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大数据与智慧交通深度融合 交通行业升级“时空穿梭”模式

聚行业--绿色交通 微信   作者: 贵州交通  2017-11-08 16:45

绿色交通-全文略读:大赛共吸引省内外80余家媒体高度关注,新媒体话题讨论覆盖超过1.1亿人次。通过大赛汇聚了一大批优质大数据项目,凝聚了一大批优秀大数据人才,将大数据建设成果和理念在全国进行宣传。下一步将做好优秀项目落地有关工作,推动“智慧交通”向纵深发展,进一步促进...

2017年中国“云上贵州”智慧交通大数据应用创新大赛总决赛于近日在贵阳完美收官。535个项目经过激烈角逐,16个项目最终站上领奖台,从交通领域看,这些项目涉及公交线路优化、“绿通车”、出行行为预测、交通工程大数据等领域;从大数据角度着眼,物联网、数据挖掘、深度学习等大数据力量在交通全领域、全维度的渗透应用。16个参赛团队,直击交通行业痛点,描画智慧交通蓝图,分享175万元的奖金。


  “释放大数据的力量,升级智慧交通格局。”大赛组织方,贵州省交通运输厅科技处处长康厚荣向记者表示,“通过大数据挖掘历史、把握现在、预测未来,创造了一个四维的智慧交通新图景。”

  “透过大赛可以看到,目前交通行业已经开始利用海量数据创造价值,这意味着交通行业已经开始进入4.0时代。”上海交通大学智能交通与无人机应用研究中心教授、长江学者彭仲仁说。



挖掘历史 高速工作人员的穿越之旅


2016年6月,云南警方利用基于高速公路收费大数据的营运稽查系统,实现穿线,破获了一起篡改通行卡入口信息偷逃费大案,打掉制卡团伙4个,涉案车辆1652辆,涉案金额2250万元。

  “早在2015年,云南省出入口日车流量就已经超过160万,传统稽查早已力不从心。”本次参赛选手孙秀珍表示,“于是我们设计了一个新的基于大数据的高速运营稽查系统。”

  该系统通过流处理、Hadoop分布式并行数据处理、内存计算等先进大数据技术,整合了高速的全维度数据,利用神经网络技术,对偷逃费车辆精准画像,训练优化出30余种偷逃费模型。

  “没想到系统刚刚投入使用就发现了高速通信卡编号、时间不匹配的问题,于是我们通过历史数据的回溯,挖出了这起大案。”孙秀珍表示。

  除了能穿越破大案,大赛的项目还穿越解决了“绿通车”逃费问题。

  “绿色通道”是国家为降低鲜活农副产品运输成本、促进农民增收、保障城市人民的“菜篮子”而采取的免收农副产品运输车辆过路费的政策。但是有一部分人却在农副产品中混装其它货物逃避过路费。

  “稽查‘绿通车’不仅耗费大量的人力物力,还会造成收费站专用道路拥堵,通行能力降低,导致蔬菜等生鲜变质,让好人蒙受损失,如果不稽查又面临海量的高速收费流失。”贵州省高速公路集团工作人员杨莹对记者说。

  本次大赛参赛项目高速公路绿色通道“空中查验”诚信管理平台用历史回溯的方式,让收费站工作人员全维度了解“绿通车”运行历史,试图解决该问题。

  “绿通车”司机需要下载一个具有防伪拍照技术专用的APP,按要求记录车辆装载货物的场景,APP将自动记录和识别装货时间、定位、行驶路径、货品类别等多维数据;在车辆到达收费站时,收费站工作人员将结合该车辆历史画像利用大数据技术空中查验“绿通车”,精准感知车辆类型,快速放行真正“绿通车辆”,加大可疑车辆检查力度。


把握现在 事故监测员的实时反应之路


在2014年3月,两辆甲醇运输车辆在晋济高速山西晋城岩后隧道追尾,并引发连环事故,造成40人死亡、12人受伤和42辆车烧毁,直接经济损失8197万元。

  “从事故发生到事故发现,我们整整花费了20分钟,如果我们能在第一时间发现事故、准确掌握隧道中的人车情况,就可能制定出合理的解决方案,2014年的悲剧就不会那么惨痛。”参赛选手吕超说,“我们参赛项目‘慧眼识交通’就是在这次事故后研发的。”

  吕超与团队一起,研发了一套深度学习算法及多任务神经网络模型,系统只需4个月的训练,就可以秒级报警隧道交通事故、交通违章、隧道内烟火、拥堵等异常事件,确认异常事件地点、车型、隧道行人等情况,识别准确率高达99.6%。

