一、建設(shè)背景
鶴壁市位于河南省北部，面積2182平方公里，人口160萬，轄2縣3區(qū)。其中，主城區(qū)（淇濱區(qū)）總面積335平方公里，人口近50萬，人口密度較大（約1500人/平方公里）。近年來，隨著機(jī)動(dòng)車保有量快速增長(zhǎng)（近20萬輛），因淇濱區(qū)交通干線較少（東西2條、南北2條）、紅綠燈路口較多（共336個(gè)）、路口紅綠燈配時(shí)固定和路口信息化設(shè)備老舊（已超過10年）等原因，導(dǎo)致城市道路通行效率持續(xù)下降，群眾出行體驗(yàn)不佳。具體問題表現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：
1 主干道路擁堵嚴(yán)重
興鶴大街、淇濱大道和黃河路等連接新城與老城主干道路潮汐現(xiàn)象明顯，早/晚高峰期擁堵嚴(yán)重。興鶴大街、華山路等南北向部分路段交通系統(tǒng)相對(duì)脆弱，承載能力有限，道路通行效率較低，導(dǎo)致鶴壁市市區(qū)早晚高峰緩行現(xiàn)象嚴(yán)重。同時(shí)，由于上下班跨行交通需求和組團(tuán)之間的交通出行需求旺盛，加上道路承載力的不足，致使道路交通時(shí)空資源調(diào)配不均衡、關(guān)鍵道路及關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)擁堵已成常態(tài)。
此外，由于信號(hào)放行方案比較單一，沒有進(jìn)行線路協(xié)調(diào)控制，導(dǎo)致車輛頻繁停車、啟動(dòng)，造成了大量的停車延誤。
2 交通安全隱患增大
隨著路口和路段的交通擁堵情況加劇，再加上前端感知設(shè)備老舊，存在設(shè)備掉線、黑屏、軟件算法版本落后等問題，導(dǎo)致路口和路段出現(xiàn)感知盲區(qū)，無法很好的對(duì)機(jī)動(dòng)車行駛規(guī)范性進(jìn)行管理，存在較大的道路安全隱患。
二、建設(shè)內(nèi)容
基于以上兩個(gè)主要問題，鶴壁市建設(shè)城市出行應(yīng)用場(chǎng)景，以“緩堵保暢”為總體業(yè)務(wù)需求，采用實(shí)用、適用、點(diǎn)線結(jié)合、重點(diǎn)突出的建設(shè)思路，基于“升級(jí)和新建結(jié)合、一般感知和精準(zhǔn)感知結(jié)合”的原則，在充分利用現(xiàn)有城市道路上建設(shè)的電子警察、反向卡口、邊緣機(jī)房和城市全光網(wǎng)的基礎(chǔ)上，升級(jí)或新建前端感知設(shè)備、基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)、算力平臺(tái)、AI算法和分析平臺(tái)等，對(duì)每一條路、每一條車道、每一個(gè)路口的交通對(duì)象及周邊基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行實(shí)時(shí)精準(zhǔn)的數(shù)字化感知，生成以“實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)、精細(xì)、全面”的交通數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的路網(wǎng)全息檔案，構(gòu)建層次清晰、覆蓋全面、感知精準(zhǔn)的城市交通數(shù)字化路網(wǎng)感知體系，科學(xué)評(píng)價(jià)路網(wǎng)的通行能力和健康度，看護(hù)道路的實(shí)時(shí)健康狀況，實(shí)現(xiàn)路網(wǎng)的堵點(diǎn)、黑點(diǎn)、亂點(diǎn)的優(yōu)化和治理，解決交通擁堵問題。
1 應(yīng)用場(chǎng)景簡(jiǎn)介
城市出行應(yīng)用場(chǎng)景主要是通過高清攝像機(jī)、毫米波雷達(dá)和雷視一體機(jī)等前端設(shè)備，對(duì)路口、路段的機(jī)動(dòng)車、非機(jī)動(dòng)車和行人進(jìn)行實(shí)時(shí)的感知和采集，利用雷視擬合技術(shù)在智能微邊緣設(shè)備中進(jìn)行流量和軌跡計(jì)算，分析整體路網(wǎng)（路口和路段）的詳細(xì)交通狀況，結(jié)合采集制作的高精度路網(wǎng)地圖進(jìn)行交通實(shí)況數(shù)字孿生，支撐紅綠燈智能配時(shí)、綠波通行、道路組織優(yōu)化、道路隱患治理和交通引導(dǎo)，提升道路通行效率和道路安全。