AI＋智慧路口解决方案（58页PPT）

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AI ＋智慧路口解决方 案 2025 一、智慧路口的发展 二、智慧路口总体思 路 三、智慧路口应用系统 四、智慧路口交通设计 五、智慧路口发展展望 目 录 1 、人工智能 + 智慧路口 概念 2 、智慧路口的发展历程 3 、路口交通问题 4 、智慧路口需求分析 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 ■ 智慧路口是传统交通路口的智能化升级形态，以物联网、人工智能、大数据、通 信技术为核心支撑，通过整合路侧感知设备 ( 如摄像头、雷达 ) 、智能控制终 端、数据传输网络和云端管理平台，构建起 “感知 –分析 - 决策 –控制 - 反馈” 的闭环系统。其核心目标是实现对路口车辆、行人、非机动车及环境的全域实时 感知、智能数据分析、动态决策调度，最终提升交通效率、保障安全，并为车路 协同和自动驾驶提供路侧支撑。 ■ AI 大模型通过深度语义理解、复杂场景推理、全局协同优化三大核心能力，正在 重塑智慧路口的技术架构与应用范式。 AI 大模型正推动智慧路口从 “单点智能” 向 “ 全局智能” 跃迁，其核心价值不仅在于效率提升，更在于重构交通治理逻辑——从 “ 以车为本” 转向 “人车路协同共生” , 从 “被动应对” 转向 “主动进化”。随着大模 型技术的持续突破，智慧路口将成为未来城市的智能神经节点，为构建高效、安全、 绿色的交通生态奠定基石。 1 、人工智能 + 智慧路口概念 早期探索阶段 (20 世纪 20 年代 - 20 世纪末 ) : 机械北与自动化萌 芽 机械信号控制 (1920s-1960s) 美国底特 律首次部署三色机械信号灯，通过人工定 时切换控制车流 , 计算机辅助优化 (1970s-1990s) 1963 年，英国推出 SCOOTL 我国在 1978 年 北京前门试点首个交通信号自动控制系统 视频监控引入 (1990s) 闭路电视 (CCTV) 开始用于路口监控，交警可远程查看路况， 但仍需人工干预决策。 2 、智慧路口的发展历程 智能化起步阶段 (21 世纪初 - 2010 年代 ) : 数字化与自适应控 制 多传感器融合感知 (2000s) 地磁、微波 雷达、激光检测器等设备逐步应用，采集 车流量、速度、占有率等数据。 自适应控制技术突破 (20105) 2010 年， 公安部提出 “智能北 + 互联网 ” 战略 ， 推动视频图像处理与信号控制结合。 互联网数据赋能 (2017 年 ) “ 互联网 + 信号控制” 项 目落地，整合导航 APP 数 据 ( 如拥堵指数、出行需求 ) 优北配 时 . 全面升级阶段 (2018 年至今 ) : Al 与车路协同驱动的智慧化 全息路口 (2021 年 ) 华为、腾讯等企业 推出全息路口解决方案，通过多传感器融 合生成路口三维数字孪生模型，实现 “ 上帝视角” 的全局管控 . 数字李生路口 (2024 年 ) 腾讯、万集 科技等探索三维实时仿真技术，可预测事 故影响范围并优化管控策略 , 复杂交通参与者交 互 高峰时段通行效率 低下 事故黑点集中区域 · 城市路口汇集机动 车、非机动车、行 人等多类型交通参 与者，其行为轨迹 交叉重叠且存在随 机性，导致冲突点 数量呈几何级增长 ( 日均冲 突可达 2000 次 / 路口 ) 。 · 根据交管部门实测 数据，早高峰期间 单个信号灯周期平 均滞留车辆达 15- 20 辆，绿灯利用 率不足 60% , 造 成每小时额外碳排 放约 8- 12kg 。 · 全国交通事故统计 显示， 67% 的致 伤事故和 53% 的 致死事故发生在交 叉路口，其中 80% 源于视线盲 区或突发状况响应 延迟。 3 、路口交通问题 ■ 城市路口交通现状分 析 单一传感器能力瓶颈 · 现有电子警察系统主要 依赖视频检测，在雾霾 / 强光等恶劣天气下误 判率高达 35%, 且无法 实现毫米级精准测距 ( 误差 > 1 .5 米 ) 。 3 、路口交通问题 数据弧岛现象严重 · 不同系统采集的流量 统计、违法抓拍、信号 控制等数据分散存储， 缺乏统一时空基准，导 致协同优化响应延迟超 过 300ms 。 