  “‘慧眼识交通’已经达到了全国乃至世界领先水平。”吕超说,“有了‘慧眼识交通’高速检测员将秒级监控隧道状况,实时反应,第一时间发现并定位事故。”

  “慧眼达”与“慧眼识交通”同是利用视频数据的高速公路异常事件监测平台,但是“慧眼达”更擅长全路网、全场景的实时监测。

  “慧眼达”利用深度学习技术和熵值突变模型对各路网运行态势进行监测和预测、异常事件进行精准识别和实时报警。哪怕在极端环境下、公路摄像头盲区,也可以通过自适应场景切换的目标识别技术和路网运行间接预测模型实现路运行态势实时监测。 

  “只要在河南,高速公路事故可以6秒内发现,事故原因分析可以在1分钟达成,准确率在95%以上,”来自清华同方的赵英博士表示。


预测未来 调度员的明日之行


  广州地铁的城轨调度员可能是天下最幸福的调度员,因为他们可以看到未来。

  城轨调度员利用“城轨客流多维智能预测平台”的可视化屏幕可以轻松看到未来5分钟、10分钟、1小时乃至1周、1个月的每个地铁口的进出站量、站间客流分布、客流和换乘量,哪怕遇见节假日、极端天气、新地铁线运行也丝毫不影响准确度。让城轨调度员更合理、更轻松地调度城轨运行。

  “能做到跑得比时间快,是因为我们融合分析了海量历史数据。”参赛选手、“城轨客流多维智能预测平台”项目负责人郇宁表示,“我们将城轨刷卡数据、城轨运行数据、出行行为数据、POI数据、换乘数据、气象数据集合起来,建立了9种预测模型,实现了对城轨客流进行多粒度、多场景、多指标的精确预测。”

  除了预测平台,新的预测算法也频繁出现在本次大赛中。

  非常态路网流预测算法研究项目设计了一种新的流量预测算法,这种算法基于相同属性下非常态交通流量变化呈现趋势高度重复的特性,将路网流量分解为反映数据趋势的基准和反映数据相对于基准序列的偏离两部分,基于相似模式分别预测,之后叠加。

  经过验证,与传统算法相比准确率提高了3%-5%,与神经网络等算法相比更简便、快速。

  “本次大赛是中国智慧交通发展的一面镜子,在这面镜子里有中国交通的未来。”本次大赛评委、贵州省政协副主席谢晓尧表示,让优秀项目在贵州落地,将为贵州的智慧交通发展注入新活力,也将为项目带来更加广阔的发展前景。

  据悉,有18个项目与贵州省交通大数据应用行业研发中心签订了战略合作协议。



人物观点


贵州省交通运输厅厅长王秉清:

下步工作,贵州交通将以更开放的胸怀,围绕交通行业痛点难点,向全社会广纳优质项目和前沿技术,多维度推动智慧交通的探索与发展;贵州交通将致力构建一套完善的发掘、选拔、培育、孵化体系,推动形成以“应用”促“产业”,以“产业”带“发展”的交通大数据发展模式,为交通运输部实施智慧交通发展行动计划,全面提升全国交通智慧服务水平作出积极贡献。


贵州省交通运输厅总工程师潘海:

  这几年,贵州交通运输在大发展的同时,对行业管理提出了更高的要求,我们希望通过开展大赛,用大数据提升行业治理能力,用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新,围绕现阶段交通行业痛点难点,寻找解决交通实际问题的新思路、新方法。
  同时,希望能够学习和引入外界优秀发展理念及先进成果,吸引国内外人才为交通行业服务,多维度推动智慧交通的探索与发展,形成一套完善的发掘、选拔、培育、孵化体系,推动以“应用”促“产业”,以“产业”带“发展”的交通大数据发展模式,有力支撑品质工程创建,服务综合交通、平安交通、绿色交通建设,提升行业治理和公众服务水平。
  从目前的效果看,远远超出预期。本次大赛开放数据集60余个,算法赛报名队伍达1716支,项目赛报名数量达535个,报名项目来自于全国31个省市42个大中小城市和4个海外国家。经过北京、深圳、贵阳三地五场复赛的激烈角逐,评选出一等奖1名,二等奖3名,三等奖5名和优秀奖7名。18家参赛团队与贵州省交通大数据行业研发中心签订了战略合作协议,开展合作。大赛共吸引省内外80余家媒体高度关注,新媒体话题讨论覆盖超过1.1亿人次。通过大赛汇聚了一大批优质大数据项目,凝聚了一大批优秀大数据人才,将大数据建设成果和理念在全国进行宣传。
  下一步将做好优秀项目落地有关工作,推动“智慧交通”向纵深发展,进一步促进贵州大数据建设。


来源:贵州日报

编辑:龙思任

审核:李黔刚


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