Özel Hu Qingyong: Durum Farkındalığı Altında Akıllı Komuta (PPT ile)
Kentsel tıkanıklık olgusu gittikçe daha ciddi hale geliyor ve ulaşım alanındaki ilgili sorunları çözmek için büyük verinin nasıl uygulanacağı Trafik Verileri Araştırma Enstitüsü'nün çekirdeği haline geldi. Son günlerde, İkinci "Tsinghua'da Büyük Veri" Zirvesi Forumu "Tıp ve Taşımacılıkta Büyük Verinin Uygulama Oturumu" alt forumunda , Tsinghua 87 Otomasyon Bölümü Mezunları, Ulaşım Büyük Veri Araştırma Merkezi Müdür Yardımcısı, Tsinghua-Qingdao Veri Bilimi Enstitüsü Hu Qingyong Bir başlık yayınlandı "Durumsal Farkındalık, Akıllı Komut" Konuşmasında, Veri Bilimi Enstitüsü'nün ulaşım büyük verileri alanındaki araştırma çalışmalarını tanıttım ve üst düzey tasarım, ekip oluşturma, politika garantisi, veri yönetişimi, sahne yerleştirme, süreç dönüşümü dahil olmak üzere büyük verilerin akıllı bir şekilde yükseltilmesi için yedi aşamalı bir yöntem önerdim. Yönetişimi ve diğer yönleri iyileştirin.
Veri Akademisi Ulaşım Büyük Veri Araştırma Merkezi Müdür Yardımcısı Hu Qingyong
Not: Arkaplan yanıtı "0612", PPT'nin tam sürümünü indirin.
Hu Qingyong: 2020 yılına kadar ulusal GSYİH'nın 90 trilyon yuan'ı, kişi başına düşen GSYİH'nın 10.000 ABD dolarını aşacağı ve kalıcı nüfusun kentleşme oranının% 60'a ulaşacağı, "12. Beş Yıllık Plan" sonunda 172 milyon olan araba sayısının 2.5'e çıkacağı tahmin edilmektedir. 1 milyondan fazla araca sahip şehir sayısı 31'den 100'e, sürücü sayısı 327 milyondan 420 milyona, karayolu kilometresi 123.500 kilometreden 150.000 kilometreye çıkacak. Motorlu taşıtlar, sürücüler ve karayolu lojistiği hala hızlı bir büyüme döneminde olacak ve trafik kazalarını önleme baskısı artacaktır. Aynı zamanda, şehir içi trafik sıkışıklığı ve seyahat zorlukları gibi sorunlar, karayolu trafik güvenliğine daha yüksek gereksinimler getirerek ve daha ciddi zorluklar getirerek şiddetlenebilir.
Bu zorluklara yanıt olarak, ülke ulaşım alanında çok fazla bilgi yatırımı yaptı. Aynı zamanda bu tür uygulama senaryolarının sorunlarını çözmek ve gerçek değer yaratmak için büyük veriler kullanılır. Bu tür trafik büyük verileri, temel olarak yollara dayanır ve insan, araç, ekipman, çevre ve olayların birleşik verileriyle birleştirilir.
Trafik büyük verisi, yaklaşık 86 tür veri kaynağını entegre eden trafik, trafik yönetimi, toplu taşıma, meteoroloji, çevre koruma, İnternet, telekom operatörleri vb. İçerir. Hem statik trafik verileri hem de dinamik trafik verileri vardır. Statik ve dinamik verilerde, bazı özel senaryolarda sorunları çözmek için diğer verileri entegre ederken esas olarak trafik yönetimi verilerine odaklanıyoruz.