被动式管理缺陷 · 传统方案仅能对已发 生事件进行记录，缺 乏预判能力。例如对行 人闯红灯行为只能在越 线后触发警报，无法 提前 3 秒进行声光预 警 , ■ 传统解决方案的局限 性 □ 交通安全 ( 交警 ) ● 减少冲突点 ● 行人安全保护 ● 交通执法 ● 实时安全信息提示 □ 交通畅通 ( 交警、交通 局 ) ● 信号灯配时优化 ● 公交优先 ● 拥堵信息提示 ● 路径规划 口 环保美观 ( 市政、城管 ) ● 低能耗 ● 整合杆件、箱体 ● 美观大方 4 、智慧路口需求分析 ■ 智慧路口功能需 求 三、智慧路口应用系统 四 、智慧路口交通设计 五、智慧路口发展展望 目 录 1 、智慧路口建设的总体思 路 2 、建设目标和任务 3 、智慧路口总体架构 4 、智慧路口监管平台 一、 智慧路口的发展 二、智慧路口总体思 路 人工智能 + 智慧路口建设需遵循 “顶层统筹、数据驱动、 Al 核心、场景落地、协 同共生、持续迭代” 的总体思路，以破解传统路口痛点为导向，构建从 “ 感知 - 决策 - 执行 - 反馈” 的全闭环智能体系，同时衔接城市交通整体规划与未来出行需求，具 体可拆解为以下六大核心方向。 一、锚定核心目标，衔接顶层规划：避免 “碎片化建设 9 · 以 “高效、安全 协同、绿色、民生” 五大目标为出发点，将智慧路口建设纳入城市交通大脑、车路协同示范区、智慧城市等顶层规划，避免单 个路口 “孤立建设”。 二、夯实感知底座，构建全城数据休系：筑牢“ Al 燃料基础 · 以 “全场景覆盖 . 多模态融合、高可靠传输” 为原则，搭建智慧路口的数据入口，为 Al 分析提供精淮 “燃料” . 四、聚焦场景需求，分层分类落地应用：避免 “技术空转 · 以 “先解痛点、再拓场景” 为原则，结合路口类型 ( 主干道 / 学校 / 医院 / 景区 ) 与用户需求 ( 交管 / 市民 / 车企 ) , 优先落地高价值应用，再 逐步拓展。 · 打破路口 “孤立属性” , 推动与车载终端、导航平台、交管系统、城市大脑的协同，实现“全局智能” . · 从 “标准、运维、资金、优化” 四方面构建保障机制，确保智慧路口长期稳定运行并持续泼挥价值。 1 、智慧路口建设的总体思路 ■ 建设目标 口人工智能 + 智慧路口以 “高效、安全、智能、协同、绿色” 为核心导向 ，旨在通过 Al 与交通技术的深度融合，破解传统路口 “效率低、隐患多、管理难” 的痛点，最终 构建 “人 - 车 - 路 - 云” 一体化的智能交通节点。具体目标可分为五大维度： · 动态优化信号灯配时，减少车辆平均等待时间 20%-40%, 提升路口通行量 15%-30% , 缓解高峰拥堵。 效率提升 · 实现交通违 法、突发事件的秒级识别与预警，降低路口事故率 30% 以上，重点保护行人、非机动车等弱势参与者。 安全保障 · 替代人工依赖，实现违法管控、路况研判、警力调度的自动化与精准化，提升交管效率 10 倍以上。 管理智能 · 为智能网联汽车提供超视距感知与决策支撑，助力自动驾驶 “无接管” 通行，支撑区域车路协同示范区落地。 车路协同 · 通过 “绿波通行” 减少车辆怠速排放，适配老年人、视障人土等需求，打造人性化交通环境。 绿色民生 2 、建设目标和任务 ■ 建设内容 口建设内容围绕 “ 感知层 - 网络层 - 数据层 - Al 引擎层 - 应用层 - 保障层” 的六 级架构展开，形成 “硬件筑基、数据驱动、 Al 决策、应用落地” 的完整体系。 2 、建设目标和任务 5. 应用层：场景 化智能应用落地 · 智能信号灯控制 · 违法智能抓拍 · 交通态势研判 · 应急快速响应 · 动态路况发布 · 路侧信息推送 · 绿波通行引导 1. 感知层：全域精 准感知基础设施建 设 · 感知设备部署 多杆合一” 集约化改造 4.Al 引擎层：智 能决策核心系统建 设 · 核沁 A 算法部署 · 边缘 Al 算力支撑 6. 保障层：标准 与运维体系建设 · 标准规范制定 · 运维与评价体系 2. 网络层：低延 迟高可靠通信支撑 ·5G/CV2X 通信网络 · 边缘 - 云端互联 3. 