解析城市道路交通智能化應用技術

摘要 現階段，城市道路交通擁堵問題日益嚴重，嚴重影響市民生活質量。為解決這一問題，需提升道路利用效率。文章深入探討道路交通智能化的必要性并提出核心技術，其中包括交通感知、數據處理與分析、交通控制等。就城市道路交通智能化技術發展進行了展望，以期為道路交通智能化建設提供理論基礎，進一步促進城市的可持續性發展。

關鍵詞 城市道路；交通智能化；應用技術

中圖分類號 U491.54文獻標識碼 A文章編號 2096-8949（2024）02-0010-03

0 引言

城市道路交通是城市運行的重要組成部分，其效率和安全性直接關系到市民的日常出行和城市的經濟發展。近年來，隨著城市規模的不斷擴大和車輛保有量的迅速增加，交通擁堵、交通事故等問題日益嚴重，給城市增加了巨大的社會和經濟成本。在這種背景下，運用先進的信息技術和通信技術，提升城市交通的智能化水平，已經成為解決城市交通問題的重要手段。該文旨在通過對城市道路交通智能化應用技術的深入分析，為城市交通管理提供科學的理論支持和實踐指導。

1 道路交通智能化的內涵

城市道路交通智能化是指運用現代信息技術、數據通信傳輸技術、數據處理技術、控制技術以及電子傳感技術等，在交通管理、道路網絡運行、車輛控制以及司乘人員信息服務等方面發展出的一系列智能應用，其核心目的在于提高道路利用效率，減少交通擁堵，增強交通系統的安全性與環保性，提升交通服務質量和城市運行效率。

2 交通智能化的核心技術

2.1 交通感知技術

交通智能化的核心技術涵蓋了廣泛的信息感知、處理和控制技術，其中交通感知技術是實現交通信息實時、準確采集的基礎。在這一范疇內，視頻檢測技術和地磁檢測技術是兩種主要的感知技術。

2.1.1 視頻檢測技術

視頻檢測技術主要通過在交通節點安裝攝像頭來實現，攝像頭持續捕捉交通流的圖像信息，再通過圖像處理技術將視覺信息轉化為交通流量、車速、車輛類型等數據。具體的視頻檢測系統可能會使用諸如幀差法、背景減法或光流法等算法進行移動目標檢測，如應用幀差法時，系統會計算連續幀之間的像素差異，從而確定移動物體的輪廓，該算法可表示為：

（1）

式中，F（x，y，t）——時刻t在坐標（x，y）的像素值。

2.1.2 地磁檢測技術

地磁檢測技術是通過安裝在路面下的地磁傳感器，探測由于車輛存在而引起的地磁場變化來感知車輛。地磁傳感器常用的是基于磁阻效應的傳感器，其輸出電壓與外部磁場強度呈非線性關系，可表達為：

（2）

式中，Vout——輸出電壓；Vcc——供電電壓；k——傳感器的靈敏度常數。

這種技術由于受天氣和光照條件影響較小，且具有較強的車輛檢測精度，被廣泛應用于停車管理和交通流量監測中。然而，地磁檢測技術的缺點在于無法提供車輛速度和類型等信息，而且部署成本相對較高，需要在路面挖掘安裝。

2.2 機器學習技術與人工智能技術

機器學習技術在交通領域的應用通常涉及以下幾個方面。

交通流量預測：使用時間序列分析方法如長短期記憶網絡（LSTM），能夠預測城市道路網絡中各個節點的未來交通流量。比如，LSTM模型可以定義為：

（3）

式中，xt——時刻t的輸入（如歷史交通流量數據）；ht?1——上一時刻的隱藏狀態；w——模型的參數；yt——模型的輸出，即下一時刻的交通流量預測。

交通事故檢測與預防：利用分類算法，如支持向量機（SVM）或神經網絡來分析和預測交通事故，這些模型可以從交通速度、交通密度、駕駛行為等特征中識別事故發生的模式。

智能信號控制：運用強化學習算法對交通信號燈的控制策略進行優化，以減少交通延遲，提升道路通行能力。這種算法通過與環境的交互來學習信號控制策略，不斷調整信號燈的時序來適應實時交通狀況。

