大數(shù)據(jù)快速發(fā)展的今天，更多的新技術(shù)接踵而至，交通行業(yè)也產(chǎn)生了很多全新的技術(shù)。
交通大數(shù)據(jù)、AI交通控制算法是浙江工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)智能系統(tǒng)研究所所長(zhǎng)沈國(guó)江在2019人工智能論壇+互聯(lián)網(wǎng)公交論壇上提到兩部分重要的內(nèi)容。通過(guò)這兩部分的內(nèi)容，讓我們了解交通大數(shù)據(jù)的AI處理應(yīng)用。
智能交通與智慧交通有什么區(qū)別？智慧交通比智能交通更進(jìn)一步，沈國(guó)江認(rèn)為兩者的區(qū)別在于是否以人為本。智能交通從上個(gè)世紀(jì)90年代就開始出現(xiàn)，致力于用人工智能的方法來(lái)解決問(wèn)題。智慧交通以人為本，例如從家出發(fā)到達(dá)學(xué)校的方法，公交上的乘車體驗(yàn)等問(wèn)題，智慧交通都可以給一個(gè)更好的解決方法。
以下為沈國(guó)江發(fā)言的重要內(nèi)容：
本次演講的主要內(nèi)容是大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能交通信號(hào)控制技術(shù)，大數(shù)據(jù)以及人工智能是現(xiàn)在交通行業(yè)的熱點(diǎn)。今天從交通大數(shù)據(jù)和AI交通控制算法這兩方面分享一下研究成果，希望大家指正。
背景
近兩年比較熱門的“大腦”，如雨后春筍般出現(xiàn)。三四年前，“大腦”剛出現(xiàn)的時(shí)候，我參加的一個(gè)論壇爭(zhēng)論“大腦”是否會(huì)完全取代傳統(tǒng)交通控制行業(yè)，但漸漸地發(fā)現(xiàn)，兩者共同成長(zhǎng)，已經(jīng)形成了互相依賴的形式。交通行業(yè)需要專業(yè)交通知識(shí)，傳統(tǒng)交通控制需要大數(shù)據(jù)。
傳統(tǒng)信號(hào)控制目前登峰造極的技術(shù)是自適應(yīng)路網(wǎng)控制，區(qū)域內(nèi)自行協(xié)調(diào)控制，但是落地的效果并不是很好，主要是受到數(shù)據(jù)問(wèn)題的限制。以前的檢測(cè)設(shè)備是感應(yīng)線圈，但是因?yàn)楦鞣N原因線圈容易受到破壞，影響到數(shù)據(jù)收集。
之后改變?yōu)橐曨l檢測(cè)，但是視頻檢測(cè)也有問(wèn)題，例如卡口的數(shù)據(jù)檢測(cè)問(wèn)題，數(shù)據(jù)會(huì)出現(xiàn)偏差和缺失。數(shù)據(jù)能夠直接得到的，盡量不要用數(shù)據(jù)模型，模型一定會(huì)有誤差。
現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，“大腦”可以提供精確的數(shù)據(jù)，形成“傳統(tǒng)控制+互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)”的新型模式，為交通帶來(lái)更精確的數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在的合作模式是“政府+企業(yè)+高校”三方共同合作，政府統(tǒng)籌資金、企業(yè)產(chǎn)品研發(fā)和項(xiàng)目建設(shè)、高校技術(shù)研究和人才培養(yǎng)。
行業(yè)已具備做大數(shù)據(jù)人工智能的條件。
第一技術(shù)設(shè)施逐漸完善，一些大城市包括一些中等城市的城市道路基礎(chǔ)設(shè)施可謂“上天入地”，地面+高架+軌道三網(wǎng)一體；第二數(shù)據(jù)形態(tài)逐漸豐富，包括交警+互聯(lián)網(wǎng)+第三方數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)真正的大數(shù)據(jù)；第三各類技術(shù)逐漸成熟，大數(shù)據(jù)+算力(云計(jì)算)+算法，都用到了人工智能；第四政策大力支持，AI+交通實(shí)現(xiàn)交通擁堵的治理。
