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城市智能交通的現狀與發展趨勢
2017/6/17 11:40:31

        根據公安部交管局統計的數據得知,截止到2016年底,全國機動車保有量達2.9億輛,其中汽車1.94億輛;機動車駕駛人3.6億人,其中汽車駕駛人超過3.1億人,龐大的機動車保有量給國內的交通帶來巨大的壓力,導致各種各樣的交通問題和交通事故,比如交通擁堵、道路事故和城市大氣污染等問題,已經嚴重妨礙城市的發展。而且有逐漸由一線城市向二三線城市擴散的趨勢,而且越發嚴重。主要原因有三:一是車輛數量的快速增長超出了道路的承載能力,二是未能建立完善的交通管控機制(流量采集,自協應的交通信號燈,交通誘導),三是交通違法處理不嚴導致的各種交通擁堵(違法停車,不按規定車道行駛等)。

        智能交通的發展現狀

        近幾年,我國智慧城市建設步伐不斷提速,智慧城市試點工作正在全國上百個地方如火如荼地進行。根據國家發改委、交通運輸部等八部委起草并上報國務院的《關于促進智慧城市健康發展的指導意見》,智能交通被列為十大領域智慧工程建設之一。

隨著越來越多的城市開始建設智慧城市和智能交通,目前智能交通信息系統在我國主要城市都已完成數據采集設備的鋪設工作,并已得到了廣泛的應用。據有關機構統計與預測,2016年城市道路智能交通系統投資356億元。各地政府對智能交通系統的建設日益重視,部分城市的智能交通管理已達到較高水平,城市道路交通管控系統,非現場執法系統,交通信號燈系統,交通流量采集系統,交通誘導系統,ETC收費系統、停車場資源引導系統均已經完成規模建設。道路信息發布、停車引導,路況信息推送等基于智能交通系統的服務已基本實現。

        智能交通的發展趨勢

        隨著新一代的信息技術大發展以及互聯網+的推進,新一代智能交通系統將包含傳感器、通信系統、外圍設施等新型智能化基礎設施,無人駕駛車輛等智能化交通工具,共享汽車等創新服務,滿足多層次的出行服務系統、智能物流系統和管理系統。交通運輸將呈現完全不同的特征,提供多樣化的服務。未來智能交通的發展呈現如下幾大趨勢:

        全面感知的交通基礎設施

        隨著車聯網以及物聯網技術的發展,將對道路上的人、車、物實現全面感知,包括對道路的實時運行狀況、道路交通流數據、外場設備的運行狀況、各類的交通違法行為、交通設施的現狀的監測與掌控等。這些信息都為各項交通應用和信息服務提供基礎支撐。

        協同運營的綜合交通管控

        面向交通實時的管控需求,集成了圖像視頻、卡口電警、信號控制、交通檢測、交通誘導等各類交管業務系統,為交通警情處置、勤務特勤管理、重點車輛管控、交通違法處置等提供集成管理手段。將智能交通算法和交警指揮調度業務進行深度整合,為交通擁堵預警疏導、動態指揮調度、交通組織優化和交通信息服務提供輔助決策支持,為城市交通常態及突發事件狀態下的有效指揮和管控提供技術支撐。

        安全智能的無人駕駛系統

        隨著智能技術和互聯網技術的不斷提高,無人駕駛汽車是未來交通工具的方向,這種智慧型汽車會將探測、識別、判斷、決策、優化、優選、執行、反饋、糾控功能融為一體,不斷學習、總結、提高技能。未來的我們只需動動嘴,躺在車上一覺醒來就可以到達我們預定的目的地。

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        開放共享的交通智能化服務

        由于移動互聯網的應用,出現了很多創新的智能交通服務,例如網約車,共享單車,定制化公交,極大的方便了人們的出行,未來無人駕駛技術成熟以后,人們就可以更方便的獲得出行服務了,直接采用租賃的方式去實現出行,或者租賃車加大容量公交的方式出行。自有車將不會是最方便和經濟的出行方式,這樣可以極大減少道路的擁堵,同時停車難問題也可以得到極大的緩解。

        科學智能的大數據決策體系

        車輛行為分析

        采用大數據對過車數據進行分析,可快速實現對駕駛員未系安全帶,打手機等危險行為做出判斷。采用不用的行為分析模型可以快速分析車輛行為,例如:落腳點分析、晝伏夜出分析、同行車輛分析、套牌車輛分析、區域碰撞分析、車輛軌跡分析、首次入城分析,隱匿車輛分析。

        城市交通分析

        采用大數據系統對各類交通數據進行清洗,挖掘,實現對海量數據的綜合應用、深度應用和高級應用。揭示城市交通運輸的規律性,為合理制定交通運輸管理對策提供量化依據,提高決策管理能力;分析交通態勢未來走向,為管控人員實施預判、防范措施提供支持,提高道路交通運輸及安全管理的效率和全局掌控能力;為各類交通管理方案和臨時管控措施的制定提供量化依據,輔助其執行效果的評估及優化,提高總體交通管理水平。

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