“智慧交通”大数据分析系统
贵阳网讯 早上10点，在观山湖区贵阳科恩大数据先进技术研究院（以下简称科恩研究院）的办公室内，智能交通研究中心的工作人员们正面对电脑，通过对各项交通数据的计算、筛选、对比等操作，分析前一天观山湖区域内的交通情况。
近年来，贵阳市内交通拥堵的情况不仅造成市民“出行难”，同时也给城市交通治理部门带来挑战。据《2019年一季度中国主要城市交通分析情况报告》显示，贵阳市交通拥堵延时指数为全国第22名，较2018年年度排名下降16位。贵阳跌出十大“堵城”，依靠大数据技术运行的“智慧交通”功不可没。
据了解，早在2015年，贵阳市公安交通管理局就与中国科学院软件研究所、NTT DATA集团联合开展“智慧交通”相关的技术研究。随后，在2017年由贵阳市政府、中国科学院软件研究所和NTT DATA集团联合成立的科恩研究院建立独立的智能交通研究中心，继续着“智慧交通”方面的研究与探索。通过相关资源整合，利用大数据技术分析历史交通数据建立交通模型，利用人工智能技术进行交通流预测，依靠交通仿真技术进行信号配时，从而改善交通拥堵，为智能化城市规划提供解决方案。
科恩研究院智能交通研究中心经理张旭介绍，当前与“智慧交通”相关的研究项目中，一方面，智能交通优化平台基于 NTT DATA 集团自主研发的大规模交通模拟、优化和预测系统，结合中国科学院软件研究所贵阳分部的路口摄像头解析技术，可以根据车流、人流、道路状况等实际情况动态优化信号灯参数，为各路口红绿灯合理配时，提高车流人流的通行效率，改善交通拥堵状况。
另一方面，交通大数据可视化分析系统，通过对路口及路段摄像头上传的图像、数据进行统计和分析，不仅能对区域的实时交通量、道路拥堵情况等进行把握和监测，还可以自动将交通流量、行驶速度及拥堵指数等关键信息生成可视化的对比图表和报告文档，为贵阳交管部门提供可靠的数据支持和决策参考。同时，运用大数据模拟技术，通过对历史同期或近期交通情况进行分析，实现未来交通情况预测、预判，让交通运行更智能，为市民出行提供参考。
“2015年‘智慧交通 ’研究开展以来，我们分别在观山湖区和花溪区进行了四次不同规模的实证实验，效果都不错。”张旭说，2016年3月与9月，科恩研究院在早、午、晚高峰，前后对观山湖长岭路南北方向的12个路口，以及包括长岭路在内的东、南、西、北方，共20个路口进行信号优化实证，为相关部门提供了调整长岭路南北方向“绿波带”、调整区域内信号灯配时等设计优化方案。
2018年5月及7月，花溪区核心路段实施的两次实证结果显示，该路段的交通流量得到最大优化的路口达到9%，区域所有路口平均优化达4%；平均速度改善最好的路段优化22%，区域所有路段平均优化达6%，均高于计划的实验目标，交通状况在整体上也得到有效改善。
为适应城市不断发展的脚步，张旭表示，接下来将对目前各平台的算法、模型等进行优化，争取早日将该系统向全市推行。同时，通过更多途径获取多样化的交通数据并进行高精度的交通状况分析，也是未来研究院的研究方向之一。依靠大数据技术为城区道路“通经活络”，贵阳将逐渐撕下“堵城”的标签，为市民提供便捷的出行体验。（记者 陈佳艺）
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在指定的交通线路上，当规定好路段的车速后，要求信号控制机根据路段距离，把该车流所经过的各路口绿灯起始时间，做相应的调整，这样一来，确保该车流到达每个路口时，正好遇到绿灯。
