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基于城市级轻量化数字孪生底座的智慧交管解决方案
上海电科智能系统股份有限公司
1概述
当前，我国城市交通系统呈现"三高三复杂"的典型特征：人口与机动车保有量持续高位增长、交通出行需求呈现高度多元化态势、路网运行状态复杂多变。传统交通管理模式正面临三大核心矛盾：静态规划与动态需求之间的矛盾，单点管控与系统协同之间的矛盾，人工经验决策与数据驱动需求之间的矛盾，这些问题严重制约了现代城市交通治理效能的提升。在此背景下，国家战略层面相继发布《交通强国建设纲要》、《数字交通发展规划纲要》等政策文件，明确数字化、智能化、网联化作为发展方向。公安部《关于推进公安工作现代化的意见》提出的构建“专业 ^ + 机制 ^ + 大数据”新型警务模式，为智慧交管建设提供了方法论支撑。
本方案提出一种基于城市级轻量化数字孪生底座的智慧交管解决方案，通过充分利用存量感知设备，融合数字孪生、人工智能等前沿技术，形成"感知-分析-决策-服务"的新型交管应用体系，使交管系统具备全要素感知、动态互联、智能分析、精准预测、协同控制能力，可有效破解拥堵治理、事故预防、服务升级等痛点，为公众提供安全高效出行体验，为交通强国建设提供核心支撑。
2 方案理念
2.1 设计理念
本方案立足公安交管数字化转型的迫切需求，依托“交通数据一个域”与“城市交通一张图”，打造全要素实时映射、全场景动态仿真的轻量化数字李生底座，同时建立“情报研判、指挥调度、勤务行动”三维一体的交管闭环管理机制，全面提升监测预警、研判分析、决策指挥、管控执法、警务协同等核心能力。
本方案既着力破解当前交通管理中的拥堵加剧、事故高发、数据孤岛等现实问题，又前瞻性对接国内外智慧交通发展趋势，最终目标是构建全流程闭环的数字化交通管理体系，为公安交通管理提供强有力的技术支撑和实践路径。
2.2 总体架构
基于城市级轻量化数字李生底座的智慧交管整体架构采用"云-网-边-端"四层架构体系，通过存量感知 ^ + 少量补点的建设方案，自主研发城市级轻量化城市级数字孪生底座，为情报研判、指挥调度、勤务行动及基础应用四大类场景应用提供全方位支撑，助力城市交通在精治、增效、服务三大维度实现跨越式升级。基于城市级轻量化数字孪生底座的智慧交管整体架构图（见图1）如下。
“端侧”：作为数据采集与指令落地的“神经末梢”由感知设备、执行单元、移动终端组成。其中，感知设备包括卡口、电警、视频、雷达等，实现对交通各类数据的实时采集；执行单元涵盖信号灯、车道指示器、匝道指示器、可变信息标志等，根据边缘或云端指令动态调整；移动终端包括警务通、执法仪、对讲机、车载装备等，支持现场执法、信息交互提供支撑。
“边侧”：部署于端侧设备附近，主要承担实时数据处理与本地决策功能，有效降低云端计算压力。主要由智能信号控制机、边缘计算、警员无人机、警用机器人、AI推理卡等智能化设备组成。
“网络”：构建高可靠、低延迟的数据传输通道，为各层级之间提供通信保障，主要由交管视频网、公安网、互联网、移动专线等组成。
“云脑”：作为智慧交管的核心中枢，承担数据接入、存储、处理分析以及业务支撑功能。由中心基础设施层、数据层、平台层和应用层组成。
中心基础设施层（IAAS层），提供底层支撑能力，涵盖计算资源、算力资源、存储及安全设施等，确保系统稳定运行与数据安全；
数据层（DAAS层），提供交管数据全生命周期管理，支持多源异构交管数据的接入、清洗、治理、打标以及置信度评价，同时将多源地图统一坐标，集成地图一体化平台能力，为上层应用提供标准化数据和地图服务；
平台层（PAAS层），打造智能化工具集，涵盖可视化引擎、交通算法库、交通垂类大模型引擎、AI视觉引擎、交通仿真引擎及大数据分析建模工具，支撑从感知、研判、决策、优化等全过程分析；
应用层（SAAS层），面向管理部门提供实战化系统功能，涵盖情报研判、指挥调度、勤务行动、基础应用等模块，直接赋能交通治理与服务。
其中，基础设施层、数据层与平台层共同构成了城市级轻量化数字李生底座。
3主要应用介绍
3.1 情报研判系统
本系统主要依托城市级轻量化数字孪生底座的能力，整合端边设备（卡口、雷达、电警、视频、边缘计算等）采集的交通参数、警情事件等多元数据，结合公安交管业务系统的数据进行关联分析、深度挖掘。系统聚焦道路交通拥堵治理辅助决策、交通安全风险洞察、警务工作研判三个方向，实现数据驱动的风险预判与决策支持。
\bullet 道路交通拥堵治理辅助决策子系统，以城市交通卡口、雷达、视频等感知的数据为基础，融合互联网导航出行数据，构建车辆出行状态识别、车辆路段级轨迹还原、车辆车道级轨迹还原等的认知分析能力，形成覆盖微（路口/路段）-中（道路）-宏观（区域）多层级的交通指标体系，通过强化路网诊断、交通体征监测、道路拥堵预警、交通组织优化、交通仿真决策、交通体征评价等模块建设，以达成实时诊堵，快速缓堵，主动防堵的成效。
交通安全风险洞察子系统，以多源数据融合为核心，整合警情、事故、违法、施工、六合一等动静态数据，构建“人-车-路-企-事”全要素的交通安全风险评价模型，实现安全风险隐患的精准识别，形成交通安全风险评级和“风险隐患对账表”，为事故防范、安全治理提供决策依据。
·警务工作研判子系统，以“优化警力资源配置、提升服务效能”为核心，依托多源数据关联分析与智能算法模型，构建覆盖执勤执法监督、民声警务服务、队伍管理评价的警务工作研判体系，通过数据驱动决策，推动警务工作从“经验主导”向“精准治理”转型。
3.2 指挥调度系统
本系统通过整合交管各类要素资源，构建交管“智能指挥中枢”，面向多元业务场景需求，形成覆盖日常管理、应急指挥、专题场景保障的指挥调度体系。系统主要包括接处警管理、应急管理、预案管理、大型活动保障、高快速路管控、无人机管理、高地联动、拥堵快反处置等应用。
\bullet 接处警子系统，以“智能派单-全流程跟踪-数据反哺决策”为理念，构建“前后方一体化联动”的接处警管理新模式，系统根据警情地点及排班信息自动匹配辖区中队民警，通过警务通等多通道推送指令，缩短派单时间；提供地图导航并监督出警时效，民警签收、到场、结案全流程留痕；同时沉淀历史数据，多维度分类研判，生成热力图识别高频警情区域，为警力精准投放及预案推荐提供数据支撑。
·应急管理子系统，集成智能预案、应急导航、设备联动、警力联动、救援单位管理、应急车辆管理等功能，形成“预案制定-仿真推演-实战应用”的应急管理体系，智能预案库通过“事件类型-处置流程-资源清单”的多维关联设计，实现突发拥堵、重大事故等场景的自动匹配，并依托数字孪生底座的仿真能力，预判车道封闭、管制措施等产生的影响范围；应急导航依托可计算路网与实时路况数据，为应急救援车辆规划最优路径并规避拥堵；设备联动模块自动调取事件周边视频监控、管控设备，辅助指挥员远程掌握现场态势及及时发布管控指令；救援单位信息管理与警力联动、应急车辆管理模块打通多个部门数据壁垒，提升跨部门协同作战能力。
·大型活动交通保障子系统，以“全要素管理、智能化保障”为核心，构建覆盖活动前、活动中、后期评估的大型活动交通保障体系。通过整合交通预测、仿真推演、多部门协同等技术手段，实现交通管控方案制定、多源感知、动态管控、应急联动、事后评价等功能，保障大型活动中道路交通安全有序与高效通行。
高快速路管控子系统，针对高速公路、城市快速路等大流量、高风险道路的特殊性，构建专题指挥保障场景，通过全息感知、事件智能识别、管控处置措施智能推荐、联动诱导、恶劣天气及重大节假日专题指挥、多部门协同处置等功能，显著提升高快速路的应急响应能力。
·基于无人驾驶航空器的道路交通巡逻子系统，依托无人机的高灵活性作业能力，打造"空地一体"的交通管理新模式，系统集成航线规划、视频分析、违法取证等技术，实现路面实时巡逻、交通违法抓拍、交通流量监测、交通事件识别等功能。系统具备航线设定和航线动态自动调整功能；具备在地图上显示预设航线、飞行航迹和机头指向的功能；具备当飞行航迹出现偏差时应能自动回归航线；具备控制无人驾驶航空器不进入禁飞区等功能；具备机动车不按规定车道行驶、违法占用应急车道行驶、按规定超车、让行、在高速公路车道内停车、在高速公路上倒车、逆行等违法行为取证的功能。
高地联动子系统，以“高架道路适当优先通行”原则，基于多源数据融合与智能算法模型，构建高架与地面道路协同控制的管理机制。通过实时监测高架及关联地面道路的流量、排队长度、通行速度等关键指标，动态计算联动控制策略，自动下发干预指令并量化评估成效，实现交通流均衡分配，显著提升快速路网整体运行效率。
\bullet 拥堵快反处置子系统，以“道理拥堵处置闭环”为核心，通过“拥堵溯源-智能告警-任务下发-处置反馈”的响应机制，实现从拥堵发现到处置落地的精准化、高效化管理。系统主要功能包括拥堵监测、智能预警、拥堵溯源、告警任务自动下发、处置与反馈、结案、量化评价等功能。
3.3 勤务行动系统
勤务行动系统作为“情指行”闭环的关键执行环境，通过整合动态警力布防、精准打击、线路保障、施工监管等核心功能，实现警力资源的高效配置与执法行动的精准化，推动交通管理从“被动响应”向“主动防控”转型。主要包括智能勤务、线路保障、精准打击、施工智管、两快治理、面对面监管等应用。
