尽管我国智能交通系统发展起步较晚，但伴随着我国经济的快速发展，机动车保有量激增，交通安全问题、交通拥堵问题以及交通碳排放问题日益凸显，势必对智能交通系统的应用和建设提出更为严苛的要求。高效的智能交通系统直接关乎着人民财产安全和生命健康，但道路交通相比轨道交通、航空、水运等其它环境更为复杂，人-车-路-环境交互更为频繁，设施、标准、规范、规则也更为繁杂。因此，在智能交通系统实际应用过程中会不可避免的出现一些现实难题。

例如，当接到突发事件上报信息后，需要一系列人为操作和相关流程进行处置，缺乏智能化和自动化，容易造成处置不及时，进而带来进一步损失或二次事故等；或当指挥调度人员下达指令后，由于理解有误、操作不当、操作人员业务不熟练等原因而耽误指令下达；或当管理人员一旦处理不好上述类似问题，将会大大降低智能交通系统的效能，造成交通系统投资建设的浪费，同时，还可能会因处理不及时等原因造成社会经济损失或人民人身安全危害。

在如今智能交通系统信息化的大趋势下，了解道路交通运行态势时，需要与系统操作人员进行沟通，再间接操作系统调取相应交通参数。该过程不仅费时费力，同时还会因为岗位和理解不同等原因，导致无法及时掌握相关信息。越多的系统相关信息、参数、流程、规范、指令等，给智能交通系统的实际应用带来极大挑战。上述在实际应用过程中遇到的现实难题，与智能交通系统缺少智能化、自动化有着直接关系。自动化、智能化的人机交互功能势必会给智能交通系统的发展带来质的飞跃，其不仅可以减小操作人员培训成本、缩短操作时长、使应用过程化繁为简等，还可以提高针对非常态事件（如交通事故、交通堵塞、设备损坏等）的快速应急反应能力。为此，通过该系统的研究可实现降本增效，降低经济损失和人身伤害，进而解决智能交通系统在应用过程中面临的难题。

一、路段交通态势数据全息感知技术

针对外场信息采集设备，将设备获取的信息传输到后台，包括面向浮动车、阵列雷达设备和外部数据融合接口，提供摄像头、GPS数据、微波数据、视频数据、地磁检测器、电警、卡口数据接入等功能。利用现有智能监控设备，研究道路历史交通流正常运行特征，结合交通管制预案和交通事件的影响范围，分析比对实时交通数据与交通流特征模型，预测异常交通事件的演化过程。

（1）路口交通态势数据全息感知技术

利用现有的雷达、视频等监测手段，实时获取流量、流向、车辆类型等道路交通微观动态数据，开展全息感知智能边缘计算平台技术研究，主要包括静态交通及设施数据感知、动态交通流及状态感知和多维度指标构建，获取全面的交通状态，实现全息感知。

（2）智能交通设备运行状态实时监测预警技术

在传统依靠电信号和网络信号检测、依赖人工巡检的基础上，拟利用智能化的监测、交通舆情感知等方式，有效提升异常设备发现和响应的维保运营效率，为保障城市道路正常通行提供有力支撑。

支持各系统设备故障在线实时采集、传输和分析，故障预警，应急派单，极大的方便运营维护管理；支持多业务重构与运营联动，预警发现设备故障，第一时间可以找到距离该设备最近的视频监控点位，进行运营维护和现场调度。

（3）智能交通系统人机交互底座技术

面向AI检索分析的智能交通人机交互底座技术，根据智能交通系统功能、业务需求等，构建内部系统知识图谱；针对系统平台多样、信息量大、语义复杂的特点，抽取有用的内部系统信息；研究信息检索和组织存贮等功能，实现AI检索分析系统平台搭建。

智能交通系统人机交互专属语音识别模型与训练，搭建面向智能交通系统功能与业务的语音智能识别模型，研究系统专业词汇的强化训练及自然语言语义处理分析，针对专用语音识别库前端识别轻量化及效能进行优化。