行業(yè)問(wèn)題存在兩方面的問(wèn)題，不平衡與不協(xié)同。不平衡體現(xiàn)在出行需求和資源供給方面，小汽車的數(shù)量日益增長(zhǎng)造成道路的占用率大幅上升，道路的建設(shè)十分有限。不協(xié)同體現(xiàn)在車輛的通行和交通管控方面，交通管控方式、策略該如何做才能使車輛通行更加順暢。這兩個(gè)是值得思考的問(wèn)題。
行業(yè)現(xiàn)狀是存在著一些問(wèn)題的，我們需要更好地發(fā)展，讓問(wèn)題得到解決。以下是交通行業(yè)的現(xiàn)狀與發(fā)展：
交通大數(shù)據(jù)
交通大數(shù)據(jù)的來(lái)源：城市宏觀數(shù)據(jù)、交通基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù)、交通調(diào)查數(shù)據(jù)。
動(dòng)態(tài)交通大數(shù)據(jù)分類主要分為三大類。
第一是交警數(shù)據(jù)，從視頻結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(電警卡口)、微波速度、交通信號(hào)運(yùn)行信息、交通事件這幾個(gè)方面來(lái)獲得數(shù)據(jù)；第二是第三方數(shù)據(jù)，從城管停車、醫(yī)院就診、網(wǎng)絡(luò)輿情、地鐵客流、航班、賽事會(huì)展信息、氣象、節(jié)假日旅游這幾方面來(lái)獲得數(shù)據(jù)；第三是泛交通行業(yè)數(shù)據(jù)，從互聯(lián)網(wǎng)(高德、百度、滴滴等)、出租車GPS、公交車調(diào)度信息、公交GPS、“兩客一危”GPS這幾方面來(lái)獲得數(shù)據(jù)。
交通行業(yè)大數(shù)據(jù)有以下幾個(gè)特點(diǎn)：第一格式多樣，第二數(shù)據(jù)低質(zhì)，第三特征單一。數(shù)據(jù)分析與處理架構(gòu)分為四塊：數(shù)據(jù)重構(gòu)、質(zhì)量分析、數(shù)據(jù)重修復(fù)、數(shù)據(jù)融合。交通大數(shù)據(jù)的匯聚與應(yīng)用如下圖：
AI交通控制算法
AI交通控制系統(tǒng)架構(gòu)分為三大塊，數(shù)據(jù)引擎、能力倉(cāng)庫(kù)、價(jià)值網(wǎng)絡(luò)。數(shù)據(jù)引擎就是大數(shù)據(jù)平臺(tái)，能力倉(cāng)庫(kù)就是與信號(hào)控制相關(guān)的算法，價(jià)值網(wǎng)絡(luò)就是對(duì)效果進(jìn)行的評(píng)估。
性能特點(diǎn)包括五個(gè)方面：
控制子區(qū)、方案生成器、方案知識(shí)庫(kù)、方案總調(diào)度這四點(diǎn)是該AI算法的重要模塊，共同來(lái)實(shí)現(xiàn)交通數(shù)據(jù)的精細(xì)控制。
該算法的邏輯主要是基于路網(wǎng)態(tài)勢(shì)分析，實(shí)現(xiàn)控制子區(qū)劃分和方案調(diào)度。若在當(dāng)前的場(chǎng)景下方案知識(shí)庫(kù)中有合適的應(yīng)用方案就直接通過(guò)方案選擇來(lái)產(chǎn)生信號(hào)控制方案。若在當(dāng)前的場(chǎng)景下方案知識(shí)庫(kù)中沒(méi)有合適的方案，就通過(guò)方案生成器來(lái)生成信號(hào)控制方案，并在應(yīng)用后進(jìn)行效果評(píng)價(jià)，基于評(píng)價(jià)結(jié)果決定是否存入方案知識(shí)庫(kù)，當(dāng)然，在方案知識(shí)庫(kù)進(jìn)行更新前，必須對(duì)該方案進(jìn)行標(biāo)注(如天氣情況，日期特性等)，讓方案更加的完善。
對(duì)各個(gè)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，讓路口交通狀態(tài)復(fù)原，復(fù)原后進(jìn)行綜合價(jià)值的分析，讓數(shù)據(jù)效果立竿見影。
以下是典型的案例來(lái)表示該算法的應(yīng)用：
從宏觀層、中觀層、微觀層這三個(gè)層面來(lái)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，來(lái)觀測(cè)效果是否能達(dá)到預(yù)期的標(biāo)準(zhǔn)。監(jiān)測(cè)界面上，可以看到具體的數(shù)值，讓交通數(shù)據(jù)更加直觀。
