智能交通专项规划方案 iTSTech I 目录 一.概述.1 1.规划背景.1 1.1.本专项规划范围.1 1.2.本专项规划深度.1 2.规划依据.2 2.1.政策法规.2 2.2.标准规范.3 二.需求分析.7 1.智能交通发展现状及趋势.7 1.1.智能交通发展现状.7 1.2.智能交通典型案例分析.9 1.3.智能交通发展趋势.10 2.智能交通发展目标.13 3.智能交通建设需求.14 3.1.业务需求.14 3.2.功能需求.17 3.3.信息资源需求及协同共享.24 3.4.基础设施建设需求.24 三.指导思想、建设目标与建设内容.25 1.指导思想.25 2.基本原则.25 3.建设目标.26 四.总体设计.27 1.总体架构.27 1.1.概念视图.27 1.2.总体框架.28 II 2.应用架构.31 3.数据架构.31 3.1.数据资源.31 3.2.数据流程.33 4.基础设施架构.33 5.信息交换关系.35 5.1.外部信息交换关系.35 5.2.内部信息交换关系.36 6.信息安全体系.38 7.标准规范体系.39 7.1.标准规范体系内容.39 7.2.标准规范体系统建设实施方案.40 8.运维开发体系.41 五.项目建设方案.44 1.车路协同系统.44 1.1.系统概述.44 1.2.应用架构.45 1.3.交通感知体系.46 1.4.应用系统.47 1.5.车路协同支撑系统建设.52 2.数字交通系统.56 2.1.系统概述.56 2.2.应用架构.56 2.3.数据资源规划.57 2.4.应用系统.67 3.智能交通管理系统.76 3.1.系统概述.76 3.2.应用架构.76 3.3.数据资源规划.76 III 3.4.应用系统.82 4.综合交通运行管理系统.153 4.1.系统概述.153 4.2.应用架构.154 4.3.数据资源规划.154 4.4.应用系统.163 5.智能公交系统.183 5.1.系统概述.183 5.2.总体架构.184 5.3.应用系统方案.187 6.智能停车系统.201 6.1.系统概述.201 6.2.应用架构.201 6.3.应用系统.204 7.出行即服务系统.220 7.1.系统概述.220 7.2.服务流程.221 7.3.应用架构.222 7.4.应用系统.223 六.信息基础设施及信息安全建设方案.233 1.信息基础设施建设方案.233 2.信息安全建设方案.235 2.1.安全需求.235 2.2.安全定级.236 2.3.安全功能规划.236 七.实施运营方案.240 1.实施策略.240 2.实施路径.240 2.1.专项分解.240 IV 2.2.实施优先级分析.241 3.投资运营模式.241 3.1.投资运营模式分析.241 3.2.建设项目使用主体.247 3.3.项目投资运营模式.247 4.规划实施保障.248 4.1.管理组织保障.248 4.2.推进机制保障.248 4.3.人才保障体系.249 4.4.资金保障体系.249 4.5.信息安全保障.249 八.投资匡算（总体）.251 1.投资匡算依据.251 2.投资匡算汇总.251 九.风险分析与效益分析.253 1.风险分析及对策.253 1.1.风险分析.253 1.2.风险管理及防控措施.254 2.效益分析.256 2.1.经济效益分析.256 2.2.社会效益分析.257 1 一.概述 1.规划背景 1.1.本专项规划范围 本专项规划业务范围包括对综合交通中的道路、停车场、公交站等城市基础设施和城市部件进行全覆盖物联感知以及基于感知数据智能交通专项应用，包括智能交管、智能停车、智能公交、出行即服务、车路协同等内容；智能交通与其他智能专项之间的边界以块数据平台等信息中枢平台和智能专项之间的接口为准，通过块数据平台实现跨专项之间的数据共享，通过专项各系统之间的开放接口实现系统之间信息和流程的互通。1.2.本专项规划深度 本专项规划遵守交通行业规划及指导意见的要求，并结合城市规划和发展定位，对国内外智能交通先进技术和典型应用进行分析归纳，采用体系化方法对大交通领域的智能化进行设计，实现融合创新。