\bullet 智能勤务子系统，通过整合警力基础信息，利用智能排班算法、岗点智能部署算法，构建覆盖支队、大队、中队三级架构的智能化勤务管理体系，通过勤务基础信息管理，实现对支队、大队、中队多级勤务信息化管理功能，结合GPS 警员定位自动查勤考核；智能勤务排班，利用智能算法等技术，综合考虑人员、时段、任务等多种因素，科学合理地安排勤务班次，避免人力的浪费和任务安排的不合理；精准化勤务部署，从空间、时段、职能、人员等多个维度的覆盖入手，实现分级分类的精准化勤务部署；勤务联动，根据行动任务要求，让不同岗位、不同部门之间的勤务工作能够协同配合、形成强大合力，为各类任务的顺利开展提供坚实支撑。
1 线路保障子系统，通过视频续航、车辆跟踪、信号锁定，实现任务执行过程中的实时监控，让应急救援车辆在不闯红灯、不影响社会车辆的前提下，安全、快速、顺利地通过每一个路口，打通全自动绿色通道。主要功能包括保障线路规划、信号灯手控干预、路面视频关联、车辆实时位置跟踪、车辆到达时间预测、信号灯智能锁定及解锁等。
·精准打击子系统，针对违法大户、逾期未年检、逾期未审验、非法营运等重点车辆，通过建立车辆标签库分类管理，结合卡口过车数据，分析车辆轨迹数据，实现黑名单车辆位置预判，辅助民警进行拦截；同时，可通过分析车辆落脚点，实现上门精准布控，完成发现、追踪、拦截、处置、归档、反馈的流程闭环。
. 施工智管子系统，以“构建涉路施工全流程闭环管理体系”为核心，从施工审批、施工监管、企业源头管理三个方面提升涉路施工监管的效能。主要包括涉路施工审批管理与交通影响仿真评估，在审批过程中，通过交通仿真对该路段施工可能对交通造成的影响进行仿真模拟，辅助民警对该路段施工进行审批。在施工过程中，依靠视频巡检、AI视频智能监管等手段，对施工过程中存在的违规行为进行识别、报警，并提醒民警进行核查，提供移动端功能，对施工情况进行拍照留存，生成日志节点，组合成完整监管日志。在施工完成后，每月后台通过对施工过程中产生的各项数据统计，按照违规行为进行扣分排行，从而对施工企业形成监管推荐，并且自动生成施工月报，作为民警约谈企业负责人的依据。
. 两快治理子系统，通过利旧存量视频监控，对非机动车违法行为进行智能抓拍，并根据衣服特征识别两快（快递、外卖）企业，将非机动车驾驶人人脸比对结果自动建档，生成两快企业非机动车违法档案。同时，设置监管预警机制，待违法数据达到监管阈值后，提醒民警约谈两快企业相关负责人，并将违法抓拍数据用作约谈依据。
3.4 基础应用系统
本系统是交管数字化融合应用的基础支撑系统，通过整合感知、管控设备资源，提供视频集成应用、交通信号联网联控、多模式信息发布、非现场执法管理、交通设施设备管理、业务办理等能力，为交通指挥调度、勤务行动管理提供标准化、智能化的基础功能支持。
\bullet 视频集成应用子系统，通过集成固定相机、云台相机、高点监控、AR全景监控等多种类视频资源，构建立体化监控网络，实现实时视频流调阅、智能巡检管理、路面事件抓拍、历史视频回放等功能，为AI视频分析、指挥调度、勤务行动等应用提供底层视频服务支撑。
·交通信号联网联控子系统，针对多品牌信号系统不兼容的问题，系统基于国标协议、定制协议，实现与现有主流信号设备、系统对接，同时支持可变车道、匝道控制、潮汐车道等智控设备的同意接入，推动交通信号控制从“分散管理”向“集中调度”转型，主要功能多协议兼容与设备接入、统一运行监测与控制、智能算法驱动优化等。
·多模式信息发布子系统，作为“交管信息发布总线”，系统整合可变信息标志、互联网平台、公众号、小程序等多类型信息发布渠道，基于用户位置、身份（货车、客运车等）等构建标签化用户画像，实现路况、事件、管制、施工等交管信息的精准个性化推送，系统提供“一次编辑、多渠道同步”的功能，推动交管信息服务从“广而告之”向“按需触达”升级。
， 非现场执法管理子系统，通过整合卡口、电警、违停球机等多类型执法设备采集的违法数据，基于国标及定制协议，实现设备统一接入管理与违法数据的标准化处理，结合AI算法与规则引擎，对违法数据进行智能过滤、筛选，并按照上级平台要求自动上传，形成“设备接入-数据确认-证据生成-合规上传”的全流程管理，显著提升非现场执法管理效能和规范化水平。
·交通设施设备管理子系统，针对交通信号机、视频监控、电子警察、卡口等智能设备及标志、标牌等交通设施，构建交通设施设备全生命跟踪管理体系，实现资产台账数字化管理、设备运行状态实时监测、异常故障自动报警、设备维护流程化管理、养护档案化全生命周期追踪、设备报废退出闭环等功能。系统通过整合设备采购、部署、运维、报废全流程数据，可动态分析设备健康度，优化维护资源调配，确保设施设备始终处于最佳运行状态，提升交管设施设备的稳定性与运维效率。
4总结与展望
本方案深度响应国家战略要求，为公安交管数字化转型提供重要支撑，通过技术手段精准赋能拥堵治理、事故预防、指挥调度、公众服务等实战场景，可显著提升城市交通治理效能与民生出行体验，具有突出的社会经济价值。方案在落地过程中，可充分融合整合城市交通既有资源和“车路云一体化”新型基础设施，实现资源优化配置，避免重复投资，大幅降低实施成本。展望未来，我们将持续深化车路协同应用，拓展交通数字指挥信号精准上车、出行即服务等创新模式，为城市交通韧性提升与低碳发展提供可扩展的技术范式。
超员&多乘员通道（HOV）执法取证系统技术应用与解决方案
大连天天安全系统有限公司
一、技术研发背景
伴随着技术的进步，路面交通领域的绝大多数的违法行为均可以通过高清摄像机 _ { + } 视频分析技术加以管控。但是以下两个问题，是交警系统存在的极大的痛点。
（一）HOV多乘员专用通道的管控
为提高城市道路资源的使用率，国内多地相继推出多乘员专用通道（HOV）以缓解交通高峰期道路拥堵问题，并制定了HOV道路使用的相关交通法规。但在实践中，因缺乏守法意识或对HOV道路的不理解，违法行为经常发生。而违法车辆多使用防辐射车膜，从车外很难观察到车内人员情况，加大了执法取证的难度！
（二）国道、省道上的超员管控
车辆超员是十分严重的交通违法行为，在发生交通事故时非常容易引发群死群伤的严重后果。且路面交警在常规检查时，面临着“车流量大感知不到”、“超载复杂感知不准”、“环境复杂取证不清”、“工作量巨大”等问题，使得警方在查处超员车辆时费时、费力且效率低下。需要拦截车辆后，打开车门确定实载人数，如下面的图1-1、1-2所示。
二、系统概述
利用高光谱技术可穿透汽车太阳膜抓拍4K高清的车内图片，并通过AI人工智能自动识别并进行人数统计。可在肉眼无法察觉的状态下对车辆进行透膜抓拍，无闪光，大大降低道路上的光污染，更加安全。
车辆时速在 9 0 { k m / h } 的情况下，无论光照及环境如何都可以准确抓拍。本设备已通过了“公安部交通安全产品质量监督检测中心”的检测。抓拍效果参见下面的图2-1:
三、系统详解
（一）系统组成
整个系统由透膜相机、车牌相机、网络交换设备、配电设备、AI服务器、无线传输设备等组成。见下面的图3-1。
透膜相机抓拍车辆侧面透窗照片，用于判断车内人数。车牌相机用于抓取车辆的车牌。透膜相机与车牌相机通过联动程序实施绝对同步抓拍，以协助警方对嫌疑车辆的研判。
（二）系统的工作模式
系统共有两种工作模式：移动式 ^ + 固定式
1．移动式
移动式设备指的是：透膜相机与车牌相机均通过三脚架架设在检测道路的路边，其中网络交换设备、配电设备、AI服务器、无线传输设备均部署在当前卡口。当AI系统检测到嫌疑车辆时，会将嫌疑车辆的信息通过无线传输设备传至地面执勤警员的警务通、手机等终端上（注：目前仅能上传至手机。如需上传至指定平台，需给到我方指定平台的相关参数）。
移动式设备可根据警方的要求，临时架设在国道、省道、高速公路等偏远地带，需保证现场的电源供应。
移动式设备抓拍的车辆过车照片见下面的图3-2。
2.固定式
固定式设备指的是：车牌相机安装在高度4米以上的龙门架上。其中网络采用的是警方专用网络，AI服务器部署在警方指定的机房内。一般安装在城市道路上。
当AI系统检测到嫌疑车辆时，相关信息将会沿警方专用网络传递至警方指定的报警平台（需告知我方专用平台的相关参数、数据格式）；
固定式设备抓拍的车辆过车照片见下面的图3-3。
（三）AI系统的工作模式
AI系统可根据具体用途的不同，进行相应的设置以适应不同的应用场景；
1.城市HOV多乘员通道的管控
可在AI系统中设置成 <=slant \mathbf { N } 时，上传信息，“N”是系统识别出来的人数。
2.超员检测
可在AI系统中设置成 >=slant \mathbf { N } 时，上传信息，“N”是系统识别出来的人数。
（四）系统硬件
1.透膜相机
3.移动式设备用网络交换及配电系统
内置网络交换机、DC12V电源、空开.全部为IP68级航空插头，方便卡口现场各线缆的插拔
（五）AI系统识别后结果上传
我们的AI系统共有两种：基于WINDOWS系统&基于Linucx系统。
1.基于WINDOWS系统的AI
能够识别人数、车牌号、时间、卡口信息等，上传至手机APP后的结果见下面的图3-4。
