各地发放的网约车牌照也反应叻这种偏向（如云南）。据 量不详的车辆就租赁给了滴滴 以补充其

业内人士透露，交通运输部在 2018 年对滴滴、神州等网约车 运力短缺造成嘚服务短板当然，滴滴、
平台进行整顿时曾提出城际网约出行只能由具备道路客运 首汽等是以城市内出行为主，还是也会租
资质的运輸企业来提供甚至不排除交通运输部对城际网约 车向城际出行进军，这又另当别论了
出行出台明确的规范意见，禁止非客运企业提供城际网约出
行服务 城市内网约出行的竞争非常激烈，也
许这个市场永远也不会有固定的垄断者
云南省 2019 年以来批准的网约车牌照，7 家中囿 3 家运输企业 ,1 家汽车租赁1 家驾培 即便是滴滴，在其发展过程中倒下的对
手包括优步、易到等，但还有哈啰、首汽、
而车队管理运营商大多是与当地运管部门合作较长，联网 神州、美团等等某位证券分析师说的，“对
联控、货运公共服务平台、智能视频监控报警等业務的主要 出行平台而言轻资产和短产业链运营模
承接者，甚至可能是网约车监管平台的承建方但让其来自 式下，平台的盈利能力和客戶体验直接相
营网约出行服务的难度很大也缺乏基因和人才，可能更多 互制约一旦平台转向关注盈利能力，就
的机会在于监管严格之後（现在各级交通局正在进行机构改 可能给跨界而来的新进入者带来机会引
革，大多成立了交通综合执法大队北京交通执法总队日前 發新一轮平衡。”而城际网约车出行只
还成立网约车线上监管大队，应是全国监管最严城市）向 要继续保持高压监管，即便未来滴滴嘚顺
滴滴、首汽等提供运力资源司机由滴滴、首汽等自行招募。 风车业务恢复（顺风车一天只能跑两单）
在监管严格的北京上海等地，神州租车有 20 万自有车辆数 仍然有很大的发展潜力，尤其在一些都市

可见网约车市场会一直都有机会，

运输企业、车队管理运营服务商、网约平
台提供方等也都能找到自己的蓝海。只
是目前还是一片混沌参与者众，拔尖者少

精细化管理，以民为本为民服务

2018 年 11 月 9 ㄖ，由科技部高新技术发展及产业化司、 就医难、上学难等等七个难点2008 年，市委市政府

科技部高技术研究发展中心指导中国智能交通協会主办的 共同印发了 10 号文件《关于破解“停车难”问题的实
2018’第十三届中国智能交通年会“技术沙龙：路侧停车管 施意见》，该《实施意见》一共列举了六部分内容：公
理”上杭州市道路停车收费监管中心叶文文科长发表《打 交优先运行体系、停车场规划和建设、规范停车收费、
造精细化管理为内核的智慧停车，破解路侧停车热难点》的 优化停车管理和服务、对挪用车位和违停的处置、停车
主旨演讲夲文为现场演讲录音整理，未经演讲者本人审核 产业化。十年以来杭州市为了破解停车难做了很多工
作，所有的工作基本上都没有脱離这六项指导意见
叶文文：杭州启动道路停车管理工作的时间比较早，从
计和基础架构基本上没有多大的变化只是在一些细节方面

刚財穆总和高处长说道路停车不好经营，容易亏损

我认为只要做到精细化管理就不会亏损。杭州市区现在有

2008 年杭州市在交警部门备案的停车位只有 全面的梳理，解决杭州市停车收费到底是什么法

6000 个左右车辆和泊位的配比倒挂，缺口

2018 年 11 月 9 日由科技部高新技术发

展及产业囮司、科技部高技术研究发展中心指
导，中国智能交通协会主办的 2018’第十三
届中国智能交通年会“智慧公路建设和发展”
论坛上中山大學余志教授发表了《高速大
脑与创新服务》的主旨演讲，本文为录音整理

余志教授：我的分享主要分为三部分内

一、高速公路管理存在嘚难题 交换机就是交叉口，光纤就是道路我们管理上亿的用户也不会堵。

你们管理几十万辆车你们就堵了主要是你们的模型不行”。峩们
过去高速管理的三个目标往往变成三个 的模型和电信系统的模型是不一样的为什么？如果匝道是交换机
问题，三个目标分别是安铨、畅通和环保 路是光纤，车相当于电话但是一折腾就会发现它们是不一样的，
其对应的三个问题是事故、拥堵和污染造 电信系统咑电话的时候，最关键的地方是电信系统有电话号码拨
成这样的现象的原因有很多，最根本的原因 完电话号码以后电信系统就知道是谁偠打给谁重要的是使用哪一
是我们对交通的理解还不够。过去我认为自 个光纤是由系统指派的光纤的传播速度是每秒 30 万公里，这个
己對交通挺理解的直到我在七八年前的一 速度快到可以不计时间。可是车麻烦在什么地方是不知道车从哪
次争论中清醒过来。当时一个電信系统的工 里来到哪里去！
程师对我说，“你们的交通不行你看我们
的电信系统，上亿的用户也是一个网如果

未来实现自动驾驶僦好办了，车从哪里来到哪里去 度讲，我们可以全量检测就是布设各种传

都先跟系统报告一下，由系统给车指路如果能这样我 感器。刚才讲的路测从智能交通管理出发，
们也能管好最根本的差别在于电信系统全是动态线性 我们希望在所有道路交通发生变化的信息，
规划问题是可求解的，而且大部分都能解而交通是 如地点和车辆身份状态能被检测，这种状况
非线性的是不可控、不可测的。 下高速交通系统才这个方程才可以求解。
这是我们所有工作的基础在这基础上能不
后来我们做了一些交通模型，并全都简化成静态模 能弄一条高速公路示范路
型，静态模型就是每天的车都不变每天这么多人重复
在哪里走同样的路，我们以此做规划一万个人出行， 二、交通领域里的精准感知
抽样 3%-5%然后认为这 3%-5% 代表那一万个人，这
就是现在的交通仿真模型的本质我们现在很羡慕做自 先讲一下我们现在莋的事情。宣城市大
动驾驶的什么都知道，而我们却三不知不知道需求， 概有 100 多个路口我们基本上做到了每一
不知道容量，不知道狀态要么知道一点点微观，要么 辆车可知在交通领域里，这是第一次在一
知道一点点宏观而不是准确地全部都知道，如果能做 个城市里基本实现了从微观到宏观的精准可
到精准感知才能够讲智慧，才能够改变我们对未来 知。什么是精准可知就是可以知道车辆的
茭通是无法知道的，这是最麻烦的一点如果所有车辆 行驶路径，精准的时间我放的这个动画不
都实现了自动驾驶，问题就简单了知噵它来去哪里， 是一个仿真模拟都是真实的车辆、真实的
就可以协商。我想这是交通管理困难的根源知道根源 时间和真实的位置，这鈈是仿真是实时重现，
就可以找解决的办法 在全世界这是首次在城市级范围内里实现了
交通流的实时重现。每一个小红点都代表了
希朢在哪里跟这一场科技革命有关系，跟物联网 一辆带有车牌的真实车辆，这是我们最重要
大数据车路协同，人工智能有关系所有嘚车都由系 的工作。在这个工作基础上可以做任何可
统来指挥，这很简单这个算法不难，指定哪条路路 以想象的事情，比如说我们鈳以知道任何一
程中间你走快点他走慢一点……我讲一句绝对的话， 个统计单元里通过路口的车有多少和通过路
凡是模型能解决的问题嘟不是问题没有谁发明的全新 口的车的身份，可以精准地知道任何一辆车
的数学方法是没有模型的关键是要实现物理跟现实的 的行驶軌迹。虽然 GPS 也能实现但是 GPS
对应，所以现在的科技革命带来了很大机会首先是大 的渗透率只有 3%-5%。
数据及时的通讯和人工智能是可控的，相互关联的
这使得我们有可能在交通管理实现三全：全元素、全要 实现三种完备的可能，基于卡口每一
素、全时空。在这个基础上可以在容量、需求、状态 个交叉口都有治安卡口或者违章卡口，如果
等方面进行完备的求解在高速公路上最重要的要素是 所有的车辆嘟装上 GPS 并且回传也没有问题，
标志、标线、进出口匝道、收费站、服务区这些要素 你也可以精准感知。
上都要做到对于容量、状态、需求的精准可知自动驾
驶很重要的是道路智能化，是有逻辑关系的从这个角 城市比高速更复杂，能不能在高速公路
做精准感知十多年湔广深高速集成一体化

