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1、智慧交通流量管控系统技术方案目 录第一章建设原则1（一）加强指导、统筹规划1（二）面向需求、重点突出1（三）互联互通、资源共享1（四）求实勿虚、提升服务1（五）覆盖全局，深化应用1第二章总体框架2第三章交通流量管控系统31.系统建设分布32.技术选型43.系统结构54.系统功能65.系统关键设备技术指标8第一章 建设原则（一）加强指导、统筹规划智能交通系统是一项巨大的系统工程，具有多元化、层次化、多学科交叉的特点，具有很强的广泛性和综合性，涉及政府、企业多个层面，必须在统一领导下进行统筹规划建设，使各单位遵照统一的规范建设，充分发挥整体作用和整体效益，充分运用云计算等先进技术，同时避免重复建设
2、和开发，确保交通智能化建设的顺利实施。（二）面向需求、重点突出ITS 建设项目要根据交通运营与管理的需要，满足社会公众对交通行业信息的要求，加强智能管理信息系统特别是公共交通相关信息系统的开发利用，讲求实效，以应用促发展。项目建设要突出重点、分层建设、各负其责、共同发展、稳步推进，要根据实际情况和发展需求，制订项目实施计划，分步实施。（三）互联互通、资源共享把握“十二五”时期经济社会发展的新形势、新任务、新要求，从交通运行系统的全局出发进行ITS 建设，对各部门现有的基础资源加以整合，统一管理资源，避免交通行业内部资源分隔、各自为政，进而理顺各交通部门间信息交互关系，实现交通信息网络的互联互通
3、和资源共享。（四）求实勿虚、提升服务坚持以人为本，以具有鲜明时代特征和行业特点的交通信息服务为重点，以智能交通信息化工程为推手，以支撑解决行业发展中的重大经济社会问题为宗旨，以需求、效果并重为导向，加快推进交通信息服务规范化、产业化发展，推动建立丰富实用、经济便捷的综合交通信息服务体系，使交通信息真正服务于民。（五）覆盖全局，深化应用以信息化覆盖智能交通现代化建设的全局，实现信息技术在智能交通系统运行监测、管理与服务领域的深度渗透与融合，加速推进深化应用，促使智能交通信息化在加快转变发展方式中发挥更重要的牵引和支撑作用，有效提高智能交通的发展质量和效益。第二章 总体框架通过路段设置的流量检测设
4、备、号牌识别设备、视频监控设备和路口的车辆检测采集的数据，进行有效融合，经处理分析形成交通诱导信息后，再通过路侧的LED 显示屏、交通电台、电视等手段向公众发布，形成集采集、处理、发布为一体的交通信息系统，建成全新的智能交通管理系统。该系统还能充分利用现有交通卡口、交通违法抓拍系统、视频监控等信息资源，建立车辆号牌识别、车辆运行轨迹监测功能模块，为交通肇事逃逸和治安逃逸的查处提供先进的技术手段。系统结构图如下：图 1系统总体架构第三章 交通流量管控系统交通信息包括道路状况信息、交通状况信息、气象信息等。本方案中的交通信息采集主要是指交通状况信息，主要包括交通流量、车道占有率、平均车速等交通特性
5、、交通事件和拥挤程度信息。这些信息是智能交通信息系统的重要信息来源，通过与云计算技术结合的交通信息采集为指挥调度、交通信号控制、交通诱导等提供决策依据。通过建立路网动态交通流量采集系统，通过云计算技术融合视频、微波等多种检测技术，可以实时了解城区路网的运行全貌，并通过云计算技术对数据进行分析，指引交通管理工作方向，从而为交通信息分析和交通诱导等服务提供必要的数据依据；同时可以提高指挥中心对城市动态交通异常事件的快速反应能力。1. 系统建设分布本次项目建设的流量检测系统将覆盖市区所有主干道路，同时考虑到今年的发展需求，将同时覆盖新城区的主要道路。具体点位分布如下图所示。图 2流量检测系统点位分布
6、图具体的流量监测点位如下表所示。2. 技术选型从国内、外的应用来看，目前对交通数据检测的方法有许多种，主要包括侵入式方法和非侵入式方法，侵入式方法需要进行破路施工，检测设备主要包括地感线圈，这种方法检测精度较高，但容易损坏，在进行维护和安装过程中需封闭道路，对已建成的流量较大的道路应用起来较困难。非侵入式方法对于交通流的干扰小，安装方便，检测设备主要包括红外、电磁、微波、脉冲超声波、视频等。其中视频检测器可同时完成多车道的交通参数采集，还具有采集视频图像的功能，安装设置灵活，检测区域面积大，维护简单，但其检测精度受到天气等环境影响较大；微波检测器具有检测精度高、可检测多车道信息及不受天气影响等
7、优点，但道路上存在金属分隔带或周围存在较高建筑物时，其检测精度会受到影响；超声波检测器采用悬挂式安装，不需破坏路面，也不受路面变形的影响，但其检测效果易受环境影响；红外检测器的检测精度也容易受到风、雨、雪等自然环境的影响。综上所述，各种交通检测器的性能各有千秋，对应用环境的适应性也不同。根据道路施工难度大、交通流干扰小等特点，同时结合建造成本等方面考虑，本次选择视频检测方法进行交通流采集，同时为了全面掌握城区道路交通状况，以交通信号控制系统、智能治安卡口系统采集的交通信息作为补充，各种交通信息采集方式在信息采集中互为补充，相互融合，既提高了交通信息采集覆盖面，又提高了交通信息采集效率。项目建设