第一，在紅綠燈智能配時(shí)方面，通過將智能邊緣設(shè)備計(jì)算的流量和擁堵數(shù)據(jù)與信號(hào)控制平臺(tái)相結(jié)合，對(duì)路口紅綠燈時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行智能配置，解決因信號(hào)配時(shí)不合理引起的通行效率低下問題，實(shí)現(xiàn)從“車看燈”到“燈看車”的智慧化轉(zhuǎn)變；第二，在綠波通行方面，通過綠波屏實(shí)時(shí)發(fā)布城市出行管理平臺(tái)計(jì)算的綠波通行速度，減少機(jī)動(dòng)車在行駛過程中的停車次數(shù)和延誤時(shí)間，讓市民充分感受“綠波”道路帶來的通行便利；第三，在道路組織優(yōu)化方面，通過對(duì)車道級(jí)的交通流量、擁堵長(zhǎng)度和延誤時(shí)間等指標(biāo)的計(jì)算，發(fā)現(xiàn)道路組織架構(gòu)存在的問題，并對(duì)道路組織方式提供優(yōu)化方案；第四，在道路隱患治理方面，通過雷視擬合計(jì)算得出的交通對(duì)象軌跡，識(shí)別機(jī)動(dòng)車和非機(jī)動(dòng)車的逆行、超速、急加速、闖紅燈和不按車道行駛等行為，評(píng)估路網(wǎng)安全隱患，為交通治理提供數(shù)據(jù)支撐；第五，在交通引導(dǎo)方面，通過交通引導(dǎo)屏實(shí)時(shí)發(fā)布城市出行管理平臺(tái)分析得出的交通態(tài)勢(shì)信息，引導(dǎo)車輛避開擁堵路段，輔助緩解交通擁堵。
2 場(chǎng)景建設(shè)范圍
該場(chǎng)景建設(shè)范圍為鶴壁市淇濱區(qū)全區(qū)，現(xiàn)已完成“啟動(dòng)區(qū)”范圍內(nèi)“六橫三縱”相關(guān)道路的建設(shè)（北至淇濱大道、南至湘江路、東至嵩山路、西至興鶴大街范圍內(nèi)道路），城區(qū)其他道路正在建設(shè)中（北至淇河路、東至泰山路、南至南海路、西至華山路）。具體范圍如下圖1所示：
圖1 鶴壁市城市出行建設(shè)范圍
3 場(chǎng)景技術(shù)方案
3.1 總體建設(shè)方案
城市出行場(chǎng)景通過行業(yè)最新的傳感器技術(shù)、高精度地圖技術(shù)、AI算法、大算力芯片和邊緣計(jì)算技術(shù)來構(gòu)建路網(wǎng)的“智慧+”感知能力。首先，利用路口、路段部署的雷達(dá)和攝像機(jī)組合或雷視一體機(jī)等傳感器進(jìn)行實(shí)時(shí)的交通態(tài)勢(shì)感知和數(shù)據(jù)采集，攝像機(jī)負(fù)責(zé)采集視頻流數(shù)據(jù)，雷達(dá)負(fù)責(zé)交通目標(biāo)速度、位置、航向角等信息的采集；其次，通過智能邊緣設(shè)備進(jìn)行雷達(dá)和攝像機(jī)數(shù)據(jù)的擬合，計(jì)算多方向的每個(gè)機(jī)動(dòng)車、非機(jī)動(dòng)車和行人的五維元數(shù)據(jù)（位置、速度、車牌、姿態(tài)、屬性），實(shí)現(xiàn)道路進(jìn)出口、進(jìn)口方向和車道的三層認(rèn)知，實(shí)時(shí)掌握車輛軌跡、車道流量、車道飽和度、延誤停車次數(shù)、排隊(duì)長(zhǎng)度等重要交通管理數(shù)據(jù)，結(jié)合采集制作的高精地圖數(shù)據(jù)進(jìn)行路網(wǎng)的分米級(jí)數(shù)字孿生。場(chǎng)景架構(gòu)如下圖2所示：
圖2 鶴壁市城市出行方案架構(gòu)
3.2 前端感知設(shè)備建設(shè)
在前端感知設(shè)備的部署方面，鶴壁市城市出行場(chǎng)景根據(jù)鶴壁市十字路口、T字路口、Y字路口和圓形路口的特點(diǎn)，以及立桿、樹木等實(shí)際情況，基于基本組網(wǎng)方案，有針對(duì)性的進(jìn)行設(shè)計(jì)和設(shè)備掛載，以達(dá)到最佳的感知效果。組網(wǎng)方案如下圖3所示：
圖3 鶴壁市城市出行前端感知設(shè)備組網(wǎng)方案
3.3 后端應(yīng)用平臺(tái)建設(shè)
在城市出行場(chǎng)景后端平臺(tái)建設(shè)方面，采用中屏與大屏結(jié)合的方式，對(duì)整個(gè)路網(wǎng)的交通情況進(jìn)行計(jì)算和分析。
首先，通過中屏PC端業(yè)務(wù)平臺(tái)（鶴壁市城市出行管理平臺(tái)）對(duì)路網(wǎng)中的路口和路段的車輛位置、車輛軌跡、車速、平均車速、車流量、車道占有率、車輛排隊(duì)長(zhǎng)度、行人、非機(jī)動(dòng)車信息、交通事件信息等指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算，結(jié)合路網(wǎng)地圖和AI算法對(duì)道路實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、擁堵情況、延誤時(shí)間、停車次數(shù)、路口沖突點(diǎn)、交通事件、交通流量、交通組織等進(jìn)行分析，將分析結(jié)果與信號(hào)控制系統(tǒng)相結(jié)合進(jìn)行路口紅綠燈智能配時(shí)，并通過路測(cè)掛載的綠波屏實(shí)時(shí)發(fā)布動(dòng)態(tài)綠波速度，優(yōu)化道路時(shí)空資源配置，提升道路通行效率。業(yè)務(wù)平臺(tái)如下圖4所示：
