罗忆：上海公安交通管理智能化建设发展情况介绍

　　一个城市的正常运转，离不开良好的交通秩序。今天UC协作及音视频融合通信论坛的压轴发言，来自上海交警总队科技处的原科长罗忆。他为大家带来主题为"上海公安交通管理智能化建设"的演讲。

首先，罗忆进行了简单的自我介绍：我是来自上海交警总队科技处计算机科，我在交通这个领域里面时间也不是很长，到现在做了十二年。我02年就进入科技处，06年的时候，我开始参与了一些智能交通比较大的项目，跟大家的出行都是息息相关的。

　　背景和现状

从交通部门来考虑，信息化肯定是一个潮流，现在城市的机动化程度也越来越高，无论是从上面喊口号的角度还是落地的角度，都是向科技要警力，发展现代智能交通成为不可逆转的潮流。在这个过程中，要理解交警在智能交通中间发挥什么样的作用？其实有必要先要了解一下，上海智能交通这块的板块怎么划分的。当然这个东西在各个地方都不太一样。上海这块，智能交通，现在是建交委来主导的，建交委下的交通信息中心就是整个上海智能交通的牵头单位，下面的成员单位，交警是一大块，还包括市政、交港局，浦东自成一块，因为上海浦东这块是比较特殊的行政范畴，讲起来的话，东事东办，浦东所有的交通建设都是自己投资自己建设的，上海交警总队对浦东交警只是做业务上的指导。

其实有些在外地看到很多工程的项目，都是交警在牵头，而在上海的情况，交警只负责其中一部分，只负责地面道路的交通智能化的建设。这是一个背景情况。第二个背景情况，交警的科技其实也不光只是做智能交通，有三大板块，第一块是基础的业务管理板块。说到底就是所有的窗口业务支撑的信息化。第二块是指挥调度，就是所有的交警路面勤务的系统支撑。第三块才是智能交通，现在在这方面的投入和花的精力越来越多，它可以说是我们整个交警不管是指挥调度还是内部基础业务的集成和发展，毕竟现在智能交通的建设带动了交警内部的科技信息化的建设。

这样就引出一个话题，交警的科技建设，具体有哪些内容。一是业务管理板块，所有业务无论有车一族或者没车一族都是交通参与者，都有关系，包括机动车登记管理，非机动车登记管理，驾驶人管理，交通违法管理，交通事故管理，交通设施管理，占掘路施工管理，危化品车辆运输线路管理，这些都是交警窗口业务的系统，这些系统中，机动车、驾驶人、违法、事故是我们的交警业务系统的四大金刚，基本上现在都实现了全国的联网。驾驶员和车辆的流动性现在都非常大。这是基础的板块。

二就是指挥调度的板块。指挥角度从交警诞生开始，一半是路面的交警，一半就是窗口交警，路面交警原先依托的手段，在外面的交警，最原始的，首先得带一个电台，就是电台系统，从以前的模拟电台，现在升级到数字集群电台。第二个是交通信号控制系统，交警在路上，原先对于交通流的调解手段是单一的，现在在其他的省市还能看到交警在路口搬那个红绿灯的信号灯，但上海的信号灯都基本上是智能的信号灯，后面也会提到，交通信号控制系统，其实是交警的智能交通的一个基础。第三就是视频监控系统，其实交警的监控是公安领域中需求提出比较早的，从原先的闭路电视，发展到现在交通的卡口，包括高清，高空瞭望，还有警用的地图信息系统。包括警用车辆和单警定位系统，违法监测记录系统，机动车缉查布控系统，构成我们指挥调度大的板块。

三是智能交通板块

这几年发展最迅猛的板块就是智能交通的板块，也是今天重点分享的。这里面就包括SCATS交通信息采集，就是上海的交通信号控制系统；包括车驾查控系统；包括快速路入口匝道控制，它即是调节流量同时也有执法的功能；包括视频监控联网工程，因为上海路上的空间，不光是治安的监控，交通的监控，交通的监控我们更多是把其他部门，桥隧部门，高速部门他们的监控能够接入我们系统，为我们所用；VMS发布系统，可变信息板的简称，大家在高架上开车，在地面上有很多的情报表，有红黄绿的光带表示道路的拥堵畅通，就是可变信息板；最后一个是智能交通综合应用平台，集成了智能化的系统，在交警指挥中心为指挥调度工作提供服务。前面做了这些铺垫，大家了解了上海智能交通管理的格局，交警科技板块的划分，进入今天主要介绍的，上海交警智能交通建设的话题。