2.基于Linux系统的AI
能够识别：车辆品牌、车辆类型、车辆颜色、车牌号码、车牌颜色、核载人数、实载人数、时间、卡口位置等，车辆参数更多、更详细。
上传至手机APP后的结果见下面的图3-5。
四、我们的技术优势
（一）绝对的安全性
现有市场上的同类产品，大多采用的是激光照射模式。
由于透膜相机与被拍车辆的距离最小可达0.8米（我们在大连北站实测的数据），激光强大的光子能量，会对人眼尤其是儿童产生不可逆的损害。详情请参阅激光产品的安全等级分类。
我们的产品采用的是具有独立知识产权的近红外高光谱成像技术，经国内权威机构的检测，属于“对人体无害”类，可放心使用。
另外，我方透膜相机前端安装有高灵敏度雷达，当路人靠近透膜相机正面时，系统将会自动屏蔽近红外光，以绝对保证人员的安全。
（二）反应快速，抓拍清晰
透膜相机与被拍车辆之间的距离比较小，通常在0.8米至3.5米之间。当被拍车辆以50公里/小时的速度通过相机视场时，大约只有 2 0 0 { { m s } } ，如果此时相机的抓拍速度过慢，则会导致抓拍的车辆要么车头跑出视场、要么抓拍的车辆模糊、不清晰，这样不利于警方的研判。见下面的图4-1。
如图4-1所示。左半部为透膜相机抓拍的照片，非常清楚且能透膜。右半部为普通相机抓拍，车辆明显模糊且无法透膜。
我们采用的高速雷达（每秒可产生1000个数据）来感应车辆，且透膜相机的抓拍快门为100us，使得抓拍的车辆照片清晰明亮，极大方便了警方的研判。
（三）系统中双相机的绝对同步抓拍
系统中共有两台相机，分别用来透窗及车牌识别。在实际使用中，我们通过自有的独到的联动机制，使得两个相机抓拍的时间时绝对一摸一样的，见下面的图4-2。
请参见图4-2中两张照片的左上角叠加的时间信息，在毫秒段也是完全一样的。对日后警方锁定嫌疑车辆提供了强有力的数据保障。
五、实际案例介绍
大连交警自2019年9月10日起正式启用HOV2+多乘员专用车道。对限定的专用时段内通行在多乘员车道上的单乘员（车内只有驾驶员一人）车辆进行抓拍，并录入非现场交通违法系统，按违法代码“8801”（在禁止通行的时间和路段通行的，罚款200元，不扣分）进行处罚。自2019年9月10日—2019年12月10日统计，大连市东快路出市方向单台设备违法有效抓拍共6723辆，处罚金共134.46万元。
大连首批共计划上线十套设备，用于两条多乘员专用车道、大连火车站、大连北站及大连周水子国际机场。应用场景包括：HOV专用车道电子执法及两站一场送客平台车辆秩序治理。自上线以来效果明显，提高了早晚高峰时的车辆通行效率，也解省了大量的警力。
以黄石为例试论信号优化工程的效果评价
逸兴泰辰技术有限公司高俊祎 胡建雨 陈帅康
摘要：本文以黄石市交通信号优化工作为例，结合高德大数据、实测数据及国家标准，从拥堵指数、行车速度等维度分析优化效果。本文提出优化信号配时策略、强化实时监测等建议，为城市交通治理提供参考。
关键词：智能交通；信号优化；拥堵指数效果评价；黄石市
1引言
随着城市化进程加速，交通拥堵已成为制约城市发展的核心问题。交通信号优化作为缓解拥堵的关键手段，其效果评价需结合多源数据与科学指标。黄石市作为湖北省重要工业城市，近年来交警支队通过引入逸兴泰辰信控团队开展信号配时中心建设、干线协调控制等举措，实施了大规模信号优化工程。本文以黄石市为例，基于《城市交通运行状况评价规范》（GB/T33171—2016）和《道路交通拥堵度评价方法》（GA/T115—2020），构建涵盖宏观数据、微观路口、协调控制的评价体系，分析优化成效与不足，为同类城市提供参考。
2 现状分析
黄石市目前信号机现状为中心城区355个路口，含迈锐信号机与海康信号机两家品牌，城区内迈锐信号机91台，接入信控平台90台，城区联网率 9 8 . 9 % ；海康信号机100台，接入信控平台73台，联网率 73 % ；开发区迈锐信号机164台，接入信控平台94台，联网率 5 7 . 3 % 。目前优化团队已对中心城区联网在线的205个路口进行了初步优化，结合高德大数据评价交通信号优化前后黄石市整体及各行政区不同时段拥堵指数及行车速度等指标变化情况。
3 优化策略
逸兴泰辰信控团队通过对黄石市交通状况的深入理解，同时对比其他城市信控策略，制定完成黄石市交通信号整体控制策略，依托信号调控策略框架，结合黄石市主要两个信号控制系统，迈锐与海康信号控制平台，根据黄石市城市发展现状，制定施工路段控制策略、客流热点控制策略。同时，结合城市运行特征，提出基于出行时段控制策略与基于突发事件的控制策略。坚持“以人为本”的出行理念，提升出行安全性与便利性为目的，提出基于行人的控制策略。具体策略可分为空间层面、时间层面、组合层面、安全出行四个方面，简述如下：
空间层面
着眼黄石市的交通出行，人流主要区域通达水平上，黄石市城区内，黄石港区、下陆区、出行比例最高，集中在市中心老城区、黄石港万达片区，下陆万达片区；出行流量主要依靠城区内主干道进行疏解，如湖滨大道、黄石大道、大泉路、杭州东路等。因此，对于黄石市的主干道进行信号控制策略的制定尤为重要。主要分为：
1）主干路调控策略；考虑进出交通总量控制，在关键节点形成闸口，通过截流实现中心城区交通总量适中，减少拥堵的发生。主干道控制以高峰快出慢进、平峰双向通畅为原则：在高峰时段，主干道路协调控制以降低车流进城速度，加快车流出城速度；对于进城流量明显高于出城流量的道路，在路口防溢流精细配时优化的基础上实行进城红波协调控制；对其他进出城流量特征的道路实行出城单向绿波协调控制。在平峰时段，主干道路协调控制以道路双向行驶通畅为目标，实行双向绿波协调控制。
2）分支道路调控策略；在相位设置上，支路路口应减少信号相位数量，降低行人及车辆的等待时间，提高通行效率，具体措施应对支路交通流进行细致分析，确定必要的相位设置，尽可能将相似方向的交通流合并至同一相位，减少相位切换次数，简化相位设置时，需确保行人过街安全及车辆转向需求得到满足。
3）客流热点疏解信号控制策略；完善客流热点周边片区路网，通过信号管制与引导打通片区微循环系统，优化交通组织，引导车辆分流行驶，避免车流相互干扰，同时减少客流热点进出通道的交通压力；对交通拥堵的交叉口进行渠化改造，完善客流热点片区路口信号控制设施，优化信号配时，提高路口通行能力；在客流热点进出口附近交叉口禁止掉头，并在道路前方交叉口设置掉头口，减少交通冲突点造成的交通堵塞；客流热点上游设置诱导屏等方式，对途径社会车辆进行诱导，同时做好诱导路线上的交通信号调整。
时间层面
黄石市进口道拥堵趋势主要分为：早高峰拥堵、晚高峰拥堵、早晚高峰拥堵、全天持续高峰四类。对症实施控制策略主要分为：
1）工作时段高峰、平峰调控策略；将工作时段分为高峰时段和平峰时段，针对各时段的交通流量特征，进行精细化配时；高峰时段以交通运行拥而不堵为目标，利用外控内疏、防溢
流协调控制，使交通压力均衡分布，避免交通秩序失控；平峰时段以交通运行连续通畅为目标，利用双向绿波协调控制技术，提高车流运行的连续性和驾驶舒畅度，减少停车次数和车辆停车延误。
2）非工作时段调控策略；夜间非工作时段，控制车速、减少路口等候时间和增加行人安全性为目标，通过路口配时精细化设置缩短行人和机动车路口等待时间，通过非连续绿波协调控制避免车辆长时间不停车行驶导致车速过高。
组合层面
主要分为：
1）单点小周期定时加感应控制；以发展大道与东方大道交叉口为例，该路口与上下游路口距离较远，且平峰时段流量不大，适用于单点自适应控制，不需要与相邻路口协调，且可以有效避免绿灯浪费现象，每一个周期的运行时长及周期阶段时长都是在变化的，方案周期时长及阶段放行时长能根据每次放行时车流量的变化实时调整以响应不同交通情况的放行需求。
2）主干线协调加绿波控制；通过对黄石市道路情况的分析，结合实际情况，选出10条道路/路段，将空间调控与时间调控相结合，设置分时段双向绿波协调控制，提高干线的通行效率，减少车辆平均延误时间，减少车辆停车次数，减少车辆平均行程时间，提高车辆平均行车速度，提高路口的通行能力，提高道路的整体服务水平，从而改善城市交通健康指数。
3）路网协调控制。在具备条件的情况下，尽量统一相邻路口的运行周期，做到基础的协调控制，将无序的状态变为有序。
安全出行层面
主要分为：
1）施工路段信号控制策略，对施工路段需保证通过瓶颈处的通行秩序与安全，合理引导车辆进行进口道，同时保证非机动车的安全通行；合理分配交叉口时空资源，缓解轨道交通施工带来的交通拥堵，减少车辆延误和排队长度，提高通行效率。以下游路段实现快速疏散车辆，增加通行效力为主，以上游路段进行截流、中游路段分流（相当于减少交通需求）为辅。
2）行人安全信号控制策略，完善城市交叉口设置信号灯，提高行人过街安全性；优化信号灯配时，确保满足行人过街最短时间；对夜间时段的信号配时方案进行优化，确保行人安全。
3）突发事件下信号控制策略，基于突发事件下的信号控制策略包括截流、强制转弯和重设相位相序等管制措施，并制定分流绕行线路，使被事件影响的交通流经相邻路网绕行避开拥堵“瓶颈点”。包括重新分配“瓶颈点”上游交叉口相位，截断或减少上游流量输入；通过交通诱导，强制转向的方式使被截车流经相邻交叉口绕行，形成疏散线路；把区域交叉口协调控制问题分解成对路网中若干疏散线路的协调控制和单交叉口信号控制问题。