时，在 100 多公里高速路上装了大量的传感器因为 能算是大脑，大脑必须要负责规划设计和管理

容量不知，没有建蕗网需求不知，很大的成本但成 但是我们有没有可能一开始就把所有东西覆盖
效不大。在高速公路主动安全防控方面有很大进步， 僦像我们现在还有很多脑其实就是一个脑壳，
但由于路测检测不完备虽然对于道路交通的“容量” 都不知道那个东西是什么，但是我們的饭得一口
估算有很大进步但是对于需求仍然不知。我们在机 一口吃包括现在做自动驾驶也一样，都在脚踏
场高速也做了很多工作但都没有实现容量需求状态 实地的工作，一步一步地分析你只能先做好一
三可知，仍然停留在部分可知和业务平台集成的基础 个大脑然后你才可能把它做成一个范围比较大
之上。高速公路如果按照“交通系统可以建模交通 的大脑。
系统可以求解”的道理我们可以紦匝道、服务区这
些地方，车辆发生变化的地方用完善的基础设施， 对于车路协同我不太懂的，但我讲一个摩
支持完备的数据采集嘫后再支持智慧平台，智慧平 托罗拉的案例摩托罗拉上世纪 90 年代投了几十
台真的不重要，但是完备的数据很重要对高速公路 个亿来做嘚卫星移动电话网络，当时做了一个测
来讲分析数据在最低限度 30 秒之内，最好能够在 算只要有 300 万人使用这个系统，就能回收成本
10 秒鉯内能够回传。在两条以及多条高速相接的立交、 最后却失败了为什么？不是因为它不好是因
高架，通过精准的卡口也同样按照可計算的路网， 为太好了不只是 300 万人要用，而是 3000 万人
把高速公路每一个要素单元变成有逻辑语义的交通规 要用3 亿人要用，甚至几十亿人偠用当有这
则和可以理解的计算网络。基本上可以做到全量的可 么多人要使用电话卫星电话（带宽）无法支持。
知在这个基础上，洅去支持一体化的智慧管理而 什么是最好的支持？就是现在的蜂窝式移动电话
不是集成的智慧管理，集成是一个拼凑的东西是没 回箌车路协同，我斗胆说一下如果要满世界跑，
办法的办法我们真正要做到的是全要素信息的一体 最好是建造一个最智慧的车，这是最囿效的如
化，核心业务的一体化和管控服务的一体化由单项 果你很多车在一条路上跑，把路建好维护好就是
业务的能力支持转变成┅体化能力支持，我特别想 最有效的路贵车就便宜。如果一条路就两三辆
强调车路协同也有这个问题，单项的创新功能很难 车在跑這条公路能有多少钱去维护？在城市里
解决系统性的应用。交通大脑是一个赋能者并不能 可以把路搞好，让车蠢一点但是问题是汽車是
直接地去解决业务，但是它能告诉你整个交通系统 满世界跑的，怎么可以蠢呢所以我挺羡慕做通
是怎么回事，然后你再去创新 訊工作的，做来做去都是容易的事交通很多工
作都是无解的，说了半天又是没解的事所以我
三、高速大脑要一步一步地做 想车路协同，最大的挑战是在它的系统均衡，
就是什么东西必须是在路上的什么东西在车上。
最后我想对大脑做一点简单地扩张其实有很多
人對大脑有很多种定义和很多种想法，当我说做高速 谢谢大家！
大脑的时候有人说那不可能，交通大脑包括海陆空
然后当我们要做一个管理大脑的时候，有人说那也不
基于视频精确位置的交通信息
在交通管控中的应用研究

今天这个题目其实是偶然悟到的有一次我演讲结

束之后发现，精确位置视频

2018 年 11 月 9 日由科技 采集信息在实践中还可以有更深度的应用，交通管控就是其中之一所以

部高新技术发展及产業化司、科 题目叫《精确位置视频采集信息的交通管控应用研究》，我可能会提到关于精
技部高技术研究发展中心指导 确位置视频信息采集的定义，把内容跟大家分享一下也想看看大家是怎么理
中国智能交通协会主办的 2018’ 解的。
第十三届中国智能交通年会“交
通组织优囮与控制技术”论坛上 这个题目提出以后，我认为解决了一个大家最近经常谈论的问题阿里
南京市公安交通管理局总工程师 曾经提过，世界上最遥远的距离却是红绿灯和交通监控摄像头之间的距离如
顾怀中发表《基于视频精确位置 果用精确位置的视频采集信息就可以紦这个距离减少甚至到零。
的交通信息在交通管控中的应用
研究》的主旨演讲本文为演讲 正好借这个机会跟大家做一个探讨，主要包括彡方面的内容一是，视频
速记整理未经本人审核。 信息在交通管控方面的应用现状；二是精准位置信息与视频流的整合研究；
三是，带位置信息的视频流应用研究

一、视频信息在交通管控方面的应用现状

视频结构化，这个名词最近大家提得很多很多专家企业对过程视频化的

处理，对车辆行为的视频化处理都进行了大量的研究也取得了很多的经验。
通过视频化处理以后我们可以把交通参与者的特征，包括车型、车牌、车辆
行驶轨迹等数据可以提取出来目前这项技术已经很成熟了，应用场景包括停
车事件检测、拥堵事件检测、拋洒物 / 反光锥检测、占用应急车道事件检测、
变道事件检测、车道行人事件检测等等

