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      交通超體——智慧公路創新與實踐

      來源:上海電科智能系統股份有限公司   發布時間: 2020-03-27 10:22:31


      一、智慧(高速)公路的發展現狀
      大家或許發現了,我把范圍縮小到了智慧高速。因為最近幾年的技術提升和信息化提升主要集中在智慧高速上。我們有理由相信,未來自動駕駛最先實現商用化的道路應該是高速公路。
      1. 國家政策導向
      從最近幾年的發文里看,各級政府對“智慧公路”近年來重視程度不斷提升,行業需求迫切。從時間排序上看,越往后的發文對“智慧公路”的發展目標越來越明確,方向越來聚焦?梢钥闯鲈诩夹g、產業和應用等多方面,“智慧公路”的發展方向正逐步從摸索走向明朗。2019年9月《交通強國建設綱要》中又再次強調了大力發展智慧交通的要求,智慧公路無疑將迎來新一輪的機遇。
      2. 智慧公路探索
      近幾年業內同仁們都在努力打造自己心目中的“智慧高速”,的確取得了不錯的成績,智慧化提升效果顯著。我略微整理了一下,主要可以歸納為兩個方面的提升:
      第1個方面是針對某一個領域的技術提升,比如:手機信令、圖像分析、結構健康、移動端應用、車路通訊、雷達、北斗、智能化錐桶、霧燈。而在傳輸網絡上,物聯網技術的發展,移動互聯網尤其是5G的推出,讓“智慧高速”的很多應用場景成為了可能。而在中心層,采用先進的云計算架構實現算力的合理調配和管理,在業內已經形成了共識,不再贅述。
      第2個方面是針對現有數據的應用提升。大數據的理念告訴我們數據一旦達到了一定的量必然會顯現一些規律,對這些規律研究讓我們有機會可以預測未來,這也就是現在各類智慧大腦的建設雛形。
      二、“智慧公路”的發展瓶頸和交通超體
      智慧大腦在之前的幾年一直引導著我們技術的發展,但是隨著初期的顯著效果,隨之而來的是發展的瓶頸,似乎我們觸摸到了智慧的邊緣了,但卻始終無法更近一步。為什么?
      1. 智慧的瓶頸
      瓶頸一,很多公司都在發展自己的“智慧公路”理念,都說是完整的解決方案,但是實際上都局限于某一系統的(某一方面)的智能化提升。單個智能化設備(系統)發展和原有高速系統的不兼容,于是這個智能系統就變成了一個獨立運行的系統。某方面實現了一定的智能化提升,但又沒真的解放人力。
      瓶頸二,僅僅依賴于大數據的方法本身就是瓶頸。大部分大數據的應用原理更接近于黑箱模型。我們寄希望于建立用戶圖像分析的方式,通過時間維度,空間維度,類型維度等歸納總結,希望把潛藏在海量數據中的規律提取出來,然后做后續應用。這部分規律的提取過程,我們可以稱之為數據可視化。
      具體為什么有這種規律?計算機不知道,我們人腦可以猜出個大概,但是實際上也不知道。這需要我們不斷的修正數學模型去匹配規律的本質,也就是黑箱透明化,這才是人工智能(計算機)能理解的語言,但是這步太難。于是我們退而求其次,用人腦的經驗來彌補這個不足,計算機只根據規律做預判提示,于是就有了輔助決策。
      大部分公司實際上在這個階段都停留在可視化和輔助決策兩步上,甚至很多公司實際上只完成到數據可視化階段。這也就是為什么這兩年我們說的軟件越來越漂亮,但是總覺得沒達到想象中的那么智慧。
      瓶頸三,數據分析的準確度對數據的質量是成正比的。但實際上現有的數據質量相當堪憂。數據采集相當粗放,粗放到在設備故障時仍然不停的進行著有效數據的記錄。而且大部分的數據在記錄的時間上是不同步的。以往粗放的傳統數據采樣方式做做統計還行,但是做不了智慧化的分析。分析的要求越精細,錯的就越離譜。
      2.交通超體定義
      所以我們公司認為,“智慧公路”的發展不是靠某一個方面的提升就能實現的,它是一個體系化的問題。需要自上而下的整體的系統性框架去支撐,于是我們推出了交通超體。
      用一句話來概括交通超體是融合全息感知、超能計算、自主決策、動態管控、友好交互等多種能力,采用“云-邊-端”三層架構,構建數字化采集、網絡化傳輸、智能化應用三大體系,分層分布、智能互聯、數據驅動的數字交通智能體。
      我們的超體推崇的是開放性的云邊端架構,可以兼容于業內主流的智能設備和系統。
      由統一的交通語義定義來保持數據自上而下的一致性,由智能中樞標準化構架提供面向對象的應用服務。
      三、交通超體在智慧公路中的創新和實踐
      那我們在智慧公路中這幾年基于交通超體的理念做了哪些創新和實踐呢?
      1. 創新和實踐-云計算端-輔助決策系統
      首先,我們和大部分業內的公司一樣,先想到的是從大數據可視化分析入手,逐步提取數據特征,提供各類預警預判功能,實現輔助決策。我們寄希望于通過大數據的工具找尋宏觀交通的規律。也希望通過剝離出特征數據的方式,實現微觀到車輛個體的行駛特征的判定。
