人工智能技術(shù)在中小城市交通治理中的應(yīng)用探究

毛宇琦

（山東 濟寧 272100）

1 中小城市交通現(xiàn)狀

隨著中國的城市化進程，城市交通有的飛快發(fā)展，在人工智能和信息技術(shù)的推動下，網(wǎng)約車、共享單車等新業(yè)態(tài)開始引領(lǐng)世界潮流。交通是城市的動脈，井然有序的交通不僅能夠保障人們的日常生活，也能保證城市的正常運作。如果沒有良好的交通建設(shè)，沒有高新技術(shù)的推動，沒有高效的交通工具，人們會浪費很多時間在出行上，極大地降低工作效率。

城市有大小之分。一些大城市開始引入騰訊優(yōu)圖、阿里ET城市大腦等智能交通系統(tǒng)，利用人工智能技術(shù)治理一系列交通問題。原本交通問題較輕的中小城市，也因為人口的增長、機動車持有量的增加和城市化建設(shè)的落后，出現(xiàn)了交通擁堵的問題。高德地圖聯(lián)合交通運輸部科學(xué)研究所等權(quán)威機構(gòu)發(fā)布的《2017年第二季度中國主要城市交通分析報告》中指出，2017年第二季度，全國堵城排行前100座城市中，有77%的城市擁堵同比去年同期呈現(xiàn)大面積緩解，其中一、二線城市擁堵降幅明顯，但是三線城市繼續(xù)保持擁堵上漲趨勢。

從人民美好生活的需要看，我國交通運輸供給不足的狀況已發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變，滿足人民出行需求的關(guān)鍵已從“有沒有”轉(zhuǎn)為“好不好”，人民群眾希望得到更加個性化、多樣化、品質(zhì)化、高效率的交通運輸服務(wù)。因此，本文主要以中小城市為出發(fā)點，以推進中小城市智慧交通發(fā)展，滿足人民出行需求為目的，借助大數(shù)據(jù)和人工智能等信息技術(shù)提出合理的建議和解決方案。

2 人工智能在交通領(lǐng)域的應(yīng)用

近年來，隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展與成熟，它們在交通領(lǐng)域開始發(fā)揮越來越大的作用。以下列舉一些具體的應(yīng)用方向。

2.1 城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)

城市擁堵的凸顯，一定程度上是由于現(xiàn)有道路網(wǎng)的設(shè)計已經(jīng)不能滿足不斷發(fā)展的城市交通流的需求，城市交通網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃不夠合理科學(xué)。為了解決城市擁堵的問題，現(xiàn)有技術(shù)可以通過檢測各路段車流量，基于人的移動性數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)不合理的道路規(guī)劃，進行道路的適當擴建與調(diào)整，并模擬不同高峰時段的阻塞情況，通過建立一系列新型的出行模型，混合交通分配模型與算法，如廣義Logit交通方式劃分模型，我們可以預(yù)測城市交通需求，從而改進城市道路基礎(chǔ)設(shè)施等。

2.2 交通指揮

對于交通信號燈的控制，通過深度學(xué)習(xí)等技術(shù)識別交通車輛的數(shù)量，結(jié)合各種控制算法，我們可以實現(xiàn)紅綠燈的智能調(diào)控，讓自動監(jiān)測系統(tǒng)與信號燈聯(lián)合使用，在一定程度上緩解擁堵問題。滴滴在濟南試驗的首個“智慧信號燈”，在幫助濟南交通“治堵”上展示了巨大的應(yīng)用前景。對于停車難的問題，我們可以通過車位探測器，將停車場的車位數(shù)據(jù)實時采集。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)對停車場的車位信息匯總后，上傳至中央處理系統(tǒng)。中央處理系統(tǒng)對信息進行分析處理后，將停車方案傳入用戶手機進行導(dǎo)航，從而節(jié)省停車時間，實現(xiàn)智能停車。對于公交車的配置，我們可以通過對公交車客流量的監(jiān)測，例如公交卡刷卡數(shù)量等，結(jié)合地理信息技術(shù)，進行公交車線路和停車站位置的調(diào)整，實現(xiàn)車輛的智能化調(diào)度，保證線路暢通的同時，確保車輛的合理運行、公交運力與客運資源實現(xiàn)最優(yōu)配置。