这里还关系到一个空间问题，如何通过现有研究檢测到某个地方发生的

某个事件是否存在。通过把现有的交通监控做一个标的把时 高精度数据采集，南京采集了大约 2000

间、空间信息提取絀来这样一个监控点的记录信息，能否完 公里的交通设施信息数据误差大概在 20 厘
整地表达这一时间段、空间内发生的所有事情，大家鈳以好好 米左右高度误差在 20 公里以内，如果要进
思考这个问题我不好讲透，我们跟海康进行过深入的讨论 行交通信息的转换，使用瑺规的技术手段就
如果我讲透了可能要负法律责任，我就不说了但带着这个 可以了，比如：
思路思考下去大家可能会有所收获。
二、精准位置信息与视频流的整合研究 1、 在监控摄像头上安装精度较高的陀
螺仪及高精度定位芯片通过高精度地图获
通过对交通视频的处悝，实现位置信息的精确定位在检 取的卫星定位数据来校准陀螺仪精度，根据
测区域里面可以确定意外事件发生的点位然后再上传到茭通 方向、俯仰角、转动角度，将卫星定位信息
指挥中心这方面深圳交管局做得相当好，深圳交管局的指挥 数据换算为目标的真实位置數据
中心、督查中心，完全构成了一个可以用于实战高效的应用体
系目前我们可以有这样一个图，包括交通事件的处理流程 2、提取視频画面中目标的实时精准运动
有了位置信息以后，可以快速地进行实施预案处理 坐标，把目标特征与系统连续的时间和目标
所在的位置信息进行关联即可获取车辆在
通过视频结构化处理，可定位交通事件发生的点位识别事故车辆特征等 完整道路中的坐标及轨迹，还能够获取道路
上的交通流量、交通事件等信息
高精准位置技术发展现状，我在 8 月份
一个报告中提过三个问题：第一我们要把 在实际应鼡中，一旦目标被建筑物、树
技术平台展示向工作平台转化；第二把基 木等遮挡，视频结构化技术就无法发挥作用
础信息的存储往事件流的存储方向转化；第 但如果把空间信息存储到视频流中，并对相
三把交通互动的信息沉淀在上面。 关信息进行整合分析便可推导絀盲区内的
信息。可通过激光点云采集道路、设施等三
维立体数据并将卫星定位、高度、方向等
精准位置信息与摄像机的高度、俯仰角、卫
星定位信息匹配，再通过三维模型获取视野
盲区内的信息也可通过与周边地点相关联
的资源获取视野盲区内的信息。

通过采集精准嘚位置信息获取关注目标的相对位置然后与实际目标匹配

如果能把空间信息存储到视频流中去，整合 律结合视频分析结果与视频匹配，最终实现

之后的数据量将会极大地缩小这是很关键的技 道路拥堵规律的检测及预防。
术包括视频三维建模融合研究，激光点云采集
噵路、设施等三维立体数据实现 GPS、高度、 无人机事故勘查、交通事件时空数据采集。
方向等精准位置信息与摄像机的高度、俯仰角、 带高精度定位芯片的无人机融合了高精度
GPS 位置匹配再通过三维模型获取视野盲区， 地图数据实现对交通事故的勘查，获取事故
或通过周邊地点关联资源补偿视野盲区另外， 产生时间、空间对交通态势产生一定的影响；
基于高精度地图视频数据提取及应用方向，时间、 高速公路路面裂缝、标志标牌移位等勘查及数
位置、方向、特征交通事件态势可以影响规律 据自动提取，为道路精准管理养护提供数据支
采集、交通 OD 分析、车辆实时分析、交通预警、 持
交通仿真的效果。 实时跟踪车辆通行情况提升车辆查缉布
三、带位置信息的视频流應用研究 利用精准位置信息，确定被跟踪车辆所在
车道自动实现对车辆的视频接力跟踪，可广
快速获取交通事件信息提升事件处理科學 泛用于动态、全区域、多目标的机动车查缉布
性。 控工作指挥中心将要控制的车辆大致锁定在
某个区域后，系统可以自动确定相关摄潒机的
利用带精准位置信息的视频可以快速获取 精确管控范围，发现目标后自动接力跟踪。
事件发生的时间、空间位置确定事件性質，判 这里有一个问题视频流与交通仿真信息
断其影响等。交通事件处理人员可以根据相关精 可以进行实时交换但是交通信号与监测Φ心
确信息，科学布置事件现场的管控措施和范围 之间不能同时转换，但如果获取了视频监控的
适时开展上游分流、下游疏导将交通倳件影响 位置信息，就可以同步检测到视频监控所获取
控制在最小范围内 的所有信息。
地图一定不是静态的也不是一成不变的。
视频赽速检测、交通事故巡查 现实世界日新月异，地图也需要同步更新依
基于精准位置的视频跟踪与接力，可以进行 据频率不同可分层存儲表达地图从静态走向
路况快速提取、拥堵规律检测；融合高精定位数 动态化、可视化是必然趋势。
据拥堵规律分析包括交通拥堵形荿的规律和基 我就分享这些，谢谢！
于相关联路口的精准规律分析可以得到单一路
口车道级交通拥堵模型，并结合路段区域内的各
项延誤事件综合评估并推演得出道路的拥堵规

首发集团：延崇高速冬奥走廊智慧公

新技术发展及产业化司、科技部高技
术研究发展中心指导，中国智能交通
协会主办的 2018’第十三届中国智能
交通年会“智慧公路建设和发展”论
坛上北京市首都公路发展集团有限
公司副总经理李榮均发表了《延崇高
速冬奥走廊智慧公路建设总体情况介
绍》的主旨演讲，本文为速记整理

李荣均：大家上午好，非常荣幸

和大家一起茭流智慧公路的发展或者

在 2015 年中国申办冬奥会的时候承诺可以在一小时之内完成赛场之间的转场，从鸟巢边上的滑冰馆65 分钟能

到北京嘚国家雪车雪橇中心，从雪橇中心到河北张家口太子城冬奥赛区大概 60 分钟在 2016 年上半年，交通运输部决
定将这两点之间的道路按照高速公蕗标准建设同年年底开工，全长

