一、概述

這里所說的城市智能交通管理系統（Intelligent Traffic Management System, ITMS）屬于智能交通系統的重要內容之一，是智能交通系統在道路交通管理領域中的應用，準確地說是在公安交通管理領域的應用。上世紀90年代，我國智能交通系統開始快速發展，各種ITS技術在城市交通管理中得到越來越多的應用，特別是交通監控系統、電子警察系統、交通卡口系統等技術裝備以及城市交通指揮中心的建設和應用最為突出。2010年以來，交通管理綜合信息平臺、公安交通集成指揮平臺和互聯網交通安全綜合服務管理平臺在全國推廣應用。特別是現在，以移動互聯網、物聯網、云計算、大數據、人工智能為主的新一代信息化技術快速在智能交通管理中得到應用，極大提升了我國交通管理科技化和信息化水平，但同時也帶來了一些問題。

下面從城市智能交通管理系統前端、通訊、中心、運維四個方面就建設與應用進程中存在的問題和大家交流探討，這些問題很多是當前行業內的痛點和熱點。有一些已有初步的對策思路，還有一些是建議性的，剛好今天的論壇是一個科技創新論壇，希望在座的專家能給出更好的解決方案。

二、智能交通管理系統前端

城市智能交通管理系統前端主要包括交通視頻監控、電子警察、交通卡口、信號控制、交通誘導、流量檢測、事件檢測、匝道控制等系統的路面設備。在建設應用中主要有四個方面的問題：

城市智能交通管理系統的建設主體或建設途徑一般有三個方面：市級交通管理部門、區級交通管理部門、建設部門的新改擴道路配套。由于缺乏統籌和建設標準，存在點位重復，接入系統困難的現狀。

為破解這一難題，武漢市交管部門成立交通規劃研究專班，專門負責新改擴道路配套智能交通電子設施的規劃建設，同時積極爭取政府支持，出臺新改擴道路配套智能交通電子設施同步規劃、同步設計、同步建設、同步驗收的85號文件，并會同市建委、市規劃局制定了《武漢市道路交通設施設置技術指引》，統一建設標準。同時積極推動市、區兩級智能交通的統籌規劃和有序建設，推行平臺統建、數據統管、應用統一，給轄區交通大隊放權建前端，促進智能交通建設由碎片化向一體化方向發展。

國內城市智能交通系統的建設普遍存在重建設、輕設計的現象，設計缺少專業化和精細化。

針對這一問題，我們加強對項目的初步設計和施工圖設計的審核，要求做到一點位一方案。例如?以往電子警察的設計及施工，部分路口立桿離路口過近，攝像機鏡頭的選擇沒有因地制宜，補光燈距離和照度不匹配，造成具備15合1或16合1功能的新型電子警察很多違法行為不能抓拍。在最新的項目設計中，我們要求設計單位在技術規范上要有參數的比對分析，圖紙數據要有計算依據。針對點位分布不合理問題，要求設計單位以應用需求為導向，對交通傳感設備從交通系統工程大數據需求的視角進行優化布局。特別是交通流檢測設備，如何結合互聯網數據、電警、卡口的過車數據，進行設備選型和合理布局，這是一個很重要的課題，與應用的目的還是應用的環境都相關。如應用于交通控制時SCATS檢測器要求安裝在路口進口停車線附近，SCOOT檢測器要求安裝在上游；在城市橋梁和隧道互聯網浮動車數據檢測存在一定的問題，這都要統籌考慮。針對資源未有效整合，城市道路桿件林立的問題，首先在新改擴道路上，實現交通標牌、信號燈、交通監控、電子警察、交通卡口桿件的整合設計，同時向市政府建議推行智能路燈桿，實現跨部門桿件的整合。