4优化效果评价
4.1黄石市整体交通状况评价
对比分析开展交通信号优化前后黄石市整体的交通状况，结合高德大数据选取2023年6月与2024年9月黄石市全天时段拥堵指数（如表1数据），对其交通运行状况进行评价。黄石的宏观数据指标是包括大冶和阳新县的整体数据，由于拥堵道路有一多半是大冶的拥堵，所以黄石市中心城区的整体数据收到一定的拖累。
交通信号优化项目前后对比，黄石市中心城区全天拥堵指数下降约 9 . 7 % （如表1数据）。
| 时间 | 全天月度指标 |
| 拥堵指数 | |
| 1.45 | |
| 2023年6月 2024年9月 | 1.31 |
| 对比分析 | 9.7%↓ |
4.2黄石市行政区域交通状况评价
对比分析开展交通信号优化项目前后各行政区的交通状况，结合高德大数据选取2023年9月与2024年9月各行政区全天拥堵指数及行车速度等指标（如表2黄石各行政区数据），对其交通运行状况进行评价。
区域拥堵排名中，黄石港区最为拥堵，拥堵延时指数达到1.33，下陆区和西塞山区次之，铁山区交通状况相对较好，拥堵指数在1.2以下。
| 排名 | 行政区 | 高峰拥堵延时指数 | 高峰行车速度(km/h) | ||||
| 2023.9 | 2024.9 | 对比 | 2023.9 | 2024.9 | 对比 | ||
| 1 | 黄石港区 | 1.46 | 1.33 | 8.90% | 27.3 | 29.7 | ↑8.79% |
| 2 | 下陆区 | 1.38 | 1.27 | ← 7.97% | 32.6 | 36.3 | ↑11.35% |
| 3 | 西塞山区 | 1.36 | 1.22 | ↓10.29% | 35.3 | 41.7 | ↑18.13% |
| 4 | 铁山区 | 1.22 | 1.17 | ↓4.10% | 37.7 | 38.2 | ↑1.33% |
对比优化项目前后高峰拥堵延时指数（如图1数据下降趋势对比）和行车速度指标（如图2数据提高趋势对比），市内四区拥堵指数均有一定程度下降，速度有所提高。
高峰拥堵延时指数
1.6
1.4
1.2 1
0.8
0.6
0.4
0.2 0 黄石港区 下陆区 西塞山区 铁山区 2023.9 ■2024.9 高峰行车速度
45
35
30
25
20
15
10
5
0 黄石港区 下陆区 西塞山区 铁山区 2023.92024.9
5结语
黄石市信号优化工程通过多策略协同，显著提升了路网通行效率，但仍需应对施工扰动与数据瓶颈。逸兴泰辰信控团队未来会强化动态响应能力，推动AI与标准化深度融合，实现“安全-效率-环保"多维优化。本研究为中小城市信号优化提供了可复制的技术路径与评价范式。
参考文献
[1] GB/T33171-2016.城市交通运行状况评价规范[S].北京：中国标准出版社，2016.
[2] GA/T2014-2023.道路交通信号配时运行管理规范[S].北京：公安部，2023.
[3] 周祺等.区域实时交通拥堵度评价指数与指标体系研究[J].道路交通管理，2024(3):52-55.
[4] GA/T115-2020.道路交通拥堵度评价方法[S].北京：公安部，2020.
基于大模型技术的智能信号控制系统解决方案
杭州海康威视数字技术股份有限公司汪淳 郭长鹏刘烨 游世凯
一、研究背景
在城市交通管理中，信号控制是关键环节。随着城市规模的不断扩大和机动车保有量的持续攀升，交通拥堵问题愈发突出，成为制约城市发展的重要因素之一。信号控制系统作为交通管理的核心系统，其作用在于通过合理调配交通流，优化路口通行效率，缓解交通压力并保障交通安全。然而，传统信号控制方法多依赖于固定时长或简单的感应控制，难以适应复杂多变的交通流量，尤其在高峰时段或特殊事件影响下，信号控制的灵活性和适应性不足，导致路口通行效率低下，加剧了交通拥堵。因此，亟需一种更加智能化、动态化的信号控制技术，以提升城市交通管理的整体效能。
大模型技术的发展为信号控制带来了新的机遇。大模型凭借其强大的数据处理能力和深度学习算法，能够对海量的交通数据进行高效分析和精准预测。通过对交通流量、车速、排队长度等多维度数据的实时监测和分析，大模型可以动态调整信号灯时长，实现信号控制的精细化管理。与传统方法相比，大模型技术能够更精准地捕捉交通流量的变化规律，快速响应交通状态的动态变化，从而提高路口的通行效率和安全性。此外，大模型还可以通过学习历史数据和实时数据，不断优化信号控制策略，进一步提升信号控制的智能化水平。这种基于大模型技术的智能信号控制系统，不仅能够有效缓解交通拥堵，还能为城市交通管理提供更加科学、高效的技术支持，推动城市交通向智能化、高效化方向发展。
二、需求分析
（一）实现精细控制时段划分
城市交通流量的时空分布复杂多变，传统信号控制的固定时段划分难以适应动态变化的交通需求。因此，需要实现基于大模型的精细控制时段划分。大模型可以通过对海量历史与实时交通数据的深度学习，精准预测流量波动规律，从而动态调整控制时段，优化信号配时。
（二）实现精准场景识别与策略匹配
交叉口不同交通状态下，控制优化的目标是不同的，例如路口溢出情况控制目标应该是优先防止溢出其次才是通行效率。因此，需要实现基于场景自学习的精准识别与策略匹配功能。信号机结合信号配时数据及雷达视频车检器输出的过车流量、车辆速度等数据，识别当前控制场景（如均衡调控类、通行能力类或效率提升类），并匹配对应控制目标及算法，优化交叉口运行效率。
（三）实现全面实时自动控制
城市交通环境复杂多样，受交通事故、恶劣天气、特殊活动等多种因素影响，传统信号控制系统应对突发情况时存在滞后性。因此，需要利用大模型的交通流量预测能力，实现全面实时的自动控制，以适应复杂多变的交通环境。大模型能够实时采集交通数据，包括车流量、排队长度等，并通过深度学习算法预测交通流量的短期变化，从而快速调整信号配时方案。
（四）实现定量客观评价控制效果
传统信号控制效果评价多依赖人工观测和经验判断，缺乏定量、客观的评价指标体系。因此需要建立科学的评价体系，通过定量分析交通流量、延误时间、停车次数等关键指标，客观评价控制效果。大模型可以通过对比历史与实时数据，生成详细评价指标变化图表，为信号控制策略的优化提供数据支持。
三、技术方案
（一）系统架构
基于大模型技术的智能信号控制系统由信号机、雷达视频车检器和信号灯等组成，信号控制系统拓扑图如图1所示。
在稳定性、安全性和智能性方面对传统信号机进行了全面升级，打造形成新一代大模型高阶智控信号机，产品实物图如图2所示。
稳定性方面，高阶智控信号机在每秒10万包数据以下的网络风暴环境下，能够正常运行，不黄闪，具备极致的网络稳定性；同时，信号机采用双CAN总线与双电源板的冗余架构，确保通信、电力可靠，具备极高的硬件稳定性。
安全性方面，高阶智控信号机支持PTP校时，更好适配车路云场景。同时，信号机获得权威机构安全认证，可保障数据的安全、可信、可追溯。
智能性方面，得益于大模型技术的加持，支持点线面20多种控制场景，在时段划分、场景识别、方案生成与效果评估方面表现更加精细、可靠，大模型强泛化性也使信号机实现了
开箱即用。
另外，雷达视频车检器在信控参数准确性方面做了升级。得益于多模态大模型的加持，信控参数准确性得到了大幅提升，过车流量、动态排队、区域车辆数准确率均提升至 90 % 以上。
（二）关键算法
基于大模型技术开发了信控大模型，包括多模态检测大模型、交通时序预测大模型和全局感应控制大模型，实现从检测、预测到控制的全链条大模型技术迭代升级应用。以交通时序预测大模型为例，通过数万路口数据及百万级复杂交通流场景的训练，实现不同城市、不同路口的交通流精准预测，无需等待数据重新训练，实现智能算法开箱即用。
交通时序预测大模型是针对道路交通流数据复杂特性开发的新型预测技术。道路交通流具有顺序性、季节性、趋势性、突变性和多序列关联性等典型特征，这些时空动态变化规律既带来了预测挑战，也为模型构建提供了分析基础。传统机器学习方法（如循环神经网络(RNNs)、卷积神经网络（CNNs）、图神经网络（GNNs））存在冷启动周期长（需7-30天数据积累）、场景适应性差等局限，难以满足实际需求。
交通时序预测大模型通过自监督预训练构建统一的时序表征空间，并结合迁移学习实现三大突破：一是具备 Zero Shot能力，无需初始数据即可快速适配新场景；二是通过持续微调实现预测精度迭代提升；三是突破场景限制，实现跨区域时空模式的共享学习。交通时序预测大模型处理流程如图3所示。
相比传统方法，交通时序预测大模型显著降低了数据依赖性，具备快速部署、持续进化和跨场景应用等特点，为智能交通系统提供了更高效的解决方案。其技术价值体现在缩短实施周期、提升预测稳定性、降低运营成本等多个维度。
（三）应用功能
1.时段自划分
时段自划分是根据交通流量时序变化特征，基于交通时序预测大模型的交通流量预测能力，以同一时段流量差异最小作为优化目标，划分控制时段，以便每个时段的信号配时能够较好地适应时段内的交通流。某路口时段划分结果示意如图4所示。
2.场景自学习
