[00112408]基于大数据的城市交通智能管理与出行服务关键技术及其应用

一、课题来源与背景 本成果依托广东省科技计划项目,依据粤科规财字〔2016〕33号文件立项。项目在交通管理、城市治理数字化系统和项目技术成果的支撑下,集成了相关服务产品,建立了第三方应用接入的开放服务体系结构,并形成了新一代城市交通智能管理与出行服务平台。该平台提供的交通管理运维监控能力可应用于特殊车辆管理、车辆轨迹追踪、网格化移动警务、交通指挥等交通管理领域;同时可基于网站平台（广州交警e）、智能手机APP（粤省事）、微信公众号等互联网手段在城市交通的个人出行相关领域提供实时交通信息推送、个性化出行路径规划、交管业务办理等信息服务。 二、技术原理及性能指标 （一）技术原理 1)多源异构海量交通信息实时采集与多视角低估计误差高效融合技术 通过整合移动设备交通信息采集算法（GUADG scheme）、基于车载移动传感网络数据采集的 SWDCP-SCmule算法等算法和模型,对多来源渠道、相互不一致的数据规范化、标准化后进行多视角低秩张量分解处理后以具有约束的多维列向量方式数据实现低估计误差融合。 2)面向复杂交通流数据的情境分析与多任务学习优化技术 项目研发了面向多模态数据的图像检索技术（MRBDL）,该技术基于卷积神经网络与双向长短时记忆网络挖掘对交通图像与其情境上下文标记之间的语义关联,能实现复杂场景下的图像检索与识别。提出多任务学习优化算法,该算法基于乘法器交替方向方案的新优化器,采用正则化子和子问题对应以避免结构化铰链损失,提升算法的执行效率和具备准实时处理处理能力。 3)超大规模环境下的Multi-Agent协商智能交通管理和出行服务策略 提出基于交通大数据结合Multi-Agent协商个性化信息服务策略的交通态势预测机制,利用基于坐标提升的高效原对偶算法,给所有任务的权重矩阵上定义一个正则化器,实现个体出行信息与路网管理信息之间的效能均衡和新型道路交通态势的快速预测;同时基于深度监督哈希的近似最大临近域搜索识别技术,实现道路交通运行态势的及时供给,提高城市交通智能管理出行信息服务的高效和易用性。 （二）性能指标 （1）车综大数据检测性能指标 1)车牌号码识别准确率：白天车头图片车牌号牌识别准确率达到98%;夜间车头图片车牌号牌识别准确率达到97%;白天车尾图片车牌号牌识别准确率达到95%。 2)车牌颜色识别准确率：白天车头图片车牌颜色识别准确率达到99%;夜间车头图片车牌颜色识别准确率达到98%。 3)年检标检测准确率：白天车辆图片年检标检测准确率达到98%;夜间车辆图片年检标检测准确率达到90%。 （2）交通数据融合处理性能指标 监控图片单图检索结果返回速度小于0.1s;支持视频、图像、文本等多模态数据融合; 交通状态融合预测精确度达到90.2%; （3）出行服务平台并发处理性能 支持大于1000个并发的手机终端访问,平均操作响应时间小于3S。 三、技术的创造性与先进性 （一）技术创造性 （1）基于大数据技术的城市交通智能管理平台融合了多源异构海量交通信息,提升了交通管理智能化水平,比较原有城市交通管理信息系统,该平台有助于交通治理,深化“放管服”改革,加快构建以信用为核心的新型交通以及运输市场监管机制,推进新业态协同监管。 （2）互联网环境下的出行服务平台地提升了政府的出行服务水平,通过面向复杂交通流数据的情境分析使得政府可以通过多种互联网手段对群众的出行服务和与之相关交通管理更加高效和精准,使得群众出行更加便利和快捷。 （二）技术先进性 （1）多源异构交通数据采集质量与开销成本方面：本项目在数据收集质量上平均高出10%左右,整体开销下降80%,主要优势体现在所提数据采集方法基于质量利用率进行衡量数据需求,整体上效率更高。 （2）路况预测准确率：在微软亚洲研究院公开数据集上达到了89.5%的准确率,相比欧美国家同类技术高出至少5%,主要优势体现在提出的模型能够更好的利用道路情境信息进行路况预测。 （3）个性化信息交通态势预测服务方面：提出的基于Multi-Agent的协商个性化信息服务策略相比欧美国家目前最优的技术在四个同领域数据集上普遍高出3%-5%,主要优势体现在采用的高效原对偶算法,实现Agent之间的有效协商和新型道路交通态势的快速预测。 四、技术的成熟程度,适用范围和安全性 本成果已处于成熟应用阶段,经相关平台的应用与验证,是城市交通信息化建设的主要适用对象,具有较高安全性与有效性,有助于促进移动互联网技术在智能交通系统的应用,实现了城市智慧化转型升级。 五、应用情况及存在的问题 本项目面向城市交通智能管理和出行服务场景中的实际应用问题进行攻关,取得了一系列标志性成果,同时开发形成了多个应用平台,在多个交通细分领域取得了广泛应用,保障了和提升了交通数据的智能分析能力。除此之外,项目围绕交通管理这一城市发展重点,探索了一系列的低碳智能服务,摈弃传统交通管理模式,应用新一代创新信息技术与机制,通过低碳高效的城市交通智能管理,实现社会可持续发展,具有重要的社会意义。 目前尚未遇到问题。 六、历年获奖情况 尚未获相关奖励。