Büyük miktarda veri ve bu verilerin birçok türü nedeniyle, akıllı ulaşım sistemleri genellikle yönetim kusurları ile teknik arızaları ayırt etmek zor olan bazı sorunlarla karşılaşmak zorundadır. Mevcut duruma bağlı olarak bunları nasıl çözebiliriz? 1975 Computer Turing Award ve 1978 Connaught Bell Economics Ödülü sahibi Simon (HASimon) akıllı bir strateji ortaya koydu: Sınırlı rasyonellik, yani sonsuz aralıktaki kavramsal olmayan ve yapılandırılmamış bileşenler, sınırlı zaman ve alanda manipüle edilebilen esnek konseptlere ve yapılandırılmış bileşenlere genişletilebilir. Bu şekilde, doğrusal olmayan ve belirsiz sistemler doğrusallaştırılabilir ve tatmin edici bir şekilde işlenebilir ve yüzeysel olarak ilgisiz şeyler birbiriyle ilişkilendirilebilir, bu da karmaşık akıllı ulaşım büyük verilerini daha akıllı hale getirir.
Gerçekçi araştırma senaryoları, gerçek savaş, pratik, etkili, entegre istihbarat merkezi, propaganda merkezi, kamuoyu kontrolü oluşturmak için karmaşık büyük veri füzyonu, durumsal farkındalık, füzyon komutu, duyarlılık ve rehberliğin entegrasyonu, bilgi kapalı döngü akıllı bilgi işlem teknolojisi destek sistemi aracılığıyla bir veri demir kafesi oluşturur Merkez, teftiş merkezi ve komuta merkezi dahil olmak üzere beş büyük iş merkezi, büyük veri ortak operasyon akıllı komuta merkezine entegre edilerek trafik yönetimi ve yönetişim yeteneği geliştirildi.
Tam olarak ne yapılması gerekiyor? Tam kapsamlı bir trafik durumu ve risk algısı, yani belirli bir alan ve zaman içinde, çevresel unsurların bilişsel anlayışını ve mevcut veya son durumun tahminini gerçekleştirmek gereklidir. Durumsal farkındalık, ham verilere, görev hedeflerinin önemini anlamak için füzyon verilerine ve yakın gelecekte yaklaşan veya olası olayları tahmin etmeye yönelik verilere bölünmüştür. Durumsal farkındalık, yalnızca verilerin paylaşımı değil, aynı zamanda stratejik düzeyde karar verme ve geri bildirim anlamına gelir.
Akıllı komuta merkezi, malzeme dünyasının çalışma durumunu çeşitli sensörler aracılığıyla algılar ve trafik zekası yazılımının verilerini, bilgilerini ve bilgilerini gerçek zamanlı olarak analiz eder. ; Büyük veri platformu üzerinden heterojen sistemlerin veri akışını ve bilgi paylaşımını gerçekleştirir, kontrolörler ve aktüatörler gibi mekanik donanımlar aracılığıyla karar vermeye geri bildirim yanıtını gerçekleştirir. Bu kapalı döngü güçlendirme sistemi, "tek sert" (algılama ve otomatik kontrol), "tek yazılım" (trafik akıllı bilgi işlem yazılımı), "tek ağ" (trafik ağı), "tek platform" (trafik bulutu ve büyük veri) olarak özetlenmiştir. Bilgelik Güçlendirme Hizmet Platformu), yani "Yeni Ulaşım Bilgeliğinin Dört Temeli".
Eksiksiz bir trafik güvenliği durum farkındalık sisteminin gerçekleştirilmesi "platform + veri + ekip" üçlüsü olmalıdır: trafik güvenliği durumu farkındalık sistemi sadece teknik bir gerçekleşme değil, sadece yazılım ve donanım da değildir.Her türlü şeyi bünyesinde barındıran bir sistem mühendisliğidir. Taşıma ekipmanı ve sistemleri arasındaki makine-makine koordinasyonu, insan-makine koordinasyonunu da içerir. Trafik durumu ve risk algılama platformu, veri füzyon merkezi, veri analiz merkezi ve karar verme komuta merkezi olan tüm sistemin beynidir; durumsal farkındalık veri kaynağı, kapsamlı unsur bilgileri elde etmek için yakalayıcı ve sinir düğümüdür; durumsal farkındalık destek ekibi sistemdir. Etkili komutanlar, karar vericiler ve anahtar garantiler; üçü birbirini destekler ve vazgeçilmezdir. Üçünün özü, "durum farkındalığı-gerçek zamanlı analiz-bilimsel karar-doğru uygulama" kapalı bir veri döngüsü oluşturmak ve otomatik veri akışı için bir kural sistemi oluşturmaktır.
