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平均水平以上；车辆构成情况，个体车辆出行情 下，中心城区路段平均速度仍提升了5.5%。
况等。完整重构车辆每日、每次“从停车场到停车 设置多套相邻路口在不同时段下的绿波带控
场”的精细化出行轨迹，知道车辆从哪里来，到哪 制方案，自动根据当前时段情况匹配对应方案，
里去，什么时刻在什么位置。研判每一车辆的居住 使得绿波带持续发生作用。
地、工作地、惯用路径等特征。 针对出行连接相对紧密的路段，合理设计绿

波带方向，使得更多车辆能在不改变自己行驶习
惯的同时更多地享受到绿波带服务。
停车场、虚拟停车场落脚点布控
交通动静态一体化认知是交通管理的关键，
出行的车辆永远是少数，动态出行的车辆需要进
行认知，静态驻停的车辆亦不能忽视。
▲个体车辆出行还原图 在宣城管控区内，交通大脑接入65座停车场
数据，并创新构建219座“虚拟停车场”（表示可
警力资源可视化指挥调度 停车区域）。通过掌握停车场实时状态，实时监
交警指挥中心可以通过“交通大脑”显示界 控每一真实停车场、“虚拟停车场”的停车数量以
面直观获取警员、警车实时位置，合理将警情派 及在场车辆清单。
送给附近的警员，实现警力资源合理调配。
结束语
目前，“交通大脑”的应用更多是在提高交通
管理效率方面，在优化交通信号控制和优化交通
组织上发挥作用。将来，“交通大脑”应可以支撑

城市交通规划，在抑制交通需求和增加交通供给
方面提供更多的支撑。从这个角度来讲，“交通大
脑”不是万能的，将来“交通大脑”完善了，或许
可以发挥更大的作用，但也不是万能的。
“交通大脑”是我国道路交通智能化和信息
▲警员警情示意图 化融合发展的必然产物，同时也是核心组件之一。
“交通大脑”是技术手段和概念的完美结合，“交
信号灯等控制资源自动匹配 通大脑”需要在多元数据采集、带宽、算例，以及
2017年至今，宣城已经建设了37条、覆盖了99 存储、算法研发上打下良好基础，这一投入巨大，
个信号灯控制路口，可根据时间、车辆需求、路段 资源耗费巨大，因此，“交通大脑”的建设是渐进
速度等调整绿波带，根据车群的常驶路径及时段 的。
设置绿波带，目标车群可能会少遇红灯，其它车
辆基本不受影响。在出行量提升了18.9%的情况 作者单位：广东方纬科技有限公司

第五届深圳国际无人机展览会（2020年8月深圳会展中心） www.china-drone.com.cn 79

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