8、中依托于交通信号控制系统等其他系统的交通信息采集将与上述系统的建设同步。3. 系统结构交通流量采集系统由交通信息采集层和交通信息处理层组成。信息采集层主要指前端专用交通信息采集设备，如微波车辆检测器、视频车辆检测器、地磁车辆检测器和线圈车辆检测器等，本期工程根据城市道路特点，前端道路设备采用微波车辆检测器进行交通事件、交通流量信息的采集。交通信息处理层指部署于智能交通指挥中心机房的中心管理系统。图 3交通流量采集系统结构图4. 系统功能4.1.1.1交通流数据采集按照约定的采样周期提交流量、占有率、平均车速、车头时距等交通数据。系统将数据按照系统规则进行预处理后存入指挥中心交通流量数据库中。4
9、.1.1.2数据预分析处理数据处理首先将各类检测器采集的异样数据进行过滤，去掉非法、无效的数据，将有效、合法的数据按照标准进行格式化处理，以保证采集到的数据安全性、可靠性、有效性。然后对于缺失的数据进行拟合、填补，以保证数据的完整性。然后将数据换算为统一格式的有效数据，并进行存储。系统定时（如5分钟、15分钟、1小时）进行数据的分析计算，将目前流量数据表中的数据进行分析计算，换算成小时流量写入流量历史记录表，以供查询、统计、分析使用，并对目前流量数据表中的已处理的数据进行删除清理。4.1.1.3检测设备管理指挥中心用户对系统中用于流量检测的设备进行管理。用户可添加、删除系统中的检测设备，在指挥
10、中心PGIS地图中显示检测点的分布。并可以对检测设备的基本信息进行查看、修改和保存。检测设备的信息包括：检测设备编号、设备类型、设备名称、设备型号、设备状态、检测器类型、通道数、端口、通信参数、通信速度、采集时间间隔和安装地点等。4.1.1.4云存储数据完成每日的系统数据备份及重要文件的存档，并带有时间记录，以便在需要时可以复制每日数据或调出历史数据进行各种分析。l 数据要求交通流量、阻塞程度、平均速度、饱和度、延误、占有率等，以上这些数据需要做长期存储。五分钟、十五分钟统计流量存储一年，一小时流量存储五年。一日、一月、一季度流量统计存储十年。阻塞程度、平均速度、饱和度、占有率一小时统计存储五
11、年。日以上时间统计数据要求存储十年。针对存储的数据的海量特性，根据后期的业务发展，需要高扩展性，高并发，以及实时处理海量数据的能力，因此采用业界成熟先进的云平台架构思想，利用软件实现对大量普通商用服务器存储空间资源进行虚拟化整合，实现软硬件故障高度容错，将系统控制流与数据流分离，同时使得数据在逻辑上集中、物理上分散，每台服务器同时对外提供服务，以达到多并发高吞吐量的性能要求，采用自注册机制、故障自动屏蔽、自动冗余重建技术实现系统自我维护和平滑扩展，系统服务724小时不间断。系统采用先进的编解码容错技术，可根据数据可靠性要求设置适当的冗余编解码策略进行系统部署，可以以极小的磁盘和硬件冗余度，实现
12、高度的可靠性数据容错。4.1.1.5综合统计查询系统可以根据时间范围、查询周期（周、日、60分钟、10分钟、5分钟、1分钟）进行查询统计；推算参数查询，包括车辆折算当量、密度、饱和度或占有率。统计、报表分析，根据流量历史数据库，可以浏览任意检测点的日、周报表，能够进行任意检测点任意时段的车道流量、车型、平均车速等多种条件组合的数据查询，可同时选取多个检测点进行比较，并能生成报表，提供多种显示方式显示上述分析结果，提供报表存盘、打印功能。报表形式为统计图表、统计表格或柱状图。可导入人工流量调查的流量、车型等数据。自动统计评价全市路网的通行水平功能，定期对阻塞频率较高的路段，通过对周边路网的流量分
13、析后提出调整交通组织的预选方案。系统自检功能，对检测点的硬件或传输故障，系统能自检并产生报警信息通知系统值班员。4.1.1.6故障监测系统有自检功能，可以自动对前端检测设备、电源、通信链路等以及中心系统设备和软件的工作状态与故障情况进行全面监测、自诊断，在指挥中心可以显示系统和设备的状态，不能正常工作可以发出报警或提示。所有故障信息及其它操作错误或事件发生可记录在系统日志中。4.1.1.7系统管理系统管理包括用户管理、身份认证管理、资料管理、角色管理、权限管理、访问控制管理、日志管理等。l 用户管理如添加删除维护用户资料、角色分配、给使用用户分配权限，可以添加或删除该用户操作的权限，以及对操作人员的查看权限、控制权限、维护权限或无操作权限。具体内容详见集成系统的系统管理部分内容。l 日志管理用户查询和删除对系统进行操作的日志。5. 系统关键设备技术指标1、事件检测：停车/慢行：检测率99%交通堵塞：检测率98%低速车辆或超速车辆：检测率98%行人：检测率95%逆行车辆：检测率98%火灾检测检测率98%事件平均检测时间10s误报率：0.025（次/摄像机/天）2、交通参数采集：交通流量 检测精度95%平均车速 检测精度95%占有率 检测精度95%数据上传周期：20s（可调整）第9页
