　各位领导及嘉宾，今天我的演讲主题为《智能网联框架下的城市智能交通管控讨论》。

　　海信网络科技公司成立于1998年，至今已在智能交通领域探索了二十余年，形成了智慧城市、城市交通、交通运输、公共安全、轨道交通、智慧建筑、运维服务等七大业务板块。原先我们的项目更多聚焦于智能交通及公共安全领域，产品和解决方案已经应用于全国100多个城市，并连续多年被行业权威机构评为智能交通行业第一品牌。 随着物联网、大数据、人工智能技术的快速发展，我们根据自身研发优势积累，从智慧城市布局，开发了海信“云脑”，通过开发智慧应用集，助力智慧城市建设的落地。因此，我们逐渐在智慧城市领域拓展业务，也帮助我们从更宏观的角度，对智能网联的发展有了全新的认识。

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　　新技术驱动下智能网联的三大应用场景 在智慧城市项目建设中，比较标志性的一件大事便是，我们在贵阳落地了全国首个5G智慧街区。在这个街区中，我们引入了物联网思想，在贵阳人民大道道路两侧部署了智能井盖、智能消防栓、智能喷淋、智能照明、桥梁监测、积水路段监测、智能垃圾桶、环境监测等10余种外场智能化设备，全面监测周边环境、监控市政设施状态，实现对人民大道状态、数据的全面感知。

　　图 | 贵阳人民大道

　　看似与交通管理没有任何关联的智慧街区中，却有两个场景与智能交通管理产生了联系。第一个是基于智能路标的出行服务，我们针对社区中存在的一部分开放式道路，从提升居民的出行服务体验出发，做了这个智能路标，充分发挥5G高带宽特点，可实现路标之间的实时通信，同时融合人脸识别技术使得多个智能路标提供自动的接续导航，方便市民及游客轻松到达目的地。

　　图 | 融合人脸识别技术的智能路标自动接续导航 

      第二个是智慧照明也与交通管理产生了关联。智慧照明的设计初衷是为了节能，比如夜间时路灯可以做到隔一个亮一个，现在运用基于AI的行人识别技术，实现了路灯及行人感应系统的全覆盖联接，当有行人经过的时候，原先不亮的路灯可以依次亮起来，在节能的基础上为行人提供了更安全的环境，对于车辆也是一样。

　　图 | 贵阳人民大道智能路灯资料图

　　另一个场景与智能交通的关联更为密切，这个场景便是自动驾驶。目前，国内首个、最大的自动驾驶之城将于下月底正式投入使用，湖南湘江新区“两个100公里”项目将完美展示国内最先进“车路协同—自动驾驶”解决方案。在这个自动驾驶之城中，路上和车上都配备丰富的感知监控仪器，利用基于5G-V2X车路协技术，能够全方位快速感知和分析环境、整理和发送数据，帮助车辆安全行驶

      通过这三个场景，我们有一个认识，即上一轮互联网颠覆是自上而下颠覆了轻资产行业，重资产很难颠覆。而新时代下，物联网、大数据、人工智能的颠覆则是针对所有行业，而且是从设计、研发、制造、营销和售后的产业链全过程颠覆，颠覆的是行业。我们也认为，面对上下游产业的革新，交通管理行业必将面临新的变革，给交通管理和交通出行者提供更好的服务。

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　　新技术带来的交通管控变化 新技术背景下的交通管控，我将它称之为一个“巨系统工程”，因为这个系统太大了，这个系统通过打造人、车、路、环境的物物相连、互联互通环境，构建全态感知、即时响应的服务型交通管控，包含了云、系统、终端至芯片的全产业链，各部分有各自的重点和特点。应用到交警行业中，当万物互联后，我们可以跟外部的各个委办局的前端数据直接互联，为交警提供更好的服务。在这个大的系统之下，新技术带来的交通管控最明显的变化是什么？ 首先，我认为是检测。智能交通管理的效率提升首先依赖于检测手段的智能化变革。目前，随着视频检测器与多目标雷达技术的应用，检测手段已从断面检测向区域检测、广域检测演进，而5G时代，基于5G、AI等技术，个体全息动态检测成为新的趋势，并将更多地应用到实际交通管理中。

　　图 | 基于多目标雷达的广域检测系统截图

　　个体全息动态信息检测通过打造智慧高速车联网、车路协同等创新应用，充分利用5G低时延、高带宽、广接入的特点，实现车载设备、路侧设备、云平台之间的数据实时交换，同时发挥边缘计算优势，将计算下沉到路侧终端，提供更实时、更快速的数据处理功能。可为建设新一代智慧交通，强化安全畅通保障能力、提升运营管理精细化水平、满足公众信息服务及时性及个性化需求、全面提高智能化应用深度而提供技术支撑。