      2. 創新和實踐-智能端-機器視覺
      因為對道路事故的防范和快速響應,我們公司也投入了基于人工智能的視覺感知的研究。沒錯,電科智能及其子公司已經具備了自主知識產權的視覺感知核心算法和相關產品?梢詫崿F交通流量、交通事件、團霧能見度等多功能的融合應用。我們稱之為“智慧之眼”。
      在實踐中,因為現有機器視覺的不足,引導了新的性能需求探索,為了解決攝像機單個視角的可視范圍過短的問題,我們創新性成功研發了“多段位”的視頻檢測功能。讓云臺攝像機功能和視覺感知功能同步。
      3. 創新和實踐-云計算端-傳統監控系統升級
      當然,這仍未解決視頻檢測距離和夜間光照不佳的問題,所以基于現有的技術突破,我們正在研究雷視覺一體的智能化感知方案。為了將機器視覺的能力充分發揮到高速監控中。我們對高速監控系統進行了整體的信息化提升來對接新業務應用。比如結合機器視覺,我們可以真正的實現交通流特征分析和實時預警、收費站排隊長度的預測分析、精確到單車的全軌跡跟蹤監控、基于視頻視覺的團霧預警監控等等。
      當然視覺感知設備也有局限性。單獨的設備無法區分同一個事件的多次報警,以及日常養護作業造成的行人和停車。所以我們在監控軟件中增加互動輔助接口,彌補以上不足。
      我們將視覺感知和監控系統的對接,實現了實時圖像和事件錄像同步對比,大大減少了操作人員對事件確認所需的操作時間。
      4. 創新和實踐-云計算端-融合指揮平臺
      我們覺得傳統的由中心調度的應急聯動效率還是不夠高,所以我們又研究了融合指揮平臺。用大屏端優勢,實現日常監控和應急救援全景可視化。給中心操作人員配置了桌面端,實現操作上的便捷。給現場運營人員配置了移動端,支持信息任務的同步和多媒體互動。三者之間各司其職又相互聯動,數據共享,圖像共享。完全的實現了應急指揮全景可視、一鍵聯動、現場同步、高效協同。
      5.創新和實踐-云計算端-自動運維管理
      我們覺得現有運維的效率低下,進度不可控。于是開始嘗試著采用“互聯網”的思維打造最新的運維體系,希望將運維的每個步驟簡化到和互聯網購物一樣便捷可視。同時通過不斷的更新,實現人工智能巡檢、故障預判,設備全生命周期管理和可視化管理等等技術手段在運維中的應用。
      6. 創新和實踐-云計算端-數字交通
      數字化是“智慧公路”的發展的必要基礎,所以我們開始了數字化的創新。我們探索GIS+BIM的應用,對隧道橋梁等重點復雜的道路區域實現3D數字化建模,提升使用者的直觀感受。我們用VR技術搭建仿真的虛擬場景,可以將一些不方便在路上做的演練放到虛擬場景中進行模擬。我們嘗試著將非結構化的視頻數據,數字化成計算機可以認知的車輛行駛路徑、速度、軌跡,動態同步到我們的軟件里,以便讓計算機可以全程監控到每輛車的行駛行為。
      四、“智慧公路”I2V的車路協同探索
      1. 智慧公路&自動駕駛
      自動駕駛必然是未來的“智慧公路”的終極形態。我們現在理解上也是,自動駕駛的自動化程度實時上和智慧公路的發展水平是同步發展的。
      2.車路協同的探索
      我們公司是最早投身于自動駕駛路側端智能化的公司之一,為上海自動駕駛示范區的提供了服務。也在路側車路協同系統軟件的研發中取得了一定進展。在我們以往和車廠進行對接,自動駕駛車輛能夠提供的數據,遠沒有我們想要的那么完整。這讓我發現了車廠和道路管理者認知上存在著錯位。所以未來的“智慧公路”和自動駕駛的磨合還有很長的一段路要走,兩種業態首先要達成一定的共識。我們堅信只有實現數據共享才能實現未來各自的目標。
      3. 車路協同的設想-邊緣計算節點
      我們可以大膽的設想,未來必然存在邊緣的計算節點,它可以和車輛進行數據交互,每一次交互可以為車輛提供實時路網信息,前方道路狀態,推薦的路徑規劃信息和本路段推薦時速。也可以讓道路知道車輛的運行狀態等等信息。這個邊緣節點可以掌管一個區域內的所有設備的工作,讓我們的交通大腦不再為發個情報板的字體,為突發事件做個應急聯動預案而費心。而更多的在于合理分配和提升道路運能上。未來的“智慧公路”,在這些日常的管理活動和基礎聯動必然是去中心化的。當然這里面內容還很多,要考慮車路協同的數據標準,要考慮區域控制器數據防篡改等等一系列問題。
      所以,“智慧公路”的建設不是一兩家單位就能做好的,這是一個需要融合多項先進技術多項智能化系統的綜合性工作。上海電科智能在以前的發展中一直秉持著開放合作的態度,用我們最擅長的總集身份為業主帶來最完整的“智慧公路”解決方案和最佳的用戶體驗。我們也希望更多的單位能加入到和我們的合作中,共同營造 “智慧公路”發展的生態圈,一起攜手推進“智慧公路”的快速發展 



       

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