2.3 交通控制技術

2.3.1 信號控制優化

信號控制優化通過應用高級算法和數據分析技術，精確調整交通信號燈的綠燈時長、紅燈時長和相位順序，實現路口和道路網絡通行能力的最大化。這一過程依賴于實時交通數據，如交通流量、車輛速度和等待時間，確保信號控制策略可及時響應交通狀況的變化。

在自適應信號控制技術中，機器學習模型和優化算法被用來分析交通數據，預測交通趨勢，從而動態調整信號參數。例如，通過使用卡爾曼濾波器，系統能夠對路口的交通流量進行實時估計?？柭鼮V波器是一種遞歸算法，它利用一系列的測量值，包括不確定性和噪聲的估計值，來預測一個變量的未來值。通過不斷更新，卡爾曼濾波器能夠提供對交通流量狀態的最優估計，從而幫助交通管理系統計算出最優的信號時長。

2.3.2 協同交通管理

協同交通管理技術是一個以信息共享和多元系統整合為基礎，旨在優化城市交通流、減少擁堵和提高安全性的綜合交通控制體系。核心在于多個交通系統元素，如車輛、路側設施、信號控制器、監控攝像頭及行人信息系統之間的數據交換與實時協同。

在協同交通管理中，關鍵技術之一是交通信號控制系統，該系統采用各種算法，如優化控制算法、自適應控制算法等，以動態調整交通信號燈的相位和時長?；谲嚵髁康淖赃m應交通信號控制算法可以用數學模型來描述，其中信號相位時長的調整為：

（4）

式中，Tgreen——綠燈時間；Tmin、Tmax——綠燈最小和最大時間限制。

此技術的應用不僅限于交通信號，還包括車輛與車輛（V2V）、車輛與基礎設施（V2I）、車輛與行人（V2P）之間的通信技術，統稱為車聯網（V2X）。通過車聯網技術，信息的實時交換可以降低事故風險，提高道路使用效率。例如，車輛可通過短程通信技術（DSRC，Dedicated Short-Range Communications）接收前方路口信號燈狀態的信息，并相應調整車速，以實現最優的通過時機，從而避免不必要的停車。

3 智能化交通應用實例

3.1 智能交通信號系統

智能交通信號系統是城市交通智能化領域的一項重要應用，該系統通過集成傳感器數據、實時交通流量信息和先進的算法，能夠動態調整交通信號燈的時序，以優化交通流并減少擁堵。以下是智能交通信號系統的一個應用實例。

在我國許多城市，已經部署了基于視頻檢測技術和地磁檢測技術的智能交通信號系統。這些系統利用安裝在路口的攝像頭和地磁傳感器收集實時的交通數據，包括車輛數量、行駛速度和等待時間等信息。數據經過處理后，實時傳輸到交通管理中心。

交通管理中心采用機器學習算法對數據進行分析，例如，使用卷積神經網絡（CNN）對車輛圖像進行分類，以識別不同類型的車輛，并根據車輛類型、流量以及時間段進行交通信號的調整。比如，CNN模型能通過訓練學會識別各種車輛和行人，并實時計算各個路口的服務水平。

智能交通信號系統還會采用模糊邏輯或遺傳算法等優化方法來計算信號燈的最優相位分配。例如，遺傳算法通過模擬自然選擇和遺傳機制，不斷迭代尋找最優解，即最小化車輛延遲和排隊長度的信號燈配時方案。具體而言，可結合實時監控和反饋調整機制，智能交通信號系統能夠實時響應交通狀況的變化，調整綠信比和相位差，以提高路口的通行效率。在早晚高峰時段，系統能夠通過增加主干道的綠燈時間，減少輔路的綠燈時間，來緩解主要交通流向的擁堵。此外，智能交通信號系統還能響應緊急情況，如當有救護車需要快速通過時，系統能夠優先為其提供綠燈。