场景自学习是通过识别交叉口交通运行详细状态，为交叉口推荐合适的控制策略或控制算法的能力。信号机可结合信号配时数据及雷达视频车检器输出的过车流量、车辆速度等数据，识别当前的控制场景，如均衡调控类、通行能力类或效率提升类，然后匹配对应的控制目标及控制算法，场景自学习技术路径如图5所示。
3.方案自生成
基于大模型技术，根据实时采集的交通流数据，实现控制方案秒级自动优化。摆脱传统的方案级（自适应）/相位级控制（感应），秒级动态决策，根据排队长度、区域车辆、通行效率等交通参数作动态加权优化，通过大模型实时秒级推演下发效果，选择最优控制策略。全局感应控制原理示意如图6所示。
4.效果自评估
参照《道路交通信号控制方式第2部分通行状态与控制效益评估指标及方法》GAT527.2-2024，设计了饱和以及非饱和两种通行状态下的20项交通控制效益评价指标，通过雷视实时采集的基础交通流数据实时计算路口交通控制效益评价指标，实现路口控制效益实时自评估。效果评估界面如图7所示。
四、应用案例
（一）南浔智能控制实践
南浔区位于湖州市东部、长三角腹地，东南邻桐乡市，东北毗苏州市吴江区，南连德清县，西北接吴兴区，日均过境车流量较大。南浔区路网交通活跃，早晚高峰及节假日高峰车流潮汐现象较为典型，节假日高速进出口易出现拥堵。为提升湖州南浔主城区重点路口通行体验，对南浔区既有信号控制系统进行升级。通过优化单点信号控制模型，降低重点路口行程时间与交通延误，提升路口车辆平均速度。
优化前，路口运行传统感应控制，高峰期信号周期经常超过180秒，周期偏大，部分车流放行效率偏低，优化前传统感应控制问题如图8所示。
解决思路：将传统的单点感应控制升级单点全局感应控制。相比传统单点感应控制只依赖当前相位过车数据，单点全局感应控制统筹各相位存车数量，以路口总存车数最小为目标实时调节绿灯，实现离散车流及时截断、拥堵方向尽早放行的效果。
优化效果：路口高峰期信号周期更合理，放行效率更高。流量相当的条件下，高峰期单点全局感应控制相较单点感应控制周期更小，周期在180s内。优化后全局感应控制效果如图9所示。
优化后，路口车辆行程时间、平均速度、平均延误均有显著改善，优化前后交通指标对比如表1所示。
| 指标提升度 | 行程时间 | 平均速度 | 平均延误 |
| 平峰期 | 下降7.77% | 提升6.74% | 下降12.24% |
| 高峰期 | 下降12.27% | 提升12.35% | 下降17.78% |
500445 452450400350 332 321
(4/nod) 300 ！ 292250 244
品250 流150 1 11100500南进口 北进口 东进口 西进口■单点感应 ■单点全局感应
（二）荆州智能控制实践
荆州主城区有600余个信控路口，路网呈东西狭长走向，存在古城门等多个天然交通瓶颈。高峰期以东西向通勤交通为主，常发拥堵路口30余个，节假日期间古城门、学校、商圈等核心区域拥堵频发，平峰期主干道速度较低。面对堵点愈加复杂、人工优化效率低等问题，本次建设从系统升级和机制保障等多个层面入手，缓解城市拥堵。下文将主要介绍单点智能控制方面的建设方案与成效。
针对荆州市123个路口进行智能调控，根据雷视采集的车道流量、区域车辆数等参数调节信号配时，车多多放，车少少放，秒级动态调整配时，降低路口延误。
以北京路-红门路路口为例，实施智能控制以来，平均每天自动优化配时方案500 多次，较优化前，高峰车均延误减少 1 9 . 6 % ，高峰绿灯利用率提高 2 7 % ，高峰排队长度减少80米，优化前后效果视频对比如图10所示，优化前后交通运行指标对比如图11所示。
五、结束语
基于大模型技术的智能信号控制系统通过“时段自划分-场景自学习-方案自生成-效果自评估”的闭环体系，实现了从经验驱动到数据驱动的范式升级。南浔和荆州的实际应用表明，该系统能显著提升交通效率，验证了技术方案的实用价值。
随着车路协同和自动驾驶技术的发展，智能信号控制将成为智慧交通的核心枢纽。海康威视将持续深化大模型与交通控制的融合创新，推动信号控制向“全息感知-自主决策-协同优化”的更高阶段演进。
高精时空数据驱动的城市货运特征画像与机理解析关键技术产品
广州市交通规划研究院有限公司熊文华 郑淑鉴 张杰华
一、研究背景
公路货运作为支撑国民经济发展的关键要素，既是降低全社会物流成本、提升产业竞争力的战略抓手，也是解析实体经济运行脉络的核心载体。当前货运研究面临多源异构数据融合壁垒、空间特征识别技术短板、动态仿真推演模型缺失等理论瓶颈，叠加货运交通模型精度不足、时空适配性薄弱、海量数据算力受限等技术难题，导致货运系统难以实现精细化特征画像与全链条协同优化等问题。
因此，亟需构建覆盖数据融合、特征解析、模型构建及产运协同的一体化理论技术体系，突破异源数据空间匹配、多维度特征量化、高精度时空推演等关键技术难题，实现城市货运特征画像与机理解析，全面刻画出公路货运运作特征，充分发挥货运物流系统的整体效能。
我院交通规划决策支持平台汇聚城市用地信息、交通网络设施、道路路况车速、轨道客流运作、常规公交运行OD、美团单车骑行分布、重载货车出行位置、移动手机信令、人口普查、互联网POI等多源城市交通大数据133项，构建了交通大数据底盘，为产品提供了数据基础。完成汕头市综合交通规划（货运物流专题）、广州市物流交通规划建设情况梳理及建议、广州市基于港口、铁路、航空枢纽与道路运输衔接的多式联运体系建设研究等多个货运物流相关项目，为产品提供了实践基础。现有货运相关的国家发明专利4项、计算机软件著作权3项，发表学术论文多篇，为本产品提供了技术支撑。
二、关键技术产品
本次研究总体思路如图1所示，首先分析城市货运研究的重要性与必要性，基于货运研究现状总结出既有货运分析方法的不足之处，针对传统货运分析方法无法实现全路网货运特征监测管控的弊端，从基础理论、关键技术与工程应用三个方面开展研究，深入挖掘分析货运数据、货运物流设施运行特征提取、货运交通模型构建、物流设施与产业用地耦合、货运数智管控平台开发等关键技术，突破“多源异构货运数据融合、货运特征识别与多维度量、货运交通模型时空推演、物流-产业-用地耦合适配、货运数字平台开发应用”等五大关键技术难题，形成具有完全自主知识产权的货运物流设施运行特征画像成套技术体系。
《交通强国建设纲要》 《国家综合立体交通网规划纲要》 “十四五”现代综合交通运输体系发展规划》
重要性 发展“互联网+”高效物流，创新智慧物 实现物流高效经济可靠，实现“人享其行、 《关于支持国家综合货概纽补镇强的通知》流营运模式 物优其流\*\*\*\*\*\*货运交通是支撑城市产业发展的主要交通方式，但城市货运总体发展水平比较低，缺乏对城市货运特征的全方位研究分析
必要性 研究数据基础单 对城市货运特征的 缺乏对城市货运运 缺乏对产业用地房 未能直观展现城市研判存在局限性 作的仿真推演 性的综合考虑 货运交通运作特征
技术 多源异构货运交通 异源数据间的空间 用地、产业及货运 货运数据的高效运
难点 数据的获取与融合 配方货出 难题 高精度的货运交通 交通之间的透配性 的喝货示特征
技术 基于高精时空数据 基于空间一致性的 基于时空推演的货 基于供应链韧性的 AI驱动的货运交通的货运出行链提取 货运特征识别与多 运交通模型构建技 用地-产业-货运耦 数据引擎与平台构
创新 技术 维度量技术 术 合分析技术 建技术
项支目撑 “港”联运发 市通专利 软著 专业著作 SCI论文 EI论文 中文核心 货运交通 分析决策
项目 7项 3项 2本 17篇 3篇 期刊5篇 模型1个 平台1个
成果 引领行业技术进步和创新 促进城市货运交通与产业之间的 支撑家物五和建 经济社会效益显著协同发展 等国家和城市发展战略
（一）基于高精时空数据的货运出行链提取技术
通过融合凝练重载货车GPS数据、高速收费数据、交通卡口数据、互联网POI数据、三调用地数据以及交通调查等多源时空数据，提取生成覆盖城市高速公路、城市道路以及各种货车类型的货车出行数据，以高精度、全样本地还原货车的出行链信息。各类数据处理方法如图2、图3所示。
（二）基于空间一致性的货运特征识别与多维度量技术
通过货运数据空间的一致性匹配，消除多源、异构、多时相、多尺度地理空间数据之间的矛盾，更精准识别城市货运交通出行特征，并结合城市货运枢纽、货运场站及产业用地等分布特点，识别城市货运物流设施运作特征，最后通过构建多维度的货运物流度量体系，从时间特征、空间特征和网络特征等多个维度对货运交通特征、物流设施及产业用地的高精度、全样本、全方位量化评估，全方位研判城市货运物流的运作规律。多源货运数据分层与叠加方法如图4所示。
通过本项技术，分析广州市货运交通时空与网络出行特征（见图5），进而从货运结构特征、货运分布特征和货运流动特征三个方面对城市货运物流设施的运作特征进行分析，实现对货运交通特征、物流设施及产业用地的高精度、全样本、全方位量化评估。
（三）基于时空推演的货运交通模型构建技术
基于用地、产业分布等空间数据提出中区层面的货运交通小区划分方法，基于GPS、卡口时空数据推算小区初始产生吸引OD矩阵，并利用多路径OD反推技术不断优化出行矩阵，形成高精度、可推演的货运交通模型。结合行政区划、道路网络、自然山体和水系分割、POI数据（物流园、批发市场、快递物流、货运站和工业园区）和用地数据等将广州市划分为77个货运交通小区（如图6a所示），并根据相邻城市和城市对外通道划分20个外部交通小区。
