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中国智能交通协会

基于全量全域数据采集的城市智慧交通解决方案

2022-03-22   来源:中国智能交通协会


广州亚美信息科技有限公司


  1.研发背景
  国务院、交通部等部门陆续出台多项政策,围绕缓解城市拥堵问题、提升公交服务能力、加强交通网格化管理、提高综合运输协调能力等重点工作,建立新型、智慧综合交通运输系统,致力于提高交通运输系统的运行效率和服务水平,为公众提供畅通、安全、绿色、舒适的出行服务。
  目前城市汽车保有量逐年增长,数字化基建相对落后,道路拥堵、环境污染、智能交通建设管理理念不统一,市场集中度较低,数据孤岛,数据源单一,不能支撑智慧交通整体规划建设。本方案提出了一种智慧交通解决方案,使交通系统在区域、城市甚至更大的空间范围具备感知、互联、分析、预测、控制等能力,以充分保障交通安全、发挥交通基础设施效能、提升交通系统运行效率和管理水平,为通畅的公众出行和可持续的经济发展服务。
  2.解决方案
  通过先期集中部署获取完整的城市车辆动态基础数据,实现对每一辆车的实时跟踪和预测,基于所有的车辆数据和所有的路网环境数据,建设覆盖城市的感知体系,实现信息实时采集,结合城市数据计算平台和AI算法,建立完整一致,准确可信的城市基础数据库,搭建统一标准下的网际互联、信息共享、业务协同的平台支撑体系。实现城市整体的区域实时控制。
  2.1建设目标
  以城市为单位集中规模化部署亚美车载终端产品,获取全域全量实时动态化精准高质量车辆驾驶数据、环保排放数据、交通运行指数(TPI)等为基础载体,搭建完整的城市智慧交通基础数据基座,制定数据交换标准、在统一架构下,开放接口与智慧城市数据中台、政务平台及第三方业务系统进行数据共享和融合,建设具有数据统一、信息可信、开放融合、动态感知的大数据运营决策、交通运营监控管理平台,使交通监管的实现系统化、统一化、信息化、环保化,助力城市数字经济建设。
  2.1.1 实现高度集中动态全量实时数据采集
  综合OBD车联网模块和电子汽车标识CID技术,实现车辆号牌、车架号、发动机号统一,采集车辆的实时动态数据,汇聚人、车信息,形成数据多元化,发挥汽车电子标识作为车辆唯一可信数字身份的特性。
  2.1.2 搭建统一的智能网联交管平台
  以OBD车联网模块作为车辆实时动态数据采集汇聚的基础,以汽车电子标识CID号为车辆统一身份代码,基于汽车电子标识CID号形成的数据标准,制定数据交换标准,明确数据开放进程、范围边界、使用方式以及各部门对数据管理及共享的权利和义务,实现跨网络、跨平台间的车辆数据共享、交换和互认,在统一架构下,与智慧城市数据中台、政务平台及第三方业务系统进行数据共享和融合。
  2.1.3 建设智慧交通大数据基座
  智慧交通大数据基座包括环境数据、车数据、道路数据,是汇集城市全部车辆基础数据,并结合第三方渠道系统的交通路况、交通事故、交通事件、交通管制、停车场位等数据,获取人、车、路和环境数据,包括信号量、图片、文字、语音、视频信息等,转换变成计算机二进制数据进行存储。对这些数据进行清洗、融合及发布,为城市智慧交管业务提供统一的算力、算法与数据中枢。
  2.1.4 建设完整的涉车生态体系
  建设完整的区域化数据运营体系,搭建区域化平台,打造专属城市数据运营中心承接地方项目,通过以“平台+生态”的模式进行资源筹划及能力集群。
  2.1.5 加强数据服务水平
  部署行业应用解决方案,协助交管、环保部门规范营运车市场运输安全、尾气治理,提高道路品质和城市形象;接入生态服务,为车主带来便利服务,提升用车安全和体验;构建“大交通”的格局,实现来源可循、去向可溯、状态可控,提升交通运输监管服务能力。
  2.2系统组成
  系统主要包括车辆基础数据采集、智能网联交管平台、行业数据应用(数据运营服务平台)、智慧交通大数据基座、智慧城市数据中台等,平台总体架构如图1所示。


