终检申请待提交 创新训练 120信息科学与系统科学 智能交通未定级

根据《交通强国建设纲要》中规划目标，到21世纪中叶，中国将全面建成交通强国。然而，当我们聚焦于车网互联（V2N）时，往往忽略了如何将“路”（路侧基础设施）赋予智慧。“路”是智慧交通中极为重要的节点，因为新能源车购买量的爆发的同时道路却难以与之对应的拓宽、扩建。从当下交通行业观察，众多的路侧基础设施（如红绿灯、交通标识、护栏）从五十余年前诞生以来基本没有升级过，像摄像头、红绿灯此类基础设施本质上是收集、传递信息的设备，在互联网高速发展的信息时代是存在将其升级改造的底层技术的。 因此，我们构思出了Intelight，为该问题提供平台和解决方案。该项目成果是通过可视化的网站页面和配套的红绿灯、摄像头硬件。连接红绿灯和摄像头的单片机只负责硬件控制、数据采集和回传功能，识别和分析的工作在电脑或者云服务器的GPU中实现。摄像头对道路拍摄，把照片传输至交通大脑，交通大脑会对该照片感知，判断车流量数据并依靠该数据进行决策，控制红绿灯时长，并且会将时长数据回传至车辆。该平台主要借助以yolo+deepsort结合的车流检测算法与GNN图神经网络的车流预测算法为主的ai算法技术、单片机的红绿灯控制技术、基于强化学习的红绿灯调控技术等等。通过我们所提出的方案，有效打通车路协同的阻碍，车辆和道路的数据在交通大脑处理、分析，并将决策结果回传至端点。这样会显著提高城市交通的灵活性，并且具备预测流量的大脑会在某处设备故障时进行车流预测补全数据以及对异常数据进行识别，显著提高模型的可靠性和鲁棒性。