
但傳統的自適應控制有個短板:因為“記錄”的車流變化是過去幾分鐘統計的流量,所以在流量變化頻繁、劇烈的場景下,配時方案會存在一定的滯后性,有時也會存在周期偏長的問題。
此時,通過加持海康威視交通預測大模型,就能讓自適應控制增加“預測”的能力——它可以“記住”歷史上每周、每天的車流特征規律,預測下個周期內的流量,作為關鍵參數提供給“自適應控制”算法,通過預測準確度的提升,獲得更貼合交通流變化的信控方案。

海康威視交通預測大模型具備高泛化、高精度、開箱即用等特點,多指標兼容,多維度預測的創新能力,譬如預測準確性的關鍵點之一在于對時序數據去噪以學習穩定的變量關系,這個過程就好像它能把采集到的路口視頻畫面變成一幀一幀的靜態的圖片,然后在靜態圖片里把干擾因素(如樹葉遮擋、霓虹燈廣告牌)剔除,還原成無干擾的更聚焦更有價值的視頻,以此來提升預測推理精度、推理性能,達到自適應控制效果提升的目的。
加持交通預測大模型后,車道流量預測準確率提升16-25%,路口通行速度提升12-15%,路口車輛延誤降低10-20%(數據來源于真實路口測試比對),有效緩解傳統算法控制滯后性,提升通行效率。

不止考慮單個方向通行
“算”出全局最優方案
在復雜的路口場景下,傳統信號機的感應控制會出現“一根筋”情況:例如依靠地面線圈感應車流,只要有車經過,就會保持該方向綠燈,容易導致單個方向達到最大綠燈時長,路口整體通行效率都會變低。
而大模型高階智控信號機提供全局感應控制算法,可以兼顧各個路口排隊長度、車道區域車輛數,以路口總存車數最小為目標來控制信號燈。并能夠在極短時間內(<300ms,相當于人類眨眼的速度)處理海量數據,進行復雜計算,結合交通預測、決策優化等,提供全局最優的信號配時方案。

此外,在雨雪霧夜等惡劣環境下,如果有交通數據異常的情況,大模型高階智控信號機也可以憑借豐富的歷史數據,進行數據的異常識別與智能修復,保障數據質量全天候在線。并對自己的運行效果進行“自評分”,可從多維度完成路口交通狀態、智能控制算法效果等可視化自評估,直觀展示路口通行情況及控制成效。
更穩定
硬件“雙保險”設計
極致網絡穩定
如果信號機產生故障,會引發路口交通擁堵,嚴重時還可能導致交通事故。因此,穩定和安全是產品不可逾越的底線。信號機的主控及電源雙冗余設計,保障硬件運轉穩定性,確保極端情況下通信與電力可靠運行。

海康威視大模型高階智控信號機擁有超強的網絡穩定性,“從容”處理各類交通數據,即使在每秒十萬包數據的網絡風暴中,依舊可以流暢穩定運行。
精準的控制,源自精準的刻度。海康威視大模型高階智控信號機,通過原生PTP校時芯片,提供亞微秒級別(百萬分之一秒)的校時能力,滿足車路協同中數據融合和車路通信高精度、低時延的嚴格要求。



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