数据层：全量 数据中枢建设 · 多源数据采集与融 合 · 数据存储与安全 3 、智慧路口总体架构 云计算 云平台 信号机 、检测器 信号灯 边缘计算 服务器 路侧 RSU ■ 智慧路口应用架 构 边缘计 算 智慧城市大 数据中心 公安交繁指 挥中心 交通运输局 指库中心 车辆 OBU ■ 逻辑架构 应用服务平台 运行监测 信号控制 事件监测 视频联动 应急响应 车路协同辅助 支撑中台 数据中台 A lI 中台 交通业务中台 3 、智慧路口总体架构 路口终端 视频摄像机 激光雷达 毫米波雷达 交通信号机 端 厂 理服务 储服务 视化 法服务 别 别 言识别 图服务 件预警 仿真 为分析 析预 测 数据工 数据治 数据存 数据可 模型算 视觉识 语音识 自然语 高精地 交通事 交通流 驾驶行 安全 分 边缘计算应用 信号控制优化 诱导信息生 成 安全警告信息生成 视觉智能识别 雷达视频融 合 车道控制器 可变标志 RSU 边 云 ' 1 、 Al 全域感知与数据采集系 统 2 、智能交通信号控制系统 3 、交通违法智能抓拍与预警系 统 4 、突发事件检测与应急响应系 统 5 、行人与非机动车安全保障系 统 6 、车路协同 Al 辅助系统 7 、交通运行态势分析与管理系 统 目 录 四 、智慧路口交通设计 五、智慧路口发展展望 一、 智慧路口的发展 二、智慧路口总体思路 三、智慧路口应用系 统 “ 人工智能 + 智慧路口应用系统”是围绕 “感知 - 决策 - 执行 - 反馈” 闭环构建的有机整体，以 Al 技术为核心驱动，覆盖交通效率优化、安全管控、协同服务、管理调度四大核心场景。各应用 系统既相互独立承载专项功能，又通过数据中枢联动形成协同效应。 三、智慧路口应用系统 · 该系统是所有应用的基础， 负责将物理世界的交通信息 转化为可分析的数字化数据， 核心是 “多模态传感器 + Al 数据处理” 的深度融合。 · 系统是连接 “智慧路口” 与 “智能网联汽车” 的桥 梁， 通过 Al 整合路侧感知数 据，为自动驾驶提供超视距 感知与决策支撑 , · 系统通过 Al 实时识别路口 突 发状况 ( 如事故、故幛车、 路面障碍物 ) , 快速触发预 警与处置流程，减少二次事 故风险。 · 该系统是提升通行效率的 核心，通过 Al 算法动态优 北信 号灯配时，替代传统固定配 时模式，实现 “车多放车、 人多放人”。 Al 全域感知与数 据采集系统 · 依托 A 视觉识别技术，实 现 交通违法行为的自动化抓拍、 取证与管控，减沙人工执法 成本，提升震慑力。 · 焦行人、非机动车等弱势 交通参与者，通过 Al 识别 高危行为并触发预警，降低 事故风险。 · 统是所有应用系统的“总控 制台 ” , 汇聚全路口数据， 通过 Al 分析生成态势报告， 为交管部门提供决策支撑。 智能交通信号控 制系统 行人与非机动车 安全保障系统 交通违法智能抓 拍与预警系统 交通运行态势分 析与管理系统 突发事件检测与 应急响应系统 ■ 系统构成 口 该系统是所有应用的基础，负责将物理世界的交通信息转化为可分析的数字化数据，核心 是“多模态传感器 + Al 数据处理” 的深度融合。 口 智慧感知在结合现有的智能交通感知设备的基础上，增加了更加精密的路侧感知设备、车载感 知设备和 5G 移动大数据 , □ 路侧感知设备：激光雷达、毫米波雷达和带目标识别功能的视频摄像机； □ 车载感知设备：则是包括自动驾驶车辆能够感知到的数据，需要通过路侧单元 RSU 实时上传 到边缘计算节点。 1 、 Al 全域感知与数据采集系统 · 对目标进行连续跟踪 ; 输出目 标的位置、大小 速度、方向， 推算目标轨迹。受环境因素影 响小，造价低，但精度相对较 差。 · 激光雷达感知系统以激光雷 达为主的一组主动传感器系统 ，包含激光测距系统、扫描系 统和分析系统。但受环境因素 影响大且造价高。 · 图像采集系统系统和图像识 别系统通过视频摄像机精确感 知路面交通图像，经过分析系 统处理，获取可用的道路交通 信息。但无法识别位置信息。 