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★北京易華錄信息技術股份有限公司王凌，劉樹青，趙陽，郭增增，孫琢

1　背景

《交通強國建設綱要》指出，為了在本世紀中葉全面建成人民滿意、保障有力、世界前列的交通強國，需要強化前沿關鍵科技研發、大力發展智慧交通、完善科技創新機制。交通是一個復雜的巨系統，要立足問題導向，考量各種因素，用系統的方法，有實效地解決交通問題。在城市的日常生產生活狀態下，緩堵仍是當前交通管理部門最核心、最主要的任務。舊方法解決不了新問題，無論是提升交通系統的運轉效率，還是提高交通安全保障能力，都要依靠大數據、人工智能等信息科學技術的實質性提升和業務模式創新來實現。因此，構建新型智慧交通體系，離不開適應交通高質量發展能提供智慧交通技術的高新企業參與，央企控股的北京易華錄公司無疑是其中重要參與者之一。

2023年年初，易華錄自研新型交通信號自適應控制技術和產品，在某市兩個交叉口開展實戰測試。在“湖濱南路/湖濱東路交叉口、湖濱南路/金榜路交叉口”周圍，聚集商圈、學校、火車站、寫字樓、地鐵站等功能區，交通流集散流動大，早晚高峰潮汐交通流現象明顯，各個進口道排隊擁堵，路口通行能力較低。通過在路口布設雷視一體機（交通數據采集）、自研交通邊緣處理器（TEC，數據融合）、利舊信號機，中心端部署易華錄交通自學習優化管控平臺（ELOC），通過“中心自適應控制技術”，實現路口交通流的精細化管控。

系統運行期間，試點路口各方向的綠燈時間根據交通流的變化而不斷調整，自適應生成新的路口配時方案，效果明顯。數據指標驗證表明，路口最大排隊長度平均各時段下降11.58%，路口擁堵指數平均各時段下降14.80%，路口停車次數平均各時段下降12.65%，并發多路口協調控制，提升了主干道的通行效率，有效緩解了路口車輛過于集中、擁堵或者綠燈損失的現象，提升了市民的通行感受。

2　項目實施

項目構建基于實時動態信息分析的智能交通信號聯控系統，在路口部署邊緣感知設備，收集機動車、行人、非機動車全量數據，通過“融合、分析、決策、控制、評價、優化”智能管控閉環機制，采用“自適應控制”算法分析路口各個流向的實時交通情況，實時更新信號配時并向信號機下發信號控制方案，確保信號燈配時方案匹配當前交通需求，實現“中心”策略決策，“邊、端”高效協同控制。

2.1　應用場景

測試路口為湖濱南路/湖濱東路交叉口、湖濱南路/金榜路交叉口，測試區域位于福建省XX市XX區，處于思明區繁華地帶，周圍聚集商圈、學校、火車站、寫字樓、地鐵站等功能區，交通吸引點眾多。

同時，該區域道路之間距離較近，湖濱南路/湖濱東路交叉口南向、北向、東向的臨近路口都不超過400米，一旦路段交通流密度過大，短間距的路口間極易發生溢流現象，導致路口出現卡死現象。

圖1 測試路口位置及周邊區域現狀

2.2　功能特點

基于交通信號在監測、控制、評價、自優化全閉環管理的業務需求，目前實現的功能有：

2.2.1基礎配置

將信號機配時、路口渠化、檢測器配置、基礎路網、地圖配置等基礎配置信息作為平臺運行的基礎條件。

2.2.2數據管理

負責對數據進行治理與存儲，并對上層提供數據服務。將交通檢測設備所采集的交通流量信息以統一的格式進行存儲，并提供各類交通數據查詢分析，為交通決策分析提供數據支持。

2.2.3數據計算

負責對交通數據進行交通控制、交通認知等算法處理。

2.2.4應用模塊

（1）態勢監測

匯集交通流、信號控制點位等數據，關注交通數據的變化趨勢實現城市綜合交通運行態勢可視化。通過對多類交通指標的分析，從數據維度展示城市交通的變化規律。從空間維度基于地圖綜合展示實時排隊長度、交通規律，從時間維度上以圖表形式展示城市擁堵指數、流量、運行速度等指標的變化趨勢。

