智慧交通解決方案系列-交通大腦

1、智慧交通解決方案系列交通大腦交通大腦建設(shè)背景-交通管理現(xiàn)狀和不足交通管理業(yè)務(wù)概況現(xiàn)有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用效率低，管控決策科學(xué)化和智能化應(yīng)用不足 仍以經(jīng)驗(yàn)導(dǎo)向、封閉式的管理手段為主導(dǎo)，智慧、智能業(yè)務(wù)管理模式設(shè)計(jì)欠佳 現(xiàn)有管理系統(tǒng)建設(shè)系統(tǒng)建設(shè)依據(jù)業(yè)務(wù)自身應(yīng)用建設(shè)，頂層規(guī)劃與設(shè)計(jì)深度不夠信息孤立、缺乏整合，且軟硬件架構(gòu)較為落后 現(xiàn)有業(yè)務(wù)模塊數(shù)據(jù)源單一，分析和決策仍不夠智能，對(duì)于業(yè)務(wù)的支撐能力有限缺少對(duì)城市交通發(fā)展、居民出行的決策支撐交通大腦建設(shè)背景-建設(shè)依據(jù)和必要性依據(jù)文件“十三五”現(xiàn)代綜合交通運(yùn)輸體系發(fā)展規(guī)劃提出“促進(jìn)交通產(chǎn)業(yè)智能化變革。實(shí)施“互聯(lián)網(wǎng)+”便捷交通、高效物流行動(dòng)計(jì)劃 ”推進(jìn)智慧交通發(fā)展行動(dòng)計(jì)

2、劃（2017-2020年）提出到2020年智慧交通發(fā)展在基礎(chǔ)設(shè)施智能化、生產(chǎn)組織智能化、運(yùn)輸服務(wù)智能化、決策監(jiān)管智能化的發(fā)展目標(biāo)推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”便捷交通促進(jìn)智能交通發(fā)展的實(shí)施方案提出促進(jìn)交通與互聯(lián)網(wǎng)深度融合，推動(dòng)交通智能化發(fā)展，全面提升質(zhì)量效率智慧交通讓出行更便捷行動(dòng)方案(20172020 年) 提出“促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)+便捷交通發(fā)展,讓人民群眾出行更便捷。 ”交通運(yùn)輸行業(yè)智能交通發(fā)展戰(zhàn)略(2012-2020年)提出實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域、大規(guī)模的智能交通集成應(yīng)用和協(xié)同運(yùn)行，提供便利的出行服務(wù)和高效的物流服務(wù)的總體目標(biāo)戰(zhàn)略定位產(chǎn)業(yè)升級(jí)和環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的必然選擇落實(shí)“智慧城市、交通先行”的重要途徑實(shí)現(xiàn)“市民出行一路通

3、”的基礎(chǔ)平臺(tái)打贏市委市政府治堵攻堅(jiān)戰(zhàn)的重要載體交通大腦交通大腦項(xiàng)目介紹架構(gòu)設(shè)計(jì)通過人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，支撐交通擁堵機(jī)理分析與研判、交通事件研判與預(yù)警等異常態(tài)勢(shì)分析，實(shí)時(shí)推演和預(yù)測(cè)時(shí)空客流特征、交通運(yùn)行狀態(tài)分析中樞多層次、全時(shí)空乃至節(jié)點(diǎn)級(jí)的交通設(shè)施、交通需求、交通運(yùn)行態(tài)勢(shì)的全方位感知，支持異常狀態(tài)預(yù)警并反饋至分析中樞感知中樞利用交通仿真技術(shù)數(shù)學(xué)模型，追蹤多類別現(xiàn)狀優(yōu)化的交通管控措施下交通運(yùn)行特征與演變趨勢(shì)，精細(xì)評(píng)價(jià)實(shí)施方案并識(shí)別存在的問題，并反饋至決策中樞評(píng)估中樞構(gòu)建交通“大數(shù)據(jù)-感知-分析-決策-評(píng)估-感知”協(xié)同運(yùn)行的閉環(huán)管控機(jī)制，提供全方位交通管理解決方案的制定、下發(fā)與資源調(diào)配，以及可視化的

