年终茶话｜全量感知与分层解耦

全量感知是现阶段智慧交管建设的一个功能标配，要对车、路、人等所有影响交通运行的要素进行感知。车包括机动车、非机动车，机动车里细分为重点营运车辆、渣土商砼等工程车、私家车、摩托车等，非机动车主要是电动自行车，路则包括道路、桥隧、收费站、场站、公路气象、路网等，在城市道路路口上，需要的信息更多，诸如分车道交通流、排队长度、车头时距、饱和度等。

为什么要实现全量感知？

两个主要目标，一是服务于交通管理执法以及道路交通安全事故预防、交通安全教育等，二是服务于路网优化、交通组织优化，包括信号优化。

现在的新形势是，随着路面智能化设备越来越多，后端数据处理分析能力的提升，同时算法的不断完善，可以对越来越多的车辆、驾驶人进行抓拍、分析、规律分析。这一需求在“减量控大”的工作要求下得以更多的体现，比如渣土车，农用车，以及非机动车，比如电动自行车、电动三轮车的交通安全管理方面得到更多具体的展现。对于重点车辆、重点驾驶人的管理，有了全量感知之后，从以往的事后执法、处罚，前置到事前、事中管理，发动包括运输企业、货主、驾驶人所在社区和家人来共同管理、预防。

重点车辆方面，比如台州交警还要求全市10126辆工程运输车，纳入538家运输公司实施统一管理，与工程运输车GPS和公安卡口视频对接，抽检车辆交通违法情况。物联智管平台，依托路面11786个视频监控、913台微波以及智能斑马线等感知设备，采集车辆驾驶人违法信息以及交通路况，通过LED诱导屏发布警示信息（相关资料：www.its114.com/html/news/urbanits/2023_04_121557.html）。

非机动车管理方面，目前很多地方都在基于人脸抓拍识别、车牌识别来进行管理，在苏州太仓，是共享复用现在交通、治安卡口设备来实现全量感知，识别非机动车驾驶行为，包括人脸，同时基于人脸识别来获取其相关信息，居住地址、工作/就学单位、关键影响人（父母还是子女），第一次违法通过短信提醒，后续违法就要处罚，多次违法就要上门宣教，并通过与其他机构（教育局、文明办、社区等）联动，来推动非机动车交通安全水平提升（相关资料：www.its114.com/html/itswiki/trafficM/2023_11_123516.html）。

简单来说，就是一个驾驶人有多重身份，是私家车车主的同时也可以驾驶非机动车、重点车辆，是非机动车驾驶人的同时，也是某个单位的打工人、某个社区的居民、某个学校的老师/学生、某个子女的父母（老年人驾驶非机动车），找到关键影响人，邀请其一同监督其安全驾驶，也是近年来“减量控大”工作要求下，各地探索的新模式，而这一模式的背后，就需要前面说到的全量智能化感知。

除了道路交通安全管理，全量感知在交通组织优化方面，又如何体现？

实际上，原理和此前滴滴、高德基于浮动车大数据来评估路网交通运行能力（拥堵指数）、提供路口交通信号优化建议等类似，都是基于海量数据来实现路网优化、信号优化，就像苏州科达智慧信控事业部总经理蒋松涛在《以“小”博大，交通信号“小数据”应用浅谈》（资料：www.its114.com/html/news/survey/2023_11_123411.html）一文中所言，基于结构化的视频数据获取分车道、分车型流量，饱和通行能力，交通事件等，在技术上都已成熟，算力消耗也不大，且基于电警采集的视频图像质量都能识别车辆号牌，路网延误也容易直接测量，也就是说可以基于视频感知数据构建一个所有在网车辆运行环境，信号控制的“解”就成了需求已知、响应能力已知条件下的资源分配问题，如果方程设定求解对象为达成整体延误最小为目标的控制策略，则计算机能代替人实现更加精确的控制。但目前还没有出现基于全感知的信控理论体系，一是因为视频传感器的可靠性较低，需要冗余以及其他应对方法，二是这个理论体系需要搭建一整套架构，需要机构来踏踏实实的投入，但很显然由于信控领域的投资回报率太低，重构一套信控体系、信号机控制系统，不太“划算”，人才聚集度太低。