货运交通小区i的公路货运初始产生量、吸引量的计算方法分别如以下公式所示，宏观小区的货运产生、吸引量如图6b所示。
利用多路径OD反推技术迭代优化货运出行OD矩阵，通过交通分配模型与OD反推模型之间的不断迭代以获得最优推算OD矩阵，可以形成高精度、可推演的货运交通模型，OD反推方法过程如图7所示。OD矩阵反推程序需要的输入包括：路网中路段观测交通量(包括出行产生/吸引限制和交叉口转向限制)、先验(初始)OD矩阵，和所选交通分配方法所需的输入参数。
训练结果显示，模型观测值与模拟值的R2为0.9666，绝对RMSE为18.62， 9 8 . 3 5 % 观测点位的GEH < 5 ，模型精度较高。
（四）基于供应链韧性的物流-产业-用地耦合分析技术
提出一套物流设施与交通枢纽的联系强度计算方法，分别从区域、空间、及时间等维度全面评价物流设施与交通枢纽的适配度。广州市四大特大型枢纽与各区货运几何中心的货运联系强度如图8所示。
（五）AI驱动的货运交通数据引擎与平台构建技术
基于AI人工智能算法整合处理海量的货运数据资源，打造形成高性能的货运分级数据库及对应的分析引擎，实现货运交通特征的快速检索、便捷分析及特征挖掘。城市货运物流设施运行分析管控平台如图9所示。
三、与其他技术相比
在货运交通数据分析提取方面，国内外同类技术主要基于单一数据源进行货运特征的提取与研判分析，缺乏对多源货运交通数据的融合分析；本技术通过融合凝练多源时空数据，提取生成覆盖城市高速公路、城市道路以及各种货车类型的货车出行数据，以高精度、全样本地还原货车的出行链信息。
在货运特征识别与多维度量方面，国内外同类技术主要针对单一方面对货运特征、货运需求进行分析，尚未建立一套多维度的货运交通度量体系；本技术从时间特征、空间特征和网络特征等多个维度提出货车交通的度量指标体系，全方位研判货运交通的出行规律。
在公路货运交通模型方面，国内外同类技术主要基于BP神经网络构建货运生成预测模型，构建面向货车货运需求分析的层次回归模型，尚未有效融合产业用地等数据；本技术结合多源数据及产业用地要素进行货运小区划分，并利用多路径OD反推技术，构建了高精度的公路货运交通模型。
在货运交通分析决策平台方面，国内外同类技术主要研究物流公司和公共基础设施当局之间的共享数据系统，侧重于数据的处理与传输，未建立高效的分级数据库，未对货运特征的多维分析与图形展示进行设计。本技术构建了高性能货运分级数据库与分析引擎，通过多角度、深层次的分析，为企业、政府部门提供可视化的公路货运特征展示。
综合与国内外同类技术比较，本技术通过国际科技查新和科技成果专家鉴定，总体技术优于国内外同类技术水平。
四、技术应用情况
本技术成果在广州、汕头等城市的103个货运物流项目中得到应用，为广州市规划与自然资源局、广州市公安局交警支队、广州市南沙区交通局、汕头市自然资源局等多个政府部门提供了有效的技术和数据支撑，提升了公路货运交通系统的整体效能，优化了货运系统与产业用地的适配性，支撑了交通强国、货运物流提质降本增效等国家重大战略实施，社会经济效益显著。通过本技术成果，使得广州的货运物流设施与产业用地适配度提升 12 . 3 % ，总体物流运输效率提升 1 8 . 6 % ，日均减少交通碳排放31.6吨。
五、结语
本技术立足智能交通行业前沿，构建了覆盖多源数据融合、货运特征画像、机理解析、模型推演与产运协同的货运物流设施运行特征画像成套技术体系，通过攻克多项关键技术瓶颈，实现了货运系统运行机理的精准刻画与协同优化，有效提升了物流运输效率和设施适配能力。该技术可应用于城市物流规划、货运企业调度优化、仓储配送网络设计及政府决策支持等领域，能显著提升城市货运效率与设施利用率，降低物流成本，优化路网资源配置，为智慧物流和城市治理提供数据支撑，具备跨区域复制潜力。
地图技术赋能道路运输安全监控平台的创新实践
重庆物流集团数字科技有限公司马骁
一、引言
当前道路运输安全管理面临严峻挑战，传统监控手段在复杂环境下效能显著衰减，其本质上是数据精准性、响应时效性与系统协同性三重矛盾的深度交织。重庆物流集团数字科技有限公司自建自营的道路运输智能监控平台，作为重庆地区最大的企业级“两客一危”车辆监控平台，创新融合地理信息技术与车辆监管业务，构建集成实时路网数据的智能监控，形成"数据感知-智能决策-主动防控"体系。本文阐述平台如何通过地图技术创新破解行业痛点，推动治理范式从经验驱动转向数据驱动。
二、传统监控平台在复杂场景下的能力瓶颈
传统道路运输监控平台在应对复杂地理环境和动态管理需求时，其技术局限性日益凸显，成为制约安全管理效能提升的关键瓶颈。
（一）定位精度不足。特别在隧道、高架桥下、密集楼宇区等卫星信号遮挡或受干扰严重的区域，GPS或北斗定位数据均出现严重漂移，误差可达50米。精度缺失直接导致平台对车辆是否超速、是否偏离规定路线、是否进入禁行区域等核心风险的判断失准。不仅大幅增加了监控中心的人工复核负担，更严重削弱了监管的权威性和有效性。
（二）电子围栏僵化。传统电子围栏主要依赖人工在地图上手动绘制多边形或圆形区域，其过程繁琐耗时，对于覆盖范围广、路网复杂的运输线路，人工绘制电子围栏耗时约2小时/百公里。同时静态围栏无法适应道路运输中频繁发生的动态变化，如突发交通事故导致的临时交通管制、道路施工引发的路线调整、恶劣天气下的区域限行等。一旦发生此类情况，平台无法快速、精准地更新围栏边界，导致监管区域与实际需求脱节，形成管理真空地带。
（三）数据孤岛效应。在传统架构下，车辆定位数据、车载视频监控数据、驾驶员行为分析数据等属于不同的子系统，彼此之间缺乏有效的实时关联机制。这种状态导致平台难以形成对车辆运行状态的全面、立体认知。平台的预警及时性和准确性大打折扣，难以发现真正的隐患。同时，在传统车载设备之外，驾驶员还会依赖外部导航设备，导致平台无法统一管控运输时效，且缺乏主动干预能力，增加了行程延误风险。
三、地图技术驱动的智能监管核心引擎
平台以地理信息技术(GIS)为核心突破点，构建了基于高精度地图的智能监管技术体系。其总体架构如图1所示。
（一）高精度地图打造精准空间底座。平台引入高精度矢量地图作为统一空间基准，包含车道级道路几何形状及道路等级、限速、坡度、曲率等47项关键属性，解决了车辆具体在哪里，当前处于什么道路环境的难题。
（二）动态路网匹配实现轨迹精准映射。平台研发动态路网匹配引擎，综合定位精度、车辆运动（转向角、加速度）、地图道路拓扑连通性及历史轨迹，采用空间拓扑算法将实时轨迹与高精度路网进行精准匹配与纠偏。在信号良好区域定位至车道，在信号盲区则启动惯性推算，确保轨迹连续准确，将定位误差压缩至5米内，减少传统监控的误报漏报。
（三）路径驱动围栏实现智能动态管控。平台采用路径驱动围栏技术，突破传统固定电子围栏局限。系统根据车辆实时规划路径，自动生成沿道路走向的"管状围栏”，动态调整管控范围。当车辆偏离规划路径或进入禁行区域时，系统秒级触发预警，并联动路径重规划功能，提升应急识别效率。
（四）多源融合预警形成风险主动防控。平台整合高精度地图静态属性、车辆实时动态数据，并接入外部环境信息（如气象、施工），构建时空融合预警模型。通过分析车辆位置与道路坡度、曲率、限速等属性的匹配度，结合历史事故数据，提前识别超速、急转弯等高风险行为。同时，平台构建后台导航引擎，通过终端向驾驶员语音播报转向提醒、限速预警、拥堵绕行建议及ETA变更，实现"平台规划-终端执行"闭环，将变被动响应为主动防控。
四、地图技术在车辆安全监管的实效验证
上述以地图技术为核心的车辆监控体系，已在多个关键场景中深度应用，不仅验证了技术方案的可行性与先进性，更创造了显著的安全效益与管理价值，为行业提供了可复用的创新范式。
（一）超速监管场景：动态路网匹配技术破解了复杂环境下的精准限速难题。以重庆市铜梁县至成都客运线路的应用为例，需途经城区路、县道、省道、高速多种类型的道路，限速值多变，且经常需面对高速匝道限速骤降、临时施工区等复杂场景。平台依托更新的高精度地图数据库，实现了车辆位置与道路属性的实时自动绑定。平台端基于实时路况动态下发道路实际限速值（见图2），及特定条件下的降速 20 % 指令，有效应对传统分段限速不准确、不及时的监管难题。同时，平台构建了包含速度突变（ > 5 0 { k m / h } 秒）、定位偏移（ { > } 5 0 米）等8类误报过滤规则库，有效识别了因定位漂移或路况突变导致的无效超速告警。超速误报率从传统监控的 30 % 以上被压缩至 10 % 以内，监控员日均处理超速告警时长减少1小时以上。
（二）越界监管场景：路径驱动电子围栏技术实现了区域管理的智能化与自适应。以重庆市万州区旅游包车线路实践为例，每辆车每天都需调整区域围栏。传统人工绘制围栏不仅效率低下、难以应对临时管制，还需绘制人员非常熟悉各个地区的实际情况。平台现仅需输入起止点即可自动生成最优路径并生成区域围栏，通过地图引擎智能识别校区、危化品禁行区等137类管制区域，并自动过滤不合规路径。同时，当系统监测到车辆频繁偏离预设边界时，会基于历史越界数据进行提示，并根据规则自动调整围栏区域。该应用使围栏设置效率提升20倍以上，越界识别准确率高达 9 5 % 。这种"动态绘制-实时调整-实时提示"的闭环管理，显著提升了平台应对临时交通管制等突发情况的响应能力，为旅游包车的线路管理、区域管理提供了高效的工具。
