廣州市《互聯網+信號燈控制優化實驗研究項目》日前發布中標信息，阿里云計算有限公司以128.86萬元中標。公開信息顯示，北京嘀嘀無限科技發展有限公司也參加了項目投標，但互聯網+信號燈市場競爭三巨頭之一的百度未參與投標。
本次互聯網+信號燈研究項目強調了互聯網數據與固定點數據的融合，信號燈控制評價模型的建立，潮汐車道燈、匝道控制燈、分車道燈等開關型控制方法研究等關鍵性研究，是國內首個城市對互聯網+交通信號進行系統性的研究。不得不說的是，在其他城市還在做互聯網+交通信號的研討和示范的時候，廣州開始了系統性研究工作，并著眼于全市1000多個信號燈路口的覆蓋應用。
對于目前互聯網+信號燈三巨頭，阿里云、滴滴和百度而言，最晚啟動互聯網+信號燈研究的百度沒有參與本項目的投標，在互聯網“一日千里”的發展速度中，百度落后較多。滴滴在今年8月份對外宣布，密歇根大學終身教授劉向宏(Henry Liu)加盟滴滴,出任智慧交通首席科學家，實則是對其他兩家互聯網巨頭在交通認知層面和項目推進速度方面是個“巨大威脅”，但在廣州，阿里云+高德地圖的組合，加上前期市場的發展和鋪墊，仍然勝出。
廣州項目金額雖然不大，100多萬的費用也不是互聯網玩家的所求關鍵，但這就是目前互聯網+信號燈市場秩序的體現，且行且觀察。
（以下信息來自項目招標文件）
項目名稱：互聯網+信號燈控制優化實驗研究項目
項目周期：計劃研究周期為10個月。
1、項目背景
近年來，“互聯網+”炙手可熱，成為社會民生的重要話題。這一概念是指互聯網與傳統行業深度融合，體現了國家戰略走向和社會文化潮流。交通是互聯網深度影響的民生領域之一，互聯網技術與交通領域碰出不少火花，在交通運輸、交通出行服務、停車等細分領域不斷有新業態、新模式出現，特別是隨著移動互聯網的快速崛起，各電子地圖廠商的產品日臻成熟，在定位、POI搜索、導航、路況誘導等方面為公眾出行提供便利的服務，培育了上億的用戶群。
為適應行業變化，廣州交警也積極探索和推進“互聯網+”戰略，通過自建品牌和整合互聯網資源，豐富“互聯網+交通管理”的體系結構。
2016年1月開始，廣州交警與電子地圖廠商在信息共享方面、信息板情報發布等開展了深度合作。截止2016年10月，廣州交警在互聯網平臺網上業務類別已覆蓋了交通業務辦理、交通宣傳教育、警民互動、交通誘導和事件發布、交通指揮調度、勤務安排、研判分析、交通組織優化與影響評估等領域。這些領域業務開展，一方面是互聯網信息渠道的拓展，另一方面是互聯網大數據的應用。
當前，移動互聯網的大數據已經應用于城市路網及路段的運行監測、評價和預測等方面，為交管決策提供了有效支撐，而在交通控制中的應用尚未進行探索。經前期對廣州交警版平臺地圖的應用和測試，移動互聯網數據具有較高準確性和可靠性、具有全路網感知、商業驅動無需維護等特點，為進行一步提升城市交通的感知和控制能力開創了全新的方式。
2、廣州交通信號燈建設應用情況
廣州市交通信號控制分為SCATS系統控制和單點控制兩種模式。
目前，廣州市直屬大隊區域共有交通信號控制路口近1200個（具體見表1），按照信號控制系統的改造計劃，到2016年底，共約有1000個路口采用SCATS控制方式，其它為單點信號機控制。
除此之外，廣州市內根據交通管理和控制的需要，在內環路設置匝道控制燈，人民橋、解放北跨線橋、海珠橋等多處設置可變車道燈，在環市路（建設大馬路附近）、機場路、黃埔大道等多處設置分車道燈。
路口基礎資料的收集方面，已完成全市現有路口信號設施的建檔工作；路段協調優化方面，完成了雙向協調綠路、分段綠路、單行綠路、簡單綠路等100多段；路口運行數據的補充完善方面，根據日常運行的周期時間完成了全市所有路口無電纜數據設置，保障行人過馬路有1米/秒的時間，保證行人過馬路最大等待時間不超過120秒，保證機動車最小綠燈時間大于20秒，保證機動車最大等待時間不超過150秒；建立了路口優化響應機制及流程。
3、項目目標
廣州的信號控制以SCATS為主，SCATS作為一種先進的交通控制系統，也是世界上許多城市的交通控制中起到重要作用，其特點是穩定性高，路口控制方案不基于交通模型，根據實測的類飽和度值進行選擇，系統可以根據交通需求改變相序或略過下一個相位。但同時也存在以下問題：沒有實時交通模型，而是從既定方案中選擇信號控制參數，限制了控制參數的優化程度；檢測器安裝在停車線附近，難以監測車隊的行進，因而綠時差的優選可靠性較差。
當前，移動互聯網數據已經應用路網和路段的交通運行評價，其數據質量已可用于交通誘導，也意味著該類數據應用于優化交通信號燈控制具有非常高的可行性。
本項目的目標是將信號燈與路段路況進行關聯，建立信號燈控制評價模型，持續跟蹤、監測和評價信號燈相關路段的運行情況，提供控制優化建議和方案，為緩解城市交通擁堵提供靶向治理工具和方法。
4、項目思路
本項目需獲取互聯網實時軌跡數據和路況數據，評估數據質量，并對數據進行清洗，同時嘗試融合固定點檢測器數據，提升實時路況數據的可靠性。
