解析城市道路交通智能化应用技术

摘要 现阶段，城市道路交通拥堵问题日益严重，严重影响市民生活质量。为解决这一问题，需提升道路利用效率。文章深入探讨道路交通智能化的必要性并提出核心技术，其中包括交通感知、数据处理与分析、交通控制等。就城市道路交通智能化技术发展进行了展望，以期为道路交通智能化建设提供理论基础，进一步促进城市的可持续性发展。

关键词 城市道路；交通智能化；应用技术

中图分类号 U491.54文献标识码 A文章编号 2096-8949（2024）02-0010-03

0 引言

城市道路交通是城市运行的重要组成部分，其效率和安全性直接关系到市民的日常出行和城市的经济发展。近年来，随着城市规模的不断扩大和车辆保有量的迅速增加，交通拥堵、交通事故等问题日益严重，给城市增加了巨大的社会和经济成本。在这种背景下，运用先进的信息技术和通信技术，提升城市交通的智能化水平，已经成为解决城市交通问题的重要手段。该文旨在通过对城市道路交通智能化应用技术的深入分析，为城市交通管理提供科学的理论支持和实践指导。

1 道路交通智能化的内涵

城市道路交通智能化是指运用现代信息技术、数据通信传输技术、数据处理技术、控制技术以及电子传感技术等，在交通管理、道路网络运行、车辆控制以及司乘人员信息服务等方面发展出的一系列智能应用，其核心目的在于提高道路利用效率，减少交通拥堵，增强交通系统的安全性与环保性，提升交通服务质量和城市运行效率。

2 交通智能化的核心技术

2.1 交通感知技术

交通智能化的核心技术涵盖了广泛的信息感知、处理和控制技术，其中交通感知技术是实现交通信息实时、准确采集的基础。在这一范畴内，视频检测技术和地磁检测技术是两种主要的感知技术。

2.1.1 视频检测技术

视频检测技术主要通过在交通节点安装摄像头来实现，摄像头持续捕捉交通流的图像信息，再通过图像处理技术将视觉信息转化为交通流量、车速、车辆类型等数据。具体的视频检测系统可能会使用诸如帧差法、背景减法或光流法等算法进行移动目标检测，如应用帧差法时，系统会计算连续帧之间的像素差异，从而确定移动物体的轮廓，该算法可表示为：

（1）

式中，F（x，y，t）——时刻t在坐标（x，y）的像素值。

2.1.2 地磁检测技术

地磁检测技术是通过安装在路面下的地磁传感器，探测由于车辆存在而引起的地磁场变化来感知车辆。地磁传感器常用的是基于磁阻效应的传感器，其输出电压与外部磁场强度呈非线性关系，可表达为：

（2）

式中，Vout——输出电压；Vcc——供电电压；k——传感器的灵敏度常数。

这种技术由于受天气和光照条件影响较小，且具有较强的车辆检测精度，被广泛应用于停车管理和交通流量监测中。然而，地磁检测技术的缺点在于无法提供车辆速度和类型等信息，而且部署成本相对较高，需要在路面挖掘安装。

2.2 机器学习技术与人工智能技术

机器学习技术在交通领域的应用通常涉及以下几个方面。

交通流量预测：使用时间序列分析方法如长短期记忆网络（LSTM），能够预测城市道路网络中各个节点的未来交通流量。比如，LSTM模型可以定义为：

（3）

式中，xt——时刻t的输入（如历史交通流量数据）；ht?1——上一时刻的隐藏状态；w——模型的参数；yt——模型的输出，即下一时刻的交通流量预测。

交通事故检测与预防：利用分类算法，如支持向量机（SVM）或神经网络来分析和预测交通事故，这些模型可以从交通速度、交通密度、驾驶行为等特征中识别事故发生的模式。

智能信号控制：运用强化学习算法对交通信号灯的控制策略进行优化，以减少交通延迟，提升道路通行能力。这种算法通过与环境的交互来学习信号控制策略，不断调整信号灯的时序来适应实时交通状况。

2.3 交通控制技术

2.3.1 信号控制优化

信号控制优化通过应用高级算法和数据分析技术，精确调整交通信号灯的绿灯时长、红灯时长和相位顺序，实现路口和道路网络通行能力的最大化。这一过程依赖于实时交通数据，如交通流量、车辆速度和等待時间，确保信号控制策略可及时响应交通状况的变化。

在自适应信号控制技术中，机器学习模型和优化算法被用来分析交通数据，预测交通趋势，从而动态调整信号参数。例如，通过使用卡尔曼滤波器，系统能够对路口的交通流量进行实时估计。卡尔曼滤波器是一种递归算法，它利用一系列的测量值，包括不确定性和噪声的估计值，来预测一个变量的未来值。通过不断更新，卡尔曼滤波器能够提供对交通流量状态的最优估计，从而帮助交通管理系统计算出最优的信号时长。

2.3.2 协同交通管理

协同交通管理技术是一个以信息共享和多元系统整合为基础，旨在优化城市交通流、减少拥堵和提高安全性的综合交通控制体系。核心在于多个交通系统元素，如车辆、路侧设施、信号控制器、监控摄像头及行人信息系统之间的数据交换与实时协同。

在协同交通管理中，关键技术之一是交通信号控制系统，该系统采用各种算法，如优化控制算法、自适应控制算法等，以动态调整交通信号灯的相位和时长。基于车流量的自适应交通信号控制算法可以用数学模型来描述，其中信号相位时长的调整为：

（4）

式中，Tgreen——绿灯时间；Tmin、Tmax——绿灯最小和最大时间限制。

此技术的应用不仅限于交通信号，还包括车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）、车辆与行人（V2P）之间的通信技术，统称为车联网（V2X）。通过车联网技术，信息的实时交换可以降低事故风险，提高道路使用效率。例如，车辆可通过短程通信技术（DSRC，Dedicated Short-Range Communications）接收前方路口信号灯状态的信息，并相应调整车速，以实现最优的通过时机，从而避免不必要的停车。