在城市外圍區域，用于電力部門的供電網未延伸到，管道資源缺乏，造成智能交通管理系統前端設備取電難、通訊施工難。

我們計劃從兩個方面解決這一棘手問題：

（1）積極爭取政府支持，協調市建委、路燈分局，前端設備從路燈變壓器取電，路燈變壓器基本在500米范圍內有覆蓋，技術方案是可行的，目前試點已完成，全面推廣主要是要明確安全用電的責任界限。

（2）和中國鐵塔公司合作，雙方實現資源的共享，中國鐵塔公司需利用我們已建交通監控桿建設5G微基站，我們可利用對方分布在武漢市的1.6萬個鐵塔安裝高點視頻監控，鐵塔本身有穩定的電力和通訊資源，可保證視頻監控系統的可靠性和穩定性。

近年來，智能交通管理系統前端設備技術發展迅速， GPU、 人工智能（AI）和邊緣計算技術在前端也開始得到應用，但在實際應用中特別是非現場執法中還存在一些問題。例如?號牌的精細化識別問題，現有的電子警察和卡口號牌識別只能輸出兩種結果：識別和未識別，對號牌部分遮擋和部分污損的情況，輸出的結果為未識別，在緝查布控應用實戰中，有基層民警提出能否識別出車牌未遮擋或未污損部分的字符并輸出，未識別的部分用*號或？號表示，主流攝像機廠家到現在沒有一家實現，希望廠家能從技術上盡快解決。交通卡口補光所造成的光污染問題，這個是每年市民投訴最多的問題之一，有廠家已推出了環保攝像機，但目前只有300萬像素的，且由于色彩偏差問題，能否用于執法取證還需觀望。渣土車、泥頭車闖紅燈抓拍難問題，渣土車、泥頭車由于后牌遮擋或污損，違法圖片車牌不能識別。我們的解決辦法是在出口信號燈桿上增加一個前拍攝像機，并進行圖片合成，效果較好。智能交通管理系統前端設備故障檢測方面目前還相對薄弱，廠商往往注重業務應用功能的開發，而對設備狀態、故障監測和預警功能的研發重視和投入相對較弱，導致外場維護工作量大、困難多等問題。很多時候是用戶倒逼廠家來解決一些問題，例如在我們的建議下，工業交換機廠家在電路板上增加一個電容，輔以一定的邏輯判斷，就可以在中心知道前端是由于停電還是網絡引起的故障，這可以大大節省運維的人力成本，提高運維效率。另外，前端設備智能機柜的推廣使用也是發展方向。

還有一個問題就是部分應用缺乏法律支撐。例如區間測速、多目標雷達測速和鳴笛抓拍等由于缺乏檢定規程，質監部門無法給出檢定報告；有些非現場執法道路交通安全法界定的違法場景不明確，例如不按規定使用遠光燈，非現場抓拍需要地方立法予以明確；汽車電子標識執行的是國家推薦標準，不能強制安裝，即便安裝了之后故意破壞也沒有處罰依據，而汽車電子標識在機動車上不大規模或全部安裝，其應用場景是非常有限的。

三、智能交通管理系統通訊

國內城市智能交通管理系統前端設備通訊傳輸網絡較為復雜，有視頻專網、租用運營商電路或線路和自建網絡幾種形式或幾種形式的組合，網絡不統一、數據傳輸不穩定、延時大，安全性差，適應不了智能交通管理系統發展的需要。

 建設智能交通管理系統設備專網，這是城市智能交通管理系統建設的一個很重要的環節，它是智能交通發展的高速公路。只是可惜行業還沒有相應的標準或建設指導意見，相對于系統前端和中心建設，它也沒有得到足夠的重視。個人建議智能交通專網要與大公安的視頻專網獨立建設，除了要考慮與其它交通相關部門便于交換共享數據外，還要考慮與將來的網聯汽車、自動駕駛通訊網絡進行有效銜接。武漢市交通管理部門依托智能交通示范項目，建成了跨區域的智能交通光纖專網，由骨干傳輸網和匯聚傳輸網組成，骨干傳輸帶寬為40G.，具備雙環自愈功能，并與公安網、城市視頻專網、互聯網通過安全邊界打通，保障了智能交通管理系統數據實時穩定的傳輸。網絡架構如下圖：