2.3 出行服務(wù)

滴滴出行、共享單車的出現(xiàn)，讓人們的出行有了越來越多的選擇。通過人工智能技術(shù)，我們可以做到對道路擁堵狀況提前預(yù)測，從而規(guī)劃最快到達的線路。通過GPS定位，我們也可以實現(xiàn)實時的拼車功能，減少人們的出行費用。在2017年，無人駕駛技術(shù)也得到了長足的進步，無人駕駛公交車開始在深圳試行，百度和谷歌等科技公司的無人車也不斷地提升性能。

2.4 交通事故處理

在處理交通事故時，通過GPS定位技術(shù)，交警可以很快定位事故發(fā)生地點，疏散事故周邊車輛、掌握線路及交通情況，并且可以通過調(diào)取視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)、對事故現(xiàn)場進行回訪、模擬事故發(fā)生過程等，更好地進行事故責(zé)任的判罰。

3 科技公司在交通領(lǐng)域的探索

目前，一系列科技公司，包括騰訊、阿里、百度和滴滴等，在人工智能與城市交通方面實現(xiàn)了巨大突破，推出了一系列應(yīng)用。以騰訊為例，騰訊優(yōu)圖面向交通行業(yè)推出智能化解決方案，可以檢測并追蹤車輛和行人、結(jié)構(gòu)化存儲車輛和行人信息、自動識別車輛違章行為、自動識別擁堵等路面情況，并提供以圖搜車等功能，可以應(yīng)用于交通治理、社區(qū)智能交通管理、警務(wù)車輛信息系統(tǒng)等多種場景，助力城市智慧交通的建設(shè)，讓交通更有序，讓城市更美好。

我們在表1中總結(jié)了目前幾個具有代表性的公司的實踐情況。

表1 科技公司及其在智能交通領(lǐng)域的實踐

4 中小城市與大城市交通的不同

如今大部分人工智能等計算機技術(shù)的應(yīng)用是面向大城市設(shè)計的，中小城市并沒有廣泛推行。目前已經(jīng)應(yīng)用在中小城市的智能交通技術(shù)包括滴滴出行的推廣，紅綠燈調(diào)控控制人工智能化，交通違章的處理與追蹤等。但是進一步緩解交通擁堵、解決停車難等問題還沒有更優(yōu)、更便捷的方法與措施。

中小城市的交通治理與大城市的不同之處如下。

（1）中小城市由于規(guī)模不大，總流量較少，與大城市相比，發(fā)生交通擁堵的時間較為集中、路段較為集中。同時因為中小城市與大城市在道路基礎(chǔ)設(shè)施方面，諸如道路規(guī)劃、車道數(shù)量等，存在較大的差距，一旦發(fā)生交通擁堵，解決的時間增長、解決方法也較少、擁堵狀況更為嚴重。

（2）隨著城市管理越來越規(guī)范、處罰力度越來越大，亂停車的現(xiàn)象逐漸減少，但城市停車位建設(shè)明顯滯后，停車位供應(yīng)不足，也是導(dǎo)致中小城市擁擠的原因之一。因此，中小城市在停車位緊缺、又暫時無法規(guī)劃建設(shè)更多停車位的情況下，如何合理有效使用停車位的問題急需解決。

5 中小城市交通治理的思路

在這一部分，我們會結(jié)合中小城市的特點，針對交通擁堵和停車難問題提出一些解決思路。

5.1 交通擁堵問題

我們認為要解決交通擁堵問題，會涉及到以下技術(shù)：GPS定位技術(shù)，用于車輛的位置追蹤和調(diào)度；人工智能技術(shù)，用于紅綠燈的智能控制；計算機仿真，模擬錯峰出行的場景；數(shù)據(jù)管理與傳輸技術(shù)；混合數(shù)據(jù)可視化技術(shù)等。

