本文為中國(guó)人民公安大學(xué)交管學(xué)院智慧交通教研室副主任晏松在第十四屆交博會(huì)道路交通管理技術(shù)賦能交流論壇上進(jìn)行主題分享的現(xiàn)場(chǎng)錄音整理而來(lái)，未經(jīng)本人審核，如有錯(cuò)漏，敬請(qǐng)諒解。
晏松：分享有幾個(gè)關(guān)鍵詞，首先著眼于“城市道路交叉口”，交叉口雖然麻雀雖小，但五臟俱全，需要從系統(tǒng)的視角去看待；另外兩個(gè)關(guān)鍵詞，一是“數(shù)”二是“智”，“數(shù)”是要應(yīng)用數(shù)據(jù)要素，“智”是要發(fā)揮智能化技術(shù)作用。
梳理了一下國(guó)家相關(guān)部、局以及各省市對(duì)于城市交通精細(xì)化治理的相關(guān)政策文件，其中兩個(gè)文件和今天分享主題關(guān)聯(lián)性較高。
2022年5月和2023年4月，公安部交通管理局先后對(duì)交叉口精細(xì)治理工作提出任務(wù)和具體要求。2022年出臺(tái)的《城市道路交叉口精細(xì)治理提升工作方案》，圍繞開(kāi)展基礎(chǔ)摸排分析、規(guī)范完善設(shè)施設(shè)備、優(yōu)化交通管控方案、強(qiáng)化執(zhí)法管理評(píng)估等四個(gè)方面提出十二項(xiàng)具體工作內(nèi)容；2023年提出的《深化城市道路交叉口精細(xì)治理工作方案》，圍繞健全完善路口基礎(chǔ)臺(tái)賬、分類確定路口治理策略、集中整治問(wèn)題隱患路口、重點(diǎn)提升關(guān)鍵控制路口、創(chuàng)建打造精品樣板路口等五個(gè)方面提出十六項(xiàng)具體工作內(nèi)容。
此外，還有相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，行標(biāo)《道路交通信號(hào)配時(shí)運(yùn)行管理規(guī)范》于2023年6月1日實(shí)施，規(guī)定了道路交通信號(hào)配時(shí)運(yùn)行管理的原則和要求、工作內(nèi)容、運(yùn)行保障和績(jī)效評(píng)價(jià)等要求。工作內(nèi)容方面，對(duì)基礎(chǔ)臺(tái)賬管理、信號(hào)配置設(shè)計(jì)、信號(hào)運(yùn)行巡查、交通信號(hào)保障，公眾意見(jiàn)管理，緊急情況管理等，都規(guī)定了具體的要求；運(yùn)行保障方面，規(guī)定了人員和路口的比例規(guī)范，比如50個(gè)交叉口需要配備一個(gè)專業(yè)技術(shù)人員運(yùn)行保障；績(jī)效評(píng)價(jià)方面，根據(jù)工作規(guī)范性、工作質(zhì)量，以及工作時(shí)效性進(jìn)行月度或季度績(jī)效評(píng)價(jià)。
01現(xiàn)狀主要成就
自城市路口精細(xì)化治理工作部署以來(lái)，全國(guó)各地出臺(tái)政策要求，公安交通管理部門通過(guò)引入社會(huì)力量、抽取業(yè)務(wù)骨干、組建專家團(tuán)隊(duì)等方式加強(qiáng)技術(shù)支撐和業(yè)務(wù)指導(dǎo)，在基礎(chǔ)信息摸排、問(wèn)題突出路口整治、成立配時(shí)中心、智能設(shè)備建設(shè)、典型治理案例評(píng)選等方面開(kāi)展一系列工作，取得了一定成效。
具體來(lái)看，各地公安交通管理部門圍繞交叉口渠化設(shè)計(jì)、交通組織管理、信號(hào)配時(shí)調(diào)整、行人過(guò)街優(yōu)化、交通數(shù)字化治理等綜合措施，開(kāi)展路口精細(xì)化治理和優(yōu)化調(diào)整，形成了一系列較為通用成熟的技術(shù)方法、經(jīng)驗(yàn)做法和標(biāo)準(zhǔn)體系，更加注重以人為本，更加注重基礎(chǔ)工作，更加注重科技支撐，更加注重專業(yè)精神。
02存在問(wèn)題
主要涉及四個(gè)方面，一是基礎(chǔ)臺(tái)賬數(shù)字化有待提升，比如數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)融合應(yīng)用不足、數(shù)據(jù)治理不足等；二是信控診斷調(diào)優(yōu)智能化不足，比如效率和優(yōu)化頻率低、人工優(yōu)化質(zhì)量不一、服務(wù)效果量化評(píng)估不足、自適應(yīng)和感應(yīng)方式應(yīng)用不足等；三是渠化與信控協(xié)同優(yōu)化待加強(qiáng)，比如渠化、組織管理與信控配時(shí)協(xié)同優(yōu)化不足、智能系統(tǒng)缺乏對(duì)協(xié)同優(yōu)化的決策支持等；四是交通安全治理精準(zhǔn)主動(dòng)欠佳，比如尚未采集構(gòu)建全量數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析不足、對(duì)交通參與者及道路的精準(zhǔn)畫像不健全、主動(dòng)性預(yù)防薄弱等，精準(zhǔn)性和主動(dòng)性方面還有一定的提升空間。
接下來(lái)通過(guò)問(wèn)題的視角分享具體的調(diào)研成果。