3 智能化交通应用实例

3.1 智能交通信号系统

智能交通信号系统是城市交通智能化领域的一项重要应用，该系统通过集成传感器数据、实时交通流量信息和先进的算法，能够动态调整交通信号灯的时序，以优化交通流并减少拥堵。以下是智能交通信号系统的一个应用实例。

在我国许多城市，已经部署了基于视频检测技术和地磁检测技术的智能交通信号系统。这些系统利用安装在路口的摄像头和地磁传感器收集实时的交通数据，包括车辆数量、行驶速度和等待时间等信息。数据经过处理后，实时传输到交通管理中心。

交通管理中心采用机器学习算法对数据进行分析，例如，使用卷积神经网络（CNN）对车辆图像进行分类，以识别不同类型的车辆，并根据车辆类型、流量以及时间段进行交通信号的调整。比如，CNN模型能通过训练学会识别各种车辆和行人，并实时计算各个路口的服务水平。

智能交通信号系统还会采用模糊逻辑或遗传算法等优化方法来计算信号灯的最优相位分配。例如，遗传算法通过模拟自然选择和遗传机制，不断迭代寻找最优解，即最小化车辆延迟和排队长度的信号灯配时方案。具体而言，可结合实时监控和反馈调整机制，智能交通信号系统能够实时响应交通状况的变化，调整绿信比和相位差，以提高路口的通行效率。在早晚高峰时段，系统能够通过增加主干道的绿灯时间，减少辅路的绿灯时间，来缓解主要交通流向的拥堵。此外，智能交通信号系统还能响应紧急情况，如当有救护车需要快速通过时，系统能够优先为其提供绿灯。

3.2 智能停车管理系统

智能停车管理系统集成了物联网、云计算、大数据等先进技术，对城市停车资源进行高效管理。系统主要由车位检测设备、中央处理系统、移动支付系统和用户终端四个核心部分构成。

车位检测设备主要安装在停车场的每个车位上，利用传感器技术（如地磁传感器、红外传感器等）来监测车位的占用状态，并将这些数据以1次/s的频率实时发送到中央处理系统，如图1所示。中央处理系统的数据分析能力强，处理速度快，能在收到数据的100 ms内完成对停车信息的处理和更新。移动支付系统与中央处理系统紧密集成，提供了一种快速且安全的在线支付方式，支持多种支付渠道（如支付宝、微信、信用卡等），并能在支付完成后的1 s内向用户提供支付确认和发票信息。用户终端主要通过智能手机App形式存在，App内置了高效的数据同步和缓存机制，即使在网络条件不佳的情况下，也能在2 s内完成对最新停车信息的更新和显示。用户通过App不仅可以实时查看附近的空闲车位信息，还能享受车位预约、导航到位和停车费用计算等一站式服务，极大提升了停车的便捷性和效率[1]。

3.3 智能调度系统

随着城市化进程的加速和公共交通需求的增加，智能调度系统的应用逐渐扩展。这些系统通常包括实时数据收集、动态调度算法、车辆跟踪和乘客信息服务等功能。通过在公交车辆上安装GPS定位设备和车载计算终端，以及在调度中心配置高性能服務器和数据处理软件，智能调度系统可以对公交车辆进行实时监测[2]。例如，智能调度系统会收集公交车辆的位置、速度、乘客流量等实时数据，数据通过无线网络传输至调度中心[3]。调度中心利用这些数据，结合交通流量预测模型和机器学习算法，计算出最优的发车间隔和车辆分配方案。这些计算模型可能包括时间序列分析、神经网络预测或支持向量机（SVM）等算法[4]。

4 道路交通智能化的未来发展

随着交通智能化技术的快速发展，系统的更新换代速度也越来越快，这带来了巨大的技术更新和维护成本。对于城市交通管理部门来说，如何平衡技术进步和成本控制，成了一个亟待解决的问题。一方面，为了保持系统的先进性和有效性，必须定期对硬件设备进行升级替换，软件系统也需要不断更新优化。这不仅涉及巨额的资金投入，还需要大量的人力、物力来进行技术研发、设备安装和系统测试等工作。另一方面，系统的维护工作同样不容忽视。智能交通系统中的各类传感器、监控设备等，都需要定期进行检修和维护，以保证其稳定运行。而这些维护工作不仅费时费力，还需要一定的技术支持，增加了运营成本。具体可见表1。

5 结束语

总体来看，道路交通智能化是解决城市交通问题的有效途径，其核心在于通过先进技术的应用，实现对交通信息的实时感知、准确分析和高效控制。目前道路交通智能化在一些城市已经取得了显著成效，未来，随着技术的不断进步和人们认识的不断提高，道路交通智能化将更加成熟和完善，为城市交通管理提供更加强大的支持。

参考文献

[1]吴颂超， 冯天军. 大数据技术驱动下的城市道路智能交通信号控制方法研究[J]. 黑龙江交通科技， 2023（8）： 171-173.

[2]杭箴良. 基于公交的城市道路交通信息智能系统分析[J]. 运输经理世界， 2022（23）： 47-49.

[3]刘锐晶， 朱兆芳， 邢锦， 等. 大数据时代天津智慧城市智能交通建设与道路交通发展展望[J]. 城市道桥与防洪， 2021（1）： 1-7+244.

[4]郑苗， 吕永艺. 城市道路中智能交通应用研究[J]. 智能建筑与智慧城市， 2021（3）： 130-131+137.

收稿日期：2023-10-27

作者简介：方国全（1995—），男，硕士研究生，研究方向：市政道路。