“智慧交通”大數據分析系統

早上10點，在觀山湖區貴陽科恩大數據先進技術研究院(以下簡稱科恩研究院)的辦公室內，智能交通研究中心的工作人員們正面對電腦，通過對各項交通數據的計算、篩選、對比等操作，分析前一天觀山湖區域內的交通情況。

近年來，貴陽市內交通擁堵的情況不僅造成市民“出行難”，同時也給城市交通治理部門帶來挑戰。據《2019年一季度中國主要城市交通分析情況報告》顯示，貴陽市交通擁堵延時指數為全國第22名，較2018年年度排名下降16位。貴陽跌出十大“堵城”，依靠大數據技術運行的“智慧交通”功不可沒。

據了解，早在2015年，貴陽市公安交通管理局就與中國科學院軟件研究所、NTT DATA集團聯合開展“智慧交通”相關的技術研究。隨后，在2017年由貴陽市政府、中國科學院軟件研究所和NTT DATA集團聯合成立的科恩研究院建立獨立的智能交通研究中心，繼續著“智慧交通”方面的研究與探索。通過相關資源整合，利用大數據技術分析歷史交通數據建立交通模型，利用人工智能技術進行交通流預測，依靠交通仿真技術進行信號配時，從而改善交通擁堵，為智能化城市規劃提供解決方案。

科恩研究院智能交通研究中心經理張旭介紹，當前與“智慧交通”相關的研究項目中，一方面，智能交通優化平臺基于NTT DATA集團自主研發的大規模交通模擬、優化和預測系統，結合中國科學院軟件研究所貴陽分部的路口攝像頭解析技術，可以根據車流、人流、道路狀況等實際情況動態優化信號燈參數，為各路口紅綠燈合理配時，提高車流人流的通行效率，改善交通擁堵狀況。

另一方面，交通大數據可視化分析系統，通過對路口及路段攝像頭上傳的圖像、數據進行統計和分析，不僅能對區域的實時交通量、道路擁堵情況等進行把握和監測，還可以自動將交通流量、行駛速度及擁堵指數等關鍵信息生成可視化的對比圖表和報告文檔，為貴陽交管部門提供可靠的數據支持和決策參考。同時，運用大數據模擬技術，通過對歷史同期或近期交通情況進行分析，實現未來交通情況預測、預判，讓交通運行更智能，為市民出行提供參考。

“2015年‘智慧交通 ’研究開展以來，我們分別在觀山湖區和花溪區進行了四次不同規模的實證實驗，效果都不錯。”張旭說，2016年3月與9月，科恩研究院在早、午、晚高峰，前后對觀山湖長嶺路南北方向的12個路口，以及包括長嶺路在內的東、南、西、北方，共20個路口進行信號優化實證，為相關部門提供了調整長嶺路南北方向“綠波帶”、調整區域內信號燈配時等設計優化方案。

2018年5月及7月，花溪區核心路段實施的兩次實證結果顯示，該路段的交通流量得到最大優化的路口達到9%，區域所有路口平均優化達4%;平均速度改善最好的路段優化22%，區域所有路段平均優化達6%，均高于計劃的實驗目標，交通狀況在整體上也得到有效改善。

為適應城市不斷發展的腳步，張旭表示，接下來將對目前各平臺的算法、模型等進行優化，爭取早日將該系統向全市推行。同時，通過更多途徑獲取多樣化的交通數據并進行高精度的交通狀況分析，也是未來研究院的研究方向之一。依靠大數據技術為城區道路“通經活絡”，貴陽將逐漸撕下“堵城”的標簽，為市民提供便捷的出行體驗。

(新媒體責編：wb001)