智能交通建设发展历程

从时间上来看，上海智能交通建设，基本上从2004年开始，将近十年的历程。从2004年上海智能交通ITS一期开始建设，当时建设的范围主要针对中心城区的道路城区信息进行采集发布。

06年，上了第一期的快速匝道控制系统。到07年，上海各个智能交通的主管部门，他们都建设了相关的智能交通的一些平台和系统，然后上面建了一个智能交通的总平台，建在了建交委下的交通信息中心，由它来负责对所有的数据进行汇集，交换。由此我们各个交通管理主管部门之间的数据可以进行互相交换。包括市政，市政主要是负责快速入口的信息采集，交港局有浮动车的数据等等。

08年奥运前，车驾查控系统基本覆盖全市，全市所有在陆地上的进出上海的公路、高速公路，所有进出道口的时候都会留下一张照片，同时这项技术从08年开始向市内拓展，当时的领导觉得这个技术，不单是在交通上非常有价值，同时在大公安领域，刑侦也好，治安也好，也非常有价值。现在不单是道口，高速公路，包括市内所有的快速路，包括区与区的边界，都已建立大量的监控，在路上开车的时候，经常会看到一个跳臂上一排小鸟，有闪光灯不停在闪的那些就是卡口。一直到世博会，ITS二期建设，主要是扩大了采集处理发布的范围，以及开发了很多服务世博的专题应用。一直到现在，从2011年到2013年，当时也启动了上海第一轮的智能城市三年行动计划，作了很多的规划写了很多的报告，但由于各种项目项目都没能落地。现在智慧城市又开始在搞第二轮三年行动计划，我估计这三年，能干出点事情来。

下面，罗忆科长和大家分享了几个片子，罗忆说：因为智能交通的内容很多，大家可以通过几个短片，去了解我们的智能交通里面有多少内容，因为我们之前拍过相关的宣传片，宣传片很长，我就把它剪了一下，剪成几段。智能交通采集系统，智能交通综合应用，智能交通决策辅助。

上海的道路可以覆盖为三张路网，中心城地面道路网，城市快速路网，和郊区干线公路网。截至到2009底，这三张路网道路总里程已达到15844公里。

（短片播放）

其实这个片子主要给大家介绍一下，交警总队的智能交通从采集这个方面做了哪些事情，其实就是前面提到的，首先是地面的SCATS线圈的采集，其实是基于信号控制系统，它已经埋设了这样的线圈，把数据采集出来。第二个方面，就是三张路网最外围的出入市境的市内车牌识别，以及上匝道的控制。最终实现了对交通信息的综合应用。

这些进出境流量分析可用于研究大客流的来源和趋势，包括制定上海交通管理的规划和客流预测和分析。SCATS系统生成的地面交通状态信息，已通过网站、手机成为出行者的路径选择参考。上海道路交通管理信息的集约应用在视频信息的辅助下宏观可实时显现整个道路交通的脉搏调动。信息系统的应用为我们警力调动智慧调度提供了可靠的依据。

通过短片，大家可以看到现在的一些直观的交警总队做了哪些事情，有哪些主要的系统和分系统等。

;首先是SCATS系统，其实它的全称是悉尼自适应交通控制系统，86年从澳大利亚引进到上海，当时是世界银行赞助的一个项目，在上海的黄浦区做了二十几个路口的试点，试下来它的信号灯能较好地根据实时流量情况自适应调节绿信比，能有效提高路口的通行路口，比较适合上海道路交通的实际情况。经过近三十年不断的建设，目前，上海整个SCATS的路口已经快接近4000个，当时在世博会期间光是中心城区，浦西就有1836个，但这个数字不包含浦东，浦东现在也SCATS已经建到第五期，第六期，那边也有1000多个，两边加起来，总量是在向4000个发展。