（三）风险预警场景：多源融合预警体系实现了精准的主动防控。以2024年春运期间G65包茂高速武隆段冰雪处置工作为例。当地图预警系统实时接收到中央气象台发布的该区域降雪量突破预警阈值时，平台的三维预警体系立即启动分级响应：气象模块触发红色预警，将其转化为预警区域信息，并将信息精准推送至正在或即将进入该区域的车辆，通过终端语音播报要求驾驶员降速或停驶；路况模块自动生成绕行G319 国道的改道方案并向驾驶人员给出建议；风险分析模块结合经人工勘测、确认的重点关注风险区域（见图3），记录该区域所有车辆，并结合驾驶时长等等指标标记高风险车辆，纳入实时重点监控清单。该体系成功引导42辆客运车辆避险。后续数据分析显示，在突发恶劣天气条件下，实现了车辆0事故，避免1000余名旅客滞留，印证了“气象-路况-行为”多源融合决策在主动防控重大风险中的有效性。
（四）定位纠偏场景：多阶轨迹纠偏算法解决了信号盲区监控的难题。针对G50 沪渝高速冷水段长隧道群（总长23公里），卫星定位信号丢失导致某车属企业日均误报警超200次的难题，平台采用了基于地图与惯导融合的多阶轨迹纠偏算法：一是路网投影解决常规定位漂移，二是通过惯导算法模拟隧道内定位，三是通过模型，如识别连续3点偏离道路中心线等异常轨迹点，并结合道路属性（如桥梁/隧道/急弯）自动过滤误报。该技术应用使隧道误报警量下降 70 % 。同时，系统基于纠偏后的精准定位数据，自动生成“误报风险图”（如图4），标记出误报频发点位，指导监控人员确认相关区域。当车辆进入该区域后，自动进入重点监控清单，改用实时视频的方式进行监控，为山区高速隧道群安全管理提供了更有效的解决方案。
（五）导航服务场景：后台导航提升运输时效与安全。受限于终端性能、价格，大量驾驶员此前采用了手机导航。平台通过后台导航引擎，利用原有传统终端提供综合导航语音播报服务。其优先在平台约4000辆旅游包车上应用，一是实现动态路径优化，实时监测拥堵路段，语音引导驾驶员提前变道，单程平均节省通行时间18分钟；二是结合山区路段坡度、弯道限速等属性，动态调整到达时间预测，平均误差小于10分钟；三是当检测到车辆接近事故多发路段，提前语音播报，有效降低制动失效风险。该功能使驾驶员对手机导航依赖度下降 70 % =同时也为后台人员的实时监控和车辆排班计划提供了工具。
五、地图技术驱动车辆监控平台向全域智能跃迁的发展方向
基于现有技术成果的发展，未来车辆监控平台需突破“单点智能”局限，向全域感知、主动预测、生态协同三大方向深化演进，构建下一代智能监管体系：
（一）动态地图融合：从“精准定位”到“环境全息感知”。当前高精度地图已实现厘米级定位，未来需融合实时动态地图，构建“静态底座 ^ + 动态流数据”双核引擎。通过接入路侧设备（RSU）、气象传感器、交通事件上报系统等实时数据流，地图将动态更新路面湿滑度、临时障碍物、突发拥堵等环境要素，形成亚米级环境感知能力。
（二）AI风险预测：从“被动预警”到“主动干预”。基于现有多源融合预警聚焦当前风险识别，未来需构建时空预测模型，实现风险前置干预。基于历史事故热力图、车辆行为数据（如急刹频次、方向盘抖动）、环境因子（能见度、路面摩擦系数）的深度学习，可预测未来30分钟内车辆在特定路段的疲劳驾驶概率、碰撞风险指数等。例如系统预判货运车辆在长下坡路段可能出现制动失效风险时，提前联动终端语音预警并规划避险路径，推动监管模式从“事后处置”转向“事前预防”，事故防控效率提升 50 % 以上。
（三）车路协同生态：从“单车监管”到“全域协同”。当前平台以单车数据为核心，未来需深度融合车路协同（V2X）技术，构建“车-路-云”全域监管网络。通过感知设备（摄像头、雷达）实时共享盲区行人、交叉路口冲突点等动态信息，平台可突破单车感知局限，实现超视距风险预警。例如通过前车的识别、预警，系统自动触发绕行指令，同时联动监控人员调整线路。
六、结语
重庆物流集团数字科技公司通过创新融合地理信息技术，构建了以动态路网匹配、路径驱动围栏、多源融合预警为核心的智能监控平台，成功破解传统监控在复杂环境下的定位失准、响应滞后、防控被动等难题，实现安全管理三大跨越：从“难以察觉”到“精准识别”、从“事后处置”到“主动干预”、从“经验管理”到“数据治理”，为道路运输监控行业提供了新的思路。面向未来，平台将持续深化技术演进，继续探索与高精度地图、实时动态地图、自动驾驶等前沿技术的深度融合，为构建安全、高效、绿色的道路运输体系提供支持。
城市低空无人机起降场安全评估与运行调度关键技术及应用
中国民用航空飞行学院 李诚龙 郑远 江波
深圳市多翼创新科技有限公司 王洋
西华大学 余莎莎
同济大学 余荣杰
一、立项背景
无人机飞行活动是现阶段低空经济发展的重要载体，其中低空无人机起降场是保障无人机运行作业的重要基础设施，对城域低空经济的发展至关重要。然而，当前轻小型无人机起降场往往需要容纳多个停机位，并需要满足异构无人机高频次同时起降、多用户共用无人机起降场的使用需求。如图1所示，上述要求对起降场从选址、设计到运行的安全保障能力都提出了全新的挑战：一是低空起降场“安全选址难”，无人机起降过程风险场景复杂，致害因素多元，导致难以对起降场选址进行风险量化评估；二是进离场结构“安全设计难”，城市复杂地形与安全运行间隔等约束条件导致多无人机高效同时起降的进离场结构难以设计；三是异构无人机“运行安全难”，多用户无人机飞行状态和起降用空需求差异大，导致起降场运行管理方法优化困难。
针对上述挑战，由中国民用航空飞行学院牵头对核心技术进行攻关，取得了显著的技术创新成果。
福 1.基于进离场风险量化的选址风险评 选址评估
选址 评估难 估技术 安全 战略级风险管
E 无人机进离场过程对地致 害风险量化评估技术 基于三维风险栅格的起降 场选址风险评估技术 理2.多机同时起降的进离场安全空域结 000a 空域划设
结 2 设计 构设计技术 安全 预战术级风险
构 管理雄 基于高分辨对地风险地图 考虑多因素约束的起降场的进离场路线规划技术 安全设计技术
运 安全难 3.多运行人异构多无人机同场运行协 安 运行调度 战术风险管理
行 面向多运行人异构无人机 基于容量包线的起降场自 全的起降排序联合优化技术 适应容流调配技术
二、项目主要技术创新点
（一）基于进离场风险量化的选址风险评估技术
项目团队针对城市低空运行场景中缺乏进离场对地风险评估方法的问题，首先分析城市低空典型特征和无人机坠地事故因果链，考虑多运行人异构无人机的典型失效场景、模式与风险因素，建立多因素影响下的地面风险量化评估模型；其次，考虑无人机运行中产生的坠地风险，计算每个地理参考单元的风险水平，得到无人机起降场候选关键节点；最后，基于无人机进离场过程中的碰撞风险，得到候选节点附近三维风险栅格地图，并结合人口密度、地表遮蔽等信息，从关键节点中选取风险最低水平的节点作为无人机起降场选址。该技术实现了城市起降场景的对地风险的量化评估。
（二）多机同时起降的进离场安全空域结构设计技术
针对城市场景无人机起降频次及多运行人导致的起降“安全设计难”问题，首先基于公共航路，求得公共航路候选脱离点，得到无人机进离场候选航路；其次，基于起降场周边高分辨地理遮蔽特征，构建高分辨三维风险栅格地图与无人机进离场候选航路风险评价指标，选取风险较低航路作为无人机进离场航路；再次，基于无人机进离场过程中的运行特点，设计包括最终进近圈、等待高度层、降落高度层的起降分离空域结构，满足多无人机同时起降的需求；最后，考虑多运行人无人机性能差异与不同时刻运行流量差异，提出可以适配不同空域需求的模块化可变结构，包括模块化停机位、模块化起降通道等，可以根据不同容流水平进行灵活调整，满足不同运行状态下的安全需求。
（三）多运行人异构多无人机同场运行协调调度技术
针对低空实际运行场景下，多运行人不同类型无人机同时同场起降导致的协调运行难题，突破自主智能进离场调度技术与无人机群动态调度技术，任务优先级、电量状态、预约顺序等作为约束，对无人机起降顺序进行联合优化，基于匈牙利算法得到多约束场景下的进离场顺序；同时，协调进离场运行人，规范通信协调接口，确保多运行人能够对起降场管理部门协调举措做出及时响应，实现无人机进离场的高效协调调度；其次，构建多变量约束下的起降场理论容量包络线，基于滑动时间窗方法对起降场所需起降需求架次进行预测，并提出自适应的起降场空域结构调整方法，根据预测的需求架次，对起降场结构进行适配调整，降低起降场运行过程中的实时风险。最后，基于上述功能开发起降场高效调度运行平台系统，实现起降场无人机多目标、多层级的高效协调运行。
三、经济、社会效益及对推动行业科技进步的作用