　　以智能网联车为例，车上既有车载终端，又有视频、雷达等各种各样的设备，通过路边检测单元传到车联网中心，实现个体全息数据的检测。这个个体全息动态信息检测将带来交通管控方面的巨大变化，对于车辆而言，原来的检测只是被动地检测，仅仅是知道过去了一辆车，而未来，系统可与车辆进行双向通信，例如车有什么样的“想法”，系统可以告诉车辆改变成什么样的驾驶行为，让双方沟通起来，这是以前没有的。在这种情况之下，我们认为对于交通管理这件事情，从出行者角度来讲也会有一个质的飞跃，即形成一个“强交互出行”的全新模式，让出行者更多地参与到交通出行中。这个是我认为变化最明显的一个趋势，当然变化还会有很多。

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　　交通管控中的应用探索 当我们识别出了这个变化，那么我们该如何应对？下面我将海信网络科技公司的一些探索经验与大家分享。

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　　全域个体动态监测

　　在上图中，黄色动的点是车辆。原先的时候我们往往是通过断面数据的检测，猜测上下游的关系或者是路网的关系，但未来我们可做到单车检测之后直接得到路网相关数据，以及道路的拥堵情况等。

　　这个视频呈现的是车的起点、终点准确获知，不像现在通过电子警察数据，只能获取其中一部分不完整的出行路径。因此，我们有一个构想，假设这个城市的每一辆车在前一天告诉系统第二天将要去哪里，通过城市的巨大系统就可以做到为明天所有出行的人做好路径规划，而这个城市也将有更高的出行效率及出行体验。相信未来我们可以通过技术手段实现这一点。

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　　AI信号控制系统

　　之前的信号系统一直在讲大数据、互联网，做了数据的融合，但是AI技术却没有更好地在这个领域发挥作用。在上面讲的全域个体动态检测技术的基础上，可以改变传统的信号控制技术，也就是通过断面流量检测，依靠设定的算法模型计算周期和绿信比的方法，变成结合AI技术，通过学习训练出更先进的算法模型，我们将其称之为基于个体特征检测的AI信号控制系统。

　　图 | 基于个体特征检测的AI信号控制系统

　　以一个进口道为例，通过前端智能设备的数据采集，我们可以看到每一辆车在什么时间进入到这个区域、处于什么位置、车速是多少，甚至可以看到车型、车辆换道、跟车、空间密度、车辆位置等等车辆行驶特征，再结合交通事件、天气状况等道路干扰因素，基于这些数据，我们的系统可以通过AI算法，进行周期、绿信比等配时方案学习。通过这种人工智能学习的方式，系统可以自动分析出在什么样的流量情况、道路状况、天气状况等条件下，使用何种配时方案是最优的。因此，在未来只要出现这样的状况，系统便会自动派发这种最优的信号配时方案，极大提升信号方案的质量及效率。 除此之外，这个系统还可以全程定位跟踪驾驶车辆位置，实时展示车队行进路线信号方案，进行运行效果评价。另外，现在我们还可以通过车载摄像头来实现对车辆行驶行为的跟踪和分析，在未来，智能网联车的四周及内部都将配备视频摄像头，都可以接入到我们的系统中来，我们对网联车也可以做这样的跟踪管理。

　　图 | 全程定位跟踪

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　　路口主动安全预警

　　在安全方面，我们也做了很多探索，以一个避让小场景为例，我们做了一个路口主动安全预警，即通过对路口运行车辆的速度、位置精准检测，识别大货车闯红灯行为，通过车载设备、路测设备向交叉方向机动车定向发布预警，及时采取预防措施，在道路照明不理想的偏远路口和时距不佳的非信号控制路口，可大大降低事故发生概率。

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　　交通出行服务

　　在交通出行服务方面，我们也做了几项研究，一是针对无人驾驶汽车通过视频识别红绿灯时无法解决遮挡和雨雪雾干扰的问题，我们设计了信号灯信息共享的功能，为无人驾驶汽车提供实时的信号灯数据。在当前的技术条件下，通过手机终端也可将信号灯数据推送给社会车辆，提供更丰富的出行服务。未来的导航将不仅仅是路径导航，即可以告知驾驶员行进方向上的红绿灯颜色及剩余时间，还可以在导航中添加主动车速引导功能，例如当我们在凌晨3点下班开车回家时，看到前面的路口是红灯，却不知道红灯还有多少秒，这时我们通过导航把这个数据推送给你，告诉你若想不停车通过路口，车辆的速度范围应是多少，让驾驶员可以根据这个数据调整行驶速度，在保障安全的限速范围内确保不停车地经过下一个红绿灯路口。 在未来，智能网联框架下的应用场景会越来越多，在这个框架下我们已经搭建了系统及开展了应用场景的一些探索，积累了一定的经验，希望能够与大家共同交流，用我们的科技为交通管理服务创造更多价值。 以上是我的分享，谢谢大家！

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