卢利玲
深圳市空间智慧交通设计咨询有限公司 518000
摘要：现代城市交通综合监控系统要求具备交通控制、交通监视、交通信息管理、交通出警及综合信息传输的基本功能。以上功能的实现，可通过引入多样化的监控技术、人工智能技术、网络控制技术、数据库技术等，构建以城市交通网为基础的多子系统城市交通综合监控系统框架。本文简单介绍了该系统框架，探讨了该系统框架构建的关键技术及功能创新，探讨城市交通综合监控系统的在城市交通运营管理中的实践应用。旨在为城市交通多系统联动管理和综合监控系统的运营管理提供一些参考。
关键词：城市交通综合监控系统；技术；创新；实践
引言：随着国内城市化进程的推进，城市面临的人口和交通压力越来越大。为了有效的解决城市交通问题，环节城市交通压力，各个城市大修各类交通基础设施，构建城市轨道交通系统、公交系统等，推动交通管理改革。近些年，新兴科技在城市交通基础设施建设中的引入又为交通信息化、自动化管理注入了新的能量。人工智能技术、视频检测技术、网络控制技术等新兴科技在城市交通信息化管理的基础上，极大的扩充了城市交通管理系统的功能，将增加了城市交通管理系统之间的关联性。在原有的城市交通系统基础上，融合数据库技术构建的城市交通综合监控系统使城市所有的交通信息关联到一起，实现了对综合交通的系统化监控和一体化管控。这种基于系统化、一体化交通管理的方式，便于信息的共享，有利于提高城市交通综合管理的精准性、可靠性和管理效率。研究该课题对进一步优化城市交通综合监控系统的运营管理有着重要的意义。
一、城市交通综合监控系统框架
城市交通综合监控系统由交通控制、交通监视、交通信息管理、交通出警、综合信息传输及其他外围设备与系统构成。其系统框架主要分为数据层、研判层和应用层（如图1所示）。该系统可并入城市智能交通管理系统，构建城市交通综合监控信息平台，用于统一调度、控制城市交通系统。
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图1 城市交通综合监控系统框架图
二、系统框架构建的关键技术及功能创新
（一）关键技术
1.机动车承载力预测技术
该系统在城市道路网机动车承载力测算上，利用计算模型整合了影响城市道路网机动车承载力的因素，将道路基础设施、路网结构及形态、机动车出行特征、停车情况、城市发展情况等因素有利的整合，在此基础上测算不同道路的交通服务水平、平均负荷度、机动车承载极限。
2.交通研判分析技术
目前，城市交通综合监控系统监控的信息资源也来越多。根据当前城市每天产生海量数据的特点，利用大数据对城市交通系统类的各种数据进行计算与分析，来研究和判断各路段的交通趋势。
3.区域交通流诱导技术
为解决交通高峰时段交通分流问题，该系统利用运筹学、博弈论的理论，在大数据分析的基础上对重点区域的交通时间及交通流进行分析，并利用道路交通网流诱导策略。对交通拥堵路段的从车流量向外部进行引流，实现平衡城市内部与城市外部交通的目的。
4.城市交通运行评估技术
目前，国内交通监控采用的设备和系统接口方式不同，因此数据采集的方式也不同。想要更加科学的实现对城市交通的综合评估，就需要对交通运行数据进行统一，再进行交通运行评估。交通运行评估看可通过研究影响城市交通运行的关键指标建立可行性评估方法，构建实城市交通综合系统运行评估的方法。
5.城市交通管理预案库技术
城市交通综合监控系统的构建目的就是在于更加精准化、高效化的管控城市交通。在预判和分析交通运行情况时，需要可靠的监控信息作为评判依据。该系统融合数据库技术，构建城市交通管理预案库，作为预案存储的数据库，建立交通时间影响评判的标准与方法。预案库可以为交通流诱导、恶劣前期预警、应急时间处置、道路交通网拥堵提示等提供预判的决策依据。
（二）功能创新
城市交通综合监控系统在功能创新上融入了GIS技术、GPS技术、RS技术、多样化的监控技术、大数据技术、数据库技术、人工智能技术、互联网技术、云服务技术等，构成一套具有较强的人际交互功能的智能交通监控系统（如图2所示）。在系统平台指挥中心，人机交互可实现对城市交通的预测、预判、预警及区域交通引流等。该系统融合数据库技术可以时期与其他城市智能交通系统平台有机衔接，作为城市智能交通系统的子系统，为智能交通系统提供补充资源和决策依据。其主要目的是通过对交通综合的监控，为城市交通的系统化协调管控提供更加便利的信息共享，利用大数据融合的作用全面整合交通系统内的基础资源，通过人、机指挥来促进城市交通更加科学的运行。
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图2 智能交通监控系统
三、城市交通综合监控系统的实践应用
目前，城市交通综合监控系统在智能交通管理中的应用已经实现了对大部分监控路段接入全高清摄像机进行监控的目的。在高清摄像机的设置上，采用了云台摄像机、红外一体摄像机、球形摄像机等多类型的高清信息采集设备。这类全高清摄像机可捕获车速在5km/h~180km/h的车辆，其图像采集率高于95%。通过自动抓拍，来自己车辆车牌、车速、车型、人脸、方向、时间、地点等信息。系统的自动测速功能，其超速捕获信息率大于95%，有效率大于90%。对车牌的自动识别，其准确率白天大于95%，夜晚大于90%。对人脸识别的准确率大于90%。
四、结语
随着国内交通网建设不断完善化，城市交通综合系统的监控范围越来越大，监控对象也越来越多，对城市交通综合监控系统提出的监视、控制和综合管理的要求越来越高。为了适应更加复杂的信息资源的管理，可以通过引入多样化的监控技术来提高对监控车辆实时监控的准确率，再融合数据库技术、人工智能、互联网技术、网络控制技术等，构建综合系统软件，对城市交通综合系统内的子系统及软件的资源进行统一调度，实施全面管理与控制。通过统一监控子系统及设备的运行状况，动态化掌控全系统环境内的城市交通运行情况，在指挥中心由机交互智慧综合系统的运行，宏观的掌握和调度城市交通运行情况，确保城市交通秩序运行。
参考文献：
[1]傅贵.城市智能交通动态预测模型的研究及应用[D].华南理工大学,2014:155.
[2]和利时——基于线网级“融合云平台”的城市轨道交通综合监控系统解决方案[J].自动化博览,2020(09):64-66.
[3]张博阳.探讨人工智能技术在城市智能交通方面的应用[J].时代汽车,2020(22):187-188.