其实这套系统的主要功能还是信号控制系统，但它是通过在路口安装了传感设备，这个传感设备可以是线圈或者是视频监控，实时感应这个路口的车流以及饱和度的变化，反馈到系统进行分析，根据分析的结果自动调节信号灯的时长和绿信比的分配。但这个系统从指挥角度或者是交通管理的角度来说是非常有用的系统，智能交通上怎么用呢？在一期的时候，上海交警总队开发了类似于外挂的东西，因为SCATS去做交通信号控制的时候，本身是要采集交通的数据，包括流量和饱和度，这些数据，本身只用于SCATS系统自己的控制计算使用，我们做了一个外挂，把这些数据同步出来，他采集这些数据，分为一条岔路，同时接到我们的后台，利用这些数据形成计算现在地面交通的畅通指数等方面的应用。

其实用外挂的方式其实还不是特别的稳定，以及数据的质量还有一些问题，到了智能交通二期的时候，SCATS系统的研发部门，RTA，提供了一个标准的数据接口，叫ITSPoint，我们直接从官方的接口里面取出SCATS采集的交通流量的数据，用于地面交通拥堵等等的判定。到现在为止，我们交警内部主要看交通拥堵还是通过SCATS自己来看，但包括百度地图高德地图都有实时流量的交通状态，现在用的大多数出租车的GPS去算，但在上海智能交通中心SCATS数据和浮动车数据都有，其中一个很有趣的事情就是这两个数据怎么融合，因为他们两个数据的内容不一样，最终他们希望出来的结果是表达了城市的拥挤状况，但是GPS更多的表示的是车速，而SCATS这里更多的是流量和饱和度，如何把这两个融合起来，提高拥挤畅通的预测精度其实是蛮有趣的一个话题

车驾查控系统

车驾查控系统，全称是上海公安道口机动车驾驶人查控系统，它的起因是从交通安全的角度，对于所有车辆在进入和离开的上海的时候我们都希望留下他们的痕迹，从06年开始建设这样的系统，在所有的出入市境的陆路道口，有高速也包括非常小的无名小道都安装了相应的设备，主要目的就是让所有进入到上海和离开上海的车辆都留下痕迹。

08年这个系统延伸到城市快速路，首先是在中环内72个城市快速路段安装了车牌采集系统，通过这样一个设备的安装，任何一辆车，在快速路上从哪里来，到哪里去，都非常清楚。这也为我们后续基于车牌数据的区域拥堵预测和集散型OD预测奠定了基础，这也是蛮有趣的事情。

快速路入口匝道控制系统。分为两期的建设，第一期05年实施，06年基本完成，第一期完成了30个路口匝道的联动控制，二期借助世博会，基本上实现了浦西段的入口匝道基本上是全覆盖。也就是前面提到的，外省市号牌车辆在高峰时段限行的技术手段就是通过匝道控制系统去控制去抓拍，当然这里面也会有一些死角比如说高速接高架的地方没有匝道，直接从高速延伸到高架，现在也在逐步补这些死角。再有是浦东，直接是浦东上的高架，一路上通过了杨浦大桥、南浦大桥，串到浦西来，浦东的电子警察都没有上，他们基本上现在靠人去执法，其实浦东交警并不是说系统没上，相关的装备也做了，但还没有启动。这其实也有一定的道理，因为浦东的交通和浦西的交通特性不太一样，浦东是地面堵，快速路畅通，浦西是快速路堵，地面相对好，他们觉得在浦东那边，还继续去限外地车上高架，也不是很人性化，但总队统一的部署，他们也必须执行，那就执行上就打一个折扣。这里讲到了区域交通拥堵预测以及管理技术研究。