专项规划包括需求分析、总体设计、架构设计、规划工作任务分解、实施路径等工作。（1）需求分析：通过城市智能交通发展战略与目标分析，城市交通现状调研分析、智能交通现状评估、其他相关规划分析等方面的工作，梳理出政府、企业、居民等主体对智能交通的本地建设需求。（2）总体设计：在需求分析基础上，按照总体思路确定智能交通建设的指导思想、基本原则、建设目标等内容，识别智能交通重点建设任务，提出智能交通建设总体架构。（3）架构设计：依据智能交通建设需求和目标，从业务、数据、应用、基础设施、安全、标准、产业等维度和各维度之间关系出发，对业务架构、数据架构、应用架构、基础设施架构、安全体系、标准体系及产业体系进行设计。（4）规划工作分解：按照分解后的项目具有可操作性、可实时性的原则，采用多级分解的方式对专项分解，分解的工作能够独立开展实施建设。特别是智能交通建设的基础智能设施，以指导项目建设工作。（5）实施路径设计：在前期阶段成果的基础上，依据智能交通重点建设任务，提出智能交通建设重点工程，并明确工程属性、目标任务、实施周期、成本效益、政府与社会资源、阶段建设目标等，设计各工程项目的建设运营模式、实施阶段计划和风险保障措施，确保智能交通建设顺利推进。2 2.规划依据 2.1.政策法规（1）中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要(2016)（2）国务院关于印发“十三五”国家信息化规划的通知（国发201673 号）（3）国家信息化发展战略纲要(2016)（4）“十三五”国家科技创新规划（5）“十三五”国家战略性新兴产业发展规划（6）国务院关于积极推进“互联网 ”行动的指导意见(2015)（7）国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知(2015)（8）促进大数据发展三年工作方案(2016-2018)（9）关于促进智慧城市健康发展的指导意见(2014)（10）新型智慧城市建设部际协调工作组 2016-2018 年工作分工(2016)（1）中华人民共和国公路法，中华人民共和国主席令 2004 年第十九号；（11）公路安全保护条例，国务院 2011 年第 593 号令；（12）中华人民共和国道路运输条例，国务院 2012 年第 628 号令；（13）国家电子政务工程建设项目管理暂行办法，国发改200755 号；（14）中华人民共和国道路交通安全法；（15）中华人民共和国道路交通安全法实施条例；（16）城市道路交通管理评价指标体系；（17）中国智能运输系统体系框架；（18）全国公安机关视频图像信息整合与共享工作任务书；（19）全国公安机关图像信息联网总体技术方案；（20）全国公安机关视频监控系统联网标准符合性检测工作实施方案；（21）关于印发“关于规范查处机动车违反限速规定交通违法行为的指导意见”的通知（公交管2013455 号）；（22）公安交通集成指挥平台建设指导意见；（23）全国公安交通管理信息系统运行使用规定；（24）公安交通集成指挥平台技术实施方案；（25）交通运输信息化“十三五”发展规划（交规划发201674 号）；3（26）智慧城市顶层设计指南（2018）；（27）新型智慧城市评价指标（2016）；（28）新型智慧城市建设部际协调工作组 2016-2018 年工作分工（2016）；（29）关于促进智慧城市健康发展的指导意见（2014）；（30）综合运输服务“十三五”发展规划；（31）交通运输科技“十三五”发展规划；（32）交通运输安全应急“十三五”发展纲要；（33）交通运输信息化“十三五”发展规划；（34）城市公共交通“十三五”发展纲要；（35）交通运输部办公厅关于推进交通运输行业数据资源开放共享的实施意见；（36）推进“互联网 ”便捷交通促进智能交通发展的实施方案；（37）推进智慧交通发展行动计划；（38）交通运输部办公厅关于印发推进智慧交通发展行动计划（2017-2020 年）的通知；（2）车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划工信部印发 2018 年12 月；（39）工信部国家车联网产业标准体系建设指南（总体要求、智能网联汽车、信息通信、电子产品与服务）2018 年。