路口基礎(chǔ)臺(tái)賬方面。
數(shù)字化程度不高，多數(shù)城市基礎(chǔ)臺(tái)賬主要以表格、word、拍照或錄視頻記錄為主，數(shù)據(jù)是散落的，部分地方只是在局部探索了全息路口和數(shù)字路口，普及率并不高，而且需要去反思全息路口/智慧路口的建設(shè)成本是否適合于大規(guī)模推廣。
數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)融合不足，路口靜態(tài)動(dòng)態(tài)流量、信控方案和事件隱患等多源數(shù)據(jù)未充分整合建立關(guān)聯(lián)融合，散落在不同部門。
基礎(chǔ)數(shù)據(jù)要素不全治理不精細(xì)，很多數(shù)據(jù)存在一定的誤差，精度不夠，比如車道級(jí)別的轉(zhuǎn)向流量、渠化長(zhǎng)度、路口寬度、慢行、周邊環(huán)境等相關(guān)信息不精細(xì)，同一路口電警、雷達(dá)和雷視等不同設(shè)備采集數(shù)據(jù)不一致等。
智能化程度不夠，部分城市建立的智慧交管平臺(tái)總體智能化程度不高，全息路口/智慧路口建設(shè)比例有限。
信號(hào)配時(shí)方面。
問(wèn)題診斷和調(diào)優(yōu)人工為主，信號(hào)配時(shí)從范圍來(lái)說(shuō)分為單點(diǎn)干線控制和區(qū)域控制，從方式來(lái)說(shuō)分為固定、定時(shí)配時(shí)和感應(yīng)、自適應(yīng)配時(shí)，通過(guò)調(diào)研發(fā)現(xiàn)，超過(guò)80%的城市交通信號(hào)控制方式還是單點(diǎn)和固定配時(shí)，這也就意味著需要人工去反復(fù)調(diào)控和維護(hù)。
效率低、優(yōu)化頻率低、不能很好滿足需求，部分城市超過(guò)50%的信控路口一年平均僅優(yōu)化1～2次，無(wú)法根據(jù)動(dòng)態(tài)交通流變化滿足常態(tài)化大規(guī)模優(yōu)化的需求。
優(yōu)化效果質(zhì)量存疑，信控質(zhì)量主要取決于人工投入和工程師水平，方案是否最優(yōu)存疑，對(duì)于場(chǎng)景策略、參數(shù)指標(biāo)、相位、周期等多憑經(jīng)驗(yàn)，缺乏全流程量化和智能法應(yīng)用。
配時(shí)中心效果評(píng)估待提升，目前對(duì)配時(shí)中心服務(wù)效果評(píng)價(jià)主要通過(guò)聘請(qǐng)第三方，利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)或人工抽樣調(diào)查評(píng)估，成本較高而效率低，并未利用交管自身已有數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。
自適應(yīng)和感應(yīng)方式應(yīng)用不足，超過(guò)80%的城市采用單點(diǎn)多時(shí)段定時(shí)方案，只有約10%～20%有自適應(yīng)和感應(yīng)能力。
渠化組織與信控方面。
渠化、組織管理與信控配時(shí)協(xié)同優(yōu)化待加強(qiáng)，部分城市渠化組織優(yōu)化與信控優(yōu)化所屬不同科室管理，跨部門的協(xié)同待加強(qiáng)。治理模式待提升，路口擁堵成因復(fù)雜，當(dāng)前多數(shù)城市在擁堵治理中以優(yōu)先調(diào)整信號(hào)方案為主，當(dāng)信控方案不能解決問(wèn)題時(shí)，才考慮渠化、組織管理等措施，綜合多種措施，時(shí)空協(xié)調(diào)優(yōu)化治理模式待提升。
智能化最優(yōu)推薦方案技術(shù)手段不足，精細(xì)化治理是一個(gè)系統(tǒng)工程，當(dāng)前對(duì)系統(tǒng)的綜合診斷和優(yōu)化結(jié)合還主要依靠人工來(lái)實(shí)現(xiàn)，結(jié)合全局問(wèn)題診斷和需求分析，利用智能化手段實(shí)現(xiàn)不同配時(shí)，提供最優(yōu)組合決策方案的系統(tǒng)相對(duì)較少。
安全隱患方面。
安全隱患數(shù)據(jù)來(lái)源單一，當(dāng)前多數(shù)路口的安全隱患數(shù)據(jù)主要來(lái)源是已發(fā)生的事故、違法事件等結(jié)果性數(shù)據(jù)，對(duì)事故的全過(guò)程記錄較少。
對(duì)個(gè)體危險(xiǎn)駕駛行為的精準(zhǔn)畫像未建立，利用AI算法對(duì)視頻監(jiān)控、路口局部區(qū)域、微觀層面，以及個(gè)體、車輛或企業(yè)等的具體危險(xiǎn)行為精準(zhǔn)畫像還未建立。
大數(shù)據(jù)安全隱患研判分析不足，安全事故熱力圖解析不足，安全隱患?xì)v史規(guī)律、發(fā)展態(tài)勢(shì)研判分析不足。
總體按照“1234”的思路路徑，即圍繞1個(gè)總體目標(biāo)，完善2項(xiàng)重點(diǎn)系統(tǒng)，開(kāi)展3項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，獲得4個(gè)方面效益，以此推動(dòng)路口精細(xì)化治理。
