顾怀中总工：城市智慧交通管理技术需求和应用

本文整理自中国智能交通协会2023年度“创新·赋能”行业交流活动（第一期）

演讲嘉宾：顾怀中 南京市公安局交通管理局总工程师

01城市智慧交通管理发展现状

目前城市智慧交通管理发展主要三个方向上。一是在城市交通管理数据底座，数据底盘的建设和应用为城市智慧交通管理提供了坚强支撑；二是城市交通管理服务，无论是交通管理执法服务，还是交通信息服务，已经成为城市智慧交通管理的重点；三是自动驾驶，虽然离规模性的商业应用还要很长的路要走，但它却大幅度提升城市智慧交通管理的热度。

02城市智慧交通管理技术总体需求

根据《公安交通管理科技发展规划（2021-2023年）》，公安部交通管理科研所把交通管理技术需求提炼成“123456”，即：1个科技创新机制；2个技术主要方向，大数据和人工智能；3个业务领域，交通安全、道路畅通、社会服务；4个信息平台，综合应用平台、互联网服务平台、集成指挥平台和大数据分析研发平台；5个保障措施，技术标准、数据安全、业务监管运维以及人才的培养；最后是6个新技术创新方向，如智能网联、5G、区块链、知识图谱、边缘计算等。

03城市智慧交通管理关键技术具体需求及应用

我今天向大家分享8个方面的城市智慧交通管理关键技术具体需求及应用。第一是基于GIS的交通数据底盘；第二是关于5G路口和智慧执法终端；第三，基于监控的新一代警察；第四，基于AI的交通问题成因分析；第五，网络型新一代道路监控系统；第六，基于出行的新一代交通信号控制；第七，智慧交通管理系统安全；第八，自动驾驶的交通管理模式。

第一，基于GIS交通管理数据底盘。从杭州首提城市大脑到现在，城市大脑的热度还是比较高。在城市大脑包括数据底盘的研发中，很重要的一个基础是交通管理的高精地图，地图应该说是交通管理信息化和数字化的基础。不少的城市把高精地图只用于展示交通信息、车辆、交通事故黑点等，交通管理GIS应该是我们工作的载体，或者工作平台，或者是交通管理数据融合的基础。南京交警支队在10年前采集2000多公里上的交通管理设施空间基础数据，精度小于20公分。

交通管理措施的空间化。有地图，但相关的管理没有空间化，直接影响到数据底盘的使用。比如采集到一个限速80公里标志，只是标志的精确位置，但80公里限速作用空间距离是多少？需要下一个限速标志、解除限速标志或根据相关交通法规、交通管理条例，来确定限速标志作用的空间距离。与空间有关的交通管理措施，如禁行道路和区域等，也应该要空间化。

有了数据底盘，还要进行的是交通信息的空间关联。目前数据底盘对数据的处理，重点在数据融合上。但更重要的应该是利用数据底盘，把相关信息的空间关系能够体现出来，通过这样的空间关系把交通的变化规律提取出来，由信息到规律。在这方面，目前大家关注不多。

基于数据底盘，前面三方面是需要研发的新技术，还有一点也很关键，就是交通时空信息的存储。这里包括时空标注、时空回溯等等。我感觉智慧交管的海量数据和应用，比一般的系统要多的多。所以基于这样的情况，基于交通管理大数据时空存储可能会产生新的存储方式。这里包括检索技术等等。

关于数据底盘，还有两种想法。第一个想法是我称为“交通战场管理”（想不到一个词能表达，暂时应用一下），这是现代战争给我们的启发。现代战争很关键的就是战场管理，用到交通管理方面也可以进行交通的战场管理。现在管理交通要诊断，对交通系统的诊断，但交通管理部门更需要的是对道路上交通设施的感知和交通民警的能力感知。有这样的设施、流量、人的感知以后，才能进行高效、有效的交通现场管理。比如设施，是要知道这个设施现在的状况，通过运维系统可以知道是否设施出现故障。还要对设施能力的感知，比如现在要对通过这个路口车辆车牌识别，除了卡口以外，常规的监控摄像头A能不能识别？如果能就用，如果这个不能，另外一个摄像头B可以识别就B摄像头。还有对交通民警能力的感知。大队、中队领导对于每个民警性格都有了解，但这还不够。比如说一个路口出现两个驾驶员的争端纠纷，周边可有三个或者四个民警，大队长调度距离现场最近的A民警过去处理。如果感知该民警处理交通拥堵能力很强，但对人关系处理不强，而B民警虽然距离现场远一点，但他的调解的能力，调B民警处理，可能很快就把这个问题解决。

