据国家统计局数据,目前中国的城镇化率为65%,预计到2030年将达到75%。大规模增加的城市人口会给交通带来前所未有的压力。其中,路口是整个城市交通系统中最重要的节点,基于边缘计算、物联网、人工智能技术的智慧路口解决方案,可帮助城市智慧管理路通流量,减少拥堵,保障交通安全,从而改善居民的生活品质。但目前各个城市的路口“千城千面”,不同路口的基础设施、边缘感知能力都不同,需要面向不同边缘路口场景构建灵活应用的解决方案。

  浪潮信息携手多伦科技打造的智慧路口多场景方案,在南京江宁区智慧街区部署成功,不仅仅可以灵活满足各类路口场景,还通过优化改造,将路口高峰期车辆排队长度降低10.47%,车辆通行速度提升13.24%。目前,这套多场景方案也已在全国20多个城市完成了落地,为更多城市居民提供智慧交通服务。

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  城市交通就像人体的神经网络,而交通拥堵,一直是城市的“交感神经”痛,不管城市大小,都有自己的痛点。虽然随着科学技术的发展,中国各个城市都已经铺设了大量的流量检测、信号控制、诱导屏等设施设备,产生了大量的交通流、交通事件数据,但海量数据的简单集结,仍然难以完全满足交通智慧化管理的需求,同时也带来了挑战。

  一是路口边缘算力不足,交通路口的数据要传输至中心并通过后台中心处理,计算耗时久、数据时延大,很难支持实时、复杂的优化治理工作,迫切地需要将计算压力下放到边缘侧。

  二是应用数据偏重于交通管理业务,难以刻画高精度路口的流量特征、路口范围内车辆真实轨迹等微观层面的交通特征,对开展精细化交通治理工作的支撑效果很有限,需要在路口端直接实现数据的再挖掘、再利用。

  三是城市路口千城千面,虽然市场上关于智慧路口的概念层出不穷,但针对路口精细化治理对感知能力和算力的不一样的需求,目前关于路口、路段、区域如何有效协同等方面并没有很成熟的解决方案,导致路口治理之痛依然存在。

  如今,困扰各地的智慧路口建设难点,在南京江宁区智慧街区挹淮街胜利路有了全新的解决方案。该路口位于南京江宁百家湖片区,这里是典型的南京市老工业区,更是人群居住密集地和地域商业中心,集聚了IT、金融企业办公片区、居民小区、城市公园等多个城市功能空间,是连系人们工作与生活的重要社区,日常交通通行车流很大,早高峰时段,部分路口的通行流量可达到4500PCU(Passenger Car Unit)/小时,远超一般1600CPU/小时的通行流量。而巨大的通行流量,给路口的通行速度和通行效率带来了极大挑战,也让很多人对这个上下班路上经常的堵点望而却步。

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  针对应用痛点,浪潮信息联合多伦科技和东南大学等合作伙伴,通过总结当前智慧路口的主要建设思路,以设备利旧、适配兼容、多盒联动、场景化应用等为重点,采用“云-边-端”三体协同的技术架构,将每个路口都转变为具备感知-计算-管控-服务能力的智能单元,充分释放云中心计算压力:

  首先,在前端通过适配兼容实现前端设备利旧,能够准确的通过路口管理的不一样的需要,部署在任何有需要的路口,达到无需更换感知设备和交通信号控制机,即可构建单路口内“感知-控制-服务”三维一体的业务闭环。

  其次,在边缘部署AI算法模块和边缘计算模块,深度挖掘路口前端感知数据的价值。在实现“路口信息数字化”的同时,提供多元阶梯算力的边缘计算设备,支持六大类108种算法,在打通路口与中心数据通道的基础上,打造跨路口目标跟踪、干线信号优化、多路口安全分析等精细化应用。

  最后,在云中心实现各边缘侧数据的汇集。通过整合单路口能力,以精准的交通流计算为基础实现信控优化,在高精度电子地图上自动实现对指定车辆的实时定位和仿真跟踪,实现干线、区域级协调和控制,以及多路口之间的自动接力追踪,并与指挥调度、勤务管理、数据分析等中心业务系统实现数据共享和业务联动。