（2）智慧路口

以GIS地圖的形式實現全域動態區域、道路、路口交通態勢的實時監測，將交通運行狀況可視化展現在道路與各個路口中。基于視頻監控、道路感知設備可圖形化刻畫交叉口運行流量狀態、信號控制配時方案及多種監測設備的點位分布，快速掌握城市當前交通運行現狀、演變趨勢以及路口交通運行狀況。

（3）信號控制

多模式交通信號優化控制功能是信號控制系統的核心功能之一，包括系統的所有信號控制策略與功能，其中有常用的基礎交通信號優化控制、對交通數據深度應用的自適應交通信號優化控制、可主動調整控制方案的人工控制等。

（4）交通效果評價

基于交通流數據，從數據層面展示城市交通狀態。數據分析研判包含多源交通數據對比分析和控制效果對比評價兩部分。

2.3　技術路線

在測試路口布設必要的感知設備，通過邊緣設備匯聚路口的交通流數據，依托“自適應控制”算法分析路口各個流向的實時交通情況，實時更新信號配時并向信號機下發信號控制方案，確保信號燈配時方案匹配當前交通需求，實現基于實時交通流數據的交通信號自適應控制。

圖2 總體架構圖

2.4　實施方案

圖3 路口連接示意圖

總體建設內容分為：

（1）路口交通流采集體系建設：利用雷視一體機進行前端數據采集，通過邊緣設備收集匯聚數據，并通過視頻解析功能解析行人和非機動車的流量數據，并將所有數據上傳給平臺。

（2）自適應控制系統搭建：建設“易華錄自學習優化管控系統（ELOC）”作為中心管控平臺的核心信號控制系統平臺。

2.5　技術指標

自適應控制技術對數據采集的準確率有一定的要求，通過上傳數據準確率測評，各個方向的數據準確率均在90%以上，網絡延遲在10ms以下，統計數據粒度為1min統計上報，自適應控制算法根據統計數據每間隔10分鐘計算下發方案執行，同時啟動自我保護機制，當檢測器數據20分鐘間隔無法上傳，系統主動由自適應控制降級為固定配時控制，保護路口放行安全。

2.6　當前用戶情況

通過對優化前后各項指標的數據分析對比可得：運行期間，兩個測試路口交通運行效果改善明顯。優化后路口平峰總流量評價時段內總體上有所提升，路口流量平均上升8.07%，最大排隊長度平均下降11.58%，路口失衡指數平均下降6.35%，路口擁堵指數平均下降14.80%，路口停車次數平均下降12.65%，大路口通行能力平均提升15.12%。

2.7　拓展計劃

該項技術的推廣主要面向前端感知基礎條件好、網絡傳輸穩定的信控路口實現自適應控制，以緩解交通擁堵，提升綠燈有效利用率，未來將更大范圍規模化推廣應用。本次案例優先在XX市“湖濱南路/湖濱東路交叉口、湖濱南路/金榜路交叉口”進行實戰應用，下一步將圍繞湖濱南路的9個臨近路口進行技術的應用，實現在區域的緩堵中靈活應用；并同步在全國其他城市選擇感知設備條件較好的城市（如哈爾濱、北京、煙臺等），實現城市交通網聯化協同化發展及緩堵優化服務推廣應用。

3　項目創新

3.1　技術及產品創新

（1）基于實時動態分析的配時參數智能調配算法

以計算交通需求值Ti為核心，通過獲取交通流實時狀態識別數據利用閾值自學習算法模型，計算最優區域到路口的配時參數模型，實現交通供給能力的主動調配。

（2）智慧路口實時監測與輔助決策系統

基于高精地圖實現路口的實時運行狀況監測，包括信號燈的實時相位和配時方案、路口的交通流量等，做到實時信號評價優化，輔助提升道路通行效能決策。（3）自適應控制模式交通信息配時方案