2.2.标准规范（1）安全防范工程技术规范（GB50348-2004）；（2）安全防范监控数字视音频编解码技术要求（GB/T25724-2010）；（3）安全防范视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求（GB/T28181-2011）；（4）城市道路交通信号控制方式第 1 部分：通用技术条件（GA/T527.1-2015）；（5）城市监控报警系统联网通用技术要求（GA/T669-2008）；（6）城市交通信号控制系统术语（GA/T509-2004）；（7）城市警用地理信息系统分类与代码（GA/T491-2004）；（8）城市警用地理信息系统建设规范（GA/T493-2004）；（9）城市警用地理信息系统图形符号（GA/T492-2004）；（10）闯红灯自动记录系统通用技术条件（GA/T496-2014）；4（11）道路车辆智能监测记录系统通用技术条件（GA/T497-2016）；（12）道路交通安全违法行为视频取证设备技术规范（GA/T995-2012）；（13）道路交通安全违法行为图像取证技术规范（GA/T832-2014）；（14）道路交通标志和标线（GB5768-2022）；（15）道路交通技术监控设备运行维护规范（GA/T1043-2013）；（16）道路交通流量调查（GA/T299-2001）；（17）道路交通信号灯（GB14887-2016）；（18）道路交通信号灯设置与安装规范（GB14886-2006）；（19）道路交通信号控制机（GB25280-2016）；（20）道路交通信号控制机安装规范（GA/T489-2016）；（21）道路交通信号控制机与车辆检测器间的通信协议（GA/T920-2010）；（22）道路交通信息监测记录设备设置规范（GA/T1047-2013）；（23）道路运输电子政务平台编目编码规则（JT/T415-2006）；（24）道路运输电子政务平台信息分类与指标（JT/T414-2006）；（25）道路运输管理与服务系统数据交换接口（JT/T785-2010）；（26）低压配电设计规范（GB50054-2011）；（27）电气装置安装工程电缆施工施工及验收规范（GB50168-2006）；（28）电气装置安装工程接地装置施工及验收规范（GB50169-2006）；（29）电子计算机场地通用规范（GB/T2887-2011）；（30）电子信息系统机房设计规范（GB50174-2008）；（31）电子信息系统机房施工及验收规范（GB50462-2015）；（32）公安交通管理外场设备基础施工通用要求（GA/T652-2006）；（33）公安交通集成指挥平台结构和功能（GA/T1146-2014）；（34）公安交通集成指挥平台通信协议（GA/T1049-2013）；（35）公安交通指挥系统工程建设通用程序和要求（GA/T651-2014）；（36）公安交通指挥系统建设技术规范（GA/T445-2010）；（37）公安交通指挥系统设计规范（GA/T515-2011）；（38）公路水路交通信息资源业务分类（JT/T748-2009）；（39）光纤配线架（YD/T778-2011）；（40）机动车号牌图像自动识别技术规范（GA/T833-2016）；5（41）计算机软件可靠性和可维护性管理（GB/T14394-2008）；（42）计算机软件可靠性和可维护性管理（GB/T14394-2008）；（43）计算机软件文档编制规范（GB/T8567-2006）；（44）计算机软件需求规格说明规范（GB/T9385-2008）；（45）计算机信息系统安全保护等级划分准则（GB17859-1999）；（46）计算站场地安全要求（GB/T93612011）；（47）建筑物电子信息系统防雷技术规范（GB50343-2012）；（48）建筑物防雷设计规范（GB50057-2010）；（49）建筑与建筑群综合布线系统工程验收规范（GB/T50312-2000）；（50）交通信号控制机与上位机间的数据通信协议（GB/T20999-2017）；（51）交通信息基础数据元第 