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摘 要：随着机动车数量的不斷增加，给城市交通带来了巨大的压力，交通管理也面临着巨大的挑战。面对各种各样的交通事故和交通问题，比如交通违法、交通事故、交通拥堵等等，国内众多交通研究机构、厂商也纷纷推出了各类交通管理系统，但基本都是独立的应用。本文提出了基于某些特定交通场景，建立"智慧小脑"的方式，使其能自动调节该场景内的交通系统的运行，从而达到保障安全、改善交通的目的。
关键词：智能交通；视频监控；场景化；智慧小脑
引言
根据公安部信息显示，截至交通安全日前（2018年12月2日），全国机动车保有量达3.25亿辆，与2017年底相比增加1556万辆；机动车驾驶人达4.07亿人，与2017年底相比增加2236万人，而且机动车保有量继续保持快速增长的态势，交通管理形势依然严峻。城市也建设了很多交通管理的系统，比如违法抓拍系统、信号控制系统、交通诱导系统等等，但基于这特定的交通场景，建设的交通管理系统，基本都是独立运行的，数据没有互通，更没有联动。而实际在这些场景中很多数据、系统是可以相互关联的，比如路口的摄像机采集的交通流量信息，可以优化信号控制系统的放行机制。因此在一些特定的交通场景，可以通过建设“智慧小脑”，让该场景内的各交通系统能够互联、思考、判断，最大程度发挥各类交通系统的作用，从而达到改善交通的目的。
1.场景化“智慧小脑”的概念
场景化“智慧小脑”的概念，第一是场景，指的是基于智能交通的某些特定的场景，包括交通复杂的路口、车道汇聚的匝道口、拥堵路段等。第二是智慧，基于这些场景，我们利用联网技术、智能分析技术、大数据分析等先进的技术手段，把路口各类交通信息系统汇聚起来，在该场景建立一个小型计算中心，形成对该场景内数据的分析、计算和判断，联动和控制该场景的交通系统运行。第三是展现形式，首先是要适应场景的应用环境，可以是专门设计的分析计算设备，其次是要具备足够的计算和控制能力。
因此“智慧小脑”可以联动交通场景内的各类系统，包括视频监控、交通流量、行人检测、事件检测，气象检测、违法抓拍、特种车辆识别、交通标志牌、信号控制系统、信息显示、语音播报等，使其能够互联互通和联动运行。
2.场景化“智慧小脑”应用优势
基于场景化“智慧小脑”的应用，可以使交通系统运行发挥更大的成效，快速满足业务应用。
1） 简化系统架构
某些特定的复杂交通场景，往往涉及较多的交通系统，各系统分别运行和传输数据。通过“智慧小脑”的建设，可以实现场景内数据的汇聚和统一，然后通过统一接口上传到后台的管理中心，简化了系统架构。
2） 快速实现系统的互通和联动
很多交通系统，虽然安装在同一场景，但是没有交互、没有联动。通过“智慧小脑”的建设，可以在场景内快速实现系统的联动，最大程度发挥各系统的作用，提高系统建设成效，降低建设成本。当然，“智慧小脑”是基于各系统数据的联动和优化，并给出最优的运行控制方案，如果发生故障，并不影响原有系统自有的运行逻辑和机制，保障了系统的稳定性。
3） 灵活部署，应用快速落地
各场景有其应用的特点和复杂性，而通过场景化“智慧小脑”的部署方式，可以快速灵活实现，无需太多依赖中心的计算要求，能够实现该场景内各类应用的快速落地，从而达到改善交通的目的。
3.场景化“智慧小脑”需解决问题
基于场景化“智慧小脑”的建设，有效解决了交通场景下各类交通系统的互联问题。但也存在一些标准不统一等问题。
1）标准化的问题
场景内往往涉及到多个系统的互联，数据格式、字段、内容各不相同，要使各系统能够互联，不仅仅是依靠技术实现协议的对接、数据的转化，更需要有统一的标准。交通行业应能建立统一的管理和数据标准，解决不同系统间技术壁垒问题，才能保障“智慧小脑”快速的应用和实现。