在數據具有時效性和高可靠性的基礎上，進行數據關聯、分析和挖掘。關聯包括將信號燈與上下游路段建立關聯關系，分析是對移動互聯網的基礎數據后得到與交通控制相關的參數，包括方向排隊長度、停車次數、通行時間、入口和出口速度、流量估計等；挖掘是對參數的深化應用，發現交通運行規律特征，包括路口擁堵規律、路口車速失衡、排隊長度失衡、出口溢出、綠波帶常停點、高頻軌跡路段等。
同時針對不同用途的信號燈及不同的優化控制目標，建立交通優化控制模型和方法，例如潮汐車道的動態切換方法、匝道信號燈開啟和關閉模型等，仿真和論證模型的正確性和有效性，并在實驗路段進行試驗。
5、項目工作內容
5.1開展系統建設應用現狀及項目需求目標調研
調研內容包括但不限于以下幾個方面：摸查業主單位的信號燈點位分布、功能類型、信號機型、控制使用方法、控制原理、數據訪問接口、現有的建設優化維護工作流程、大隊日常管控方法；交通流檢測類型、數據格式和數據獲取方式、公安網內外數據交換要求；本項目實驗平臺研究基本內容及擬解決的主要問題等事項。
5.2 建立互聯網+信號燈優化控制研究實驗基礎平臺（簡稱“研究平臺”），以支撐后續的優化研究工作
接入實時路況數據、信號燈點位數據，并在GIS地圖上實現可視化展示。平臺部署在公安內網，平臺開發及運行購買云計算資源等產生的費用由中標單位支付。實時路況數據更新時間粒度控制在每3分鐘以內（含）刷新一次、路段空間粒度控制200米至1000米以內。
5.3根據項目目標分解細化研究課題
5.3.1研究子項一：數據融合的可行性進行研究；
數據融合的主要目標有兩方面，一方面是用互聯網數據校準傳統檢測數據。廣州市智能交通管理系統經過多年的建設發展，已經形成了豐富的固定點數據采集源，提升數據可靠性，深挖數據價值，可以為交通管理及控制提供有效支撐。在互聯網數據采樣特征分析的基礎上，進行數據清洗后獲取高質量和高可信度實時路況，用路況數據驗證和校準傳統方法數據，對相互沖突的數據進行報警，并由系統維護單位核查報警原因，本項目中標單位在核查報告的基礎上優化校準和報警模型；另一方面選擇實驗路段，互聯網數據與傳統的線圈、卡口檢測系統數據融合，嘗試獲取車道級數據，進一步提升互聯網數據的空間粒度和置信度。
相關研究成果形成《交通運行數據融合的可行性研究》書面報告。
驗證平臺實現要求：在基礎實驗平臺內，接入部分實驗路段檢測系統數據。實驗路段需滿足視頻監控可查看、檢測路段與地圖實時路況空間粒度接近（具體路段由中標單位調研后與業主單位商定）。在業主單位現在檢測手段不足以開展該工作時，允許中標單位利用自用技術，拓展交通檢測數據源，如需提供視頻在業主單位控制范圍內配合接入。平臺提供訪問融合結果、數據沖突報警在線展示，并導出歷史數據等功能。
5.3.2 研究子項二：挖掘軌跡數據，分析獲取交通流參數，并建立路口運行評價模型；
在數據融合和處理的基礎上，對交通流特征進行統計挖掘，并進行交通參數估計，參數包括排隊長度、停車次數、通行時間、入口和出口速度、流量估計等，這些參數將應用路口路段運行的評估模型。評估的方面包括路口擁堵指數、路口失衡（車速失衡、排隊長度失衡）、出口溢出、綠波帶常停點、綠波協調關鍵路段、路口運行周期適配度等。
相關研究成果形成《基于實時交通數據的路口信號控制效果監測評估方法研究》書面報告。
驗證平臺實現要求：需在研究平臺內實現參數統計挖掘模型及評估模型，并給出參數和評估結果的實時查詢和導出功能。同時結合業主實戰需求，對評估結果進行分類定義，如擁堵路口定義、常發性擁堵（失衡）路口定義，偶發性擁堵（失衡）路口定義等。相關的定義需在研究平臺內實現，也提供實時查詢和導出功能。
5.3.3研究子項三：開關型信號燈控制優化方法研究；
路口信號燈控制參數相對復雜，而潮汐車道燈、匝道控制燈、分車道燈等控制參數簡單，僅涉及開啟關閉時間和時長。因而本項目優先對開關型信號燈的控制方法進行研究，通過劃定控制影響的區域范圍、關聯前后控制路段、進行實時流量估計和影響評估，確定信號燈的開閉和切換模型。
相關研究成果形成《互聯網+信號燈控制優化技術研究》書面報告。
驗證平臺實現要求：在研究平臺內實現控制模型，并給出控制和切換建議，持續實時監測控制影響區域的交通總體狀況，并給出運行評價結果。
5.4研究范圍說明
考慮研究經費和范圍問題，總體數據融合可行性深化研究對象規模不超過50個，但成熟融合方法需在驗證平臺全覆蓋；交通流參數挖掘和監測模型子項研究對象為直屬轄區路網；開關型信號燈控制子項研究對象為直屬轄區全部潮汐車道燈、匝道控制燈、分車道燈。
6、交付成果
（1）研究平臺軟件
（2）互聯網+信號燈控制優化實驗研究平臺功能說明及用戶使用手冊
（3）《互聯網+信號燈控制優化實驗研究平臺詳細設計書》
（4）《交通運行數據融合的可行性研究》報告
（5）《基于實時交通數據的路口信號控制效果監測評估方法研究》報告
（6）《互聯網+信號燈控制優化技術研究》報告
（7）培訓教材。