从世博开始，一直到现在，这两年其实大规模的基础项目建设会比较少。除了电子警察以外，基本上没有什么大的科技项目要去上，正好有些时间可以做一些研究。这个研究，下面，罗忆给大家展示几张放大一点的图。从这张图可以看到，上海交警总队做的一个叫车速的预测。黑色的这条线是以3分钟为一个间隔的车速的实测，蓝色的区间是提前15分钟做的预测。然后能够基本上看到，一些提前15分钟的预测值，基本上能够跟上它实际车速的变化趋势。车速的预测，我以前跟做算法的团队开玩笑说，不用任何算法，我都可以去预测上海任何一个路段的车速，准确率达到80%以上。因为上海的交通情况，在正常情况下，对于一个交通管理者心里都是非常清楚的。比如现在上海的南北高架，南向北平均车速是25公里，估计上下不超过5公里，因为常年拥堵，就是这么一个情况。那么，预测这个东西怎么体现它的价值呢？就是说在发生交通突发情况的时候，你的预测算法能不能快速跟上，这是体现你的一个价值。但这块，当从一个平峰转向一个高峰，交通进入一个比较差的情况，因为是车速，越往下速度越慢，我们跟的也比较好的，但这也是不断的提升，这里面我们去考量这个东西，价值是在于其实有很多的一些很复杂的一些预算算法，号称自己可以做的很好，但它考虑的因素太多，它的速度不够快。希望的是它能够做一些快速的预测，也就是我假设我需要知道十五分钟以后的交通量和车速，但你的这个结果过了二十分钟后告诉我，是没有意义的。我最好知道三分钟后的车速，你最好五秒钟内告诉我，快速的预测，而且你的预测要有一定的准确性，这件事才是有价值的。

但这只是一个过程值，后面一张PPT可以看到这是一方面，对于车速的预测，当然还有流量的预测，因为是最基本的参数，因为本身是在快速上我们就采集车身和流量，来预测十五分钟后这块的车速和流量是什么样的情况，快速希望得到结果，而且这个结果是可以接受的。

第二件事是去预测什么事情呢？比如说在这一分钟内，经过了在交通上讲的断面或者就举个例，在南北高架西侧徐家汇路下匝道的这个断面，一分钟内经过200辆车，希望知道，过去这200辆车，他将要到哪里去，这200辆车，接下来是从徐家汇下匝道下去了，还是转去内环，去了内环走内环的内圈还是外圈，或者是去卢浦大桥到浦东去，希望做到这点，这就是集散型OD，OD从出发到结束，我希望知道你从哪里出发到哪里去，但我们交通上关心的是经过这个断面的车流，这些车子下个时刻到哪里去，同时往上面去看，现在你可能知道，这个已经过来的两百辆车，根据实际采集，你是知道，这两百辆车是从哪里来的，因为这是已经发生的事情，但是到哪里去你不知道，要去预测，而且同时预测的结果上，要知道，后面十五分钟后，将会有多少辆车到达我这个段面，这些车辆从哪里来的。这些事情都是基于现在基于车牌数据的采集，以及我们的预测算法，现在这些数据也能够做到85%以上的精度。

其实这两件事对于交警总队的领导来讲其实不是很关心，他觉得你就是研究出来了，画两张区间图，对实际交通管理上并没有多大的实际作用，最多是在GIS系统上多了一个图层，在交警的内部门户上发了两张图，一个大图是显示实时的流量，另外一张小图是告诉你十五分钟后的交通的状态是什么样子。但是，这两个事情如果做的比较好了之后，我想做这样的一件事情。假设，一个地方，就是说正常情况下，希望去预测某个区域，它到了什么时候，它会拥堵，当然了，有些预测也是骗人的，预测8点钟，南北高架要拥堵，这种事情是常会发生的。但有些事情，比如说对于正常情况下不会拥堵的区域，希望通过它上下游的一些关系，去预测某个区域会拥堵，比如说广中路大柏树是一个老虎口，经常会拥堵，但一旦那个地方拥堵之后，马上就会对它的上游产生影响，我希望通过集散型OD去预测这个结果，某个地方发生了拥堵之后，它的扩散情况是怎样，五分钟后会怎样，十分钟后会怎样，我要去预测。第二件事是一旦发生了这个问题之后，我们交警肯定要去排堵，现在有了匝道控制的手段，我可以实时的调节高架的流量，一旦这里发生了拥堵的情况，到底是封闭哪个上匝道？对于这个上匝道的流量控制，控制五成还是控制三成还是控制七成？对这个点的拥堵的缓解是最有效的，可选项是两三个，怎么知道哪个选项是最有价值的？通常这种情况下，现在是靠指挥员的经验来判断，希望通过前面的积累，可以去推演，假设你在这个地方，高架上匝道关闭五分钟，那五分钟后交通流会发生什么样的情况，因为有快速预测的机制，同样另外一个点，你控制三分钟，力度的话，不用很高，间歇性放，或者两个车道，先放一个车道，将来发生什么样的情况，哪一种方案是对老百姓出行影响最小，同时对交通的疏导最有利，希望获取这样的结果，这样的应用才是真正对交通管理指挥调度是有价值。