我們的具體思路如下。

（1）開發(fā)新的智能手機應(yīng)用（或借助于百度或高德地圖），引入GPS定位技術(shù)，并在主要路口設(shè)置可以識別與計算車流量的檢測器（包括攝像頭和感應(yīng)線圈等），進行實時的路口監(jiān)測與數(shù)據(jù)傳輸。通過深度學(xué)習(xí)和增強學(xué)習(xí)技術(shù)，找到合適的算法模型，計算出各個路口等待時間。因為小城市道路相對較少，可以直接向車主提供計算結(jié)果，讓他們自行選擇道路，無需為每個人計算最佳路線。

（2）通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，按照不同時間段車流量的變化，動態(tài)調(diào)整紅綠燈的時間長短，從而提高出行效率。

（3）通過監(jiān)測各路段不同時間段車流量，利用單個車輛通過時間平均值與平均等待時間，計算不同單位，不同地點需要錯峰的時間差，調(diào)整不同地段上不同單位的上下班時間，用計算機模擬試驗，調(diào)整后進行試運行，最終實現(xiàn)高效的錯峰出行。由于中小城市的企事業(yè)單位占比比大城市更大，它們的上班時間比較容易統(tǒng)一調(diào)度，在中小城市實現(xiàn)錯峰出行的可行性更高。

5.2 停車難問題

現(xiàn)有技術(shù)水平下，大城市對于大型停車場的停車位的聯(lián)網(wǎng)與監(jiān)測已經(jīng)趨于成熟，實現(xiàn)了車位信息共享、智能停車全流程優(yōu)化等功能，代表企業(yè)有停車百事通、安泊客、捷順科技等。但在中小城市中，由于缺乏大型停車場以及路邊單個車位較多等原因，停車場智能化水平較低，無法便捷地推行大城市中的停車位管理方案。我們提出使用GPS定位與傳感器技術(shù)相結(jié)合，找到更好的解決方案。

要解決停車難問題，會涉及到以下技術(shù)：GPS定位技術(shù)，用于車輛的位置追蹤和街邊車位的尋找；物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，包括RFID電子標簽識別，車輛車牌自動識別系統(tǒng)（ALPR），用于車輛的識別；影像感測技術(shù)；云計算與大數(shù)據(jù)處理。

具體思路是利用GPS的高精度定位，在地圖上標注出停車位地點（重點是單個車位），建立相關(guān)細節(jié)模型或是平面實景傳輸。在較大停車場中安裝影像感測器，收集數(shù)據(jù)后反饋到中央處理器，進行數(shù)據(jù)分析整合。根據(jù)用戶目的地生成最佳停車地點，推送到用戶的手機APP上。系統(tǒng)發(fā)展到一定程度后，還可以進行停車位的共享與預(yù)約，讓用戶可以實時查找目的地周邊的空閑車位。

6 結(jié)語

本文總結(jié)了人工智能在交通領(lǐng)域的一系列應(yīng)用現(xiàn)狀和科技公司在交通領(lǐng)域的實踐情況。目前，人工智能在交通領(lǐng)域已經(jīng)取得了一些成果，并且展示了巨大的應(yīng)用前景。然后比較分析了中小城市和大城市在交通出行方面的不同點，包括交通擁堵、停車、出行工具等方面的差異。最后針對交通擁堵和停車難這兩個具體問題，結(jié)合中小城市的特點，對交通擁堵問題，提出了實時傳輸、調(diào)整紅綠燈時間長短、錯峰出行等辦法。對于停車難問題，提出了GPS定位單個車位，影像感測等方法，使人工智能發(fā)揮其優(yōu)勢，應(yīng)用于交通領(lǐng)域。