四、智能交通管理系統中心

城市智能交通管理系統中心部分主要是數據中心、指揮中心、平臺和應用。在建設應用中主要有5個方面的問題：

1997年，公安部交通管理局下發《關于印發<公安交通指揮中心建設與發展的若干意見>》（公交管[1997]231號），在這前后我們中心系統的架構是“煙囪式”的；2003年，公安部發布公共安全行業標準《公安交通指揮系統建設技術規范》（GA/T 445-2003），規定了公安交通指揮系統的配置和功能要求，規定了集成指揮平臺與關聯系統進行信息交互的要求，進一步明確規范了智能交通管理系統的相關建設工作，中心系統架構向集成式發展，不同應用子系統之間的數據在物理層面的共同存儲，相互調用。自2010年以來，公安部交通管理局的交通管理綜合應用平臺、公安交通集成指揮平臺、互聯網交通安全綜合應用平臺在全國開展推廣應用工作。近3年，大數據、云計算、人工智能在智能交通管理領迅速應用，交通大腦成為熱點，傳統的智能交通管理系統架構已適應不了新興技術的發展需要,急需建立新一代智能交通管理系統架構。

在部局科研所的主導下，我們以通用云計算服務模式三層架構為基礎（IaaS、PaaS、SaaS），結合武漢項目的實踐，提出了六個層次的新一代智能交通管理系統架構。具體為：感知/認知層、基礎設施層、中間平臺層、數據共享層、應用支撐層、業務應用層。

1)感知/認知層

即設備層。主要包括地磁、雷達、GPS、浮動車、視頻、RFID等采集手段；結合邊緣計算，部分前端設備采用AI+GPU技術，具備一定的認知能力。

2)基礎設施層

是計算資源、存儲資源、網絡資源池化，上層各類應用部署在統一的資源池內，共享計算、存儲、網絡及軟件資源，實現資源的統一集中管理和彈性分配，充分發揮云平臺虛擬化計算、按需使用、動態擴展的特性。

3)中間平臺層

此層次可參照傳統系統架構中的PAAS層進行建設，構建應用軟件開發所需中間件的統一管理環境，向應用軟件提供中間件服務。

4)數據共享層

即數據資源層。數據共享層主要實現：一是按照統一標準的數據采集接口，實現內、外部海量數據資源的統一匯總，包括數據清洗、校驗、校準等預處理；二是按照統一規范的數據治理要求，完成匯總數據的統一管理，包括數據清理、分類、建庫、融合等管理；三是按照統一標準的數據共享與服務接口，滿足外部部門的數據共享需求，以及滿足上層業務應用層和應用支撐層的統一數據服務需求。

5)應用支撐層

即通用支撐功能層。是將傳統系統架構應用層中各類業務功能中共性的、通用的、可歸納的應用進行抽取、剝離，提煉為模塊化、標準化的功能模塊，形成基礎的、單元式的后臺功能服務，供上層應用調用，如GIS服務模塊、校時服務模塊、用戶管理模塊、應用商店服務模塊，以及針對結構化、非結構化數據的各類標準算法倉、模型庫、人工智能算法庫等。

6)業務應用層

即用戶交互層，主要是圍繞“情、指、勤、督”四位一體工作的交通管理各項業務應用系統。采用輕量化的、定制化的建設思路，能夠根據業務流程的變化進行便捷的調整。

電子警察、交通卡口、視頻監控、流量檢測等智能交通電子設施由于都是分階段建設的，建設年份不同，建設單位不同，時間跨度大，建設標準不統一，同樣是電子警察或交通卡口，往往1個項目或幾個項目就有1個小的接入平臺，武漢市曾存在電子警察有6個小的接入平臺，多套接入平臺的架構不一樣，中轉環節多，數據接口和時鐘也不統一，數據共享困難，導致智能交通電子設施數據的接入存在管理難、接入難、協調難、維護難等問題，嚴重阻礙了智能交通管理系統的發展，這在很多城市是一個普遍現象。

