廣州市《互聯(lián)網(wǎng)+信號燈控制優(yōu)化實(shí)驗(yàn)研究項(xiàng)目》日前發(fā)布中標(biāo)信息，阿里云計(jì)算有限公司以128.86萬元中標(biāo)。公開信息顯示，北京嘀嘀無限科技發(fā)展有限公司也參加了項(xiàng)目投標(biāo)，但互聯(lián)網(wǎng)+信號燈市場競爭三巨頭之一的百度未參與投標(biāo)。
本次互聯(lián)網(wǎng)+信號燈研究項(xiàng)目強(qiáng)調(diào)了互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與固定點(diǎn)數(shù)據(jù)的融合，信號燈控制評價(jià)模型的建立，潮汐車道燈、匝道控制燈、分車道燈等開關(guān)型控制方法研究等關(guān)鍵性研究，是國內(nèi)首個(gè)城市對互聯(lián)網(wǎng)+交通信號進(jìn)行系統(tǒng)性的研究。不得不說的是，在其他城市還在做互聯(lián)網(wǎng)+交通信號的研討和示范的時(shí)候，廣州開始了系統(tǒng)性研究工作，并著眼于全市1000多個(gè)信號燈路口的覆蓋應(yīng)用。
對于目前互聯(lián)網(wǎng)+信號燈三巨頭，阿里云、滴滴和百度而言，最晚啟動互聯(lián)網(wǎng)+信號燈研究的百度沒有參與本項(xiàng)目的投標(biāo)，在互聯(lián)網(wǎng)“一日千里”的發(fā)展速度中，百度落后較多。滴滴在今年8月份對外宣布，密歇根大學(xué)終身教授劉向宏(Henry Liu)加盟滴滴,出任智慧交通首席科學(xué)家，實(shí)則是對其他兩家互聯(lián)網(wǎng)巨頭在交通認(rèn)知層面和項(xiàng)目推進(jìn)速度方面是個(gè)“巨大威脅”，但在廣州，阿里云+高德地圖的組合，加上前期市場的發(fā)展和鋪墊，仍然勝出。
廣州項(xiàng)目金額雖然不大，100多萬的費(fèi)用也不是互聯(lián)網(wǎng)玩家的所求關(guān)鍵，但這就是目前互聯(lián)網(wǎng)+信號燈市場秩序的體現(xiàn)，且行且觀察。
（以下信息來自項(xiàng)目招標(biāo)文件）
項(xiàng)目名稱：互聯(lián)網(wǎng)+信號燈控制優(yōu)化實(shí)驗(yàn)研究項(xiàng)目
項(xiàng)目周期：計(jì)劃研究周期為10個(gè)月。
1、項(xiàng)目背景
近年來，“互聯(lián)網(wǎng)+”炙手可熱，成為社會民生的重要話題。這一概念是指互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)行業(yè)深度融合，體現(xiàn)了國家戰(zhàn)略走向和社會文化潮流。交通是互聯(lián)網(wǎng)深度影響的民生領(lǐng)域之一，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與交通領(lǐng)域碰出不少火花，在交通運(yùn)輸、交通出行服務(wù)、停車等細(xì)分領(lǐng)域不斷有新業(yè)態(tài)、新模式出現(xiàn)，特別是隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的快速崛起，各電子地圖廠商的產(chǎn)品日臻成熟，在定位、POI搜索、導(dǎo)航、路況誘導(dǎo)等方面為公眾出行提供便利的服務(wù)，培育了上億的用戶群。
為適應(yīng)行業(yè)變化，廣州交警也積極探索和推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略，通過自建品牌和整合互聯(lián)網(wǎng)資源，豐富“互聯(lián)網(wǎng)+交通管理”的體系結(jié)構(gòu)。
2016年1月開始，廣州交警與電子地圖廠商在信息共享方面、信息板情報(bào)發(fā)布等開展了深度合作。截止2016年10月，廣州交警在互聯(lián)網(wǎng)平臺網(wǎng)上業(yè)務(wù)類別已覆蓋了交通業(yè)務(wù)辦理、交通宣傳教育、警民互動、交通誘導(dǎo)和事件發(fā)布、交通指揮調(diào)度、勤務(wù)安排、研判分析、交通組織優(yōu)化與影響評估等領(lǐng)域。這些領(lǐng)域業(yè)務(wù)開展，一方面是互聯(lián)網(wǎng)信息渠道的拓展，另一方面是互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。