1-13 部分（JT/T697.1-13-2009）；（52）交通信息资源标识符编码规则（JT/T749-2009）；（53）交通信息资源核心元数据（JT/T747-2009）；（54）视频安防系统技术要求（GA/T367-2001）；（55）视频图像原始性检验技术规范（GA/T1021-2013）；（56）视频图像真实性检验技术规范（GA/T1022-2013）；（57）数据中心设计规范（GB50174-2017）；（58）外壳防护等级（IP 代码）（GB4208-2008）；（59）物流信息分类与代码（GB/T23831-2009）；（60）信息安全技术信息系统安全等级保护定级指南（GB/T22240-2008）；（61）信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求（GB/T22239-2008）；（62）信息安全技术信息系统安全等级保护实施指南（GB/T25058-2010）；（63）信息安全技术网络和终端设备隔离部件安全技术要求（GB/T20279-2015）；（64）信息安全技术信息系统安全管理要求（GB/T20269-2006）；（65）信息安全技术信息系统等级保护安全设计技术要求（GB/T25070-2010）；（66）信息安全技术信息系统通用安全技术要求（GB/T20271-2006）；（67）信息技术软件工程术语（GB/T11457-2006）；（68）信息技术开放系统互连网络层安全协议（GB/T17963-2000）；（69）信息技术设备的安全（GB4943-2001）；（70）以太网交换机测试方法（YD/T1141-2007）；6（71）以太网交换机技术要求（YD/T1099-2013）；（72）有线接入网设备安装工程设计规范（YD/T5139-2005）；（73）质量管理和质量保证标准第三部分（GB/T19000394）；（74）综合布线工程设计规范（GB/T50311-2007）。除上述规范标准以外，须遵循国家、行业及地方现行的规范和标准要求。7 二.需求分析 1.智能交通发展现状及趋势 智能交通是在交通领域中充分运用物联网、云计算、人工智能等技术，对交通管理、交通运输、公众出行等交通领域全方面以及交通建设全过程进行管控，使交通系统在区域、城市甚至更大的时空范围具备感知、互联、分析、预测、控制等能力，以充分保障交通安全、发挥交通基础设施效能、提升交通系统运行效率和管理水平，为通畅的公众出行和可持续的经济发展提供服务。1.1.智能交通发展现状 1.1.1.国际智能交通发展现状（1）美国智能交通系统（以下简称 ITS）发展状况 美国是应用 ITS 较为成功的国家之一。发展重点：1995 年 3 月，美国交通部出版了“国家智能交通系统项目规划”，明确规定了智能交通系统的 7 大领域和 29 个用户服务功能，并确定了到 2005 年的年度开发计划。7 大领域包括出行和交通管理系统、出行需求管理系统、公共交通运营系统、商用车辆运营系统、电子收费系统、应急管理系统、先进的车辆控制和安全系统。应用状况：据报道，目前 ITS 在美国的应用已达 80以上，而且相关的产品也较先进。美国 ITS 应用在车辆安全系统（占 51）、电子收费（占 37）、公路及车辆管理系统（占28）、导航定位系统（占 20）、商业车辆管理系统（占 14）方面发展较快。（2）日本 ITS 发展状况 日本早在 1973 年就开始了对智能交通系统的研究。发展重点：日本 ITS 规划体系包括先进的导航系统、安全辅助系统、交通管理最优化系统、道路交通管理高效化系统、公交支援系统、车辆运营管理系统、行人诱导系统和紧急车辆支援系统。应用状况：日本的 ITS 主要应用在交通信息提供、电子收费、公共交通、商业车辆管理以及紧急车辆优先等方面。目前在日本已有超过 1800 万人的汽车导航系统用户。（3）欧洲 ITS 发展状况 欧洲在 ITS 应用方面的进展介于日本和美国之间。发展重点：目前正在进行 Telematic 的全面开发，计划在全欧洲建立专门的交通（以道 8 路交通为主）无线数据通信网，正在开发先进的出行信息服务系统（ATIS），先进的车辆控制系统（AVCS），先进的商业车辆运行系统（ACVO），先进的电子收费系统等。