因此，建立一個標準統一、高并發、低延時的智能交通電子設施接入平臺勢在必行。

 前端智能交通電子設施接入體系結構圖

前端智能交通電子設施接入技術架構圖

具體解決方案為：

（1）精簡接入的層級和中間環節，前端直接和接入平臺對接，并建立統一的接入標準，結合武漢實際情況，編制武漢市智能交通電子設施統一接入協議，規范了設備的功能、傳輸協議、對接方式等，目前部標草案就是以武漢市交管局智能交通電子設施統一接入協議為藍本。

（2）采用兩臺熱備的硬負載作為接入的負載均衡，數據接收服務采用統一的系統軟件進行分布式部署，通過負載均衡按需進行分配資源。

（3）消息中間件采用RocketMQ，實現大數據的實時分發和并行處理。

（4）訂閱共享服務采用的是分布式部署，降低單節點故障帶來的影響；利用接口連接池化技術，對共享用戶端的數據接受能力進行管理，提高系統穩定性；利用進程隔離的技術對共享任務之間進行解耦，降低任務之間的耦合性，避免共享任務之間的相互影響。

（5）結構化數據持久化采用阿里云的RDS，利用mycat搭建RDS的分布式集群，采用讀寫分離的方式，大大提高了數據庫IO讀寫的能力。

（6）數據實時讀寫采用阿里云的ADS，高并發的讀寫和查詢，傳統的關系型數據庫已經不能滿足要求。

（7）海量數據離線計算采用阿里云的ODPS，針對PB級別數據量的計算，傳統的計算方式已經無法滿足需求，ODPS可以經濟并高效地分析處理海量數據。

（8）非結構化數據的存儲采用業界領先的云存儲產品，其可靠性、安全性方面為智能交通電子實施提供了有力的保障。

通過智能交通電子設施統一接入平臺的實施，在節約服務器資源的同時，大幅度提升了接入能力、數據的穩定性和共享的效率。下面是接入平臺實施前后的一個對比：

智能交通電子設施統一接入平臺接入能力實施前后對比

2018年是交通大腦最火熱的一年，現在多個企業在做城市大腦或交通大腦，有多個城市在實踐應用交通大腦，那么，我們還沒建交通大腦的城市是否也應迎頭趕上呢？

交通大腦的核心就是通過運用云計算、大數據、人工智能等技術，對城市中交通數據進行充分挖掘，實現這些數據的最大價值（大數據+算力+算法+AI），達到對城市交通全面、全量、實時的感知、認知、預測、優化、指揮、決策和控制。目前主要用于交通事件的發現預警、交通信號優化、交通組織和誘導，將來還可以應用于交通研究和規劃。個人認為，對交通大腦不能神化，也不應有排斥心理，要客觀地面對。一個城市上不上交通大腦取決于以下方面：

（1）是否具備全面的交通數據，包括互聯網公司數據、完善的路網檢測數據、信號燈數據、視頻監控、卡口、電子警察、RFID等，這些數據網絡打通，能進行有效融合。

（2）城市交通基礎設施是否完善？路權是否明晰？交通參與者是否具備的較強的規則意識，以上三個方面是交通大腦發揮最大效能的基本條件。

（3）對現有主流交通大腦產品進行考察跟蹤，主要分析其兼容性、開放性、生態體系和成熟度，不能成為實驗品，更不能被綁架。

（4）要進行成本效益比分析，投入的成本和預計產生的效益是否值得，能否解決實際問題，要進行可行性論證，不能為了創新而不計成本。

（5）要有資金來源和保障。

另外，在建設過程中，交通大腦必須注意要和交通管理的業務需求結合起來，和傳統的經典的交通工程理論模型結合起來。交通大腦的參與方必須開放協作，特別是互聯網公司和信號機廠家，在數據和接口上必須打通，最好是在控制模型上有所突破。在與互聯網公司合作過程中，我感覺在數據的共享上是不對等的，交管部門提供了流量數據、管制措施、事件等數據，但他們沒有真正把核心數據給交管部門，比如交通路況的link數據等等，即便給了，也是經過動態加密的，用不了。