Akıllı trafik yönetimi beyni, yönetim entegrasyonu, bilgi entegrasyonu, fonksiyon entegrasyonu, sahne entegrasyonu ve sistem entegrasyonunu entegre eden bir komut sistemidir. Altı ana yönü şunlardır: denetim, rehberlik, değerlendirme, komuta, eğitim ve hizmet ; Açık, görünür, duyarlı ve mobilize edilmiş kapalı bir bilgi döngüsü oluşturulur. Komuta merkezinin geleceği, tüm verilerin tek bir merkezde toplanması, ekip yönetimi, trafik yönetimi, güvenlik yönetimi, park denetimi, ulaşım denetimi, otobüs yönetimi ve seyahat hizmetleri için veri ve program desteği ve aynı zamanda birleşik bir küme iletişim platformuyla sağlanması olmalıdır. , Birleşik polis bilgi platformu, birleşik video yakınsama platformu ve diğer sorunsuz yerleştirme, trafik yönetimini ve yönetişimi optimize eder ve insanlara daha iyi hizmet verir.
Nihai akıllı komut sistemi, yedi birleşik düz zeka, yani birleşik alarm alımı, alarm dağıtımı, iletişim, video, strateji, bilgi ve roller olmalıdır. Bir şeyi dönüştürmek için büyük veriyi kullanmak istiyorsanız, büyük veriyi akıllıca yükseltmenin yedi adımlı yöntemi birçok alan için geçerlidir:
- Birincisi, üst seviye bir tasarım var, üst seviye tasarımın amacı veriye bakma perspektifini belirliyor.Çeşitli teknolojiler de üst seviye tasarıma hizmet ediyor.
- İkincisi, ekipler var Akıllı sistemler ve insan-bilgisayar etkileşim sistemleri bile insanların yapmasını gerektirir ve makineler bunu yapamaz.
- Üçüncüsü, politika garantileri var, fonlara ihtiyaç var ve çeşitli departmanların koordinasyonu gerekiyor.
- Dördüncüsü, veri yönetişimi vardır.Her türlü veri ham veri durumlarıdır ve entegre edilmeleri gerekir.
- Beşincisi, sahne gömme vardır.Büyük verinin amacı, belirli senaryolarda belirli problemleri çözmektir ve spesifik problemler spesifik senaryolar olmalıdır.
- Altıncısı süreç dönüşümü vardır, eğer geçmiş süreç çözülecek problem için uygun değilse, süreçle işbirliği yapmazsa kapalı bir döngü oluşmaz ve büyük verinin sonucu değer üretmez.
- Yedinci, tüm yönetişimin iyileştirilebilmesi için sorunları yukarıdan aşağıya çözün.
Bileşik akıllı komuta merkezi, çift kapalı bir döngü oluşturmalıdır.
- İlk kapalı döngü, polis yönetiminin kapalı döngüsüdür;
- İkinci kapalı döngü, kullanıcı kapalı döngüdür.
Ulaştırma Büyük Veri Araştırma Merkezi, geleneksel olarak hayal edilemeyen şeyleri denemek için İnternet fikirlerini ve yöntemlerini kullanır.
Trafik senaryoları için bir bilgi işlem sistemi, yani trafik büyük verileri için akıllı bir sistem oluşturduk. Bu, kullanıcıları, senaryoları, konuları, halkı, vakıfları ve motorları kapsar. Motorda, yol rehberliği ve yol yapımı için trafik simülasyonu teknolojisini uyguluyoruz ve bu, trafik sıkışıklığı konumlarının ve nedenlerinin analizine ve tahminine açıkça yardımcı olabilir. Trafik simülasyonu, büyük veri analizi, makine öğrenimi, derin öğrenme ve diğer teknolojiler aracılığıyla her motor belirli bir rol oynar.