（4）其它国家 ITS 发展状况 韩国：ITS 示范工程选在光州市，预计耗资 100 亿韩元，选取了交通感应信号系统、公交车乘客信息系统、动态线路引导系统、自动化管理系统、及时播报系统、电子收费系统、停车预报系统、动态测重系统、ITS 中心等 9 项内容。马来西亚：ITS 建设集中在多媒体超级走廊，从位于吉隆坡 88 层的国油双峰塔开始，南伸至雪邦新国际机场，达 750 平方公里。目标是利用兆位光纤网络，把多媒体资讯城、国际机场、新联邦首都等大型基础设施联系起来。新加坡：ITS 建设集中在先进的城市交通管理系统方面，该系统除了具有传统功能，如信号控制、交通检测、交通诱导外，还包括用电子计费卡控制车流量。在高峰时段和拥挤路段还可以自动提高通行费，尽可能合理地控制道路的使用效率。1.1.2.国内智能交通发展现状 在国家的大力支持与推动下，国内各城市智能交通的发展速度较快。从对运输工具的监测到基础设施的信息化建设，在加大对交通违法行为检测的同时，通过信息化手段提升交通运输管理能力和服务水平，其中包括推进交通基础设施的数字化和智能化。在这个推进发展的过程中，国内智能交通发展已表现出以下几个特点：（1）电子警察、卡口、车辆识别系统、信号灯控制、GNSS、智能公共交通系统、停车场管理系统、行驶记录仪、交通收费设备、交通通信设备等产品和系统功能更趋完善。（2）GNSS、RFID 等一些新技术在智能交通领域得到更为广泛的应用。重庆、武汉、南京等城市，成功地将 RFID 技术应用于路桥不停车收费系统。上海世博会和深圳全运会均已使用 RFID 等新技术来解决交通管理问题。（3）智能交通已从简单的交通违规监测，如闯红灯、违章停车等，逐渐向为城市交通拥堵提供解决方案。（4）智能交通从单点检测，到线检测，再到区域检测，监测范围不断扩大，应用规模也不断增大。提升了对高速公路、国省道干线公路、城市道路的重要路段、大型桥梁、长大隧道、高风险水域、重要航段和港口等基础设施的监控。（5）智能交通从对交通工具的监管提升到对交通基础设施的建设，包括公路上数据信息的采集、传感器的安装、通信设施的完善以及路桥的自我检测等。9（6）智能交通在安全管理和应急保障方面，通过重点建设路网监控、车辆监控、水上指挥、交通安全管理等系统，为应急指挥处置提供先进手段；在公众服务方面，围绕政务公开、网上办事、公众出行、客运售票，完善公众信息服务体系，进一步提升交通公共服务水平；在行政办公方面，通过开发应用各种政务信息系统，提升了行政效能。1.2.智能交通典型案例分析 在分析国内外智能交通现状的基础上，进一步研究国内外典型城市智能交通的发展成果，将对城市交通体系的建设具有重要的参考借鉴价值。以下是智能交通领域比较有特色的几个具体案例。国内外智能交通案例分析国内外智能交通案例分析 序号序号 城市城市 案例描述案例描述 1 深圳 深圳市于 2016 年初全面开展新型智慧城市建设工作，紧扣“云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能”的时代发展趋势，打造“城市交通大脑”，聚焦城市道路交通安全管控、信息便民惠民服务等核心业务，打造统一开放的交通云平台，营造智能交通的共建共享生态，建立基于地理信息的全时空交通管控和交通大数据平台，提高交通系统整体运行效率，实现缓解交通拥堵、减少交通事故、降低环境污染、提高交通管控能力。2018 年 7 月11 日，深圳宣布首条智慧道路侨香路封闭部分车道施工，预计 8 个月后完工启用。届时，道路能根据实时交通情况调整红绿灯时间及感应控制，多功能路灯和路灯杆将配备公交提醒、信息整理、视频监控等功能，路面还可以智能感应大货车、泥头车违章。2 杭州 杭州借助人工智能和机器智能更精准的盯紧城市交通每一个细节，更精准的调控城市交通每一个阶段节点。为解决城市交通治理难题，杭州提出了“城市大脑”概念，专门成立了汇聚政府、企业、公安，产学研等各方力量的组织框架。