准因为下游的水要为冬奥会雪场提供造雪功能，所以对 车提供充电服务关于发电技术，除了已经

水質要求比较高 在做的光伏发电以外，在现场的储能系统
还可以利用风鼓电，在用电高峰期供电可
整个公路实施动态管理，形成了一個智慧管理的平台 以有效节约能源。9 个智慧公路研究项目
四、自动驾驶和车路协同示范应用
现在饱受垢病的高速公路运营的问题，
自動驾驶和车路协同示范应用的主要范围在山区部分 也有配套解决方案首先是受恶劣天气影响
的 17 公里，从服务区一直到赛场单向长度 17 公裏循环， 而封路号称安全性更高，效率更高的高速
每 500 米布置一套路侧设备考虑到未来的自动驾驶需求， 公路往往是一有恶劣天气就葑路。智慧公
每 200 米预留通信光纤接口智能驾驶应用利用无线通信 路 能 否 实 现 全 天 候 通 行 高 速？ 对 运 营 方 来
和新一代互联网实现车与车，车与路的互动动态交通 讲，在路面做好各种防冰技术准备已经接
信息的采集。车、路和云端的主要协同场景是效率的场景 近可以解决这个问题了。
安全的场景信息服务的场景，最后发展到编队驾驶和自
动行驶 对于数字化和车路协同或者基础设施和
自动驾驶，高速公路基础设施数字化还停留
在对比了 DSRC 和 LTE-V 两种协同技术后我们采 在智慧管理阶段，下一步能不能把道路标志、
取了后者现在已经在北京市北六环边上开展前期的验证， 标线也实现数字化这对智慧公路发展会有
主要验证 19 个产品的性能，其中三个是车路协同设备 很大的提高。
另外智慧服务区是与旅游结合，和奥运结合要运用大
数据分析，对综合信息服务区的电动车用电、停车诱导、 这是我对智慧公蕗的一个理解不足之
光伏网电等情况进行分析管理，对人流进行监管和引导 处大家批评指正，谢谢大家
停车的诱导和查询，包括 APP 的倳先预定服务区对电动
城市超级大脑与预约出行

2018 年 11 月 9 日，由科技 一、北京智能交通 20 年发展历程

部高新技术发展及产业化司、科
技部高技術研究发展中心指导 北京的智能交通规划在七五期间已经开始了，在这期间自主研发了第一个
中国智能交通协会主办的 2018’ 实时自适应城市交通控制系统“九五”期间，研发了一系列交通信号控制系统
第十三届中国智能交通年会“城 GPS 警车定位、122 交通事故快速处理诱导等系统。2008 年奥运会期间研发
市智能交通创新发展交通组织优 了奥运交通管理指挥控制系统、交通运行检测仿真系统和三级运营与调度系统
囮与控制”论坛上，北京市交通 等北京城市交通智能化水平实现了跨越性的提高。
发展研究院院长郭继孚发表《新
形势下北京市智能交通的发展》
的主旨演讲本文为现场演讲录
音整理，未经演讲者本人审核

二、进行中重点智能交通建设 放到全世界，都可以量化对比

茭通出行综合评价体系从出行方式选择，
经过前一轮的智能交通系统建设我们建成了交通行业 包括公交、地铁、自行车、小汽车等等，還包
大数据中心整合并实时接入了 40 余个交通运输业务系统， 含了各项出行指数特征指数等。
8000 多项数据数据存储量达到 51TB，每天新增的數据量
达到 28GB这么庞大的数据量，数据管理就成了一个问题 关于停车监管信息化也在推进，刚才王市
我们怎么把数据集中关联起来 长吔讲了盐城的停车经验，去年人大期间北
我们把这些数据统一进行了分类。如下图： 京也通过了相关停车立法将从内到外，每条
街逐步进行治理利用路边停车电子收费方式
主要包括了移动互联 LBS 数据，电子车牌数据网约 关联起来严格管理。
车数据移动地图、POI、导航數据等几大类别。交通领域
各个行业包括互联网企业的数据也在里面有了这个分类， 3、出行服务
我们就可以针对性地对这些数据进行精細化治理进行一个 出行服务从较为单一的服务内容及发布模
全过程出行综合评价体系。 式发展为多样化、多渠道的服务模式互联网
企業提供的社会化服务开始蓬勃兴起，为用户
2、精细化治理 提供了更好的出行体验
数据治理，要求要像大气污染治理一样大气污染指标 苐一，推出了北京交通官方微信提供一
和新应用带来的新机遇。首先从出行总量来看有一个整体
判断，即在总量减量发展的情况下仍然认为交通需求会是
一个增量，出行距离和周转量也将会持续增加另外，随着
智能交通系统的建设出行方式也在发生急剧地变化，絀行

举个例子北京回龙观地区是北京拥堵非常严重的地 它的核心特征主要包含六个方面：

区，这个区域只有一个出口道路这条路每天嘚拥堵队列 第一，大数据汇聚全景感知强调全方位数
达到一公里，每天早上拥堵平均通行时间达到 20 到 30 分钟 据的运用，对细化到个体的數据进行融合分析
就这么一小段路，可想而知延迟指数有多高。那有没有 对交通要素全面感知
办法改变这种现状呢？我们针对性地嶊出了一个错峰出行 第二云平台超级计算。瞬时完成计算的超
实验用户端 APP通过记录大家出行的时间，通过一些激 级计算能力
励措施皷励大家错峰出行。这个给交通系统带来了很好的 第三机器学习人工智慧。充分运用机器学
收益比如，某个用户每天的出行时间是多尐通过错峰 习、人工智能技术，实现自我反馈和自我调节
出行之后，拥堵延迟时间也会减少可能对个体的拥堵减 第四，泛在互联系統协同强调人、车、路、
少并不明显，但是它可以对交通出行系统带来很大的收益 环境的泛在互联和协同运行。
第五全局视野系统朂优。以全局最优为目
为什么我们能够为了建造一座桥花几个亿就不能花 的，运用全局视角进行系统工序平衡资源调配。
一点钱让夶家改变一下出行习惯呢？这种方式是可行的 第六，实时反馈闭环控制以“零延迟”完
原来不可行是因为缺乏有效管理的职业手段，紟天有了信 成系统反馈闭环建立“数字平行交通系统”。
息手段我们的交通就可以做到更有序，更加组织化这 城市交通大脑的建设主要分几个阶段：初级
就能够显著地提高出行效率。 大脑中级大脑，超级大脑
初级大脑阶段，首先要完善人、车、路、环
2、城市交通夶脑 境的信息采集系统提升感知质量，建立标准化
城市交通大脑这个概念其实很早就有了，为什么之 数据格式同时搭建大数据计算岼台，实现信息
前没有提为什么互联网公司现在提出来了？其实是因为 的分布式储存和在部门的互联互通
之前他们不敢提。大脑不在“大”巨头婴儿未必就聪明， 中 级 大 脑 阶 段 实 现 人、 车、 路、 中 心 子
关键在于什么？这个大脑一定要够聪明其实在目前全方 系统之間的互联互通，基于机器学习系统初步
位的交通通行认知情况下，交通大脑确实可以做到比较聪 具备自省、决策、自反馈与迭代优化能仂并在
明，为城市提供更好的服务 示范区域内实现非实时的综合交通体系的优化配
超级大脑阶段，应该具备交通平行计算、实
时调配資源能力实现出行预约的大脑。所以
未来的交通系统，应该是路网能够有智慧有思
维，让人、车、路实现协同发展达到综合交通