可持續(xù)性指的是在設(shè)施和流量等數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)更新后依然能夠進(jìn)行精準(zhǔn)治理，集約化的數(shù)智賦能指的是在調(diào)流量、查看沖突隱患等不需要精度感知很高時(shí)，可以直接利用已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行解決。
2項(xiàng)重點(diǎn)系統(tǒng)包括大數(shù)據(jù)分析研判系統(tǒng)和智能優(yōu)化預(yù)警系統(tǒng)，3項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)包括基礎(chǔ)臺(tái)賬數(shù)字化、秩序優(yōu)化智能化、安全防控精準(zhǔn)化，主要介紹一下關(guān)鍵技術(shù)涉及的內(nèi)容。
01基礎(chǔ)臺(tái)賬數(shù)字化
通過(guò)數(shù)智化手段將靜態(tài)、動(dòng)態(tài)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)數(shù)字化，并進(jìn)行多源數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)融合、數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)更新，提高信息統(tǒng)計(jì)與分析速度，增強(qiáng)治理響應(yīng)時(shí)效，為各項(xiàng)工作開(kāi)展夯實(shí)基礎(chǔ)。
02秩序優(yōu)化智能化
傳統(tǒng)的秩序優(yōu)化方法一般需要經(jīng)過(guò)調(diào)查、分析、設(shè)計(jì)、仿真、實(shí)施、評(píng)估等環(huán)節(jié)，并要不斷地迭代優(yōu)化，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，還要投入專業(yè)化的團(tuán)隊(duì)。針對(duì)此現(xiàn)狀我們提出了新模式，診斷模塊強(qiáng)調(diào)利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)，針對(duì)規(guī)則比較明確的問(wèn)題事件進(jìn)行實(shí)時(shí)的感知和評(píng)價(jià)；優(yōu)化模塊，打通數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、自動(dòng)仿真、自動(dòng)分析等的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，自動(dòng)生成新的方案。
具體來(lái)看，在信控診斷方面，能對(duì)整體服務(wù)水平、綠燈空放、排隊(duì)溢出、交通沖突等進(jìn)行診斷管理；在信控優(yōu)化方面，提供時(shí)段劃分、相位相序、配時(shí)方案等功能；在渠化診斷方面，能對(duì)標(biāo)志標(biāo)線不規(guī)范、車道積大、組織展寬不足等進(jìn)行識(shí)別診斷；在協(xié)同優(yōu)化方面，對(duì)車道－相位－配時(shí)協(xié)同優(yōu)化、對(duì)交通組織優(yōu)化、提出可變車道管控算法等。
03安全防控精準(zhǔn)化
海因里希法則強(qiáng)調(diào)了全量數(shù)據(jù)的重要性，其中有兩個(gè)重要理論，一是安全事故的發(fā)生就像一連串的環(huán)，環(huán)環(huán)相扣，在其中某個(gè)環(huán)節(jié)做好預(yù)防，事故就有可能避免；二是規(guī)律蘊(yùn)含在全量數(shù)據(jù)之中，別小看輕微事故，只有重視它們，才能防止更嚴(yán)重的傷害發(fā)生。
基本的思路是構(gòu)建全量數(shù)據(jù)臺(tái)賬，利用視頻或雷達(dá)識(shí)別的軌跡級(jí)數(shù)據(jù)，將行為隱患沖突詳細(xì)記錄，同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，并通過(guò)定制化識(shí)別模式，對(duì)相關(guān)的人臉、車輛、事件解析定位，得到個(gè)體精準(zhǔn)畫像、道路風(fēng)險(xiǎn)畫像、運(yùn)輸主體風(fēng)險(xiǎn)畫像等，在這些精準(zhǔn)畫像的基礎(chǔ)上進(jìn)行主動(dòng)治理和防控。
基于上述三類關(guān)鍵技術(shù)，我們和實(shí)戰(zhàn)交警部門合作在部分代表路口進(jìn)行了相關(guān)探索，利用技術(shù)去彌補(bǔ)人工經(jīng)驗(yàn)和規(guī)則計(jì)算的不足，包括對(duì)排隊(duì)溢出和綠燈空放等的診斷，構(gòu)建交通事故、違法行為隱患數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行主動(dòng)安全治理等。
來(lái)源：智慧交通