虽然全新的理论体系、信号控制系统还没有，但并不妨碍业界在原有的体系、系统上“修修补补”，尤其是基于全量视频感知来实现全域信控。最早探索的可能是湘潭（资料：www.its114.com/html/itswiki/library/2023_03_121518.html），还有绍兴越城区（相关资料：www.its114.com/html/news/company/2022_11_120580.html），基于近900路卡口视频来实现全量感知分析，据称所建设的平台“覆盖了109个信控路口，可实时对交通运行状态进行不同维度的分析，全天候保障车道级数据稳定、高质量输出，在不同时段、不同天气条件下交通参数均能达到90%以上精度”。此外，百度在保定、株洲等地也做了相应尝试，今年丽水松阳县也有一个“全域智能信控”的项目招标建设，深圳坪山也有一个一两亿的全域信控项目（智能网联测试区）。

分层解耦、设备直连

当需求越来越细化，而感知设备却不可能无限制的上新时（加上疫情以来的地方财政紧张，未来两三年都不可能再有大规模的智能化外场设备更换），也就要求现有的设备、数据能够实现共享复用，平台要能够直连设备，可随时更换不同厂家不同型号的设备，而不影响感知效果，概括来说就是分层解耦，典型特征就是不受制于厂家，不管是服务器还是集成指挥平台还是设备企业，甲方想要接入哪家设备、数据，就能接入哪家设备数据。

在设备层面，这叫“软件定义信号机/摄像机”，只要感知、计算能力足够，从而满足不同的需求、算法执行；已建设备，或者智能化程度不够的设备，可以通过加装路侧边缘计算设备，来提升前端设备感知、计算能力。后端基本上也无需新增服务器，对已有公安、交管服务器进行梳理、规划，合理分配算力资源。实际上，现在很多专项执法的数据分析都是在后端完成，基于海量视频数据的智能分析，来获取特定驾驶人群的驾驶行为、车辆的轨迹、特征等，就像前文说的渣土车、农用车、电动自行车/三轮车等。

信号机与感知设备直连方面，公安部交科所刘东波副所长在2023年中国智能交通大会上表示，信号机要实现与新型感知设备的交互直连，让信号机能够直接用到获取的数据，可以清楚地识别出通行状态，以及每个车道的固定状态，以及可以知道分灯态排队放行状态，而且采集数据的频率是0.5秒，把实时采集的秒级数据用起来。国标《交通信号控制机与车辆检测器间通信协议》的发布，就是希望推动检测器采集到的交通流数据能让信号机直接用起来。国外市场这几年也有机构在推动感知设备与信号机开放直连，欧美较大的ITS企业中NEMA、Yunex Traffic（原西门子ITS）和Cubic、Q-Free等都已加入“FREEtheMIBS”计划。

现有感知设备智能化方面，1月10日，丝绸之路信息港云上甘肃公司与兰州市公安局签署合作协议，要推进“新一代智慧交通信号灯集群控制系统”在兰州的落地（资料：www.its114.com/html/news/urbanits/2024_01_123918.html ），系统由AI摄像头、毫米波雷达、具有人工智能算法的工控机以及道路态势感知调度系统等构成。在安装时，不用对现有交通信号灯、信号机等路面设备进行更换，极大地降低从传统信控到智慧信控的升级建设费用；核心组件之一的工控机体积小，可以快捷地安装在路口。这里面的工控机，应该就是边缘计算单元，刘东波副所长在介绍信控智能化探索进展时，也介绍了路侧边缘计算的初步应用——规范数据汇聚与处理。主要是解决路侧管控设备间横向不互通的问题，一是数据汇聚，与大数据平台同步交互；二是利用边缘计算的算力进行轻量化视频边缘快速处理，目前实现了16种机动车通行状态和13种慢行交通通行状态的智能感知；三是在横向上将管控终端间的信息进行快速交互，目前支持信号机、RSU、RFID、电警等7种终端接入。也就是说，可以新建设备和已有设备，都可以基于边缘计算单元来实现这些状态感知。