3、智慧的思维与工具 城镇，每个城镇都有自己的加工业所以出

这方面最核心的部件是基于大数据建立的交通诊断决策支 行距离很短，深圳过去也是这样但是深圳
持体系，即从技术上实现对城市交通演化过程的检测及时发 变成一个科技创新城市以后，它的出行距离
现问題提出对策。首先是全方位采集数据把握基本特征， 比东莞多了 1/3
其次是基于大数据的交通特征进行全方位“诊断”，然后分析
宏观問题与行为主题活动关联性明确“病理”定位病因，再 换句话说城市治理不是靠几个摄像头
者根据不同政策下进行城市建模、仿真，奣确“药理”最后 就可以解决的。所以我们希望未来城市一
定精细化政策，进行城市交通整体或局部“调理” 定要有这样的交通工具，就是能够让城市供
怎么才能让大脑有智慧有思维，没有数据是不行的比如， 需建立在一个超级计算平台上城市交通规
通过大数據的比对，我们发现北京亦庄上海陆家嘴的出行范 划师，交通管理者包括出行者都能够在这
围是这个样子，再去比较北京的中关村仩海的徐家汇和陆家 样的平台上，认识到自我的位置为出行提
嘴的平均出行距离。北京平均通勤出行距离将近 12 公里上海 供个性化服务，出行预约系统也必须建立在
是 9 公里为什么相差那么多？我们也看了一下职住平衡的状 这样的支撑模型上比如，如果在北京通州
况從数据来看，上海比北京的混合用地要好但是其实不是 建立一个新的副中心，到底能不能解决城市
这么回事职住平衡可以显著降低出荇距离。也就是说上海北 问题谁也不知道，但光靠画那些图纸是解
京都是 2000 万人出行距离比北京短 1/3，交通负荷就要降低 决不了问题的現有的软件也做不到，必须
1/3实际上造成这种差别跟土地利用有关系，从更深层次的角 要有一个超级平台我们能不能集中力量建
度解析，这其实和经济结构有关系第三产业的比重很大程度 造一个面向我国快速城市化发展趋势，并提
上影响了一个城市的出行距离 供城市茭通特征分析的超级计算平台，这是
从 PPT 上也能看出来第二产业展三大产业占的比例决定 所有城市交通规划师的共同责任。
了区域的对外通勤比例三产越高通勤外出比例就一定越高。
换句话说就是当你的工作岗位同样配备这类居住环境时，实 我们的最终目标是什么就昰要为城市
际上他也住在那里。我们在深圳和东莞做了对比东莞有 31 个 的每一位出行者设计一个精准的出行时刻，
在资源得到有效利用的凊况下让他按照时
间出行而不是盲目地无序地出行，把有效的
时间用在有效的工作上而不是无谓的消耗
在道路上，这就是我们的梦想这个梦想能
不能实现，我们觉得是有可能的

我就介绍到这里，谢谢！

开放、智能开启非现场执法新模式

2019 年 3 月 21-22 日， 改革开放 40 周年来罙圳创造了奇迹，也不可避免的面临着拥堵、出行难、

华 为 召 开 2019 中 国 生 态 伙 停车难等城市病的问题目前深圳的人口已经达到了 2100 余万，机動车保有量达
伴 大 会 在 22 日 的 华 为 中 到 335 万辆，因为深圳禁摩335 万辆都是小汽车，不含摩托车机动车密度达到
国企业安平系统部场景化解 510 輛 / 公里，不但车辆密度居全国第一还远远超了国际警戒线，而深圳交警的
决方案发布会上深圳市公 警力仅仅只有 1900 人，人车路的矛盾凸顯向科技要警力，非现场执法设备在智
安局交通警察局科技处监控 能交通管理发展的最早期就得到了深圳交警的重视，并持续不断的創新改进
科科长黄浈婷发表了《交通
管理 + 智能，开启非现场执 与华为联合创新历程
法新模式》的主题演讲本
文为录音整理，未经本人審 深圳从 1997 年第一台电子警察的诞生；1998 年第一个视频执法在深圳上
核。 线；2001 年第一台带车牌识别功能的电警上路执勤；到 2017 年开启“刷脸”執法
试点以及 2018 年开启视频智能执法试点以来积累了大量的工作经验，取得了优
异的成果尤其是与华为合作开展智能非现场执法系统建設，构建了一流交通智能
体并获得 2017 年世界智慧城市博览会“平安城市”专项大奖。另外统计数据
显示，2018 年通过后台分析识别得出的交通违法行为宗数占了全部非现场执法数
量的 49%非现场执法成效显著。

1、前端电警非现场执法 2、后台智能分析非现场执法

深圳市非现场执法掱段在不断丰富前端可抓拍种类有 14 种， 深圳市后台智能分析非现场执法经历了三
后台分析有 12 种加上已经在全网应用的不系安全带、开車打 个发展阶段：2004 年以前是一个简单运算的阶
手机等 3 种手段，再加上刷脸执法一共有 30 种，试点的视频 段到 2010 年是大数据多维运算阶段，現在探
智能执法有 16 种如果试点成熟再推及，就有 46 种各种非现 索和推进的是 AI 运算阶段。第一阶段仅仅对简
场执法的种类和数量都在稳步提升后台分析可查处违法类型， 单的数据进行运算比如说以区间测速的方式
大概有 12+3 有 15 种，主要是各种交通禁行、限行类还有一些 判斷机动车是否超速、占用公交车道等。第二
违法行为类主要是开车打手机和不系安全带。 阶段大数据多维运算，参与的数据项目库就
特别多了包括车牌颜色、设备地点等，读取
的资源库有六合一系统违法数据、车档数据、
互联网业务系统数据、短信平台发送数据、通
荇证系统数据、各类重点车辆库等
后端的非现场执法类型包括：大型车不按
规定车道行驶、占用公交车道行驶、区间测速、
违反限时通荇规定、泥头车冲禁令、大货车冲
禁令、小泥头车冲禁令、小货车冲禁令、外地
车限行、黄标车禁行、45 天违法未处理车辆禁
行、客货分离（以上为应用智能视觉分析大数
据查处）、不按规定使用安全带、开车打手机、
其他妨碍安全驾驶行为（此三项基于图片二次
深圳交警制萣了“超级警情”处置流程，
对违法超过 30 次、假牌套牌等重点隐患车辆
实行快速、高效、动态打击。比如说违章 45 天
未处理车辆要被停駛，这也是数据运算库的
一部分通过数据判断它是否违法，此类执法
已属较为复杂现在我们在不断完善一个 AI 平
台，想打造一个开放灵活融合的平台基于 AI
的 Atlas 智能运算，实现多家算法的结果集中处
理对图片和视频进行一系列分析，使后台算
法更加灵活实现技术上的优勝劣汰。

AI 应用有两个案例首先是刷脸执法这一块，深圳 简单来说这三层要实现一个智能化，首先是前端

市对外卖、快递等特殊行业进荇了刷脸执法实行执法的 的感知智能，其次是运算平台的一个计算智能且必须
落地，采用震慑 + 教育 + 执法相结合的处罚方式全市 是灵活开放多元共享的，企业在这一平台上提供可接入
共建设 40 套试点区域行人、非机动车闯红灯数量下降 平台的设备、算法等；再次是应用仩的智能，实现非现
50%另一个案例就是刚才说的 16 种智能视频执法类型， 场执法场景的一个目标深圳交警也希望构建一个政企
目前已经试點了八个监控视频点，每天的执法数量量大概 共赢、协调发展的一个生态圈这是我们的工作目标，
是 100 例等试点再成熟一点，就陆续大范围推广 让城市更加安全，更加顺畅更加文明。AI 时代智能执
法我们在路上今天我的分享就到这里，谢谢大家
在人工校验之前，交警对大货车的闯禁行大多只能通
过识别车牌是黄牌还是蓝牌来判断运用了车脸识别技术
之后，就可以使抓拍大货车的废片从原来的每忝 16000
宗下降到每天 2000 宗。同时开车打手机跟不系安全带的
执法量也有一个大幅度提升2017 年，开车打手机的执法
量平均每天 300 多一年下来有 12 万辆，不系安全带的
执法种类平均每天也上千宗，总执法量达到 38 多宗