接下是三个关键技术。第一，基于5G路口和智慧执法终端。现在5G只是用于路口侧的终端和中心的联网通信，但5G很大的特点是万物互联，通过5G把覆盖范围内的交通设施全部以无线方式进行连网，并且是分层的5G通信组网。现在都很关注的边缘计算，利用5G组网后，大部分交通信息可以在路口进行处理，再把需要的信息传到中心。第二，路口边缘计算。有了分层网络后，路口的边缘计算作用就会大大发挥出来，包括数据接入、数据融合、信息关联、数据底盘空间管理、时间管理，交通规律的提取等。第三，交通管理智慧执法终端。有了的路口边缘计算以后，交通执法终端可以借助于高精地位、数据高效的传输来进行执法终端和路口设施的关联。比如执法终端和卡口设备的关联，实现的空间关联以后可以用于实时车辆的拦截等等；可以跟监控的实时关联，了解路口的实时状况，并且对监控实时控制，终端应用效率能有很大的提升。可能需要新的设备，我估计在座公司相关同事感兴趣。需要的一个是边缘融合计算终端，路口5G网关等等。

第三，基于监控的新一代电子警察。我提这个概念是相对于现在固定的交通违法的采集装备。现在可以控制的带云台的视频监控很多了，一个城市交管部门管理的一般都有几千多路视频监控。要通过以下两个方面，将可其作用发挥出来。一是对路上的交通监控设备管理。通过前面的底盘和边缘计算以后，可以让摄像头能够实现视频的空间感知。需要知道现在摄像头采集的是哪一个方向的视频，然后对静态的图片进行标注定位。二是有了视频空间感知定位后就可以用交通秩序和违法的管理。比如某个路口北口是单向通行车辆只进不出，如果摄像头对着北口检测到有车辆出来来，那就自动的进行抓拍管理，甚至把信息传到路口的执勤民警进行现场管理。有了这样的空间感知以后，交通监控就从原来的违法管理提升到秩序管理这个层面上来，那就能完成交通民警在路面上一半的管理任务。这里方面有包括交通信息视频的GIS技术、交通事件视频识别技术等几方面的需求。

第四，基础于AI的交通问题成因分析。刚才也讲大家对交通问题的原因是必须要关注的，刚才杨教授讲交通管理是鱼的尾端，所以要管好交通，要解决交通问题必须要分析出交通问题根本原因。要用现有的采集设备，用人工智能的方法来把交通问题的原因能分析出来。这里面成因要从几方面分析：一个是城市布局原因，二是交通网络原因，三是道路条件原因，四是交通管理原因等等。要通过交通感知以后把原因回溯到更高的层面上，我们交警才能有真正的话语权。这里可能需要新的交通分析系统。在做交通仿真、做态势分析时，一定要有拥堵的成因、事故的成因、违法的成因分析。

这里再谈一下AI。我个人认为智慧交通AI的应用环境还没有形成，AI只是在某一个方面做应用，没有真正到人工智能阶段。目前只是用了人工智能的深度学习等AI方法，没有真正形成人工智能。人工智能需要一个环境，这个环境就应该是把相关的信息进行整合在交通数据底盘上，再在底盘上面来做人工智能。关于人工智能的应用体系也没有形成，只有在数据底盘或者在交通大脑的环境下，通过大量的知识、数据、信息让人工智能来学习以后才能为所交通管理服务。

第五，新一代网络型道路监控系统。这里面重点要应用新一代的视频空间特征分析技术，实现精确的视频的空间感知，并且与交通管理相关系统进行智能对接，全面提升道路监控系统的效率和应用系统的能力。

第六，基于出行的新一代交通信号控制系统。刚才王炜教授提到的出行，是我们交通管理应该要关注的，要把出行信息应用到对出行的控制，所以我们5年之前就跟南京莱斯、阿里、南京云创研究基于出行新一代的交通控制策略，这个成果就要在南京落地了。新一代交通信号控制系统是基于出行信息进行交通信号控制控制，把互联网的交通信息、道路卡口交通信息、路口的交通信息进行分层综合应用。新一代的交通控制系统优化目标有两方面，一方面是交通出行占用城市道路的时空资源最少，这是一个优化目标；另一方面是整个城市道路网络交通需求均衡度最大。

第七，智慧交通管理系统安全。特别是在交警部门要关注，现在道路上的交通设备的安全还不到位，存在较大的问题。

第八，自动驾驶。给在座各位公司的领导们建议，你们要关注自动驾驶的上下游，这个市场是巨大的，可能要比自动驾驶市场大的多，我建议你们提前关注一下。另外，大家关注自动驾驶包括车联网的时候，不要用现有的技术或者现在的市场来分析未来车联网市场，不然要走弯路，还要关注web3.0。