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图 1基于全量数据采集城市智慧交通建设总体架构图


  2.3系统内核
  2.3.1智能网联交管平台
  智能网联交管平台部署于互联网,先期汇聚车辆基础数据平台数据如:“智慧车牌”基础数据、OBD车联网模块数据。并与智慧城市数据中台互联互通,汇聚智慧城市相关数据,如智慧停车、智慧消费、城市APP等。经过数据治理,提供高质量的基础数据,为后期的行业运营平台数据应用服务提供数据支撑。同时共享给智慧城市数据中台,为智慧城市与车辆相关的业务提供支撑。同时经过安全边界交换,智能网联交管平台数据汇聚整合至政务网交管大数据中心,为交管部门的上层智能化应用提供更好更全面的基础数据支撑,完善交管系统智能化应用业务的建设,最终形成城市智慧交通大数据基座,支持城市智慧交通的建设。
  智能网联交管平台可按省市两级分级建设,各地市汇聚的车辆基础数据可通过平台数据服务接口推送或转发至省级智能互联大数据平台。核心点主要包括:数据汇聚治理平台、数据资产管理平台、应用支撑服务平台,如下图2、图3、图4所示:
  2.3.1.1数据汇聚治理平台


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图2:智能网联交管平台数据治理平台架构图


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图3 数据治理流程图


  2.3.1.2数据资产管理平台
  从增量、存量、用量三个维护全面立体直观地展示数据资产情况。


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图4:亚美交通大数据资产管理可视化平台


  2.1.3.3应用支撑服务平台
  智能网联交管平台为智慧城市数据中台、公安交管大数据中台及互联网行业应用提供数据支撑服务。包括大数据分析研判、应急指挥调度、多维数据感知、智慧交通信号控制、重点车辆监督管理、尾气监控防治。
  (1)大数据分析研判
  数据分析决策驾驶舱
  支持对接交警及交管各部门既有海量业务数据,提供统计图表、分布图、关系图、空间统计图、空间分布图及空间关系图等多大类近百种数据可视分析图表,进行多维度分析研判,并支持组合为数据分析驾驶舱进行综合显示,实现多指标数据的并行监测分析,为管理者决策研判提供全面的数据支持。
  全时空数据查询分析
  支持将多源、异构、海量数据进行时空校准,并按照时间/空间/层级结构等维度进行可视化分析,支持数据实时显示及态势历史回溯,辅助交警及交管部门全面掌控数据变化态势、深度挖掘运行数据的时空特征及变化规律。
  统计分析决策支持
  提供统计图、统计表、单柱图、簇状柱图、堆积柱图及气泡图等多种统计分析视图,支持将海量业务数据的特定指标,按业务需求进行多维度并行分析,并提供上卷、下钻及切片等数据分析支持,可点选查看同一数据指标在不同维度下的分布特征,帮助用户洞悉复杂数据背后的关联关系。
  可视分析决策支持
  支持接入交警及交管部门既有海量情报数据,基于栅格、聚簇、热图及活动规律等多种可视化分析手段进行可视化分析研判;与交警及交管细分领域的专业分析算法和数据模型相结合,助力用户挖掘数据价值,提高交通管理指挥决策的能力和效率。
  大数据技战法研判
  支持公安车辆技战法分析研判,具体包括:假套牌分析、外地车监控、伴随车分析、昼伏夜出分析、安全驾驶分析、连续违章分析、过车频度分析、时空碰撞分析及路径策略分析。
  (2)应急指挥调度
  情报监测告警
  支持整合公安情报数据资源,基于时间、空间及数据等多个维度为各类焦点警情建立阈值告警触发规则,并支持集成电子围栏、门禁报警及电子巡更等监测系统,自动监控各类焦点事件的发展状态,进行可视化自动告警。
  突发事件监测
  支持接入交通路况数据,对突发交通事件信息进行可视化监测分析,并基于地理信息系统,进行态势显示与快速定位,标示交通事件内容。同时可智能化筛选查看周边监控视频和交通资源,方便指挥人员对突发事件周边情况进行判定和分析,为事件处置提供决策支持,最大限度降低突发事件对交通运行带来的影响,提高管理者对突发事件处理效率。
  重点区域监测
  支持基于地理信息系统,对交通事故现场、重要交通路段、重大社会活动等重点区域进行实时可视化监测,并可对重点区域的位置、状态、关键指标等信息进行联动分析并标注显示,对重点区域实时态势进行综合监测,辅助管理者精确掌控重点区域状态,提升监测指挥力度。
  通过高点单元可对重点区域进行全局监测,可在监测画面上鸟瞰整个监测区域的道路、建筑物、标志物等,如果发现突发事件,可立即在视频画面上通过视频接力的方式找到距离突发事件最近的低点监测单元进行快速调看,另外,通过高点单元的智能标签技术,支持在视频画面上增加静态标签和动态标签,支持标签检索、定位、目标测量、方位感知等,协助现场的指挥调度,真正做到把握全局、控制局部。