2）规则确定的问题
如果把交通管理中心比作“大脑”，那就需要解决“大脑”和场景化“小脑”之间的关系问题。因此需要交通管理部门来确定具体的思考规则。在同样计算规则、逻辑判断规则的要求下，无论是中心“大脑”还是场景“小脑”，其思维方式是一致的，就不会存在冲突问题。当然管理中心能够进行权限的控制和释放操作，应具有最高控制权。
3）系统安全问题
由于交通场景具有了控制的能力，涉及系统和交通安全，因此必须建立相应的安全保障措施、相应的法规制度，控制技术发展走向，确保系统能正常、安全的运行。
4.典型场景的应用展望
基于场景化“智慧小脑”的建设，可以结合各个场景的实际情况，发挥巨大的作用，因此适用的场景非常的丰富。
比如红绿灯路口场景。通过“智慧小脑”建设，我们可以把路口的各种数据，包括视频监控、流量采集、违法抓拍、信号控制系统、可变标志牌等等一系列的数据进行汇聚，通过数据的分析计算，实现系统间的联动。比如流量的参数可以直接联动信号系统，实现自适应的放行；比如特殊车辆识别，可以实现对救护车等特殊车辆的无阻通行；通过车道流量的数据，可以控制可变车道，实现直行和转弯的优化放行等等。大大优化路口通行，保障通行安全。
当然还有其他很多场景的应用，比如高架匝道口、隧道汇聚口、交通大桥上下桥、事故多发路段、高速服务区等等，都可以通过“智慧小脑”实现场景内智慧化的应用。
5.结束语
智能交通场景化“智慧小脑”，可以在场景内原有各交通系统的基础上，汇聚各系统数据，对数据进行智慧化的分析、计算，提供最优的方案，联动、控制各类应用系统的最优运行。并且能够实时检测各系统的运行状态，场景内交通设施的状态，实现对场景内交通设施的运维。既避免了系统重复投资，又能实现系统的互通联动，最大程度发挥了各类系统的作用，保障了交通出行和安全。对提高交通服务水平，促进社会的稳定和经济繁荣的发展也将起到巨大作用。
参考文献：
[1]公安部.我国机动车保有量达3.25亿辆。
http：//www.mps.gov.cn/n2255079/n2256030/n2256031/c6314462/content.html
[2] 陈旭梅.城市智能交通系统.北方交通大学出版社，2013年
关键词：智能交通；视频监控；场景化；智慧小脑
引言
根据公安部信息显示，截至交通安全日前（2018年12月2日），全国机动车保有量达3.25亿辆，与2017年底相比增加1556万辆；机动车驾驶人达4.07亿人，与2017年底相比增加2236万人，而且机动车保有量继续保持快速增长的态势，交通管理形势依然严峻。城市也建设了很多交通管理的系统，比如违法抓拍系统、信号控制系统、交通诱导系统等等，但基于这特定的交通场景，建设的交通管理系统，基本都是独立运行的，数据没有互通，更没有联动。而实际在这些场景中很多数据、系统是可以相互关联的，比如路口的摄像机采集的交通流量信息，可以优化信号控制系统的放行机制。因此在一些特定的交通场景，可以通过建设“智慧小脑”，让该场景内的各交通系统能够互联、思考、判断，最大程度发挥各类交通系统的作用，从而达到改善交通的目的。
1.场景化“智慧小脑”的概念
场景化“智慧小脑”的概念，第一是场景，指的是基于智能交通的某些特定的场景，包括交通复杂的路口、车道汇聚的匝道口、拥堵路段等。第二是智慧，基于这些场景，我们利用联网技术、智能分析技术、大数据分析等先进的技术手段，把路口各类交通信息系统汇聚起来，在该场景建立一个小型计算中心，形成对该场景内数据的分析、计算和判断，联动和控制该场景的交通系统运行。第三是展现形式，首先是要适应场景的应用环境，可以是专门设计的分析计算设备，其次是要具备足够的计算和控制能力。
因此“智慧小脑”可以联动交通场景内的各类系统，包括视频监控、交通流量、行人检测、事件检测，气象检测、违法抓拍、特种车辆识别、交通标志牌、信号控制系统、信息显示、语音播报等，使其能够互联互通和联动运行。