4、方案與警力追蹤監(jiān)管決策中樞數(shù)據(jù)資源存儲(chǔ)，計(jì)算、決策中心對(duì)各業(yè)務(wù)中樞進(jìn)行管理、調(diào)度交通云交通大腦：技術(shù)融合、數(shù)據(jù)互聯(lián)、智能決策數(shù)據(jù)+AI+出行+領(lǐng)先基礎(chǔ)領(lǐng)先手段領(lǐng)先內(nèi)核智能交通感知層聯(lián)通各平臺(tái)、行業(yè)、動(dòng)靜態(tài)數(shù)據(jù)資源 掌握數(shù)據(jù)資源把控交通態(tài)勢(shì)公交車出租車浮動(dòng)車渣土車地磁信號(hào)燈AR全景監(jiān)控高清監(jiān)控電警卡口兩客一危和貨車共享單車交通模型可計(jì)算交通路網(wǎng)模型交通流模型狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型離散選擇模型通行能力模型全量軌跡重構(gòu)模型。自然語(yǔ)言處理情感觀點(diǎn)挖掘情感傾向分析關(guān)鍵詞聚類中文分詞詞性標(biāo)注專名識(shí)別。視覺計(jì)算卡口圖片分析文本ORC人臉識(shí)別車牌識(shí)別流量監(jiān)測(cè)設(shè)施設(shè)備識(shí)別。智能決策AI派警ETA問題診斷控制優(yōu)化交通評(píng)價(jià)路

5、況預(yù)測(cè)。最準(zhǔn)的控制最準(zhǔn)的態(tài)勢(shì)最準(zhǔn)的出行OD起始出行分析職住分析精準(zhǔn)路況智能監(jiān)測(cè)智能信號(hào)控制智能指揮調(diào)度智能設(shè)施監(jiān)管智能車輛監(jiān)管輔助違法整治移動(dòng)政務(wù)服務(wù)實(shí)時(shí)路況發(fā)布實(shí)時(shí)視頻發(fā)布交通報(bào)告發(fā)布虛擬誘導(dǎo)發(fā)布5交通態(tài)勢(shì)分析實(shí)現(xiàn)道路狀況自動(dòng)感知、交通態(tài)勢(shì)自動(dòng)研判實(shí)現(xiàn)交通數(shù)據(jù)自動(dòng)采集、自動(dòng)上傳、自動(dòng)匯總出警被動(dòng)化面對(duì)流量異常、突發(fā)擁堵頻發(fā)，接警被動(dòng)，預(yù)知能力不足，反應(yīng)時(shí)間較長(zhǎng)，效率低下?lián)矶轮饔^化擁堵僅憑傳統(tǒng)主觀感受，對(duì)交通運(yùn)行狀態(tài)缺乏宏觀感知規(guī)律總結(jié)人工化對(duì)城市交通規(guī)律掌控不足，交通報(bào)告人工生成，效率低下數(shù)據(jù)數(shù)字化大量的前端設(shè)備采集到海量數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)還停留在數(shù)字層面系統(tǒng)架構(gòu)應(yīng)用層感知層數(shù)據(jù)層流式計(jì)算批量