  全域告警实时播报
  全域的告警信息以文字信息的形式直观展示在主界面下方,并且进行实时更新,同时菜单栏的告警列表还可查看全域的拥堵告警、违章告警、布控告警信息。
  特勤保障可视化预案部署
  支持将特勤保障预案的相关要素及指挥过程进行多种方式的可视化呈现与部署,支持对应急管理资源部署、资源分布、行动路线、重点目标等进行展现和动态推演,提高指挥效率、人员对预案的熟悉程度、增强处置突发事件的能力和水平。
  实景化视频警力调度
  支持实时可视化警力调度功能,通过对接警员携带的手持警务终端、对讲机、执法记录仪等设备,进行GPS坐标映射,能实时定位出警员在视频画面中的具体位置,指挥中心人员可根据现场实际情况,调整警力分布,指挥员可点击标签获取警员相关信息,进行警力调配和视频联动。
  (3)多维数据感知
  多类型地图数据融合
  支持全球范围多种通用地图数据(如政区图/地形图/卫星图等)接入,支持警用地理信息系统PGIS、天地图等专用地图数据接入;支持加载超大范围高精度高程数据、各类矢量地理要素数据、倾斜摄影数据、无人机航拍数据等,充分满足用户的应用需求。
  视频监控数据深度集成
  支持 GB/T28181 标准,支持深度集成海康、大华、宇视等主流视频平台,并支持综合集成各类视频资源形成统一的视频访问平台,可在二/三维态势地图上标注摄像头对象,并关联其视频信号源,可以通过在地图上点击、圈选等多种交互方式,调取相应监控视频。
  强大的多源数据融合
  兼容现行的各类数据源,如 SQL Server、Oracle、MySQL、PostgreSQL、Hadoop 以及仿真引擎等;支持地理信息数据、业务系统数据、视频监控数据接入,实现跨业务系统信息的融合显示,为用户决策研判提供全面、客观的数据支持和依据。
  各类传感器数据融合
  支持集成物联网、红外线感知器、激光扫瞄器、测速仪等各类传感器及移动终端采集的数据,可对重点事件、重点车辆、基础设施、视频数据等要素信息进行态势监测,辅助用户综合掌控大范围综合交通态势。
  多业务系统数据融合
  支持对接地理信息系统、视频监控系统、以及交警/交管/消防/应急/医疗等多部门现有业务系统等,可将不同平台系统数据综合汇集于系统之上,进行可视化并行分析,支持高性能实时数据接入、转换、萃取、同步分析显示,为用户决策研判提供全面、客观的数据支持和依据。
  (4)智慧交通信号控制
  目前城市的道路网络交通态势感知前端设备不完善、存在覆盖率问题、设备可靠性问题、数据连续性问题。而亚美OBD车联网模块数据则具备覆盖全面、数据连续的优点,因此可以成为智慧交通信号控制的可靠数据来源,动态优化信号。
  (5)重点车辆监督管理
  对出租车、公交车、网约车、两客一危等不同类型的重点车辆进行统一的监管,实现7X24小时实时监控;
  对营运车企业提供安全监管服务,对数据源的精准、闭环、动态化全生命周期管理,保障车辆运输安全、提升道路品质度与维护城市形象。
  (6)尾气监控治理平台
  建立I/M站产品闭环体系,打通环保I站、检修M站尾气超标治理流程,解决商用车尾气治理、环境保护问题。
  2.3.2智慧交通大数据基座
  智慧交通大数据基座部署于政务网(数据资产归属政府),汇集车辆基础数据平台数据、车联网交管平台数据、行业应用平台数据,智慧城市中台数据,并结合第三方渠道系统数据等,获取人、车、路和环境数据,包括信号量、图片、文字、语音、视频信息等,转换变成计算机二进制数据进行存储。为城市智慧交管业务提供统一的算力、算法与数据中枢,建设统一平台。
  智慧交通大数据基座建设智慧感知接入平台,实现感知设备的统一接入、存储与管理,实现全量视频、图片的存储,支持弹性扩容;建设公安交管统一大数据资源平台,包括交通算法仓,为行业应用部署提供算法算力资源统一调度管理,实现数据的接入、处理、治理以及组织能力,具备标准化数据共享接口,为上层业务提供统一数据服务,实现警情、警力、警用设备以及交通路况的全方位地理信息服务。平台架构图如下图5所示:


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图5: 智慧交通大数据基座平台架构图


  3.典型应用案例
  云南省玉溪市智能交通建设示范:2020年8月,亚美科技为项目具体投资运营方,负责为玉溪市45万机动车车主提供安装车辆网模块设备及安装服务。在本地部署智能OBD车联网模块,搭建智能网联软件平台、行业数据应用服务平台,提供城市涉车服务应用场景解决方案,运营车辆基础数据及行业应用数据服务。
  4.总结与展望
  通过示范应用城市总结经验,同步推动多个地级市智慧交通项目落地,逐步实施全国范围内落地,实现覆盖全国的交通控制大脑。物理距离较近的城市可以实现联动控制,较远的城市也可实现将不同城市的管理经验用数据分享的方式相互借鉴,通过客观的数据实现理性的决策。