基于智慧灯杆的交通信息综合感知控制系统

目前大城市道路，普遍立杆多、拉线乱、重叠建设严重，迫切需要整合，城市“合杆”工程将路灯、电力、通讯、网络、监控等线路整合到一起，甚至将广告、路牌、WIFI、传感信息都整合到路灯杆，形成了“智慧灯杆”，使之成为智慧城市的主要应用节点。本方案即是利用智慧灯杆的功能，引入交通信息的采集、传输，用以解决道路交通精细化治理，应用云计算、人工智能技术进行交通信息控制、大数据分析，填补上海市地面道路部分交通参数(如：OD数据）的空白，提升上海市交通信息综合感知新技术应用。

此外，还能基于云平台进行区域协调分析与管控，提升城市精准治理水平。

基于WIFI、RFID的交通参数检测系统

利用WiFi、RFID设备实时采集路口车流、人流信息，并结合视频图像侦测的车牌识别数据，进行多源数据融合分析，形成道路流量、路段速度及路况、路口客流量等信息，为交通管理提供多重数据信息。

基于图像侦测动态交通检测系统

采用基于图像侦测的动态交通检测系统，在路口路段进行牌照识别、流量监测、环境监测多合一交通图像采集分析，以及基于机器视觉的道路动态交通密度检测模型和实现技术，给交通控制系统提供更精准的数据支持。

基于图像自学习交通信号控制系统

摄像头采集的图片传输到图片处理模块，图片处理模块提取当前该相位对应车道的车辆排队长度图片，通过车辆排队状态分类器（经神经网络训练得到）识别排队车辆的数量，计算出各相位车辆排队状态图片对应的绿灯显示时间数据，发送至交通信号控制器，给出最佳信号配时方案，对绿灯显示时间进行实时控制。基于图像自学习的交通信号控制方式，突破传统模型，采用人工智能方法进行配时优化，可实现从单点到线、面的交通信号配时优化。

环境与交通指数的关联分析及绿色交通模型

利用环境监测传感器采集获取的交通环境数据（天气、温度、湿度、

尾气排放等），通过对环境与交通指数的关联分析及绿色交通模型研究，构建绿色交通应用模型，除了提供环境条件对交通影响的指数外，还能反向提供因交通流量对环境的影响参数，为降低单点及区域交通排放提供数据支撑。

交通信息综合感知云平台

平台建立于云端（私有云），将WiFi、RFID、视频、环境等安装于智慧灯杆的前端传感设备采集之数据进行融合，提升资源的合理利用，填补城市道路上交通数据采集不足的缺陷。本地与中心传输延迟小于2秒，对断面交通流量检测、路段平均形成速度的准确率达85%以上， 改变了目前每个路口设置大体积交通信号控制，区域交通协同管控不够的现象，基于智慧灯杆的区域交通信息汇聚与融合处理技术，以及区域交通状态判别、交通OD统计分析、绿色交通应用决策支持等方法，使平台达到以下主要功能：

Ø 交管部门可实时获取路网车流量、车道占有率和平均车速等运行情况，并据此建立有效的区域交通动态管制机制，实现区域内重点查控车辆的全过程记录回溯功能、拥堵区域收费管控功能、肇事逃逸车辆及司机的追溯查证功能，提高对于道路交通的动态调控水平。

Ø 通过电子车牌，交管部门可对客运、货运及特种营运车辆精细管理，实现对于违章违法运营的车辆的监控管理。

Ø 分析并发布实时车辆信息，通过联动周边的设施，发布大众出行的信息服务并可联动停车场诱导服务。

Ø 向交警现场执法、公安治安卡口、电子警察等提供数据支撑。