自適應控制狀態下可根據交通流的變化自動切換固定配時、感應控制等不同控制模式，以提升道路通行能力，保護路口的控制安全。

（4）統一開放系統接口，實現聯控平臺互聯互通互操作

易華錄智能交通信號聯控系統，開放了包括平臺對接、信號機對接的相關協議，支持平臺互聯互通互操作，實現了交通信息的開放共享，信控統一平臺建設，促進XX市未來智能交通體系產品的迭代升級。

3.2　應用及模式創新

（1）構建高效協同的交通信號智能聯控閉環機制

依托路口邊緣設備感知機動車、行人、非機動車全量數據，通過“融合、分析、決策、控制、評價、優化”智能管控閉環機制，實現“中心”策略決策，“邊、端”高效協同控制。

（2）以試點路段建設奠定XX市全市智能交通建設基礎

結合兩條智能交通試點路應用實際情況，基于交通信號在態勢監測、智慧路口、信號控制、交通效果評價等實現全閉環管理，通過對復雜路段智能交通信號聯控試點測試，驗證解決XX市主城區交通擁堵理念和技術的正確性與合理性，為下一步全市智能交通精細化管理建設奠定基礎。

（3）引領全國城市交通網聯化協同化發展

秉承“高起點”的建設理念，XX市智能交通信號聯控實戰案例密切結合公安部交通管理行業的最新科技發展規劃，以交通信號聯網聯控為基礎，緩解交通擁堵為目標，提升了市民的通行感受，在高起點上謀劃建設思路和建設內容，通過應用使交通管理工作躍升至全國的先進行列。

4　推廣價值

首先，案例圍繞智能交通領域方向，以交通信號聯網聯控為基礎，緩解交通擁堵為目標，提出大數據、人工智能技術為基礎的“信號自適應控制技術”智能紅綠燈。而傳統紅綠燈對路口信號的控制時間一般固定不變，無法根據實際車流量大小自動變化，不利于提升路口的通行效率，智能紅綠燈技術實時自動調整路口信號燈各個相位的持續時間，有效提升綠燈利用率和路口的通行能力；其次智能紅綠燈技術可復制和擴展到區域內其它路口，一方面可實現單個路口的通行效率提升，另一個方面可以進行區域化的推廣，實現干線自適應、區域自適應控制技術，結合城市不同地區的交通特性，規模化地進行不同區域智能紅綠燈技術的推廣，以實現對城市擁堵區域交通信號的智能控制，實現交通信號燈的相位調度和配時方案與交通流實時匹配。再次，該案例實現的效果以及算法技術，推動現有信號聯網聯控技術的發展，有望在信號控制領域實現智能化的進一步提升，能夠有效緩解交通信號燈配時不合理的問題，提高市民出行的通行效率，對智能紅綠燈技術賦能的相關信控產品（如智能交通信號機、邊緣計算單元、中心平臺）和產業積極推進市場起到了帶動影響。

5　效益分析

汽車停/啟至正常速度約耗時3秒，按本案例測試路口時段行駛的距離計算常速所需用時（大概0.5秒），即多用時2.5秒，停/啟過程油耗約為常速時的2.5倍（根據常速油耗，可計算出每秒耗油0.89毫升），綜上可分析出，單次停/啟需額外耗油量為2.5s*0.89ml*2.5=5.6ml，每輛汽車在停車后重新啟動一次耗油量為1毫升。

案例中相關指標表明平均減少停車次數為2次，即減少耗油量：0.002升；每天通過路口的燃油車8萬輛，即每天減少耗油量：80000*（0.07+0.002）=5760升；按每升油耗產生2.3千克含碳排放量（二氧化碳、一氧化碳）計算，則每天碳排放量減少13.248噸，一個月（30天）減少397.44噸，一年（365天）減少4769.28噸。