  通过优化,智慧路口方案在算力、高精度地图、感知设备、方案功能等多方面实现了多项创新突破:边缘计算硬件算力可在20T到200T之间灵活配置,可伴随硬件更新逐步升级,满足多种业务的算力要求;高精度地图测绘精度达到厘米级,满足路口流量的高精度刻画;算法兼收并蓄,满足多种终端、异构设备数据的接入和融合;从实际交通管理的业务出发,围绕场景化应用展开,有效支撑当前和未来的城市交通管理需求。

  智慧路口场景多样,四通八达的街区往往有不同的场景需求。而多场景化灵活应用,正是南京智慧街区路口方案的重要亮点。该方案根据智能感知、信控优化、全息路口、车路协同不同的应用场景满足多种的业务需求,同时四个场景具有相关性,首先实现智能感知,获取道路交互与通行数据信息,然后根据交通流量变化实现信控配时方案自动优化,同时根据路口流量数据刻画出路口画像,实现全息呈现,人-车-路-环境数据实现信息共享,即车路协同。不同场景之间可自由组合,因地制宜,配置灵活多变,面对各种各样的路口街区,可以“千城千面”。

  ● 治理,第一步是要感知。在交通场景智能感知上,边缘微服务器采集传感器、雷达等设备自检事件,同时基于视觉分析技术对原始视频流进行安全风险隐患事件聚合分析,寻找路口安全风险隐患位置和时空分布规律,实现对路口行人、非机动车、机动车交通安全事件检测,比如堵车、路口异常停车、交通事故等。同时,联动路口侧诱导屏,将安全风险隐患直接推送给诱导设施设备上,提前预示后方车辆,多管齐下降低路口风险系数。

  ●感知到的信息,最终会作用在交通信号优化上。这份智慧路口方案,能够准确的通过路口的特性和等级以及周边路口复杂情况,进行路通信号优化,比如在一般的路口,能够最终靠利旧现有感知设备的实时在线优化,基于调整绿信比减少路口绿灯空放情况,提升路口通行效率(基础版);较复杂的路口,能够最终靠卡电结构化和实时视频分析数据,实现重点路口的离线或在线的实时优化控制(标准版);针对于一些大型交通枢纽的特殊路口,能够最终靠干线、区域的自适应优化,解决复杂交通问题,以达到更好的控制效果(增强版)。

  ●路口要治理好,还需要精准路口数字画像并进行联动。基于数字孪生技术,方案可以对路口250米范围内形成车道级检测,实现路口多个方向的卡电视频数据和雷达数据的异构融合,在高精度地图上以厘米级精准还原机动车、非机动车以及行人的运行动向,以精细、全面、连续、可计算的数据构建路口数字画像。

  ●有了这样的智慧路口,未来车路协同也将照入现实。通过与车端设备实时互通,实现信号控制方案、行人和非机动车感知信息、路通态势、特殊车辆优先通行请求等信息交互,未来的智慧道路将能支持车路协同安全预警与车路协同无人驾驶两类标准化服务,打造更安全、畅通、便民的车路协同体验。

  目前,在江宁区的智慧街区,无论是路口的通行感受,还是交通管理效能,都得到了大幅度提升。通过优化改造,该路口高峰时期的最大排队长度下降了10.47%,车辆通行速度提升13.24%。另外,通过边边协同、边云协同技术,能轻松实现多路口联动和整个区域的全域路口管理,实现“点-线-面”三级智能,同时为指挥中心情报研判、精准调度提供数据支撑和应用保障。

  无论是在城市交通管理技术未来发展中,还是在未来车路协同网联环境中,强化边缘计算能力以满足逐步的提升的路口信息的实时性要求,已成为行业共识。浪潮信息和多伦科技基于边缘计算的智慧路口解决方案,通过“云-边-端”三体协同的场景化应用,实现了路口、路段、区域三个层面的多级交通管理需求。