交通预测大模型加持，海康威视重磅推出大模型高阶智控信号机

但传统的自适应控制有个短板：因为“记录”的车流变化是过去几分钟统计的流量，所以在流量变化频繁、剧烈的场景下，配时方案会存在一定的滞后性，有时也会存在周期偏长的问题。

此时，通过加持海康威视交通预测大模型，就能让自适应控制增加“预测”的能力——它可以“记住”历史上每周、每天的车流特征规律，预测下个周期内的流量，作为关键参数提供给“自适应控制”算法，通过预测准确度的提升，获得更贴合交通流变化的信控方案。



海康威视交通预测大模型具备高泛化、高精度、开箱即用等特点，多指标兼容，多维度预测的创新能力，譬如预测准确性的关键点之一在于对时序数据去噪以学习稳定的变量关系，这个过程就好像它能把采集到的路口视频画面变成一帧一帧的静态的图片，然后在静态图片里把干扰因素（如树叶遮挡、霓虹灯广告牌）剔除，还原成无干扰的更聚焦更有价值的视频，以此来提升预测推理精度、推理性能，达到自适应控制效果提升的目的。

加持交通预测大模型后，车道流量预测准确率提升16-25%，路口通行速度提升12-15%，路口车辆延误降低10-20%（数据来源于真实路口测试比对），有效缓解传统算法控制滞后性，提升通行效率。




不止考虑单个方向通行
“算”出全局最优方案

在复杂的路口场景下，传统信号机的感应控制会出现“一根筋”情况：例如依靠地面线圈感应车流，只要有车经过，就会保持该方向绿灯，容易导致单个方向达到最大绿灯时长，路口整体通行效率都会变低。

而大模型高阶智控信号机提供全局感应控制算法，可以兼顾各个路口排队长度、车道区域车辆数，以路口总存车数最小为目标来控制信号灯。并能够在极短时间内（<300ms，相当于人类眨眼的速度）处理海量数据，进行复杂计算，结合交通预测、决策优化等，提供全局最优的信号配时方案。



此外，在雨雪雾夜等恶劣环境下，如果有交通数据异常的情况，大模型高阶智控信号机也可以凭借丰富的历史数据，进行数据的异常识别与智能修复，保障数据质量全天候在线。并对自己的运行效果进行“自评分”，可从多维度完成路口交通状态、智能控制算法效果等可视化自评估，直观展示路口通行情况及控制成效。
 

更稳定
硬件“双保险”设计
极致网络稳定

如果信号机产生故障，会引发路口交通拥堵，严重时还可能导致交通事故。因此，稳定和安全是产品不可逾越的底线。信号机的主控及电源双冗余设计，保障硬件运转稳定性，确保极端情况下通信与电力可靠运行。



海康威视大模型高阶智控信号机拥有超强的网络稳定性，“从容”处理各类交通数据，即使在每秒十万包数据的网络风暴中，依旧可以流畅稳定运行。

更精准
PTP数据校对时助力车路协同
数字身份认证保障数据安全

精准的控制，源自精准的刻度。海康威视大模型高阶智控信号机，通过原生PTP校时芯片，提供亚微秒级别（百万分之一秒）的校时能力，满足车路协同中数据融合和车路通信高精度、低时延的严格要求。