6、計(jì)算機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘?qū)崟r(shí)狀態(tài)狀態(tài)預(yù)測(cè)多維統(tǒng)計(jì)輔助決策計(jì)算能力算法模型卡口電警微波地磁浮動(dòng)車GPS線圈視頻監(jiān)控實(shí)時(shí)路況設(shè)備監(jiān)測(cè)流量排名實(shí)時(shí)報(bào)警實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)擁堵排名實(shí)時(shí)流量總體指標(biāo)交叉口狀態(tài)擁堵點(diǎn)擁堵占比路況預(yù)測(cè)路況預(yù)測(cè)路況回放歷史回放熱力圖回放報(bào)警回放路況統(tǒng)計(jì)報(bào)警統(tǒng)計(jì)OD分析統(tǒng)計(jì)分析關(guān)鍵路徑來去源分析指數(shù)報(bào)告報(bào)表下載模板定制報(bào)表生成視頻接入視頻接入系統(tǒng)功能路網(wǎng)狀態(tài)路網(wǎng)總體評(píng)價(jià)擁堵指數(shù)排名流量排名擁堵占比擁堵點(diǎn)分析補(bǔ)點(diǎn)推薦路段指標(biāo)及狀態(tài)路網(wǎng)狀態(tài)預(yù)測(cè)流量排名預(yù)測(cè)擁堵占比預(yù)測(cè)路況回放熱力圖回放路況統(tǒng)計(jì)交通報(bào)告實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)|路網(wǎng)狀態(tài)擁堵指數(shù)全天的走勢(shì)對(duì)整個(gè)路網(wǎng)路況進(jìn)行實(shí)時(shí)分級(jí)展現(xiàn)全路網(wǎng)實(shí)時(shí)的平均速度及同比情況全

7、路網(wǎng)實(shí)時(shí)的擁堵指數(shù)交通運(yùn)行態(tài)勢(shì)分析平臺(tái)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)|路網(wǎng)總體評(píng)價(jià)將路段的流量飽和情況和擁堵情況相結(jié)合地展示在地圖上流量飽和度分級(jí)展現(xiàn)交通運(yùn)行態(tài)勢(shì)分析平臺(tái)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)|擁堵指數(shù)排名每5分鐘的擁堵路段的排名交通運(yùn)行態(tài)勢(shì)分析平臺(tái)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)|流量排名每5分鐘路段流量的排名交通運(yùn)行態(tài)勢(shì)分析平臺(tái)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)|擁堵占比每5分鐘的擁堵狀態(tài)的占比交通運(yùn)行態(tài)勢(shì)分析平臺(tái)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)|擁堵點(diǎn)分析擁堵時(shí)間超過半小時(shí)的路段交通運(yùn)行態(tài)勢(shì)分析平臺(tái)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)|補(bǔ)點(diǎn)推薦推薦相關(guān)電警卡口部署的位置實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)|路段指標(biāo)及狀態(tài)路段信息會(huì)顯示路段名稱、平均速度、實(shí)時(shí)流量，旅行時(shí)間等相關(guān)信息及相關(guān)視頻交通運(yùn)行態(tài)勢(shì)分析平臺(tái)交通運(yùn)行態(tài)勢(shì)分析平臺(tái)路況預(yù)測(cè)| 路網(wǎng)狀態(tài)

8、預(yù)測(cè)通過選擇日期及時(shí)間，預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)未來七天任意一天、任意時(shí)刻的路網(wǎng)狀態(tài)基于歷史同期數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)路網(wǎng)狀態(tài)交通運(yùn)行態(tài)勢(shì)分析平臺(tái)路況預(yù)測(cè)| 路網(wǎng)總體指標(biāo)預(yù)測(cè)基于歷史同期數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)路網(wǎng)總體運(yùn)行指標(biāo)通過選擇日期及時(shí)間，預(yù)測(cè)未來七天任意一天、任意時(shí)刻的路網(wǎng)總體指標(biāo)交通運(yùn)行態(tài)勢(shì)分析平臺(tái)路況預(yù)測(cè)| 擁堵排名預(yù)測(cè)根據(jù)預(yù)測(cè)出的路網(wǎng)運(yùn)行情況，按擁堵程度進(jìn)行排名并展示前10名的擁堵路段通過選擇日期及時(shí)間，預(yù)測(cè)未來七天任意一天、任意時(shí)刻的擁堵排名交通運(yùn)行態(tài)勢(shì)分析平臺(tái)路況預(yù)測(cè)| 流量排名預(yù)測(cè)根據(jù)預(yù)測(cè)出的路網(wǎng)運(yùn)行情況，按流量大小進(jìn)行排名并展示前10名的大流量路段通過選擇日期及時(shí)間，預(yù)測(cè)未來七天任意一天、任意時(shí)刻的流量排名交通運(yùn)