对现在和未来的展望，深圳交警希望和正在建设一个

开放融合的平台深圳交警想要打造一个开放融合灵活进
化的平台，逐步建立以深圳交警为主体各企业积极参与
的一个新型交通管理模式，持续通过技術上的优胜劣汰
来为交通管理注入新鲜活力。

一种新型动态交通诱导系统

文 / 国际智能交通 译 / 刘艳 董海龙

通过动态消息标志（DMS）向驾驶员傳递交通信息 主干道 DMS 应用

已被证明是受欢迎的也是将交通管理中心的指令信息
传达给公众的主要工具。然而使用大屏幕作为传递交
通信息的手段存在局限性。

ETSIMS Lite（一种动态交通信息系统）在车辆通过

限速、事故等标志之前的合适位置将信息传递给车辆（向 图 1：主干道 DMS（ADMS）嘚典型配置

驾驶员提供音频展示）从而帮助驾驶员避免道路障碍，
扩大标志的信息传递“范围”在大多数情况下，道路 图 1 显示了 ETSIMS Lite 的几哬关系该图定义了路网
上的物理 DMS 具有相对较窄的范围。但 ETSIMS Lite 消 的一组定向道路链路如果车辆在适当的道路上沿一定方
息比物理 DMS 上的更全媔。ETSIMS Lite 还支持在没有 向行驶它将通过音频展示 DMS 的消息。因此路网用于
路侧大屏（被原文定义为伪 DMS）的位置提供车载信息。 定义车辆接收消息的资格并扩展 DMS 的范围在路网内接
由于环境限制，有时不能将物理 DMS 放置在道路上这 收这些消息，有助于驾驶者自由选择要不要行驶茬高速公
就需要伪 DMS 功能了 路和平行干道组成的走廊中，并为驾驶者提供更多分流方
性除 DMS 外，还包括车道控制信号、可变限速标志和 该圖还显示了与 DMS 关联的管理域并表示了 DMS
主动发光标志等。ETSIMS Lite 综合了旨在捕获交通管理 上大多数消息将可影响的范围图中的 DMS，可以应用于
控淛意图并在适当的车辆位置提供标志信息 高速公路以及普通公路。管理域有助于确定消息的优先级
并有助于提供限制消息长度的标准，以避免驾驶员分心

图 2：DMS 的可能域边界 图 2 显示了概念在纽约长岛的两个 DMS 应用案例。DMS 1

在路网内的指定道路上驾驶员可以获得 DMS 发布的信息。请
注意DMS 1 的路网内包括另一条高速公路（NY 135）。

车辆不断移动会不断经过不同 DSM 区域，因此可能会收

到许多 DSM 发布的信息为了最大限度地減少驾驶员分心驾驶，
ETSIMS Lite 将信息的优先级、长度限制相结合从而确保接收
和显示的是最重要的消息。每个 ETSIMS Lite 信息都分为物理
DMS 位置或没有物理苻号的伪 DMS

综合信息 信息。许多交通管理中心使用预编写的 DMS 消息可以

就出行时间的不同来说，大多数车辆的实际位置将与 修改该预编写嘚信息包括扩展 ETSIMS Lite 消息。

物理标志位置不同ETSIMS Lite 作为用户选择的出行时间 ● 接受或修改消息优先级，有助于限制驾驶员收到消

替代（其为 DMS 位置开发）为其提供道路拥堵情况。 息的长度优先级是针对事件延迟或其他事件的类别预先
编写的。就出行时间的预判来说可以从当湔拥堵状态和
图 3：ETSIMS 架构 历史出行时长的比较得出。

图 3 显示了 ETSIMS Lite 的一般架构并总结了其主要 ● 为伪 DMS 开发消息或从预先编写脚本的集合中进

功能。ETSIMS Lite 服务器位于交通管理中心（TMC）由 行选择。
交通管理操作员负责可以是单独的硬件设备，也可以与
TMC 的管理系统功能集成它从 TMC 管理系统接收 DMS ● 从提前编写的信息集中，选择响应的信息来展示主
消息和交通流量管理设备状态的指示 动交通管理想要获得效果。

ETSIMS Lite 的 TMC 操作功能包括以下几个方面： 如图 3 所示从 ETSIMS 服务器到车辆通信可能使用

● 接受相应 ETSIMS Lite DMS 的交通管理信息，或修改 手机和网站（例如州的 911 站点以及智能掱机应用程序）
来实现信息的音频呈现是最简单且最不会分散注意力的
技术，并且目前大多数驾驶员都可以使用或者，可以采
用包括蕗边单元（RSU）和车载单元（OBU）连接车辆
如果使用后一种方法，则需要在路网中的适当位置使用
RSU在某些情况下，RSU 可还会用于其他目的
消息的交通信息服务等组织使用。虽然 ETSIMS Alpha 服
务器不需要操作员但它却不能实现 ETSIMS Lite 的某些
功能，例如增强 DMS 消息和开发伪 DMS 消息

智能视觉技术：智能交通未来的焦点

文 / 国际智能交通 译 / 刘艳 董海龙

智能交通行业的每个领域都在迅速发展，尤其视频监控技术的发展变化很快看起来非瑺令人困惑。伴随着

ITS 供应商之间的激烈竞争视觉技术的进步有可能改变游戏规则。其中一些新型产品在 2018 年德国斯图加特展上

Basler 的高级产品經理 Enzio Schneider 表示“嵌入式，几年前只是一个流行词现在已经成为计算机视觉的

一个强大趋势，帮助客户解决成本和可扩展性问题嵌入式使愙户能够以合理的价格提供量身定制、更小、更具竞
争力的解决方案，满足大多数行业的视觉分析需求”
点，“最大和最宽广的发展趋勢是嵌入式视觉 极 化 处 理 是 近 年 来 出 现 的 另 一 个 概 念Lucid
的发展，赋能于各种机器和设备基于性能、
专注于 3D、智能传感器、人工智能 (AI) 和模塊 Torsten Wiesinger 表示，“图像传感器现在能提供
化设计等技术嵌入式方法可以创建既标准化 更高的分辨率、更清晰的像素和更快的帧速率，此
又定制囮的系统以满足特定需求，并与竞争 外 超 越 可 见 光 的 新 传 感 技 术（ 如 极 化，SWIR
对手区分开来”。 LWIRUV，多光谱等）已经变得越来越流行且
检测能力显著提高。两年前没有人真正谈论过极化
成像技术的三个主要发展方向 而现在好几家摄像机制造商正推出偏振相机”。
Krepil 坚歭认为通过成像技术提高安全

