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2019年8月15日上午，合肥市公安局交通警察支隊副支隊長陳建梅在智能交通創新發展論壇上做出演講，演講題目為“交通超腦，讓交通更簡單”。

近年來，我市計劃城市建設得到了快速的發展，人車路等交通要素急劇增長，交通管理工作迎來新的挑戰。

截止到今年7月份，我市機動車保有量已經達到了230萬輛，駕駛人有257萬人，市區路網里程3052公里，機動車、駕駛人的快速增長給路網承載、交通管理帶來了極大的壓力。

目前，向數據要效率，向科技要警力成為公安交管的必然選擇，大數據和人工智能技術服務交通管理和公眾出行已成趨勢。

合肥交通超腦也應時而生，它的建設理念主要有四個方面：

首先，通過多源數據的實時接入，為業務應用提供更全面更詳細的處理；

再者，是強化管控的力度，分析計算各類指標體系，監測城市交通運行狀況；

然后，增強決策層，將人工智能技術與交通管理實戰相結合，對城市交通運行態勢自動生成分析報告；

最后，是學習能力，讓機器不斷的學習專家經驗，不斷的提升交通超腦水平。

第一部分：數據融合應用

目前，每天采集公安交警數據（包括卡口、電警、地磁等數據）1200萬條，公安天網數據1000萬條，互聯網路況數據1．5億條，其他城市交通數據（包括城泊、運營、公交等數據）1500萬條。

我們將公安交警數據、公安天網數據、互聯網數據、其他城市交通數據等數據進行統一接入和深度的整合，形成一個數據中心。

我們從城市交通態勢感知、治堵成效、交通事件影響分析、車輛分析研判四大方面進行逐一介紹。

第一：城市交通態勢感知；

數據融合之后，可對城市交通態勢進行精準感知，我們利用交通擁堵指數、平均車速、擁堵里程、交通流量、失衡指數、形成時間等六項指標，對合肥城市路況進行實時監測，在飽和度、飽和流量、通行能力、排隊長度等方面來評價交通情況，并通過平均車速、行駛數量、公路里程等指標來評價區域交通的運行狀態。

通過分析歷史數據，對節假日期間交通出行規律進行改制，在擁堵治理、效果評估等方面形成了一個交通擁堵治理的閉環。

并過微信或等渠道提前一小時發布出行信息，既給市民出行帶來便利，也緩解了交警的處理壓力。

通過對特殊交通事件數據的分析研判，可輔助我們梳理節假日、惡劣天氣異常擁堵路段并發布專題分析報告，同時也為合肥舉辦國際馬拉松等大型活動提供交通保障，另外，也可推動交通事故應急處置和施工占道經營舉報等方案的制定。

數據的融合在日常車輛分析研判方面也將發揮很大的作用，車輛軌跡、出行規律、落腳點、套牌車、假牌車等信息均可獲取并進行相關治理。

數據的融合在智能指揮調度方面的作用主要分為以下幾點：

1、智能語音誘導發布：

交通超腦可以主動發現緊急或重大事件，并通過語音誘導APP快速發布。目前，已實現全市157快誘導屏的接入和快速發布。

2、特定場景交通指揮：

目前，已挖掘合肥體育館周邊6條重點保障道路、5個限行卡點、7個關鍵點位、4條出入場及停車線路、10余條外圍巡邏疏導線路，對進出車流、停車區域、禁停路段、突發事件等各種場景進行綜合仿真，并制定精準布警預案。

利用區域信號動態優化、誘導信息發布、交通路況發布等手段，已保障了10多場大型活動。

3、警情互通，便捷交互：

利用語音識別、語音合成、語義理解等語音技術，提供更友好、更便捷的人機交互手段，提升指揮調度和執勤執法工作效率。

實時監測擁堵路段、平均車速、擁堵里程、交通流量、交通事件等高架交通狀態，并進行實景建模，然后同步模擬高架及周邊交通路況。

根據高架實時交通狀態，智能調控全市105套高架限行系統，進行多點聯動，實時優化周邊信號配時方案，發布誘導信息和導航提示。

5、可變車道控制；

利用視頻分析，實時監測路口方向各車道排隊長度及流量變化，進行可變車道控制。

目前，已在黃山路與合作化路路口進行可變車道試點，高峰時段通行效率提升10％，經調查分析，還需在全市增設23處可變車道控制。

6、情指勤督，高效處警：

通過視頻分析、三臺合一、系統分析、人工上報等多源警情匯聚接入，進行深度分析研判，建立智能化情報研判體系，以此打造三級一體的扁平化指揮調度體系，簡化指揮流程，暢通指揮渠道，實現警情及調度指令的即時下發，、實時跟蹤、及時閉環。

另外，還可進行交通管理評價、勤務考核等應用。

提高道路通行效率也是工作的重點和難點，因此，我們通過平行仿真技術形成數據采集、智能配置、方案下發、實戰檢驗這樣一套體系，并配合立法工作機制，每兩分鐘就可以生成一種信號配時優化方案。

配置優化工作已初步實現了人工優化和系統優化協同并舉，讓機器學習專家的經驗，達到區域路網信息配置最優化。

人工主要是完成對入口的基礎信息采集，定期巡查路口的交通運行狀態，重點路口擁堵成因分析和配置優化；

而智能區域協調系統可以覆蓋全城，大大提高了優化效率，并可進行區域聯動，同時，系統還可以進行AI強化學習，不斷改進提升。

截至7月份，我們已對700個路口建檔，200個路口制定了路口優化方案。

今年，我們對望江西路沿線的12個路口進行干線協調優化后，工作日早晚高峰排隊長度減少了10％，平均停車厭惡減少了13％。

未來，我們還將在更大的范圍內開展信號智能優化工作，提高路程效率。

目前，我們已經將交通超腦分析的實時路況、交通事故、道路擁堵、出行提示等信息通過微信公眾號、誘導圖、廣播電臺等渠道進行發布，并與地圖導航平臺合作實施同步交通信息，讓廣大市民在出行前和出行中都可以精準掌握交通狀況狀態，選擇最佳的出行線路。

近年來，交通超腦應用到交通管理之后，已經取得了比較明顯的成效。

從高德百度發布的報告中可以看到，2017年至2019年，合肥市高峰擁堵排行從2017年一季度的第九名下降至2019年第二季度的27名，擁堵指數也在穩步下降，治堵效果明顯。

結語

2019年5月，在全國公安工作會議上習總書記發表重要講話，總書記強調：要把大數據作為推動公安工作創新發展的大引擎，培育戰斗力，生成新的增長點，全面助推公安工作質量變革、效率變革、動力變革。

總書記的重要講話，進一步增強了我們運用大數據和人工智能技術，改善合肥交通狀況的信心和決心。