9、行態(tài)勢(shì)分析平臺(tái)路況預(yù)測(cè)| 擁堵占比預(yù)測(cè)根據(jù)預(yù)測(cè)出的路網(wǎng)運(yùn)行情況，按不同的擁堵情況對(duì)全路網(wǎng)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并以環(huán)形圖形式展現(xiàn)擁堵分布通過選擇日期及時(shí)間，預(yù)測(cè)未來七天任意一天、任意時(shí)刻的擁堵占比交通運(yùn)行態(tài)勢(shì)分析平臺(tái)路況預(yù)測(cè)| 路段指標(biāo)及狀態(tài)預(yù)測(cè)通過點(diǎn)選關(guān)注的路段，展現(xiàn)其狀態(tài)、速度、流量及旅行時(shí)間等指標(biāo)通過選擇日期及時(shí)間，預(yù)測(cè)未來七天任意一天、任意時(shí)刻的路段指標(biāo)及狀態(tài)歷史回放|路況回放基于歷史道路運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)過往時(shí)刻道路狀況的播放交通運(yùn)行態(tài)勢(shì)分析平臺(tái)歷史回放|熱力圖回放將不同顏色的區(qū)塊疊加在地圖上，用于描述車流分布、密度和變化趨勢(shì)交通運(yùn)行態(tài)勢(shì)分析平臺(tái)統(tǒng)計(jì)分析|路況統(tǒng)計(jì)針對(duì)全路網(wǎng)、區(qū)域、商圈及道路對(duì)

10、運(yùn)行指數(shù)及流量進(jìn)行時(shí)間和空間的統(tǒng)計(jì)及對(duì)比分析交通運(yùn)行態(tài)勢(shì)分析平臺(tái)交通報(bào)告智能生成周、月、年交通運(yùn)行指數(shù)報(bào)告，輔助交通管理者全方位解讀擁堵指數(shù)，識(shí)別交通擁堵節(jié)點(diǎn)交通運(yùn)行態(tài)勢(shì)分析平臺(tái)運(yùn)營(yíng)商的大數(shù)據(jù)更有代表性和競(jìng)爭(zhēng)力數(shù)據(jù)局部性數(shù)據(jù)封閉性數(shù)據(jù)割裂性數(shù)據(jù)片面性互聯(lián)網(wǎng)公司的數(shù)據(jù)是相互割裂的，淘寶只有淘寶的售賣數(shù)據(jù)，沒有百度搜索的數(shù)據(jù)很少有互聯(lián)網(wǎng)公司愿意開放自己的數(shù)據(jù)，開放更多的是商業(yè)模式層面和應(yīng)用層面。互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)整合困難，同時(shí)注冊(cè)的個(gè)人賬號(hào)也是短期的，不穩(wěn)定的?；ヂ?lián)網(wǎng)公司的數(shù)據(jù)受限于自身的業(yè)務(wù)，其數(shù)據(jù)的范圍和深度都是有限的?；ヂ?lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)基因運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)更有代表性和競(jìng)爭(zhēng)力運(yùn)營(yíng)商是數(shù)據(jù)管道，任何個(gè)人、企業(yè)的

11、上網(wǎng)和通話的行為都流淌在運(yùn)營(yíng)商的管道里，并且任何時(shí)候你的位置都需要上報(bào)給運(yùn)營(yíng)商的基站以便能夠隨時(shí)溝通，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)越發(fā)展，運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)規(guī)模優(yōu)勢(shì)就越大。運(yùn)營(yíng)商以號(hào)碼為唯一的ID來整合各類數(shù)據(jù)，因此刻畫客戶的完整性是一般企業(yè)難以企及的，因?yàn)樘?hào)碼就是業(yè)務(wù)本身，而且還有終端ID作為移動(dòng)通信網(wǎng)天生的業(yè)務(wù)屬性而存在。運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)解決移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代最為關(guān)注的三個(gè)問題？我是誰，我在哪里，我在干什么，這是很多企業(yè)的數(shù)據(jù)難以比擬的。運(yùn)營(yíng)商承擔(dān)著相當(dāng)大的社會(huì)責(zé)任，不會(huì)看到互聯(lián)網(wǎng)公司會(huì)有分享數(shù)據(jù)的行為，數(shù)據(jù)基本是在它的體內(nèi)循環(huán)。比較維度運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)公司數(shù)據(jù)用戶基本屬性真實(shí)、準(zhǔn)確部分真實(shí)、部分準(zhǔn)確用戶分布信息連續(xù)、準(zhǔn)實(shí)