Veri tabanlı platformda, veri merkezinin tasarımı ve ardından uygulama yeniliği, yalnızca işlem mekanizmasını garanti etmekle kalmayıp aynı zamanda işletim yöntemlerinde yeniliğe de olanak tanıyan, sınır ötesi çok boyutlu bir ulaşım büyük veri akıllı işletim sistemi oluşturmuştur.
Trafik durumu bilgi füzyonu, karayolu ağı risk uyarı göstergeleri, karayolu ağı kaza tahmin göstergeleri, trafik bilgisi akıllı soruları ve cevapları, sürücü kredi puanları, şehir içi trafik seyahat davranışı, şehir içi trafik seyahat kuralları ve kentsel sinyal kontrol optimizasyonu gibi bir dizi problem nasıl çözülür? Tüm ağ sisteminin yapısını gerçekleştirdik. Aşağıda gösterildiği gibi.
Spesifik uygulama senaryoları nelerdir? Çekirdek, veri kafesi, yol güvenliği, engelsiz şehir ve turizm garantisi olmak üzere 4 kategoriye ayrılmıştır. Aşağıda gösterildiği gibi.
Riskleri önceden tahmin etmek için, karayolu trafiği ve karayolu ağı risk dinamikleri için nicel risk tahmini ve erken uyarı göstergeleri dahil olmak üzere bazı model indeksleri yaptık. Karayolu trafik ağının nicel risk tahmini ve erken uyarı göstergeleri, karar verme için nicel bir temel sağlarken, karayolu ağı riskinin dinamik nicel göstergeleri, trafik yönetimi komut kararları için nicel bir temel sağlar.
Bilgelik indüksiyonu doğru ve zamanında drenaj yapabilir. Kullanıcılar yola çıktıktan sonra, bazı bilgiler alırlarsa, çoğu insan bunun geçersiz olduğunu düşünür, ancak gerçekte alınan bilgiler belirli bir bölge ve belirli bir grup insan için anlamlıdır. Bu, sıkışık alan yakınındaki trafik saptırma ve sıkışık alandaki yol akışının en üst düzeyde azaltılması olarak ikiye ayrılır. Sıkışık bir bölgeye yakın trafik saptırma, sıkışık bir alandaki trafik akışının anında azaltılmasının zor olduğu anlamına gelir ve aynı zamanda sıkışık bir alandaki araçlarda ayarlamalar yapmak da zordur. Bu nedenle, bilgi gönderirken, sıkışık alandaki araçları değil, sıkışık alan yakınındaki araçları hedefleyecektir.20 -Yaklaşık 100 kilometre uzaklıktaki otoyollarda bulunan araçlar, sıkışık bölgelere gitmemesi veya diğer otoyollara sapmaması, sürüş hızını yavaşlatmaması veya durup beklememesi için yönlendirilmelidir. Sıkışık alanlarda yol akışındaki en yüksek azalma, belirli bir zaman dilimindeki toplam trafik hacminin genellikle sabit olduğu anlamına gelir ki bu da objektiftir. Trafik felce neden olan toplam trafik hacmi değil, en yoğun trafiktir. Bu nedenle, en yüksek değeri azaltmak için trafik katılımcılarının seyahat davranışını bilgi aktarımı yoluyla yönlendirmemiz gerekir, böylece trafik akışı eğilimi düz olma eğilimindedir.
Bilgelik indüksiyonu, 2018 Bahar Şenliği'ndeki gerçek savaşta test edildi ve trafik kazası ölüm oranı tekrar düştü. Durumsal farkındalık ve akıllı rehberliğin doğrulanması daha uzun sürecektir.Bu yıldan itibaren, Ulaşım Büyük Veri Araştırma Merkezi çeşitli il başkentlerine gidip ilgili rehberlik yapabilir ve kademeli olarak tüm büyük verileri kapalı döngü bir senaryo haline getirebilir.
Bitirme: Wang Zhimeng
