>>>>基于滴滴轨迹大数据的智慧交通控制
>>>>
10月>>>>12-13日,第七届中国智能产业高峰论坛>>>>在佛山开幕,在第二天的专题论坛上,滴滴智慧交通大数据首席工程师朱金>>>>清>>>>发表了主题为《基于滴滴轨迹大数据的智慧交通控制》的>>>>精彩演讲。>>>>>>>>
>>>>尊敬的各位来宾,大家上午好。我是来自滴滴的朱金清,今天我带来的分享是基于滴滴轨迹大数据的智能交通控制。今天讲的主要是信号控制部分。>>>>>>>>
信号控制分为四个部分。一是信号控制及优化的现状;二>>>>是滴滴交通大数据特点和应用方向;三是基于轨迹大数据做智能交通控制;四是案例分享。>>>>>>>>
>>>>行业痛点:高成本低效率的信号灯调优流程、性能评估,还有配时优化。配时优化下发前,预估效果如何;确保有一定优化效果后,>>>>做方案下发;下发完后怎么看优化好坏,一般情况下做路测验证。做一个路口优化或者几个路口优
>>>>化基本需要五天时间,>>>>同时传统的信号优化依赖于路口监>>>>测器数据,包括地磁等;一段路或者几个路口优化,现在>>>>优化方案,很少这周优化一下,下周再进行优化。我们怎么做优化的?我们的优化周期每天都有新的数据产品,>>>>甚>>>>至实时数据产生,实时知道路口交通状态如何,这个周期>>>>的配时是否合理,这些数据都可以拿到。交通大数据的特点,目前来看数据量非常大,>>>>应该说是全球最大的车联网,>>>>把所有车联在一起,车可以达到千万,我们日(峰值)定单超过2000万,在全国400>>>>多个城市,每日路径规划请求超过90>>>>亿。从大数据我们可以看到,每天需要处理2000万峰值定单量,70TB>>>>每日定位轨迹数据,提供全>>>>国最实时的路况,大数据平台几千台的规模,人工智能做>>>>精准流量反推、路径规划等,还有网络安全方面的技术积累。同时我们的滴滴数据,>>>>可能跟传统的出租车上报数据,轨迹数据直接用计费业务,>>>>所以可能看到对数据采集频率和质量有非常高的要求,在计费期间,轨迹数据1~3>>