激光雷达 ■ 核心功能 口全维度数据采集：实时获取车辆 ( 车速、轨迹、车牌 ) 、行人 ( 位置、过街状 态 ) 、非机动车 ( 车道占用、行驶方向 ) 、环境 ( 天气、路面状态 ) 、设施 ( 信号灯灯色、标志完整性 ) 的动态与静态数据； 口数据预处理与清洗：过滤传感器噪声 ( 如雨天摄像头反光干扰 ) 、剔除无效数 据 ( 卩飞鸟误识别为行人 ) , 输出标准化数据格式； 口实时数据分发：将处理后的数据同步推 送至信号控制、违法抓拍、车路协同等 下游系统，延迟≤ 50ms , 支撑各系统 实时决策。 1 、 Al 全域感知与数据采集系统 具体采集信息 1 . 身份标识：车牌号码、车牌颜色、车辆 VIN 码 ( 部分场景 ) 、新能源车牌类型 2. 物理属性：车型、车身颜色、车辆尺寸、载客 / 载货状态 3 、运行状态：实时车速、加速度。行驶方向、车道位置、车头时距、轨迹坐标 4. 行为特征：违法行为、变道意图、停车状态、避让行为 1 . 位置与状态：实时坐标、行走方向、移动速度、停留时长 2. 行为特征：违法行为、过街状态、群体属性 3 、特殊属性：是否为弱势行人 ( 老人、儿童、视障人士等 ) 1 . 类型与属牲：车辆类型、车身颜色、载人 / 载货状态 合规性 2. 运行状态：实时车速、行驶方向、车道位置、轨迹 3. 行为特征：违去行为 、避让行为 1. 信号灯；当前灯色 相位状态 绿灯剩余时长、配时方案编号、故障状态 2. 标志标线：标志类型、完整性、标线清晰度、可变标志状态 1 . 车道：数量、功能、宽度、畅通状态 2. 附属设施：隔离护栏完整性、人行遒平整度、井盖状态、排水口通畅性 3. 感知设备自身：工作状态、拍摄角度、检测精度、电量 / 算力占用率 各方向 / 各车道实时车流量、非机动车流量、行人流量，高峰 / 平峰流量峰值 各方向排队长度、排队时长、垩均车速、通行效率、拥堵指数 (1-5 亟 ) 绿灯空放时长、车辆启停次数、交叉口延误时间 天气类型、降雨量 / 降雪量、能见度、光照强度、温度、 风力等级 路面状态 ( 干燥 / 潮湿 / 积水等 ) 、积水深度 . 路面破损、路面积尘 / 杂物覆 盖情况 临时施工信息 ( 位置 / 范围 ) 、路测障碍物、周边商辅 / 学校 / 医院认 流集散状态 当前时间 ( 区分工作日 / 节假日 ) 、路口经纬度、路口名称 / 编号、周边路网拓扑 周边大型活动信息、临时交通管制通知、突发公共事件影响范围、历史事故数据 导航 APP 出行需求数据、交管平台警力分布数据、公交公司公交车实时位置 / 到站信 数据用途说明 支撑违法抓拍、轨迹追踪、流量统计、 Al 行为研判 保障行人安全 . 触发弱势群体关怀机制、优化行人绿灯配时 非机动车违法管控、车道资源优北、通行安全预警 信号灯动态配时、设施维护预警、交通规则 Al 解读 道路维护调度、设备故障排查、感知数据精度狡准 拥堵态势研判 ' 信号灯配时优北、 路网容量评估 拥堵预警发布、交管资源调度、出行路径推荐 路口通行效率评估、配时方案迭代优化 感知算法鲁棒性优化 ( 如雨雪天识别调整 ) 、路面安全预警 ( 如结 冰风险 ) 道路应急处置、通行安全提示、养护计划制定 异常事件检测 特殊场景配时调整 ( 如放学高峰 ) 、拥堵成因分析 数据时空对齐、场景化分析 ( 如节假日流量预测 ) 、跨路口协同决 策 交通流异常预判、应急管控方案生成、事故高发风险预警 多 源数据融合分析 精准警力调度 公共交通协同优化 1 、 Al 全域感知与数据采集系统 二级子类别 车辆数据 行人数据 非机动车数据 交通控制设施数据 道路与附属设施数据 流量数据 拥堵特征数据 通行事件数据 气象数据 路面环境数据 周边环境数据 时空基础数据 事件关联数据 跨系统对接数据 一级分类 交通参与者 数据 交通基础设施 数据 交通流与运行 状态数据 环境与气象 数据 关联辅助数据 ■ Al 全域感知数 据 ■ 系统概述 口交通信号控制系统是集现代计算机、通信和控制技 术于一体的区域交通信号实时联网控制系统，可实 现对路口交通信号的实时控制、进行区域协调控制、 中心和本地的优化控制。 ■ 主要组成 口信号机、综合箱、灯杆、灯具、倒计时、非机动车 灯、行人灯。 ■ 系统功能 口系统控制路口交通信号灯 ，自动协调交通信号灯配 时方案，均衡路网交通流，使停车次数、延误时间 及环境污染减至最小，充分发挥道路系统的交通效 益。 2 、智能交通信号控制系统 ■ Al 控制模块 □