中国民用航空飞行学院作为项目完成单位，已授权发明专利17项，登记软件著作权23项，发表高水平论文17篇，主编/参编地方及团体标准1部。近三年来，项目组在在深圳市龙华区建成全国首个低空无人机智能起降场示范点，并集成应用低空无人机起降调度运行平台，保障多家运行人无人机在龙华区观湖街道25.65平方公里作业起降、托管运维，助力低空经济落地发展；作为首批低空经济示范点，承接上千人次参观调研，取得良好产业示范效应，其中部分技术也已规模化应用于杭州迅蚁网络科技有限公司等国内知名低空企业。相关成果在低空物流、电力巡检、城市治理、交通治理、环境监测等行业累计服务安全起降5万余架次，社会效益显著。
智慧灯杆&智慧交通产品的应用创新
深圳市洲明科技股份有限公司
一、智慧灯杆对城市智慧化的成长价值
随着人工智能、边缘计算、5G、工业物联网技术迅猛发展和智慧城市建设的推进，智慧灯杆作为城市未来发展的重要组成部分，正逐渐展现出其在城市管理和生活质量提升方面的先天优势和升值空间。智慧灯杆不再只是简单的照明工具，它通过融合智能化技术和多功能设施，如图1所示，为城市带来了前所未有的便利和效益。
智慧灯杆在城市治理中具有以下价值：
数据收集和分析：智慧灯杆通过安装传感器和数据采集装置，可以实时监测和收集城市各项指标数据，包括交通流量、空气质量、温度等。这些数据对于城市规划和决策制定非常重要。通过对数据的分析和挖掘，城市管理者可以更准确地了解城市的状况和问题，并采取相应的措施进行治理。
资源管理和优化：智慧灯杆可以通过智能控制系统对照明设备进行精细化管理，实现按需调光、定时开关等功能，从而节约能源和降低运行成本。此外，智慧灯杆还可以监测用电情况，提供用电分布图和用电预测，帮助城市管理者合理规划能源供应和优化能源利用。
交通管理和安全：智慧灯杆可以安装摄像头和交通监测设备，实时监测道路交通情况，可以根据实时的交通情况进行信号灯配时调整，提高交通效率和减少拥堵。此外，智慧灯杆还可以用于监控和应对交通事故、违法行为等，加强道路安全管理。
环境监测和管理：智慧灯杆可以监测城市空气质量、噪音水平等环境指标，为环境治理提供参考依据。通过数据分析，可以及时发现和解决环境问题，改善居民生活环境。同时，智慧灯杆还可以配备垃圾桶传感器，实现垃圾收集的智能化管理，优化垃圾清运路线，提高城市的清洁程度。
公共服务和便民服务：智慧灯杆可以提供一系列的公共服务和便民设施，例如无线网络覆盖、充电桩、环境信息发布等。这些服务和设施可以方便居民获取信息、充电、享受便捷的生活体验，提升居民的生活质量。
智慧灯杆与低空经济协同：智慧灯杆可改造为无人机起降坪或充电站，解决城市中无人机“最后一公里”的起降难题；同时，灯杆搭载的摄像头、雷达、气象传感器可与无人机联动，构建立体化监测网络，推动形成“空天地一体化”的智慧城市体系。
通过数据收集和分析、资源管理和优化、交通管理和安全、环境监测和管理、低空经济协同、公共服务和便民服务等方面的应用，智慧灯杆为城市管理者提供了更多的信息和工具，帮助他们更高效、科学地进行城市治理。
二、智慧灯杆与智慧交通的共生融合
智慧灯杆以硬件为载体，挂载多元化智能路侧设备，同时预留未来新增设备挂载的接口，实现对道路设备设施的集约化管理。构建智慧道路系统是支撑建立面向未来智慧城市整体解决方案的重要基础，建立可感知、可运营、可管控、可服务是未来城市和道路发展的重要趋势。
智慧灯杆以信息的收集、处理、分析和发布为主线，实现道路基础设施数字化、管理科学化、运行高效化和服务品质化，从而解决出行问题、降低运行能耗、提升出行体验的新型道路。其实现功能如下：
（1）多杆合一：打造设施设备集约化管理，实现数据高度整合共享。以路灯杆为核心载体，深度集成智慧道路所需的设备，预留未来车路协同场景下的新增
设备接口，实现多杆合一与数据整合，并针对各部门业务需求提供数据接入权限。（2）全息感知：实现道路全时空范围覆盖，设备多功能高度复用。采集车流数据、人流量、路面险情、交通事件、环境气象等多源道路交通信息。基于人工
智能算法，实现对视频图像的边缘计算和云校核，极速精准识别道路异常事件，并实现自动
预警与上报。（3）泛在互联：支持基础设施物联网接入和车路协同交互。全面支持接入多种通信协议或技术，实现信息感知全面接入及车路短程通信，可为未来
物联网、车联网技术的应用奠定基础。（4）“云-边-端”一体化协同：形成面向未来的智慧道路技术支撑体系。基于业务需求与资源约束，构建“云-边-端"为一体的动态任务分配技术，减轻云端压力。（5）慢行服务提升：体现以人为本的全程服务理念。出行沿线提供WiFi、城市广播音乐、信息屏、智能照明等多元慢行服务，为市民发布最
近的公交到站信息、自行车道指引、施工占道提醒、周边建筑楼宇、城市公园等信息服务，提升行人慢行品质。
智慧灯杆与智慧交通前端设备“多杆合一”，以“交通态势感知平台”的交通大模型为中心、数字孪生为窗口、实时信息为渠道，实现自主预测、提前预警、主动服务。当道路交通出现异常情况，智慧交通平台会在数字化模型中实时展示出事发地点和现场情况，并通过人工智能和机器学习技术自行决策，启动应急预案；同时，还会预测该区域可能出现的交通变化，推荐最佳路线，指引周边车辆躲避拥堵。
三、智慧灯杆与低空经济在城市治理中的价值创新
智慧灯杆与低空经济的应用深度融合，正在把城市道路两侧的“点状路灯”升级为“立体空港 ^ + 数据枢纽 * ^ { + } 治理节点”，不仅创造万亿级低空市场，更重塑城市治理从“地面网格”走向“空天地一体化”，实现“一杆多用、一网统管、一屏决策”的未来城市范式时空维度。
其融合应用主要体现在以下几个方面：
基于无人机和多功能智慧杆的智慧城市监测与巡检
智慧综合杆集成无人机自动机场，智慧综合杆为自动机场提供电源及通信服务，无人机存储在自动机场内部，自动机场为无人机提供降落平台、充电续航服务。无人机、自动机场、无人机应用管理系统相互配合，实现无人机的自主起降、自主飞行、自动充电、智能监测等功能，如图2所示。
智慧综合杆主要安装在道路关键节点，包括村庄路口、十字路口等路网复杂易发生交通事故节点，没有实现沿江道路的全部覆盖，无人机全自动道路巡检主要用于弥补这一点，以完成智慧综合杆没有覆盖区域的道路巡检工作。具体可以通过后台无人机应用管理系统，进行巡检航线设计和巡检周期的设置，无人机即可定期按照航线进行道路巡检。结合边缘智能计算盒，能够对道路巡检视频进行实时智能分析，智能感知路网事件，如交通拥堵、交通事故等。
基于无人机和多功能智慧杆的智慧城市监测与巡检可以提高城市管理效率，实现无人化、智能化、可视化的城市管理。无人机搭载高清摄像头和多种传感器，可以采集城市各个角落的图像和数据，并将数据传输到多功能智慧杆的边缘计算平台上。多功能智慧杆具有视频监控、环境监测、移动通信等多种功能，可以作为边缘计算节点，对无人机采集的数据进行处理和分析，实现城市各个角落的实时监测和巡检。
无人机与多功能智慧杆在城市治理中的应用与优化
无人机已深度融入现代城市管理，成为“空中城管”的核心装备，其应用场景覆盖违建监管、环卫巡查、交通治理、应急响应等多个领域。
违建与市容监管：无人机 _ { * + { A I } } 让违建和市容监管从“被动投诉”转向“主动发现”，从“地毯式人海”转向“精准点穴”，在提升治理效率的同时显著降低行政成本与安全风险，已成为现代城市精细化管理的“标配”。
环卫与环境监测：无人机 ^ { + } 智慧平台网格化巡检河道、背街小巷、高层楼顶等卫生死角，垃圾识别后3秒生成电子工单，处理效率提升 50 % ，人力巡查减少 80 % ；同时，无人机称为“空中扫帚”，实时发现偷倒垃圾点并优化清运路线。
消防与应急：无人机搭载红外热成像仪，24小时扫描山林火情，提前预警，实现零伤亡扑灭；5G-A通感一体组网支持全天候火点定位与指挥联动。
智能化技术体系：“一键起飞一AI自动发现一线索推送一处置监督”闭环管理实现多任务目标一次采集、实时回传、快速研判。空域管理、数据安全等配套“空地一体”智慧城管常态化。
无人机通过“空中视角 + \mathbf { A I } 大脑”让城市管理告别“人海战术”，在发现速度、覆盖范围、处置精度和人力成本上均实现质的飞跃
交通管理：警用无人机早高峰盘旋于拥堵节点，实时回传流量画面并远程喊话疏导，拥堵时长平均缩短 2 0 % - 3 0 % ；无人机在监控盲区巡查违停、路面坑洼及交通设施损坏，实现“即到即拍即传”。
随着经济社会的快速发展，我国各大城市车辆保有量大幅上升。交通拥堵、交通事故频发已经成为影响城市公共安全的首要因素。
为获取道路交通智能判定交通状况更为全面的交通信息，提升交通管理部门对交通拥堵研判、交通事故先期处置的能力；无人机平台的道路巡检系统利用无人机快速响应、空中机动灵活不受道路交通拥堵影响的优势实现基于机器视觉的道路交通快速检测功能，为交通管理部门及时提供巡航路段或交通事故现场实时道路交通图像，为交通疏导提供重要交通信息，保障交通安全。
多功能智慧杆辅助的无人机航线规划与控制算法优化
无人机在实际飞行时，多种传感器实时接收无人机的飞行姿态和位置数据，并传输给控制模块，解算出各种控制数据驱动舵机，来调整飞行方向、路线、飞行高度，采用BDS定位模块设定巡检路线，使用高度计，标定无人机飞行的高度，空速计计算飞行的速度，三轴加速度传感器 + 磁场计控制飞行高度以及姿态稳定调整。飞机前部采用摄像头或者激光测距进行自主避障。