3.2 智能停車管理系統

智能停車管理系統集成了物聯網、云計算、大數據等先進技術，對城市停車資源進行高效管理。系統主要由車位檢測設備、中央處理系統、移動支付系統和用戶終端四個核心部分構成。

車位檢測設備主要安裝在停車場的每個車位上，利用傳感器技術（如地磁傳感器、紅外傳感器等）來監測車位的占用狀態，并將這些數據以1次/s的頻率實時發送到中央處理系統，如圖1所示。中央處理系統的數據分析能力強，處理速度快，能在收到數據的100 ms內完成對停車信息的處理和更新。移動支付系統與中央處理系統緊密集成，提供了一種快速且安全的在線支付方式，支持多種支付渠道（如支付寶、微信、信用卡等），并能在支付完成后的1 s內向用戶提供支付確認和發票信息。用戶終端主要通過智能手機App形式存在，App內置了高效的數據同步和緩存機制，即使在網絡條件不佳的情況下，也能在2 s內完成對最新停車信息的更新和顯示。用戶通過App不僅可以實時查看附近的空閑車位信息，還能享受車位預約、導航到位和停車費用計算等一站式服務，極大提升了停車的便捷性和效率[1]。

3.3 智能調度系統

隨著城市化進程的加速和公共交通需求的增加，智能調度系統的應用逐漸擴展。這些系統通常包括實時數據收集、動態調度算法、車輛跟蹤和乘客信息服務等功能。通過在公交車輛上安裝GPS定位設備和車載計算終端，以及在調度中心配置高性能服務器和數據處理軟件，智能調度系統可以對公交車輛進行實時監測[2]。例如，智能調度系統會收集公交車輛的位置、速度、乘客流量等實時數據，數據通過無線網絡傳輸至調度中心[3]。調度中心利用這些數據，結合交通流量預測模型和機器學習算法，計算出最優的發車間隔和車輛分配方案。這些計算模型可能包括時間序列分析、神經網絡預測或支持向量機（SVM）等算法[4]。

4 道路交通智能化的未來發展

隨著交通智能化技術的快速發展，系統的更新換代速度也越來越快，這帶來了巨大的技術更新和維護成本。對于城市交通管理部門來說，如何平衡技術進步和成本控制，成了一個亟待解決的問題。一方面，為了保持系統的先進性和有效性，必須定期對硬件設備進行升級替換，軟件系統也需要不斷更新優化。這不僅涉及巨額的資金投入，還需要大量的人力、物力來進行技術研發、設備安裝和系統測試等工作。另一方面，系統的維護工作同樣不容忽視。智能交通系統中的各類傳感器、監控設備等，都需要定期進行檢修和維護，以保證其穩定運行。而這些維護工作不僅費時費力，還需要一定的技術支持，增加了運營成本。具體可見表1。

5 結束語

總體來看，道路交通智能化是解決城市交通問題的有效途徑，其核心在于通過先進技術的應用，實現對交通信息的實時感知、準確分析和高效控制。目前道路交通智能化在一些城市已經取得了顯著成效，未來，隨著技術的不斷進步和人們認識的不斷提高，道路交通智能化將更加成熟和完善，為城市交通管理提供更加強大的支持。

參考文獻

[1]吳頌超， 馮天軍. 大數據技術驅動下的城市道路智能交通信號控制方法研究[J]. 黑龍江交通科技， 2023（8）： 171-173.

[2]杭箴良. 基于公交的城市道路交通信息智能系統分析[J]. 運輸經理世界， 2022（23）： 47-49.

[3]劉銳晶， 朱兆芳， 邢錦， 等. 大數據時代天津智慧城市智能交通建設與道路交通發展展望[J]. 城市道橋與防洪， 2021（1）： 1-7+244.

[4]鄭苗， 呂永藝. 城市道路中智能交通應用研究[J]. 智能建筑與智慧城市， 2021（3）： 130-131+137.

收稿日期：2023-10-27

作者簡介：方國全（1995—），男，碩士研究生，研究方向：市政道路。