我國現階段城市發展較為迅速，各地尤其是大中型城市道路改造頻繁，交通信號控制系統存在檢測設備在線率低、修復成本高、修復周期長、控制效果差等問題，大多數信號系統處于降級狀態。在大數據、人工智能條件下如何做好信號燈的優化？

我認為要做好以下四個方面：

(1)來自互聯網的軌跡數據通常只要5%到10%左右的樣本量，數據特點是，大范圍、動態離散點數據、小樣本、實時性差，不適于和現有采集數據做融合用于實時控制。可用于發現路口控制問題（失衡、溢出、綠燈空放等），或用于控制效果的評價，或是對無實時動態數據系統的數據補充。

(2)信號優化要將互聯網大數據、人工智能與交通工程相結合，實施多元化信號的精細控制。包括跨道左轉、借道左轉、可變車道、交替通行、定向車道、待行區信號控制、多車道匯入控制、隧道應急控制、匝道控制、公交優先控制等。

 (3)建議盡快制定交通信號控制的評價標準，形成常態的信號優化效果評價反饋機制。

(4)注重信號優化的資金投入，推行社會化專業機構開展信號優化和第三方評估。

據統計，目前全國建成使用的城市公安交通指揮中心600多個，其中地市支隊指揮中心約260多個，很多城市指揮中心面臨這升級改造，領導的要求是硬件一流、功能一流，在全國處于領先水平。具體實施怎們辦？

我國城市交通指揮中心的建設存在很多誤區，相比國外城市的交通指揮中心，我國城市交通指揮中心面積大，屏幕大，重硬件，輕軟件。交通指揮中心要以實戰實用為目標，不一定要大而全，去過國內很多城市的交通指揮中心，有些指揮中心面積很大，民警和工作人員沒幾個人，大屏幕僅在參觀、保衛和重大事件時發揮作用，利用率不高。個人認為一些城市花費千萬資金去建設小間距LED大屏幕性價比不是很高，交通指揮中心的應用場景多為分割顯示和視頻圖像，窄縫液晶拼接屏應更適用，并且價格低，穩定性好，顯示多路視頻圖像更有優勢。

五、智能交通管理系統運維

隨著智能交通管理系統的不斷發展，各類道路交通設施覆蓋率日益提高。這些交通設施和系統維護的好壞，將直接影響智能交通的建設成效。然而，由于過去普遍存在“重建設、輕維護”的問題，智能交通系統在運維管理方面存在“七難”，即系統設備管理難，設備狀態掌握難，設備故障發現難，檢修故障定位難，故障快速修復難，維修過程監管難，運維考核量化難。如何確保已建成的智能交通系統安全、高效、穩定的運行，是交管部門亟待解決的重要課題。

  為解決以上痛點問題，我們建成綜合性的智能交通安全運維監管中心，將智能交通系統涉及到的13類前端設備、2大通訊網絡、3個中心機房、20多個平臺軟件進行集中管理，集中運維，統一調度，實現“資產管理精細化（全流程化全生命周期管理）、上報渠道多元化（整合多種渠道來源的故障報警信息）、運行監管智能化（運行監管平臺和故障檢測平臺）、巡查維修閉環化（故障處理全過程監管）、評價分析科學化（實現對運維管理多視角、立體化的綜合分析評價）”。運維管理做到了“態勢一張圖掌控、資產一體化管理、故障一平臺檢測、運維一站式流轉、服務一張網評價”，維護效率顯著提高，系統運行更加穩定，交通管理與服務水平進一步提升。