西安智能信号灯背后的AI黑科技
西安智能信号灯背后的AI黑科技
近日，家住西安的孙艾宁在通勤路上发现手机导航开始能显示红绿灯倒计时了，这让他直呼“黑科技”。事实上，从去年开始，百度地图和高德地图都先后上线了这一功能。通过接入西安市的智能信控数据，这些App能够实时显示红绿灯倒计时并发出声音提醒，提升驾驶体验。尽管有用户认为这项功能有些“鸡肋”，但它确实为不少司机提供了便利，特别是在被前方大车遮挡视线的情况下。
AI赋能交通管理
西安作为陕西省的省会城市和我国大西北地区唯一被中央确定为国家中心城市的城市，2024年，机动车保有量突破570万辆，排名全国第七，全市日均机动车在途量350万辆，其人口数量与机动车保有量稳居全国前位带来的交通管理压力也是巨大的。交通信号灯的不断增多，信控运维保障要求也在不断提高，同时由于城市施工开挖难度大、花费高，带来了现在信控的链路打通、抢修、应急等等的难度在不断增加，同时还存在一些原有的交通组织方案无法匹配现有的交通需求，所以如何以最小花费实现信控路口的相位拆分、流向单控、信号链路打通，在紧急情况下快速实现对信号灯的应急抢修，是西安城市交通管理迫切需要解决的。
西安交警在与易程阡陌公司进行施工方案确认后，在该路口施工仅两个多小时便实现了左转与直行信号灯单独控制和链路打通工作，完成了应急抢修。同时省去了破路施工的带来的麻烦，利用原有线路进行改造及提升，大幅降低了施工难度，减少了施工成本，提高了维修效率。
西安交警相关同志在解决该路口信号灯链路问题后，根据该路口不同时间与不同方向的流量情况进行相位相序及绿信比方案优化，通过优化后该路口通行速度提升了5.17%，通行能力提升了4.32%，拥堵指数下降了4.45%，在降低了路口安全风险安全隐患的同时，通行效率得到了较大的改善。
“智慧大脑”升级271条“畅通路”
交通优化改善要卓有成效，离不开“交通大脑”的智慧支撑。在2024年，海信助力西安交警完成了“交通大脑”的升级。全市2000余处智能信控路口的交通流规律、拥堵成因、优化方案、效果巡检等数据，均能够实时地呈现在海信智能调优系统的大屏上。海信工程师与西安交警在指挥中心便可对全城的道路交通进行精细化管理。
海信城市信控事业部副部长叶垚江介绍道：“每一条道路都有不同的交通流特点，要具体分析出哪一条道路适合做绿波路段，以及通过怎样的策略实现绿波效果，如何将绿波路段组成网络，这些工作都需要依赖专业的调优人员。举例来说，1个区域绿波大约有30个左右的交叉路口，需要至少1个专业的调优人员1个月的工时才能完成区域优化。但现在，系统自动就能进行绿波干线、绿波网络的信号配时优化，极大提升了工作效率。“
据介绍，海信智能调优系统相当于一个交通管理优化的“智慧大脑”，能够借助AI技术对海量电警过车、雷视检测数据进行分析研判，秒级生成绿波方案，绿波运行后系统还能够借助互联网、电警等多源数据对协调效果进行动态跟踪评价，实现绿波网络协调子区、时段划分、方案生成、效果评价的全流程自动化。
“样板路”架起畅通幸福“民生桥”
对于近期西安交通出行的变化，家住在凤城家园的周先生对此深有感触：“早晨7点半从家里出发，开车去凤城十二路的写字楼上班，明光路基本上是必经路段，原先得八点多才能到公司，现在经过改造后，我提前至少5分钟就能打上卡，经过各个路口时停车次数也明显减少了。”
明光路是西安市北郊路网的骨干道路，也是“微改造”系统治理的示范道路之一，全程5.9公里、14个信号控制路口，沿线学校、园区、商业密集，通行需求旺盛、车流量变化大且随机性强，拥堵问题较为严重。
针对这一路段，西安交警基于雷视检测设备，借助海信为西安打造的智能调优平台，将路段的绿波方案升级为感应式绿波，即根据监测到的实时过车流量数据，让信号灯自动适应沿线各路口不同时段通行需求规律变化，及协调、相交方向的实时随机车流，动态调整各个路口的信号配时，以确保干线方向车速提升、行车体验改善。
实施感应式绿波后，明光路北向南方向平均车速提升了11%，停车次数下降了75%；南向北方向平均车速提升了14%，停车次数下降了59%，基本可以实现连续不停车或少停车地经过明光路14个路口。
海信智能调优平台不仅助力西安明光路成为“样板路”，更广泛地参与了西安中轴线及40条次支路等多条道路的微改造工程，提升路口智慧化设施应用效能，将“堵心路”转变为 “舒心路”。例如西安经济技术开发区主干道未央路，改造后拥堵指数下降7.65%，行车速度提升10.16%；西安东西大通道之一韩森东路改造后拥堵指数下降4%，速度提升2.55%。
导航软件怎么知道还有几秒变绿灯？
导航软件知道红绿灯还有几秒变绿灯主要通过以下两种方式：
- 与交管部门合作获取数据：
- 一些地区的交管部门会将交通信号灯的实时状态数据共享给导航软件。这些数据通过专用的网络通道传输到导航软件的服务器，导航软件再将其推送给用户的手机端。例如，西安交警曾联合百度地图，深度融合了西安市全域智能信号灯灯态数据，让手机可以显示红绿灯读秒。这种方式获得的数据最为准确，因为是直接从交通信号控制系统获取的一手信息。只要手机网络正常，导航软件就能实时获取到准确的红绿灯状态及剩余时间信息。
- 通过大数据分析和算法预测：
收集车辆轨迹数据：导航软件通过用户手机的GPS定位系统以及其他车载设备，收集大量车辆在路口的行驶轨迹、停留时间等信息。比如，当车辆在路口停下等待红灯时，导航软件会记录车辆的停车时间点；当红灯变绿车辆启动时，也会记录启动时间点。通过对众多车辆在同一路口的这些数据进行分析，软件可以大致了解该路口红绿灯的变化周期。
分析数据规律：利用大数据技术对一段时间内（包括不同时段，如早晚高峰、平峰期等）收集到的车辆轨迹数据进行分析，总结出每个路口红绿灯的变化规律。例如，某个路口在每天的特定时间段内，红灯持续时间基本固定，或者有一定的变化范围。根据这些规律，导航软件可以对当前红绿灯的剩余时间进行推测。
实时修正预测：随着新的数据不断收集，导航软件会实时对之前的预测结果进行修正和优化。比如，如果发现某一天该路口的红绿灯时间与以往不同，软件会根据新的数据重新调整对该路口红绿灯的预测模型，以提高预测的准确性。
这种大数据分析和算法预测的方式虽然可以在一定程度上推算出红绿灯的剩余时间，但可能会存在一定的误差，尤其是在一些交通状况复杂、车流量不稳定的路口。不过，随着数据的不断积累和算法的不断优化，预测的准确性也在不断提高。