2.场景化“智慧小脑”应用优势
基于场景化“智慧小脑”的应用，可以使交通系统运行发挥更大的成效，快速满足业务应用。
1） 简化系统架构
某些特定的复杂交通场景，往往涉及较多的交通系统，各系统分别运行和传输数据。通过“智慧小脑”的建设，可以实现场景内数据的汇聚和统一，然后通过统一接口上传到后台的管理中心，简化了系统架构。
2） 快速实现系统的互通和联动
很多交通系统，虽然安装在同一场景，但是没有交互、没有联动。通过“智慧小脑”的建设，可以在场景内快速实现系统的联动，最大程度发挥各系统的作用，提高系统建设成效，降低建设成本。当然，“智慧小脑”是基于各系统数据的联动和优化，并给出最优的运行控制方案，如果发生故障，并不影响原有系统自有的运行逻辑和机制，保障了系统的稳定性。
3） 灵活部署，应用快速落地
各场景有其应用的特点和复杂性，而通过场景化“智慧小脑”的部署方式，可以快速灵活实现，无需太多依赖中心的计算要求，能够实现该场景内各类应用的快速落地，从而达到改善交通的目的。
3.场景化“智慧小脑”需解决问题
基于场景化“智慧小脑”的建设，有效解决了交通场景下各类交通系统的互联问题。但也存在一些标准不统一等问题。
1）标准化的问题
场景内往往涉及到多个系统的互联，数据格式、字段、内容各不相同，要使各系统能够互联，不仅仅是依靠技术实现协议的对接、数据的转化，更需要有统一的标准。交通行业应能建立统一的管理和数据标准，解决不同系统间技术壁垒问题，才能保障“智慧小脑”快速的应用和实现。
2）规则确定的问题
如果把交通管理中心比作“大脑”，那就需要解决“大脑”和场景化“小脑”之间的关系问题。因此需要交通管理部门来确定具体的思考规则。在同样计算规则、逻辑判断规则的要求下，无论是中心“大脑”还是场景“小脑”，其思维方式是一致的，就不会存在冲突问题。当然管理中心能够进行权限的控制和释放操作，应具有最高控制权。
3）系统安全问题
由于交通场景具有了控制的能力，涉及系统和交通安全，因此必须建立相应的安全保障措施、相应的法规制度，控制技术发展走向，确保系统能正常、安全的运行。
4.典型场景的应用展望
基于场景化“智慧小脑”的建设，可以结合各个场景的实际情况，发挥巨大的作用，因此适用的场景非常的丰富。
比如红绿灯路口场景。通过“智慧小脑”建设，我们可以把路口的各种数据，包括视频监控、流量采集、违法抓拍、信号控制系统、可变标志牌等等一系列的数据进行汇聚，通过数据的分析计算，实现系统间的联动。比如流量的参数可以直接联动信号系统，实现自适应的放行；比如特殊车辆识别，可以实现对救护车等特殊车辆的无阻通行；通过车道流量的数据，可以控制可变车道，实现直行和转弯的优化放行等等。大大优化路口通行，保障通行安全。
当然还有其他很多场景的应用，比如高架匝道口、隧道汇聚口、交通大桥上下桥、事故多发路段、高速服务区等等，都可以通过“智慧小脑”实现场景内智慧化的应用。
5.结束语
智能交通场景化“智慧小脑”，可以在场景内原有各交通系统的基础上，汇聚各系统数据，对数据进行智慧化的分析、计算，提供最优的方案，联动、控制各类应用系统的最优运行。并且能够实时检测各系统的运行状态，场景内交通设施的状态，实现对场景内交通设施的运维。既避免了系统重复投资，又能实现系统的互通联动，最大程度发挥了各类系统的作用，保障了交通出行和安全。对提高交通服务水平，促进社会的稳定和经济繁荣的发展也将起到巨大作用。
参考文献：
[1]公安部.我国机动车保有量达3.25亿辆。
http：//www.mps.gov.cn/n2255079/n2256030/n2256031/c6314462/content.html
[2] 陈旭梅.城市智能交通系统.北方交通大学出版社，2013年