罗忆指出：前面讲到一个基于现在的智能交通的一些前瞻性工作。接下去的案例也比较有意思，这件事情，也将近折腾了三四年的时间，其实就是道路交通事故分析预警系统，从提出到建设，其实时间不长，在世博前它的雏形已经基本上出来了，但其实在我们实际应用的时候，我发现了另外一个问题。很多智能化的系统，其实它最终应用不好的问题，最大的就是说来源于基础数据质量有问题，就是说你的数据质量不好，最终导致你的分析结果很难被接受，这里也做了一些工作。跟大家分享一下。

从交通事故分析预警系统提出的立意不复杂，首先要对交通事故数据进行撒点，然后对事故高发路段进行设施的合并，然后进行事故多发点的排名，而且排序，看哪些地方是事故的高发点。然后可以做这样的层层的展现，从一个宏观的支队到中队，甚至到交叉路段，再到某个具体事故这样一个层层分解过渡。

这些工作的基础，其实是一个撒点，也就是说首先这个事故要去非常准确地记录在某条道路上，某个位置上，但实际系统建设中发现原来的交警采集的事故基础数据，由于原来的采集数据，基本上采用手开单的方式，大家如果在路上碰到了事故的话，交警不管是一般事故还是简易事故，开的认定书上会有事故定位的描述，这个是简略的随性的描述，反正你能明白我能明白就行了，没有规范。没有规范的东西对于计算机学习这个事情是很痛苦的。然后其实2010年的话，事故分析预警系统界面和功能已经出来了，但是用的效果不好。发现可能一大半的事故是没有办法在地图上去准确地位的，哪怕是我通过人工修正的方法，也就是我人去读那个事故书的描述，去手工定位这个事情都变得很困难。这件事情必须是回过头来从基础来做，回过头来我们重新申请了一个研究课题，做交通事故地点采集规范，这个事情折腾了我将近两年时间。

最终，上海交警总队参考了很多地区和国家的对于事故记录的一些规范和标准。最终，定出了上海自己的标准。事故所在道路，参照点、相交道路，距离，相对参照点方位，路侧。其实把事故地点讲清楚，要讲清几个事情，一个是事故所在道路，第二个是路侧，因为每条道路，如果是双向的道路会有路侧的，你的参照点，你距离参照点的方位，和距离参照点的距离。这样五维要素，所有的事故都要按照这五个要素来进行采集。为了培训交警去养成这样的规范去采集的习惯。上海交警总队设计了这样的一个采集的表格。最终这个表格，现在通过计算机来实现的，因为现在一些交警基本上都配了PDA。其实我们原始的表格就是这样子，我让你去做选项，我们觉得尽可能让你少写文字，比如说首先选你是什么区的，你所在的道路类型是什么，城市道路，你是交叉口的事故，还是哪里的事故，事故主道路，然后选择路的哪侧。是进入路口的那侧还是离开路口的那侧，你选取的参照点是什么？是山东中路为参照点，还是选取的后面的山西南路为参照点，你这个事故发生点，相对于你的参照点的方位是什么，距离是多少？最重要再选一下发生这个事故在哪个车道上，左转车道上，还是右转车道上，其实通过这样的东西，我们现在已经信息化和数字化了，这些东西去做，这样的话同时出来的这句话，事故地点描述就是南京东路进山东中路，西50米。这句话，写下来。大家也能够看得明白，我们计算机内部采集到这些格式化的数据，对于后台的分析非常有帮助。

我花两年的时间去积累这个数据，而且做这个事故数据，没有一定的积累价值是不大的。所以说你要积累两年的数据，也算是少的，好歹积累三五年，来看看事故发展变化的情况是什么样子。现在到今年为止算是第三年了。之前的数据也有，但这些数据质量不好，其实用于研究去分析的价值已经不是很大了。

