智慧道路关键技术在城市治理中的探索研究

智慧道路关键技术在城市治理中的探索研究

刘兴永

371323198911162839  山东省临沂市276400

摘要：城市精细化治理需求深化驱动信息基础设施转型升级。传统道路上，各部门依托自身建设的路侧杆件进行数据采集，数据烟囱、信息孤岛和碎片化应用遍地开花。随着城市精细化治理需求的深化，共建共享逐渐被认同和推广，推动信息基础设施的快速发展与转型升级。

关键词：智慧道路；关键技术；城市治理；探索研究

1面向城市治理的功能特性

未来城市发展的重心，将从发展设施生产力转向发展数据要素生产力。在智慧道路建设中，各业务管理部门在设施建设和数据采集的基础上，利用感知数据和推演结果，进行业务应用和协同治理，进一步实现在交通治理、城市管理、公共安全、绿色生态、综合治理、出行服务等领域的功能场景应用，打造协同治理、敏捷联动、高效决策、共享共治的城市建设新模式。

1.1交通治理精准化

构建道路全域感知体系，进行“人-车-路-环境事件”的道路全要素特征提取，并融合视频AI与车辆GPS轨迹数据，实现交通运行全面监测。面向多种出行类型，分别制定策略，实现交通精细化调控。面向常态化与非常态化的交通拥堵，形成不同治理模式。基于视频AI事件识别，实现交通执法管理。

1.2城市管理高效化

开展基于“掌上道路”的城市综合执法，打造巡检事件“上报-分拨-处置-确认”的闭环管控模式，实现园林绿化管理、道路环境卫生管理、作业车辆运行监管和市政设施管理。基于NB-IoT的智慧照明系统，实现照明设施的精细化分时调控，全面提升城市管理节能水平。

1.3设施管养一体化

实现基础设施的“一物一码”，同步形成一套基于设施二维码的全面养护标准化管理体系。建立精细化资产台账，实现资产“初始化-变更-迁移-核销”的全生命周期管理，并支持预防性维护计划的制定，以数字化赋能城市设施管养一体化。

1.4安全保障精细化

基于视频 AI，实现风险事件的快速识别，并进行识别事件的声光电现场联动，保障道路运行安全。基于视频AI，还可以识别车辆、行人特征，实现目标车辆、行人的快速搜素、定位与追踪。

1.5生态环境绿色化

对空气质量、气象环境进行网格化监测，对道路积水进行智能识别，对设备进行智能调节与能耗异常监测，共筑绿色健康城市。

1.6综合治理协同化

建立多部门协同统一的道路综合治理体系，打造海岸线综合治理、占道施工综合治理、特殊天气应急管理、大型活动应急疏散等综合应用场景。建立交通、公安、海防、城管等多部门快速联动机制，打造精准识别、全面分析、快速联动、处置评估的综合治理协同模式。

1.7出行服务优质化

通过路侧声、光、电设施和移动终端设施，向出行者提供不同出行方式的个性化服务，形成面向道路出行者的全程服务能力。

图1 智慧道路的典型定义

2智慧道路的核心关键技术

2.1 完备感知识别技术

完备感知识别技术针对复杂场景下的视频多目标、跨域追踪难题，建立比对特征识别数据库。基于多任务框架的交替训练以及分块的金字塔模型，在人脸和静态特征的基础上，引入人体姿态作为先验知识，构建全局+多粒度局部特征图谱，并集合摄像头空间属性与行人轨迹预测，形成领域搜索。

2.2“云-边”协同计算技术

面向交通大数据存储、计算与通讯的需求，需攻克交通量和网络环境变化下的高效高可靠“云-边”协同计算技术；针对依赖云端存在的超高带宽瓶颈及高处理延时问题，需攻克“云-边”协同自适应调度技术。可根据交通量和网络环境变化，动态调度“云-边”计算资源，提高计算效率和可靠性，将丢包率由百分之一降低到小于千分之一，结构化指标输出延时减少50%以上，云端设备减少30%以上。支持“云-边”协同的智慧道路管理平台及边缘计算设备包括以下三部分。

2.2.1 智慧道路管理平台

作为道路数字化底座，汇集有多源交通数据。其产品形态包括大屏端、PC端和移动端，实现了智慧道路的“规、建、管、养、运、用、服”多种功能，为政府调控、企业管理、用户出行提供了多种云服务。面向建设部门，其融合新基建，实现集约化建设；面向管理部门，其保障道路资产的全生命周期管理，并促进产业发展；面向养护部门，其保证设施的超自动运维，助力降本增效；面向运营部门，其打造数字化经营及一站式服务；面向应用部门，其助力多业务协同与精细化治理；面向公众出行，其提供多样性城市服务及沉浸式体验。

2.2.2 智慧路灯核心边缘计算网关

基于 GPU 与 NPU、低功耗、前置化的高端集成运算核心，支持对前端多路高清视频的百毫秒级AI分辩与多源数据融合分析，满足车路协同、紧急处置等场景下，对结构化特征识别与响应的超高实时性要求，并集成大量光纤、以太网、CAN总线等有线接口及5G\ZigBee\LoRa\Wi-Fi等无线接口，万物互联信息共享。

2.2.3 车路协同交通信号控制机

基于 ARM-CORTEX A9 嵌入式架构的工业级控制核心与基于达芬奇架构的超强级边缘计算核心，提供各类型车联网、物联网软硬件接口，构建路口级信息汇聚边缘，并提供面向全交通参与者的车道级交通组织及交通管控能力。双CAN总线冗余备份、硬件在线控制机制、车路通信发布延迟低于3 ms，控制输出延迟低于10 ms，故障检测延迟低于75 ms，确保运行操作安全稳定。前端多源数据融合分析、脱敏分发，支撑车路协同全息路口管控的创新应用。

2.3 车道级实时在线仿真推演技术

攻克城市交通生命体征，量化监测关键技术。通过海量大数据接入，打造能洞察、善学习、能预测、会思考的大脑。通过视频AI提取适时车流数据，对未来5min到2 h的交通流进行快速仿真，分析交通拥堵的发生点段、拥堵程度、持续时常和传播范围，自动比选抽取优化预控策略，第一时间反馈至相关交叉口信号组群和智能诱导屏，实现网联化的同步管控与引导。该技术在国内首次实现了基于实时大数据的个体出行活动链动态分析，推演精度较传统方法提升20%以上。

3结语

推进治理体系和治理能力现代化已上升为国家战略，运用大数据等前沿技术，推动实现交通治理现代化，是落实国家战略的应有之义。在国家推动新基建的战略环境下，重点聚焦5G、大数据中心、人工智能、物联网等技术，通过新一代智慧道路的“新基建”建设，打造全息感知城市、在线推演城市、协同治理城市和全程服务城市，为城市治理现代化体系的构建探索有益路径。

参考文献

[1]蔡永宁. 城市道路交通功能失范问题及其治理对策[J]. 城市住宅,2021,28(12):157-158.

[2]徐鑫,李威亚,姚磊钧. 透水混凝土道路在城市河道治理中的应用[J]. 四川水利,2021,(S2):56-58.

[3]陈志国,陈继华,陈凯迪. 数据融合创新助力城市治理精细化[J]. 中国安防,2021,(11):67-71.

[4]郭瑞雪,史习渊. 智慧城市背景下的道路设计探析[J]. 上海建设科技,2021,(05):17-18+25.