海信陈晓明：“AI+大数据+自动化”三大技术驱动信号调优向全流程自动化演进

他指出:锚定传统交通信号控制系统垂直式架构导致的系统独立、数据烟囱,海信通过横向扩展、纵向深耕,建立基于交管云脑的交通全域数据资源池,让数据采集高效、数据应用便捷、数据价值充分释放。同时,依托AI、大数据与自动化三大技术驱动,实现全流程自动化信号控制优化新模式。

我国交通信号控制优化已初显成效,但受限于工程数据制约,控制优化效果提升面临两大瓶颈。一是信号控制系统垂直式架构导致数据呈分散式状态,各类数据分布于不同系统,难获取、难互通、难利用。二是数据应用制约因素多,表现在区域检测数据应用不足、交通流数据质量不佳、行人交通流数据缺失三个方面。

可以说,交通数据资源用不起来是制约信号控制优化的一个短板。而数据用不起来的直接影响便是信号控制过度依赖专业人员,调优效果难以广泛覆盖且不可持续。聚力攻坚“卡脖子”难题,海信以交管云脑为底座,汇聚整合交通全域海量数据资源,打通数据烟囱,建立可开放、可共享的数据资源池。并通过AI、大数据和自动化三大技术变革,加速推动信号控制优化向全流程自动化方向演进。

“AI、大数据、自动化三大能力的不断深化,为全流程自动化的交通信号控制提供了可能,”陈晓明提出。那么,这三大能力是如何赋能信号控制优化的呢?

首先,从人工定义规则到人工智能的转变,为信号调优“长眼力”。通过复用电警视频,实现视频AI分析在行人感知检测上的突破,即准确感知行人有无状态并在此基础上实现人机非全要素感应控制。最典型的两个场景应用便是绿灯时间可根据行人需求自动调控,以及夜间无行人时,绿灯在机动车通行后自动截止,避免绿灯空放。路口实测发现平均延误时间可下降20%以上。

其次,从单一类型数据到大数据的转变,为信号调优“增脑力”。目前,海信已实现数据检测更精准、数据覆盖更全面、数据应用更科学。电警视频实现行人检测突破,同时基于雷达单体目标跟踪算法及灯态融合等技术,工程环境排队长度、车道密度检测准确度达90%以上。交管云脑实现交通流数据汇聚、质量监测,并结合历史多源数据进行时间、空间双维补全,补全后数据覆盖度由50%提升到90%以上。基于精准全面的数据开展多源数据综合应用,实现更精准的状态感知、更科学的控制策略、更及时的效果评价等。

再者,从场景化设置到自动化的转变,为信号调优“强效力”。海信智能调优平台已形成从交通矛盾识别、问题成因分析到策略方案生成、效果评价反馈更新的信号调优体系闭环,拉动交通信号控制向智能化、闭环式跃升。2022年海信实现绿波干线全过程自动调优,1名调优人员1周可完成106个路口、17条绿波优化,绿波调优效率提升80%。且突破最大可协调路径寻优、相序自动寻优等4大关键技术,实现区域绿波方案一键生成,行程时间、停车次数降低10%以上。

正如技术创新永无止境,城市交通信号控制亦不断演进。主题演讲的最后,陈晓明提出海信将打造城市信号管理服务新模式,即通过固化专家经验、固化调优流程、发挥数据价值等,建立信号全流程自动优化系统赋能调优人员,实现系统为主、人机协同、自动化高效调优,降低对人员数量和专业性的依赖,将少人情况下快速实现调优效果的智能调优新模式变为现实。

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