基于NoSQL存储手段，研究智能交通系统交通结构化、半结构化、非结构化数据的存储方式，研究系统知识图关系数据的图数据库存储方式，最终实现开发及嵌入人机交互底座。

二、智能交通多源数据融合、诊断和优化控制关键技术研究

1、智能交通多源数据融合处理分析技术

基于采集的海量交通数据，进行分类、回归、聚类、规划和深度学习处理，再经过分析决策、数据挖据、类脑计算，从而快速计算相位重组的组合方式，并根据约束条件选取其中最为合适的一种，以提高路口的通行能力，确保在高饱和度的交通流情况下，也能够做到有序通行的策略生成和报警。

2、城市道路全功能区健康AI诊断技术

（1）交通拥挤属性诊断技术

通过建立道路交通运行状态与交通实际通行需求之间的关联模型，以道路负荷度、停车延误、非机动车及行人等待时间等关键指标计算道路的拥挤属性，利用多维指标关联分析实现当前拥堵状态的评估，并提供合理性诊断意见

（2）交叉口进出口车道及衔接路段功能合理性诊断技术

通过交叉口进出口车道及上下游衔接路段的通行能力匹配计算，建立通行需求与能力匹配模型，利用车道通行能力、负荷度和平衡度等关键指标评价衔接路段交通渠化设置的合理性，并提供合理性诊断意见。

（3）道路交通组织与交通流轨迹匹配诊断技术

综合考虑交叉口内部、进出口车道、衔接段、路段等路域范围内的车辆行驶工况、机非之间相互干扰、车辆轨迹数据、周边用地性质、交通事件影响等因素，构建需求影响模型，利用关键影响因素作为交通组织优化调整的评判标准。

3、面向混合多维交通流的交通组织优化控制技术

（1）面向节点交通流非线性的空间资源配置技术

制定适应城市交通流特点的路口渠化、放行方法、信号控制和慢行交通过街组织措施，分析进、出口车道的多维非平衡车流转向特性，研究进、出口车道的通行能力匹配技术，解决资源配置和控制策略的协同优化问题。

（2）面向路段交通流的扰动控制技术

研究路段沿线建筑物出入口车流转向控制技术、路内机动车辆停放和驶离的控制优化技术、路段沿线行人和非机动车过街与上下游交叉口的信号联动控制技术等，解决混合交通流干扰下的通行能力急剧下降问题。

（3）面向复杂出行结构的区域路口交通组织优化技术

研究区域内混合交通流道路等级匹配及功能衔接问题，针对路网通达性，提出区域路口微循环系统组织方法；研究道路多维交通流的方向不均匀特性，解决变向交通与交叉口网络控制策略的匹配问题。

4、面向场景事件的交通流时空优化控制技术

（1）基于时段优化的交叉口相位与配时优化算法

研究基于时段优化的多维交通流相位组合优化算法，通过路口全息感知数据计算相位负荷度，分析相位负荷度和绿灯的对应关系；对信号配时进行迭代优化计算，在充分利用信号配时各相位市场的同时，平衡各方向交通通行效益。

（2）基于信号相位优化的可变车道动态设置算法

构建可变导向车道配置模型，研究基于信号相位优化的路口全功能区可变车道动态配置方法，制定一种结合可变车道自适应控制、信号相位动态优化和信号配时实时调整于一体的路口全天候时空资源动态优化配置方法。

（3）兼容单交叉口动态优化的区域路网联动控制算法

通过关联上、下游路口及路段的交通流通行需求和交通事件数据，结合系统输出的诊断意见及管控策略，采用信号协调策略动态生成的方式，发布临时的交通快速疏导路径，实现区域路网协调联动控制，同时建立事件响应机制。

三、基于人机交互底座技术的智慧交管指挥平台系统开发

1、面向扁平化指挥的语音识别系统开发

实时获取语音来源，识别语音源信息、定位所在地图位置、分析交通事件类型与内容；通过语音+文字等形式提示指挥长选取决策指令，结合跨级扁平化指挥体系交互管控指令，动态获取指挥调度语音信息。