該案例實施后取得了良好的經濟效益和生態效益。綜合上述估算：通過智能紅綠燈技術提升了路口的通過流量，減少了停車次數，將可大大減少城市交通的碳排放量。案例路口的擁堵指數平均下降14.80%，路口停車次數平均下降12.65%。

從交通管理者角度，自適應技術實施后，路口通行效率得到了提升，有效縮短了擁堵時長，釋放了一定的警力資源，為交通管理的精細化治理提供了效果導向價值。

從公眾出行的角度，信控效能的提升，大大減少了駕乘者在路口的等燈時間和擁堵時間，提高了公眾的出行效率，有效節約了出行成本，提升了出行的體驗。

6　風險分析

案例實施和推廣過程中的風險主要存在以下方面：

（1）對前端檢測器的準確率要求較高，自適應控制技術的數據來源于前端雷視檢測器采集的流量、排隊長度等數據，一般情況下檢測器數據的準確率都會在95%以上，但會受到大車遮擋，天氣影響等使得準確率下降，從而影響自適應控制技術的有效性。通過配置檢測器通道、調測好雷視檢測器角度降低準確率的影響，減少數據采集準確率下降的影響。

（2）網絡不穩定的影響，自適應控制技術實時性較強，中心生成的方案需在規定的時延下下發給前端信號機執行，從而實現路口信號控制時間能夠隨交通流的變化而匹配，通過升級網絡，提升帶寬的方法來規避網絡不穩定的影響。

（3）該案例中實現了多品牌的聯網聯控，通過中心平臺統一下發控制來實現前端路口的管理、調度和策略的下發，因此在統一管理方面具有優勢，主要的風險存在于與私有協議的對接，通過私有協議對接實現平臺全功能的開放與管理，更好地實現效果。通過合作規避該風險。

（4）關于人才和資金方面，技術的實現需要技術人才的參與，本案例有專家級的研發工程師駐場和緩堵優化專家駐場，能夠根據案例的實際運行狀態，及時調整，以效果為導向，讓技術應用后能夠取得預期效果。

（5）在資金方面，案例的兩個路口都安裝的前端設備包括兩個路口的雷視一體機、邊緣計算設備、中心服務器等，設備成本和施工成本都比較低，能夠滿足城市信息化建設的需求，僅需政府在交通信控信息化建設投入較少的資金支持，即可實現該案例的規模化應用。

7　結語

作為智能交通領域頭部企業，近些年來，易華錄逐步加大對智能交通業務的產品研發、業務運營資源投入，推出智能交通領域重磅核心產品及解決方案，受到業界廣泛關注。未來，易華錄將持續保持行業初心，在大數據、人工智能技術創新和場景應用方面重點發力，進一步提升易華錄在交通領域中的競爭力。

作者簡介：

王　凌，男，博士，高級工程師，現任北京易華錄信息技術股份有限公司縱向科研中心主任，研究方向為大數據、人工智能技術在交通、安防、政企數據融通等領域的產業化應用。

劉樹青，女，博士，高級工程師，現任北京易華錄信息技術股份有限公司智能交通事業群副總裁，研究方向為大數據、物聯網技術在交通規劃與管理、交通信號控制等領域應用和落地推廣。

趙　陽，男，博士，現任北京易華錄信息技術股份有限公司副總裁、總工程師，研究方向主要為大數據、人工智能技術在信息安全、數據資產化等領域技術應用和產業推廣。

郭增增，男，碩士，現任北京易華錄信息技術股份有限公司解決方案工程師，研究方向主要為交通規劃與管理，交通信號控制等領域的應用和落地推廣。

孫　琢，女，碩士，現任易華錄縱向科研中心科研項目經理，研究方向主要為計算法學、網絡空間安全治理等領域的產業應用。

摘自《自動化博覽》2023年12月刊