當(dāng)前，移動互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)已經(jīng)應(yīng)用于城市路網(wǎng)及路段的運(yùn)行監(jiān)測、評價(jià)和預(yù)測等方面，為交管決策提供了有效支撐，而在交通控制中的應(yīng)用尚未進(jìn)行探索。經(jīng)前期對廣州交警版平臺地圖的應(yīng)用和測試，移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具有較高準(zhǔn)確性和可靠性、具有全路網(wǎng)感知、商業(yè)驅(qū)動無需維護(hù)等特點(diǎn)，為進(jìn)行一步提升城市交通的感知和控制能力開創(chuàng)了全新的方式。
2、廣州交通信號燈建設(shè)應(yīng)用情況
廣州市交通信號控制分為SCATS系統(tǒng)控制和單點(diǎn)控制兩種模式。
目前，廣州市直屬大隊(duì)區(qū)域共有交通信號控制路口近1200個(gè)（具體見表1），按照信號控制系統(tǒng)的改造計(jì)劃，到2016年底，共約有1000個(gè)路口采用SCATS控制方式，其它為單點(diǎn)信號機(jī)控制。
除此之外，廣州市內(nèi)根據(jù)交通管理和控制的需要，在內(nèi)環(huán)路設(shè)置匝道控制燈，人民橋、解放北跨線橋、海珠橋等多處設(shè)置可變車道燈，在環(huán)市路（建設(shè)大馬路附近）、機(jī)場路、黃埔大道等多處設(shè)置分車道燈。
路口基礎(chǔ)資料的收集方面，已完成全市現(xiàn)有路口信號設(shè)施的建檔工作；路段協(xié)調(diào)優(yōu)化方面，完成了雙向協(xié)調(diào)綠路、分段綠路、單行綠路、簡單綠路等100多段；路口運(yùn)行數(shù)據(jù)的補(bǔ)充完善方面，根據(jù)日常運(yùn)行的周期時(shí)間完成了全市所有路口無電纜數(shù)據(jù)設(shè)置，保障行人過馬路有1米/秒的時(shí)間，保證行人過馬路最大等待時(shí)間不超過120秒，保證機(jī)動車最小綠燈時(shí)間大于20秒，保證機(jī)動車最大等待時(shí)間不超過150秒；建立了路口優(yōu)化響應(yīng)機(jī)制及流程。
3、項(xiàng)目目標(biāo)
廣州的信號控制以SCATS為主，SCATS作為一種先進(jìn)的交通控制系統(tǒng)，也是世界上許多城市的交通控制中起到重要作用，其特點(diǎn)是穩(wěn)定性高，路口控制方案不基于交通模型，根據(jù)實(shí)測的類飽和度值進(jìn)行選擇，系統(tǒng)可以根據(jù)交通需求改變相序或略過下一個(gè)相位。但同時(shí)也存在以下問題：沒有實(shí)時(shí)交通模型，而是從既定方案中選擇信號控制參數(shù)，限制了控制參數(shù)的優(yōu)化程度；檢測器安裝在停車線附近，難以監(jiān)測車隊(duì)的行進(jìn)，因而綠時(shí)差的優(yōu)選可靠性較差。
當(dāng)前，移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)已經(jīng)應(yīng)用路網(wǎng)和路段的交通運(yùn)行評價(jià)，其數(shù)據(jù)質(zhì)量已可用于交通誘導(dǎo)，也意味著該類數(shù)據(jù)應(yīng)用于優(yōu)化交通信號燈控制具有非常高的可行性。
本項(xiàng)目的目標(biāo)是將信號燈與路段路況進(jìn)行關(guān)聯(lián)，建立信號燈控制評價(jià)模型，持續(xù)跟蹤、監(jiān)測和評價(jià)信號燈相關(guān)路段的運(yùn)行情況，提供控制優(yōu)化建議和方案，為緩解城市交通擁堵提供靶向治理工具和方法。
4、項(xiàng)目思路
本項(xiàng)目需獲取互聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)軌跡數(shù)據(jù)和路況數(shù)據(jù)，評估數(shù)據(jù)質(zhì)量，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，同時(shí)嘗試融合固定點(diǎn)檢測器數(shù)據(jù)，提升實(shí)時(shí)路況數(shù)據(jù)的可靠性。
在數(shù)據(jù)具有時(shí)效性和高可靠性的基礎(chǔ)上，進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、分析和挖掘。關(guān)聯(lián)包括將信號燈與上下游路段建立關(guān)聯(lián)關(guān)系，分析是對移動互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)后得到與交通控制相關(guān)的參數(shù)，包括方向排隊(duì)長度、停車次數(shù)、通行時(shí)間、入口和出口速度、流量估計(jì)等；挖掘是對參數(shù)的深化應(yīng)用，發(fā)現(xiàn)交通運(yùn)行規(guī)律特征，包括路口擁堵規(guī)律、路口車速失衡、排隊(duì)長度失衡、出口溢出、綠波帶常停點(diǎn)、高頻軌跡路段等。