2、面向交通管控的全域交通组织优化专家系统开发

构建针对交通流运行、交通碳排放、交通安全与隐患的评价和预警体系，实现基于全息感知的交通组织问题诊断、交通信号控制动态优化。

3、面向可视化驾驶舱的交通管理应急指挥系统开发

构建常态与非常态交通事件的应急指挥处置流程和预案库，搭建察打一体的可视化人机交互驾驶舱。

项目产品是一款先进的基于人机交互底座技术的智慧交管指挥平台，可以对交通的“人、车、路”数据进行实时采集、融合、处理、分析及决策，生成各类交通运行评价指标，实现交通流的时空优化与评价，有效提升交通管理的精细化水平。

在数据全息感知层面，本项目实现对“以人为本”的交通舆情感知、“设备运行”的智能交通设备故障预警以及“交通态势”的交叉口全功能区的数字化复现，最大限度在数字世界反映交通的全功能区连续交通流运行和交通参与者体验感情况，此技术系当前智慧交通领域最先进的多元数据感知及数字化刻画技术。

在交通健康诊断层面，本项目采用全方位的数字化交通感知数据，基于道路交通健康AI诊断模型精准诊断分析交通运行异常成因或隐患问题，是当前智慧交通领域先进的AI诊断技术。

在交通时空优化层面，本项目采用多维度、多模式、多手段的道路交通组织优化和时空资源动态优化配置技术，同时考虑了面向交通事件的道路全功能区交通组织引导、可变车道配置和信号相位配时调整的全天候全智能优化，是当前智慧交通领域最全面的道路时空资源调控技术。

本项目致力于解决现有智能交通系统在实际运用过程中功能模块繁琐，业务流程复杂，对使用人员要求较高，对突发事件应急响应不够迅速等突出问题。首先，拟通过针对不同道路交通场景和环境，实现对道路交通中人、车、路、环境的实时动态感知；其次，针对多目标进行优化建模，实时快速生成最优信号控制策略集，并实现在线仿真模拟验证；最后，针对智能交通系统定义行业专业知识库，建立知识图谱，实现系统结构和信息AI检索，并保证检索信息的准确性，构建面向智慧交管指挥平台的人机交互数字底座。

本项目基于城市道路交通运行全息感知、交通组织AI诊断、面向复杂交通流结构的交通组织优化、面向混合复杂场景的交通配置优化、面向智慧交管智慧的人机交互底座等关键技术，研发一套基于人机交互底座技术的智慧交管指挥平台。预期成果主要包括构建基于人机交互数字底座的智能交通系统，形成知识产权，如发明专利、软件著作权、学术论文等，同时对该技术和系统进行市场推广、落地应用，增加企业营业收入和税收，并培养相关专业技术人员。

该项目完成后，将在不同场景的智能交通系统应用过程中，起到人机交互的作用，不仅可以更加高效便捷的利用语音操作系统，减少操作过程中的误操、耗时以及业务不熟所导致的诸多实际难题，实现降本增效，还可以对上报以及感知的突发事件进行快速应急响应，降低因不熟悉系统或者操作繁杂而造成的经济损失等，使系统实现信息化、自动化、智能化人机交互。

1、构建一套基于人机交互底座技术的智慧交管软件系统，该系统平台支持语音交互、大数据分析、仿真模拟、可视化等多功能，满足道路交通相关场景的监控、上报、指挥、调度等功能，基于人机交互平台实现智能交通系统各业务功能的自动化、智能化处理和分析。

主要技术指标参数：

构建针对智能交通系统的专业知识词库一个；

利用语音调取各功能界面时长≤5秒；

利用语音上报事件、下达指令信息处理过程时长≤5秒；

道路交通运行状态每10秒更新一次；

交通事件检测误判率小于5%；

2）申请发明专利不小于6项；

3）获得软件著作权不小于14项；

4）发表论文5篇，其中核心期刊及以上级别论文≥1篇；

5）制定企业标准2项、完成软件评测报告1项；