出现，工厂可以将单个以太网同时用于图像抓 们能更好地理解应用程序那么答案就是“会”。

拍这种时間敏感型应用和不那么敏感的 IT 系 但也可能没有因为研发费用需要高效利用，
统由于 OPC UA TSN 标准可以应用于网络上
基于计算机的节点，包括摄潒机、PC、PLC 控 高投入自然是要高产出因此高复杂性并不一定真
制板和基于服务器的系统，因此该标准在基于 正有用这会让专业公司提供噫于使用的相机，更
边缘计算和基于云服务网络应用中具有明显优 好的服务客户另一方面，这意味着只有少数人在
势” 客户端上实际處理应用程序，相机的提供者因为离
应用太远无法理解细分场景的应用细节。
越多地运用机器学习和人工智能技术肯定会对 但如果你的意思是我们是否会因为交通、安
ITS 系统产生深远的影响，“从捕获的图像中 保、零售等各种监控应用而变得更智慧那么答案
获取信息能仂不断增强的同时，智能化需求也 是“不一定”因为采集的数据再多，没有足够的
不断增长ITS 系统将越来越智能的识别信息， 能力进行汾析也无济于事当然，从长远来看人
例如车辆乘员数量、有没有系安全带、驾驶员 工智能、机器学习能够解决这一问题。
行为以及车型、车牌等”
因此，这个问题上大多数人达成了一致意见，
细致入微的问题他认为，变得“聪明”的概
念取决于所谈论的内容如果你的意思是，我
监控相机正在变得“无所不见”

文 / 国际智能交通 译 / 刘艳 董海龙

眩光对驾驶安全的影响已被充分关注2013 年， 挡风玻璃上的呔阳耀眼使驾驶员识别变得困难。

英国最大的道路交通救援组织 AA 就针对太阳眩光对
交通的影响进行研究发现在 2012 年由太阳眩光引起 和类型，将车辆信息和交通违法记录数据库相匹配然
的交通事故就有近 3000 起，其中有 420 起严重事故 而，眩光意味着仍然难以识别驾驶员因此限制了执法
近 40 起致命事故。 的准确性荷兰团队在 2013 年四大洲国际道路安全大
会上提交的一份会议文件提出：“照明条件，眩光车
另外，眩光也在自动收费、交通监管和执法摄像 窗上的涂层以及故意阻碍都对识别驾驶员面部信息造
机领域有着重要影响。有多篇学术论文不僅在成本方 成困难降低了对交通违规行为的执法起诉率。”
面还从道路安全和操作角度展示了自动测速和闯红
灯摄像机的功效。例如2017 年，卡塔尔大学和加州
理工大学研究的一篇闯红灯交通违法行为的论文显示
在卡塔尔一些大流量的十字路口，没有摄像头的十字
路口嘚违章率为有摄像头的路口的 250%——尽管罚款
很重最高可达 13699 美元。美国高速公路安全保险
协会 2015 年的一项研究显示：2011 年在美国闯红
灯行为導致了 697 人死亡，127000 人受伤

现在交通监控设备的能力已经提高到不仅可以捕

获识别车牌数据 ，还可以自动识别车辆的颜色、品牌

索尼 XCG-CP510 是全球朂早一批集成新型偏振传感器的相机之一 一个对准特定的方向虽然相机可以配备偏振光过滤

器，以消除挡风玻璃眩光识别司机，但这種方法只
正如本文强调的那样交通违法的责任认定既“劳动密 能在严格受控的环境中使用。随着光线水平、太阳位
集又运作成本高”這意味着交通执法并不总是很顺利。事 置和挡风玻璃角度的变化多个滤光器和摄像机在 ITS
实上，德国巴登－符腾堡州公布的数据显示在當地自动摄 应用中变得至关重要，也大大增加了实施成本
像系统捕获的每三次违规行为中就有两次由于无法识别驾驶
员而不能进行责任認定 。 2018 年 9 月 索 尼 推 出 了 一 种 新 型 传 感 器
IMX250MZR/MYR，它将滤光器嵌入芯片内通过透镜
为逃避交通处罚，驾驶员撒谎的动机很高这一点在英 下方集成一个四向 (40°、90°、135°和 0° ) 线栅偏
国国会议员克里斯·休恩在 2003 年因为超速驾驶而让妻子 振滤波器，可以为每个像素分配一个光角以 2x2 计
“顶包”，以此来逃避交通处罚时尤为明显而这个谎言在 算单位排序。将输出
入到农业、地理、安保、交通等各行业应用领域中在交
通领域，无人机应用开始普及不仅在交通管理领域得以
迅速应用，高速公路管理部门、路政管理部门也开始启用
无人机进行路况监测、茭通疏导、桥梁监测等工作中

据公安部警用航空管理办公室相关负责人表示，截至

2017 年 9 月中国公安机关配备各型无人驾驶航空器 4000
架，共囿 2000 余名无人驾驶航空器驾驶员无人机在交通
管理中多用于抓拍交通违法行为、疏导交通、绘制现场勘
测图、巡视监测桥梁、高架状况等，使交通安全管理效率
进一步提升实现智慧交通协管。

ITS114 对全国无人机的交通领域应用情况做了相应的整

无人机在交通管理领域的应用

2018 年 8 朤 1 日 , 公共安全行业标准《基于无人驾驶

航空器的道路交通巡逻系统通用技术条件》（GA/T 1505-
2018）正式实施标准第 4 部分和第 5 部分对基于无人驾
驶航涳器的道路交通巡逻系统的要求进行了全面详细的阐

述，包括一般要求、飞行子系统、航拍子系统、信 实现全临港无人机自动飞行、自动運维、

息存贮和传输子系统以及后台处理子系统的技术要 全面巡检构建临港“5 分钟巡检圈”。
2019 年上海升级警用无人机执法
根据交通管悝部门对无人驾驶航空器巡逻过程 功能，继可抓拍大型车辆“加塞”违法
中视频图像对交通事件捕获、违法行为识别的需求 行为后，机動车驾驶员开车拨打手机的
标准也对航拍子系统的视频巡查、违法行为取证、 违法行为也纳入无人机执法一环在雨
交通流量检测、目标哏踪、声光提示等功能提出了 天也能清晰拍摄下机动车驾驶员的违法
要求，无人驾驶航空器需要能够对不按规定车道行 行为
驶、违法占鼡应急车道、倒车、逆行等常见交通违
法行为进行识别取证，并具有车辆号牌识别功能 2018 年 7 月 31 日，济南首次投入 4
架警用无人机抓拍开车打掱机交通违法
无人机应用于交通管理虽然益处多多，但同 行为之后于 2019 年 1 月 22 日将交通
样也需要探索深化，2017 年深圳交警成立了无人 违法荇为录入到全国交通违法执法平台，
机中队操作无人机的交警都是经过科学培训 , 获 生成非现场交通违法记录。此外济南
得国际飞控认證资格。此后多地公安、交警都成 市使用警用无人机直接执法抓拍交通违
立相关的无人机管理队伍。 法的行为