同時(shí)針對不同用途的信號燈及不同的優(yōu)化控制目標(biāo)，建立交通優(yōu)化控制模型和方法，例如潮汐車道的動態(tài)切換方法、匝道信號燈開啟和關(guān)閉模型等，仿真和論證模型的正確性和有效性，并在實(shí)驗(yàn)路段進(jìn)行試驗(yàn)。
5、項(xiàng)目工作內(nèi)容
5.1開展系統(tǒng)建設(shè)應(yīng)用現(xiàn)狀及項(xiàng)目需求目標(biāo)調(diào)研
調(diào)研內(nèi)容包括但不限于以下幾個(gè)方面：摸查業(yè)主單位的信號燈點(diǎn)位分布、功能類型、信號機(jī)型、控制使用方法、控制原理、數(shù)據(jù)訪問接口、現(xiàn)有的建設(shè)優(yōu)化維護(hù)工作流程、大隊(duì)日常管控方法；交通流檢測類型、數(shù)據(jù)格式和數(shù)據(jù)獲取方式、公安網(wǎng)內(nèi)外數(shù)據(jù)交換要求；本項(xiàng)目實(shí)驗(yàn)平臺研究基本內(nèi)容及擬解決的主要問題等事項(xiàng)。
5.2 建立互聯(lián)網(wǎng)+信號燈優(yōu)化控制研究實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)平臺（簡稱“研究平臺”），以支撐后續(xù)的優(yōu)化研究工作
接入實(shí)時(shí)路況數(shù)據(jù)、信號燈點(diǎn)位數(shù)據(jù)，并在GIS地圖上實(shí)現(xiàn)可視化展示。平臺部署在公安內(nèi)網(wǎng)，平臺開發(fā)及運(yùn)行購買云計(jì)算資源等產(chǎn)生的費(fèi)用由中標(biāo)單位支付。實(shí)時(shí)路況數(shù)據(jù)更新時(shí)間粒度控制在每3分鐘以內(nèi)（含）刷新一次、路段空間粒度控制200米至1000米以內(nèi)。
5.3根據(jù)項(xiàng)目目標(biāo)分解細(xì)化研究課題
5.3.1研究子項(xiàng)一：數(shù)據(jù)融合的可行性進(jìn)行研究；
數(shù)據(jù)融合的主要目標(biāo)有兩方面，一方面是用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)校準(zhǔn)傳統(tǒng)檢測數(shù)據(jù)。廣州市智能交通管理系統(tǒng)經(jīng)過多年的建設(shè)發(fā)展，已經(jīng)形成了豐富的固定點(diǎn)數(shù)據(jù)采集源，提升數(shù)據(jù)可靠性，深挖數(shù)據(jù)價(jià)值，可以為交通管理及控制提供有效支撐。在互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采樣特征分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗后獲取高質(zhì)量和高可信度實(shí)時(shí)路況，用路況數(shù)據(jù)驗(yàn)證和校準(zhǔn)傳統(tǒng)方法數(shù)據(jù)，對相互沖突的數(shù)據(jù)進(jìn)行報(bào)警，并由系統(tǒng)維護(hù)單位核查報(bào)警原因，本項(xiàng)目中標(biāo)單位在核查報(bào)告的基礎(chǔ)上優(yōu)化校準(zhǔn)和報(bào)警模型；另一方面選擇實(shí)驗(yàn)路段，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)的線圈、卡口檢測系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合，嘗試獲取車道級數(shù)據(jù)，進(jìn)一步提升互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的空間粒度和置信度。
相關(guān)研究成果形成《交通運(yùn)行數(shù)據(jù)融合的可行性研究》書面報(bào)告。
