日前，2017年中國“云上貴州”智慧交通大數(shù)據(jù)創(chuàng)新大賽在貴陽收關(guān)，535個項目經(jīng)過激烈角逐，16個項目最終站上領(lǐng)獎臺。從交通領(lǐng)域看，這些項目涉及公交線路優(yōu)化、“綠通車”、出行行為預測、交通工程大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域;從大數(shù)據(jù)角度著眼，物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)挖掘、深度學習等大數(shù)據(jù)力量在交通全領(lǐng)域、全維度進行著滲透應用。

“通過大賽可以看出，目前交通行業(yè)已經(jīng)開始利用海量數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值，這意味著交通行業(yè)已經(jīng)開始進入4.0時代。”上海交通大學智能交通與無人機應用研究中心教授、長江學者彭仲仁告訴《中國科學報》記者。

挖掘歷史，大數(shù)據(jù)讓高速公路更易管理

2016年6月，云南警方利用基于高速公路收費大數(shù)據(jù)的營運稽查系統(tǒng)，實現(xiàn)穿線，破獲了一起篡改通行卡入口信息偷逃費大案，打掉制卡團伙4個，涉案車輛1652輛，涉案金額2250萬元。

“早在2015年，云南省出入口日車流量就已經(jīng)超過160萬，傳統(tǒng)稽查早已力不從心。”參賽選手孫秀珍表示，“于是我們設(shè)計了一個新的基于大數(shù)據(jù)的高速運營稽查系統(tǒng)。”該系統(tǒng)通過流處理、Hadoop分布式并行數(shù)據(jù)處理、內(nèi)存計算等先進大數(shù)據(jù)技術(shù)，整合了高速的全維度數(shù)據(jù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，對偷逃費車輛精準畫像，訓練優(yōu)化出30余種偷逃費模型。

除了能穿越破大案，大賽的項目還解決了“綠通車”逃費問題。“綠色通道”是國家采取的一項免收農(nóng)副產(chǎn)品運輸車輛過路費的政策。但是有一部分人卻在農(nóng)副產(chǎn)品中混裝其它貨物逃避過路費。“稽查‘綠通車’不僅耗費大量的人力物力，還會造成收費站通行能力降低等，如果不稽查又面臨海量的高速收費流失。”貴州省高速公路集團楊瑩告訴記者。本次大賽參賽項目高速公路綠色通道“空中查驗”誠信管理平臺用歷史回溯的方式讓收費站工作人員全維度了解“綠通車”運行歷史，試圖解決該問題。

綠通車司機需要下載一個具有防偽拍照技術(shù)專用的APP，按要求記錄車輛的裝載貨物的場景，APP將自動記錄和識別裝貨時間、行駛路徑、貨品類別等多維數(shù)據(jù);在車輛到達收費站時，收費站工作人員將結(jié)合該車輛歷史畫像利用大數(shù)據(jù)技術(shù)空中查驗“綠通車”，精準感知車輛類型，快速放行真正的“綠通車輛”。

把握現(xiàn)在，大數(shù)據(jù)讓事故監(jiān)測實時準確

在2014年3月，兩輛甲醇運輸車輛在晉濟高速山西晉城巖后隧道追尾，并引發(fā)連環(huán)事故，造成40人死亡、12人受傷。

“從事故發(fā)生到事故發(fā)現(xiàn)我們整整花費了20分鐘，如果我們能在第一時間發(fā)現(xiàn)事故、準確掌握隧道中的人車情況就可能制定出合理的解決方案，2014年的悲劇就不會那么慘痛。”參賽選手呂超說，“我們參賽項目‘慧眼識交通’就是在這次事故后研發(fā)的。”呂超與團隊一起，研發(fā)了一套深度學習算法及多任務神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，系統(tǒng)只需4個月的訓練，就可以秒級報警隧道交通事故、交通違法、擁堵等異常事件，確認異常事件地點、車型、隧道行人等情況，識別準確率高達99.6%。

“有了‘慧眼識交通’，高速檢測員將秒級監(jiān)控隧道狀況，實時反應，第一時間發(fā)現(xiàn)并定位事故。”呂超說。另一個參賽項目“慧眼達”與“慧眼識交通”同是利用視頻數(shù)據(jù)的高速公路異常事件監(jiān)測平臺，但是“慧眼達”更擅長全路網(wǎng)、全場景的實時監(jiān)測。

據(jù)介紹，“慧眼達”利用深度學習技術(shù)和熵值突變模型對各路網(wǎng)運行態(tài)勢進行監(jiān)測和預測、對異常事件進行精準識別和實時報警。哪怕在極端環(huán)境下、公路攝像頭盲區(qū)，也可以通過自適應場景切換的目標識別技術(shù)和路網(wǎng)運行間接預測模型實現(xiàn)路運行態(tài)勢實時監(jiān)測。

預測未來，大數(shù)據(jù)讓城軌輕松調(diào)度

廣州地鐵的城軌調(diào)度員可能是天下最幸福的調(diào)度員，因為他們可以“看到”未來。城軌調(diào)度員利用‘城軌客流多維智能預測平臺’的可視化屏幕可以輕松看到未來5分鐘、10分鐘、1小時乃至1周、1個月的每個地鐵口的進出站量、站間客流分布、客流和換乘量，哪怕遇見節(jié)假日、極端天氣等，新地鐵線運行也絲毫不影響準確度。

“能做到跑得比時間快，是因為我們?nèi)诤戏治隽撕Ａ繗v史數(shù)據(jù)。”參賽選手、“城軌客流多維智能預測平臺”項目負責人郇寧表示，“我們將城軌刷卡數(shù)據(jù)、城軌運行數(shù)據(jù)、出行行為數(shù)據(jù)，POI數(shù)據(jù)、換乘數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)集合起來，建立了9種預測模型，實現(xiàn)了對城軌客流多粒度、多場景、多指標的精確預測。”

除了預測平臺，新的預測算法也頻繁出現(xiàn)在本次大賽中。非常態(tài)路網(wǎng)流預測算法研究項目設(shè)計了一種新的流量預測算法，這種算法基于相同屬性下非常態(tài)交通流量變化呈現(xiàn)趨勢高度重復的特性，將路網(wǎng)流量分解為反映數(shù)據(jù)趨勢的基準和反映數(shù)據(jù)相對于基準序列的偏離兩部分，基于相似模式分別預測，之后疊加。 經(jīng)過驗證，它與傳統(tǒng)算法相比準確率提高了3%-5%。