第二件事情，上海交警总队发现去研究这个事故，其实传统，包括颁布的一些标准去分析，哪些地方，讲起来是事故黑点黑段，就是这个地方需要整治，经常发生一些高危的事故，大家习惯性用绝对值的方法去看，因为方法很简单，比如说这里出了一起五人以上的死亡事故，这里肯定是列入黑点。这些方法有它的一定的意义，但也不是绝对的。我希望引入其他的一些方法。其实每年投入交通治理设施改善的资源有限，怎么把有限的资源投入到最需要改善的地方，最需要改善它的安全设施环境的地方。这里就提出了一个叫交通可提高空间的概念，这个概念是这样，首先是道路形态各异的，所有的交叉口事故也好，路段也好，路要分，有单行道，有双行道，不同的道路都不一样，混在一起谈，双向八车道上面的事故，肯定比双向两车道的道路事故要多，把两者比较，就像把美国和伊拉克去比GDP一样的，这是不科学的，总归是跟自己同级别的选手去比才是有价值的。

首先我把路段和交叉口做分类，哪些是一个组别里面的，你是轻量级的，放在轻量级，你是重量级的放在重量级，你是中量级放在中量级，当然这里的考量因素还有很多，比如说它的流量它的平均车速等等这些，这类交通设施我拎出来以后，去看这类设施里面，它的一个事故的形态是什么样子，中间肯定是有好的，也有差的。然后把这些都分类分出来以后，在这个领域里面，你有哪些路口在它的领域里面是很冒尖的，比如说它跟同级别的人，相比，它的事故数要多很多，也就是说它的比如平均水平是十，但它是一百。跟另外一个地方，它的平均水平就已经是八十了，它是一百，如果有资源的话，宁可把资源投在平均水平是十，但它是一百的地方，因为它的降幅的空间，可改进的空间很大。通过这样的一种方式，去判别，哪些地方才是去值得花精力去改善的。这些都是可以基于我们的一些前期智能交通的积累去做这些事。

智能交通展望

上海智能交通尤其是交警智能交通从04年开始到现在，发展的黄金十年。就是说基本上，中心城区的交通流的采集全部覆盖，快速路网的VMS基本覆盖，传统媒体发布渠道基本进驻，网站电台电视都已经进去，智能交通在城市交通管理领域成效凸显。正如罗忆所说：展望未来发展，有几个关健词，正好展望一下。现在又搞了新一轮的智慧交通三年规划，以前一直在说智能交通，现在是智慧交通，其实智能和智慧，到底有什么区别？说句实话没有什么大区别。哪个更高端哪个更洋气也说不上。其实很多地方，比如说台湾那边基本上智能交通都是翻译为智慧交通。我的角度来说如果提出一些新的词，我觉得前十年我们的智能交通，更多的层面是停留在感知的层面，更多的是采集技术的处理，然后把这些内容，经过简单加工的内容发布出来。后面如果更高端洋气一点，我觉得是通过这些积累，从感知世界到去改变世界。从采集到融合。因为我们采集的数据越来越多，各种数据源如何有效融合。从处理到挖掘。正如前面刘总讲的，我们要学习、深度学习。从发布到交互，就是以前的模式是更多我发出去，反正看不看是你，将来的智能交通更多的强调的是交互。

有一点是可以预期的，建设的规模仍将进一步扩大。从市财政的角度来讲，基本上该投的钱都已投的差不多。但从上海的角度来讲，区财政这两年的投入力度很大，上海一些郊区，像闵行、浦东、嘉定、宝山、松江都在投。继续向城乡结合部和郊区去延伸。还有新技术的发展必然会带来设备的更新换代。其实这两年大家都在等，一个是视频监控额更新换代，现在的高清摄像机越来越普及了，高清换标清肯定是一个趋势。另外，公安部交管局也在制定新的新一代车辆号牌的标准，叫了很久的电子车牌可能真的会来了。这个标准一旦发布了，又会带来了一大批的设备更新。交通数据的来源会更多元化。不单是主管部门去采集这些数据，更多会来自于比如说社会社交媒体等等。将来的空间可能会很大，包括车联网等等。交通参与者将获得更多样性的服务。

之前，智能交通的建设可能更看中的是在交通管理者的角度去考虑这个问题，怎么建怎么用。将来智能交通的话，可能会更多考虑交通参与者的角度，如何为交通参与者提供多种多有价值的服务，移动化和互联网化肯定也是发展的必然趋势。