驗(yàn)證平臺實(shí)現(xiàn)要求：在基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)平臺內(nèi)，接入部分實(shí)驗(yàn)路段檢測系統(tǒng)數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)路段需滿足視頻監(jiān)控可查看、檢測路段與地圖實(shí)時(shí)路況空間粒度接近（具體路段由中標(biāo)單位調(diào)研后與業(yè)主單位商定）。在業(yè)主單位現(xiàn)在檢測手段不足以開展該工作時(shí)，允許中標(biāo)單位利用自用技術(shù)，拓展交通檢測數(shù)據(jù)源，如需提供視頻在業(yè)主單位控制范圍內(nèi)配合接入。平臺提供訪問融合結(jié)果、數(shù)據(jù)沖突報(bào)警在線展示，并導(dǎo)出歷史數(shù)據(jù)等功能。
5.3.2 研究子項(xiàng)二：挖掘軌跡數(shù)據(jù)，分析獲取交通流參數(shù)，并建立路口運(yùn)行評價(jià)模型；
在數(shù)據(jù)融合和處理的基礎(chǔ)上，對交通流特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)挖掘，并進(jìn)行交通參數(shù)估計(jì)，參數(shù)包括排隊(duì)長度、停車次數(shù)、通行時(shí)間、入口和出口速度、流量估計(jì)等，這些參數(shù)將應(yīng)用路口路段運(yùn)行的評估模型。評估的方面包括路口擁堵指數(shù)、路口失衡（車速失衡、排隊(duì)長度失衡）、出口溢出、綠波帶常停點(diǎn)、綠波協(xié)調(diào)關(guān)鍵路段、路口運(yùn)行周期適配度等。
相關(guān)研究成果形成《基于實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)的路口信號控制效果監(jiān)測評估方法研究》書面報(bào)告。
驗(yàn)證平臺實(shí)現(xiàn)要求：需在研究平臺內(nèi)實(shí)現(xiàn)參數(shù)統(tǒng)計(jì)挖掘模型及評估模型，并給出參數(shù)和評估結(jié)果的實(shí)時(shí)查詢和導(dǎo)出功能。同時(shí)結(jié)合業(yè)主實(shí)戰(zhàn)需求，對評估結(jié)果進(jìn)行分類定義，如擁堵路口定義、常發(fā)性擁堵（失衡）路口定義，偶發(fā)性擁堵（失衡）路口定義等。相關(guān)的定義需在研究平臺內(nèi)實(shí)現(xiàn)，也提供實(shí)時(shí)查詢和導(dǎo)出功能。
5.3.3研究子項(xiàng)三：開關(guān)型信號燈控制優(yōu)化方法研究；
路口信號燈控制參數(shù)相對復(fù)雜，而潮汐車道燈、匝道控制燈、分車道燈等控制參數(shù)簡單，僅涉及開啟關(guān)閉時(shí)間和時(shí)長。因而本項(xiàng)目優(yōu)先對開關(guān)型信號燈的控制方法進(jìn)行研究，通過劃定控制影響的區(qū)域范圍、關(guān)聯(lián)前后控制路段、進(jìn)行實(shí)時(shí)流量估計(jì)和影響評估，確定信號燈的開閉和切換模型。
相關(guān)研究成果形成《互聯(lián)網(wǎng)+信號燈控制優(yōu)化技術(shù)研究》書面報(bào)告。
驗(yàn)證平臺實(shí)現(xiàn)要求：在研究平臺內(nèi)實(shí)現(xiàn)控制模型，并給出控制和切換建議，持續(xù)實(shí)時(shí)監(jiān)測控制影響區(qū)域的交通總體狀況，并給出運(yùn)行評價(jià)結(jié)果。
5.4研究范圍說明
考慮研究經(jīng)費(fèi)和范圍問題，總體數(shù)據(jù)融合可行性深化研究對象規(guī)模不超過50個(gè)，但成熟融合方法需在驗(yàn)證平臺全覆蓋；交通流參數(shù)挖掘和監(jiān)測模型子項(xiàng)研究對象為直屬轄區(qū)路網(wǎng)；開關(guān)型信號燈控制子項(xiàng)研究對象為直屬轄區(qū)全部潮汐車道燈、匝道控制燈、分車道燈。
6、交付成果
（1）研究平臺軟件
（2）互聯(lián)網(wǎng)+信號燈控制優(yōu)化實(shí)驗(yàn)研究平臺功能說明及用戶使用手冊
（3）《互聯(lián)網(wǎng)+信號燈控制優(yōu)化實(shí)驗(yàn)研究平臺詳細(xì)設(shè)計(jì)書》
（4）《交通運(yùn)行數(shù)據(jù)融合的可行性研究》報(bào)告
（5）《基于實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)的路口信號控制效果監(jiān)測評估方法研究》報(bào)告
（6）《互聯(lián)網(wǎng)+信號燈控制優(yōu)化技術(shù)研究》報(bào)告
（7）培訓(xùn)教材。