12、時(shí)、不連續(xù)、部分實(shí)時(shí)用戶通信行為及軌跡真實(shí)、全面、連續(xù)、多維度，統(tǒng)一關(guān)聯(lián)不全面、不連續(xù)、維度少，不同維度數(shù)據(jù)間需通過計(jì)算建立關(guān)聯(lián)線上線下關(guān)聯(lián)唯一ID，真實(shí)一對(duì)一關(guān)聯(lián)無唯一ID，難以建議唯一關(guān)聯(lián)基于運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)的應(yīng)用人流量、人口屬性分析人員聚集及人流量疏導(dǎo)統(tǒng)計(jì)規(guī)劃智慧景區(qū)（景區(qū)人流、來源、偏好分析）旅游市場(chǎng)智慧管理（多維度、多數(shù)據(jù)分析旅游市場(chǎng)整體特征和變化）旅游實(shí)時(shí)車流、擁堵情況、居民出行規(guī)律分析交通規(guī)劃（車流分時(shí)段動(dòng)圖、城市道路改造、規(guī)劃分析）交通重點(diǎn)區(qū)域重點(diǎn)監(jiān)控應(yīng)急減災(zāi)精準(zhǔn)發(fā)布民眾輿情監(jiān)控公共安全競(jìng)品分析（行業(yè)熱點(diǎn)、消費(fèi)人群畫像、頻次等）廣告評(píng)估（廣告精準(zhǔn)營(yíng)銷、廣告轉(zhuǎn)化率分析）商業(yè)運(yùn)營(yíng)商交通

13、大數(shù)據(jù)的分析方向基于手機(jī)大數(shù)據(jù)交通特征分析基于手機(jī)大數(shù)據(jù)職住與公眾出行特征分析基于手機(jī)大數(shù)據(jù)多歧義線路分析流量、速度、狀態(tài)、指數(shù)、預(yù)測(cè)彌補(bǔ)傳統(tǒng)清分方法的不足，以及ETC覆蓋率低的問題0102職、住分析；出行方式、時(shí)長(zhǎng)、距離、頻率；OD對(duì)分析；校核線分析03基于手機(jī)大數(shù)據(jù)客流密度分析公共安全、風(fēng)險(xiǎn)提示、協(xié)助疏散、源頭疏導(dǎo)04此外，手機(jī)大數(shù)據(jù)還可提供通勤分析、土地利用分析、人口遷徙、旅游熱力分析、OD起始點(diǎn)交通出行分析、商圈客流分析等功能。運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)采集基于手機(jī)采集技術(shù)的實(shí)時(shí)交通狀態(tài)信息 實(shí)時(shí)路段旅行時(shí)間/速度 實(shí)時(shí)交通狀態(tài)（通暢、擁擠、堵塞）基于手機(jī)采集技術(shù)的動(dòng)態(tài)出行調(diào)查信息（動(dòng)態(tài)OD）基于基站小區(qū)與位置區(qū)定位獲得動(dòng)態(tài)OD矩陣高采樣率，高更新頻率手機(jī)系統(tǒng)可以充分利用現(xiàn)有的移動(dòng)通訊網(wǎng)絡(luò)資源，只需在現(xiàn)有的手 機(jī)網(wǎng)絡(luò)上安裝少量的采集設(shè)備，即能在短時(shí)間完