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浙工大沈国江:大数据驱动AI交通信号控制技术

大数据快速发展的今天,更多的新技术接踵而至,交通行业也产生了很多全新的技术。

交通大数据、AI交通控制算法是浙江工业大学计算机智能系统研究所所长沈国江在2019人工智能论坛+互联网公交论坛上提到两部分重要的内容。通过这两部分的内容,让我们了解交通大数据的AI处理应用。

智能交通与智慧交通有什么区别?智慧交通比智能交通更进一步,沈国江认为两者的区别在于是否以人为本。智能交通从上个世纪90年代就开始出现,致力于用人工智能的方法来解决问题。智慧交通以人为本,例如从家出发到达学校的方法,公交上的乘车体验等问题,智慧交通都可以给一个更好的解决方法。

以下为沈国江发言的重要内容:

本次演讲的主要内容是大数据驱动的人工智能交通信号控制技术,大数据以及人工智能是现在交通行业的热点。今天从交通大数据和AI交通控制算法这两方面分享一下研究成果,希望大家指正。

背景

近两年比较热门的“大脑”,如雨后春笋般出现。三四年前,“大脑”刚出现的时候,我参加的一个论坛争论“大脑”是否会完全取代传统交通控制行业,但渐渐地发现,两者共同成长,已经形成了互相依赖的形式。交通行业需要专业交通知识,传统交通控制需要大数据。

传统信号控制目前登峰造极的技术是自适应路网控制,区域内自行协调控制,但是落地的效果并不是很好,主要是受到数据问题的限制。以前的检测设备是感应线圈,但是因为各种原因线圈容易受到破坏,影响到数据收集。

之后改变为视频检测,但是视频检测也有问题,例如卡口的数据检测问题,数据会出现偏差和缺失。数据能够直接得到的,尽量不要用数据模型,模型一定会有误差。

现在的互联网数据,“大脑”可以提供精确的数据,形成“传统控制+互联网行业”的新型模式,为交通带来更精确的数据。现在的合作模式是“政府+企业+高校”三方共同合作,政府统筹资金、企业产品研发和项目建设、高校技术研究和人才培养。

行业已具备做大数据人工智能的条件。

第一技术设施逐渐完善,一些大城市包括一些中等城市的城市道路基础设施可谓“上天入地”,地面+高架+轨道三网一体;第二数据形态逐渐丰富,包括交警+互联网+第三方数据,实现真正的大数据;第三各类技术逐渐成熟,大数据+算力(云计算)+算法,都用到了人工智能;第四政策大力支持,AI+交通实现交通拥堵的治理。

行业问题存在两方面的问题,不平衡与不协同。不平衡体现在出行需求和资源供给方面,小汽车的数量日益增长造成道路的占用率大幅上升,道路的建设十分有限。不协同体现在车辆的通行和交通管控方面,交通管控方式、策略该如何做才能使车辆通行更加顺畅。这两个是值得思考的问题。

行业现状是存在着一些问题的,我们需要更好地发展,让问题得到解决。以下是交通行业的现状与发展:

浙工大沈国江:大数据驱动AI交通信号控制技术

交通大数据

交通大数据的来源:城市宏观数据、交通基础数据、动态运行数据、交通调查数据。

动态交通大数据分类主要分为三大类。

第一是交警数据,从视频结构化数据(电警卡口)、微波速度、交通信号运行信息、交通事件这几个方面来获得数据;第二是第三方数据,从城管停车、医院就诊、网络舆情、地铁客流、航班、赛事会展信息、气象、节假日旅游这几方面来获得数据;第三是泛交通行业数据,从互联网(高德、百度、滴滴等)、出租车GPS、公交车调度信息、公交GPS、“两客一危”GPS这几方面来获得数据。

交通行业大数据有以下几个特点:第一格式多样,第二数据低质,第三特征单一。数据分析与处理架构分为四块:数据重构、质量分析、数据重修复、数据融合。交通大数据的汇聚与应用如下图:

浙工大沈国江:大数据驱动AI交通信号控制技术

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