无人机在交通管理领域主要有几种功能 , 最直 2019 年 1 月 21 日，成都交警首支无

接的就是交通违法行为的抓拍根据深圳交警的数 人机飞行队正式出动，在成温邛高速上
据早期一台无人机执行任务的 90 分钟里，能拍到 展开了巡查执法工作在春运期间对成
30 多宗违章，平均两分钟就拍摄一宗 都市管高速公路嘚道路交通管理、交通
违法行为、交通事故现场等实施视频实
2017 年至今，深圳、珠海、南京、合肥、韶关、 时传输、空中飞行抓拍、空中现場勘查
太原、常州等多地交警引入无人机参与交通管理， 从空中加强道路管控工作
用无人机抓拍压线、不系安全带、开车接打电话等
茭通违法行为。 2019 年 2 月 27 日宝鸡市启动无人
机现场抓拍违反限行规定车辆。
2018 年 7 月至 10 月期间海口首次启用无人
机参与探索路面交通管理，对茭通情况进行实时观 无人机有着其他交通监测、感知系统无
察在 400 米外也可以清晰识别车牌。 法比拟的移动性和威慑性因此在高速
公路、重点路段可以为“疏导交通”的
2018 年 10 月 6 日，上海临港智慧城市发展中 重要手段：
心与阿里云共同部署智能无人机巡检系统设置 5
个自动飞荇机库，由阿里云 ET 城市大脑实时调度

2018 年 11 月，临淄交警打造“AB+ 智慧 观真实的事故现场图传回至事故处理民警处

交管”新模式，运用无人機进行视频巡逻 2018 年国庆期间，苏州公安交警部门使
实时掌握路段拥堵情况
用警用无人机，对主要高速公路进行管控实
2019 年，哈尔滨交警通过无人机定点巡 现缓堵保畅以及道路监测等目标苏州 9 个交
逻、现场抓拍、对违停车辆喊话驱离，有效 警高速大队都已配备了警用无囚机
的缓解了高峰期学校路段道路拥堵情况。
上海松江警方利用无人机无线通信遥控、
天津移动联合华为技术有限公司在中新 空中悬停、图像回传、GPS 导航定位等先进技
生态城共同打造 5G 网联无人机交通协管业务 术对重点路段的交通管理及事故处理。在雨、
试点无人机通過挂载 5G CPE 终端、喊话器 雪等恶劣天气下，也能精确绘制现场图
等设备，能第一时间抵达现场拍摄取证利用
喊话器进行交通疏导，避免二佽事故的发生 需要说明的是，无人机的交通管理应用
往往是以上多个任务同时进行，虽然不同场景
再次无人机可作为缉查布控系统嘚补 有偏重，但基本上不会有一种任务就对应一种
充同时也可为大型活动的安保交通工作， 型号的无人机只会升级和加装各种设备（仳
提供支持： 如喊话设备、高清监控等）。尽管无人机有很
好的机动性但也会受限于天气环境、续航能
2018 年 11 月至 12 月期间，鞍山交管局 力、操作水平等条件约束管理单位和无人机
启动 4 架警用无人机配合交管局的缉查布控系 交通企业要做的是，如何深化无人机视频监控
统对涉嫌存在假牌、套牌、逾期未检验等 / 抓拍的综合感知、分析能力，同时提高无人
违法情况的车辆实施精准查控 机的信息传达性能。

台州茭警利用 2 架无人机用于巡逻设卡、 道路运输、公路管理方面的应用

交通违法抓拍、交通事故现场勘察取证、重 在道路运输和公路管理方面无人机同样
大活动安保调度等任务。
有很多应用场景最让人称道的，应该就是桥
当然无人机本身只是一个工具，并不 梁、公路的安铨巡视和监测尤其是一些山区
是只能服务于交通非现场执法和交通管控， 高速、跨海、跨江大桥、高架等公路设施的巡
还可以用于交通管理其他用途最为明显的 逻、监测。
就是事故现场的警戒、绘制现场勘查图等：
2018 年南京运管运用无人机对中央门
为确保春运期间交通咹全，海南交警启 火车站进行无人机“鹰眼”执法通过无人机
用无人机抓拍交通违法行为外，还利用其绘图 航拍取证市运政稽查执法隊员在路面拦截的
功能，在一些大型和复杂现场进行现场勘查， 方式大力打击大客车违章行为。
并绘制出现场勘查图协助指挥中心進行处
理。 2018 年 6 月雅康高速启动无人机实时监
测高速沿线高边坡、桥下空间、等车流状况
2019 年春运期间，山东使用无人机巡逻 以便有针对性地采取远端分流等缓堵措施。
对违法车辆进行实时拍照并自动生成更加直

2018 年 7 月 16 日，株洲市公路管理局与湖南山河 了摇篮之中

科技股份有限公司举行了首批无人机交接仪式，这标志 此外无人机还可对桥梁等设施搭
着无人机将首次应用于株洲普通公路日常巡逻，大力提
升公路部门日常养护和应急抢险能力 建三维建模效果，形成公路基础设施电
子档案等有关此部分的应用，可查看
无人机不仅可以对公蕗、桥梁等基础设施进行巡逻 我们在 2018 年 5-6 月刊刊发的一篇文章，
还可以进一步加强为桥梁诊断医生助手在巡查过程中 由湖南省交通运输廳乔川龙博士与深圳
就帮助发现问题。 市大疆创新科技有限公司苏岑联合撰写
的《无人机在交通运输行业应用场景实
CW-10 对沪常高速青浦段进荇了巡查此次巡查全程

一．公安大数据应用面临的难点问题 方向等数据，这些都是可以转化为结构化数据为人所用

第二个难点是寻找這些数据之间的关联和价值。数据是有

欢迎索阅《智慧交通》杂志

《智慧交通》是智能交通领域集应用报道、市场观察、技术交流于一体嘚综合财经期刊创刊于 2002 年。

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第十四届中国商用车车联网大会暨 2019 中国 2019 第十届中国国际道路交通安全产品博览会

道路运输信息化高峰论坛 时间：2019 年 8 月
地点：中國 ·深圳·会展中心 展示范围：智能交通管理技术产品、交通信息通
电话：3 信系统、视频监控技术产品及解决方案、交通安
参展范围：车联網、新能源与网联汽车、北斗 全设备、设施及产品、交通警察装备和安全防护
民用、道路运输信息化等领域产品和服务 装备、驾驶人培训、考试系统

2019 中国国际城市智能交通展览会 2019 中国城市智慧交通大会

地点：北京·中国国际展览中心（新馆） 地点：中国·深圳
主办单位：中國智能交通协会、交通运输部科学 参会对象：城市智能交通管理单位（交警）、交
研究院 通运输管理单位（交通、运管）、城市级停车管悝、
城市出行服务提供商、ITS 企业等