圖4 鶴壁市城市出行管理平臺(tái)
其次，在鶴壁城市運(yùn)行中心的大屏中，以鶴壁市CIM數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行高精三維建模，接入業(yè)務(wù)平臺(tái)相關(guān)數(shù)據(jù)，利用可視化平臺(tái)進(jìn)行整個(gè)路網(wǎng)的數(shù)字孿生，對(duì)感知的道路安全事件實(shí)時(shí)告警，并基于事件進(jìn)行道路交通安全態(tài)勢(shì)分析，支撐事件的快速處置和交通安全隱患治理。大屏端如下圖5所示：
圖5 鶴壁市交通數(shù)字孿生
三、創(chuàng)新應(yīng)用
鶴壁市城市出行場(chǎng)景采用先進(jìn)的雷視擬合技術(shù)，通過使用毫米波雷達(dá)和攝像機(jī)傳感器構(gòu)成元搭配，以獲得維度全面、時(shí)間空間連續(xù)的交通狀態(tài)，從而對(duì)交通目標(biāo)和事件進(jìn)行精準(zhǔn)感知。為了提升檢測(cè)準(zhǔn)確率，鶴壁市城市出行場(chǎng)景通過算法逐幀對(duì)雷達(dá)和攝像機(jī)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并選擇最優(yōu)數(shù)據(jù)進(jìn)行全域、全時(shí)的逐幀融合，以此解決對(duì)低速、靜止交通目標(biāo)檢測(cè)不準(zhǔn)確、目標(biāo)分裂多檢等問題。
該場(chǎng)景所使用的雷視擬合技術(shù)主要實(shí)現(xiàn)以下兩方面的能力：（1）基于雷視擬合的車輛狀態(tài)監(jiān)測(cè)。雷達(dá)和視頻都可實(shí)現(xiàn)行駛車輛的識(shí)別和精準(zhǔn)定位，視覺、雷達(dá)在圖像抓拍、軌跡跟蹤等各有優(yōu)勢(shì)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛行為的監(jiān)測(cè)，包括車輛的圖像記錄、車牌識(shí)別、車身顏色識(shí)別等，以及對(duì)車輛軌跡的監(jiān)測(cè)，包括實(shí)時(shí)運(yùn)行軌跡的跟蹤、速度測(cè)定、超速記錄及歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)等；（2）基于雷視擬合的交通狀態(tài)監(jiān)測(cè)。交通狀態(tài)監(jiān)測(cè)包括交通流監(jiān)測(cè)及交通事件監(jiān)測(cè)：首先，在交通流量監(jiān)測(cè)方面，憑借雷視擬合技術(shù)對(duì)車輛目標(biāo)、特征和狀態(tài)的精準(zhǔn)感知，實(shí)現(xiàn)車道交通量、車輛平均速度、車道時(shí)間占有率等的數(shù)據(jù)采集和計(jì)算，達(dá)到對(duì)交通流狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的目的。其次，在交通事件監(jiān)測(cè)方面，通過雷視擬合技術(shù)對(duì)車輛、機(jī)動(dòng)車、非機(jī)動(dòng)車及行人等交通參與方的目標(biāo)、特征、狀態(tài)和軌跡的連續(xù)感知、分析和識(shí)別，實(shí)現(xiàn)對(duì)道路上突發(fā)的動(dòng)態(tài)交通異常事件進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和發(fā)現(xiàn)的目標(biāo)。
四、推廣價(jià)值
面對(duì)復(fù)雜的城市交通，實(shí)現(xiàn)紅綠燈智能配時(shí)、動(dòng)態(tài)綠波和道路組織優(yōu)化來更加有效的提升道路通行效率是一個(gè)難度較高的系統(tǒng)工程，需要考慮頗多因素，如本地交通規(guī)則、市民行車習(xí)慣、車流量等。鶴壁市通過“啟動(dòng)區(qū)”的城市出行場(chǎng)景建設(shè)，長(zhǎng)期、深入的分析各方因素，摸索出一套行之有效的、可復(fù)制的提升城市道路通行效率的方案。
城市出行場(chǎng)景的建設(shè)主要依靠前端感知和后端孿生的技術(shù)，對(duì)于前端感知，以利舊電子警察和反向卡口為基礎(chǔ)，對(duì)不滿足要求的設(shè)備進(jìn)行適當(dāng)?shù)母婧驮鲅a(bǔ)，并增加雷達(dá)設(shè)備。在后端孿生方面，通過接入雷視擬合技術(shù)計(jì)算出來的分析結(jié)果數(shù)據(jù)，結(jié)合本地CIM、BIM、CAD、三維模型等數(shù)據(jù)，在可視化平臺(tái)進(jìn)行數(shù)字孿生。
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