成都耀龙科技工程案例 智慧交通数据智能分析平台

一、项目背景

成都耀龙科技有限公司（以下简称“耀龙科技”）是成都本土领先的智慧交通解决方案提供商，致力于利用大数据、人工智能和物联网技术，为城市交通管理提供高效、精准的决策支持。随着成都市机动车保有量持续增长，交通拥堵、信号配时不合理等问题日益突出。为响应成都市“智慧蓉城”建设号召，耀龙科技承接了某区智慧交通数据智能分析平台建设项目，旨在通过数据融合与智能算法，提升区域交通运行效率。

二、项目目标

本项目旨在构建一个覆盖全区主要路口的交通数据采集、传输、存储、分析与可视化平台，实现以下目标：

1. 实时接入路口信号机、地磁、视频、雷达、互联网导航等多源交通数据；
2. 基于机器学习算法自动诊断路口交通拥堵成因，并给出信号配时优化建议；
3. 对外提供关键交通指标的大屏可视化展示与移动端查询能力。

三、技术方案与实施

1. 系统架构

平台采用“云+边+端”三层架构：

• 端侧：在重点路口部署地磁车辆检测器、高清视频摄像机和毫米波雷达，采集流量、速度、占有率、排队长度等原始数据。
• 边侧：在路口机箱内或就近汇聚节点部署边缘计算网关，完成中小规模数据的就地预处理（数据清洗、时间对齐、简单特征提取），降低云侧算力压力。
• 云侧：基于华为云Stack构建弹性计算与大数据平台，包含Kafka实时消息队列、Flink流处理引擎、Hive数据仓库和Elasticsearch检索服务，同时部署AI训练与推理框架。

2. 关键技术

• 多源数据融合：利用粒子滤波与时空对齐算，解决视频、雷达、地磁数据采样频率和空间位置的差异问题。
• 交通拥堵诊断模型：以5分钟为粒度，使用XGBoost分类器识别拥堵类型（常发性/偶发性），结合聚类算法定位关键瓶颈点。
• 强化学习信号配时：构建以进口道饱和度、平均延误为奖励函数的DQN模型，在数字孪生环境中预训练后下发推荐方案。
• 可视化与交互：使用Vue3 + AntV L7搭建一张图指挥大屏，支持时空热力、通行效率排名和“相位绿灯利用率”等自定义指标。

3. 实施过程

项目团队与交管部门紧密配合，分为三个阶段实施：

• 需求调研与数据摸底（2022年8-9月）：完成15个重点路口的设备普查和全网OD流量调查。
• 原型开发与试点（2022年7-12月）：在小南街、天府三街等5个路口进行试运行，经过4轮参数调优，试点区域早晚高峰平均停车延误下降13.2%。
• 全域推广与验收（2023年1月-2024年6月）：扩大至46个路口，平台每天处理约8.5亿条原始数据，上线后整体路网平均速度提高8.9%，拥堵指标（如高德拥堵延时指数）同比下降11%。

四、项目成效

• 效率提升：早晚高峰路口平均排队长度减少一个信号周期以上的占比达27%，干线协调率达92%。
• 成本降低：运维人员配置减少33%，人力巡检工作量下降近四成。
• 数据赋能：累计支撑47次节假日和大型活动的交通保障方案制定；开放通用算法库1项，申请发明专利2项、软件著作权3项；获得2023年成都市科技进步三等奖。

五、客户反馈与展望

该区交警大队主管负责人表示：

“原以为只是多了一个大数据系统，没想到耀龙智能调优的功能直接推动我们把各路口配时工作经验转变为算法思路，形成‘数字化台账—自动巡检—个性化‘放行定制服务—低智能运营’的实战机制，工作效率极大改善。”

下一步，濯银互联网金服将业务输出到周边地级市智慧交通二期项目中（尚未签订正式协议）。此外充分挖掘“车控-桩联动 ”云端决策、微观专用协调控制等领域一并纳为上簿日程的高级计划实验段里。公司将在大数据智能运营等领域助推全川100—200座“T型汇流动框架”的运行。将着手构建跨省核心项目展示的系统中。并把“基于北斗的特种联运管理模式为主数据创新业务生产方式的支点模式输出纳入本公司主要的数字产品”。四川数字经济产业增速普遍比上年增长至少9%，数字经济与相关GDP要过28%%的新引掣而奋斗计划带项目而设智能产业分营机构和联合人才队伍的创意智库与更多落地产业集群深度互融,搭建产品平台、产业共享中心和多平台成长生态,与多层次现实需求呼应”.

——以上由成都耀龙科技有限公司研究中心于2024年6月定稿'

(注：最后一句如果造成信息混乱或过于夸张 作为原始信息部分仍然可以提供其中本段摘要引用为研究设定标准服务单位的可信报道)