杭州“城市大脑”在试点的过程中，主要围绕以下工作展开：第一，规划四个路径，即全面感知、战略主导、智能模仿、反哺系统；第二，城市交通实时生命体征检测，监测交通流量、拥堵指数、延误指数、主干道车速、快速路车速；第三，数据融合找交通堵点和乱点，对堵点进行分析、视频检测乱点；第四，提取人工经验，实施机器智能，用球机监控替代交警路面巡查来发现各类交通事件，对卡口设备的应用进行创新，运用城市大数据对警务进行创新，建立“城市大脑”交通信号配时中心。3 新加坡 新加坡国土狭小，却以其健全发达的交通路网和前瞻性的交通规划管理，为高密度的人流与车辆提供着优质的服务。其中，富有成效的开发和运用智能交通系统是新加坡在城市交通发展规划和实践中引人注目的一环。新加坡整合交通管理系统（ITMS）是一个以交通信息中心为轴，连接公共汽车系统、出租车系统、城市捷运系统（MRT）、城市轻轨系统（LRT）、城市高速路监控信息系统（EMAS）、车速信息系统（TrafficScan）、电子收费系统（ERP）、道路信息管理系统（RIMS）、优化交通信号系统（GLIDE）、电子通讯系统、车内导航系统等的综合性集成系统。ITMS 使道路、使用者和交通系统之间紧密、活跃和稳定的相互信息传递与处理成为可能，从而为出行者和其他道路使用者提供了实时、适当的交通信息，使其能够对交通路线、交通模式和交通时间做出充分、及时的判断。10 序号序号 城市城市 案例描述案例描述 4 纽约曼哈顿 曼哈顿的中城区是纽约最重要的经济区域，也是堵车最严重的区域，是曼哈顿乃至纽约的交通关键所在。为了减轻中城的交通堵塞，纽约交通局在中城布置了智慧移动中城系统。此系统的核心优势是可以实现对交通信号实时远程控制。通过应用该系统，位于长岛市交通管理中心的工程师可以实时监控中城的交通状况并做出相应的交通信号控制，达到缓解交通拥堵，提高交通流量，减少温室气体排放和空气污染的目的。纽约市政府颁布了曼哈顿核心区停车分区法案。该法案最大的特点是限制最大停车供给数量，逐年降低停车设施供给数量，增加公共交通，以保护环境和减少交通拥堵。高度发达的公共交通系统是曼哈顿核心区缓解交通拥堵的最重要的技术保障，它极大地降低了曼哈顿核心区的私人汽车驶入量。除了传统的扩张公共交通运力外，曼哈顿愈发倾向于利用智能交通运输系统来提高交通运行效率，为建立这套智能交通运输系统，纽约市以及曼哈顿首先在每辆公交汽车上安装了 GPS 全球定位系统，方便随时掌握公交车的运行情况。根据实时的路况信息和公交车运行信息，晚点的公共汽车会向道路交叉口的信号机发出信号优先请求，道路交叉口的信号灯会判断是否需要对晚点的公共汽车提前给予绿灯，同时对正在交叉口内行驶的晚点公共汽车延长绿灯时间使其有足够的时间来通过交叉口。而一般情况下，对于准点的公共汽车就不必给予信号优先。以交叉口信号处理为代表的曼哈顿智能交通系统的提高了公共交通的准点率，大大改进了公共交通出行的效率。通过研究国内外实践案例，梳理论证得出，智能交通建设主要覆盖基础设施、精准治理、为民服务等三个方面。其中，基础设施将采取现代化技术对人、车、路等交通要素进行全面而实时的感知；精准治理围绕交通运行效率和绿色出行比率的提升而开展，达到缓解交通拥堵、减少交通事故、降低环境污染的效果；为民服务从绿色出行引导、以人为本的交通服务等方面开展。1.3.智能交通发展趋势 由以上国内外交通发展的现状和重点城市案例，可以总结出未来智能交通发展趋势主要有以下几个方面：1、综合交通智能集成 以数据流程整合为核心，从基础设施与装备一体化、多种运输装备集成设计、运营调度与服务一体化等多个方面，实现不同出行场景的高度适应和集成。综合交通智能集成的最新趋势是公众出行即服务（简称 MaaS）。MaaS 的概念最早于2014 年出现在瑞典，随后成为了交通领域流行的主题并在欧洲成立了 MaaS 联盟。目前，在大多数城市已经实施的共享交通服务中，各种运输模式单独运营，每种模式有着自己的票务、付款、预订和移动应用程序，大大阻碍了出行者在不同出行模式之间转换使用的效率，未能达到门到门多模式出行的无缝衔接。但伴随着国家完成相应的行业规范/标准的制 11 定、商业模式的成型，MaaS 将基于当下的社交和科技趋势，提供无缝和个性化的出行选择和体验。MaaS 将带来如下好处：首先，可基于消费者的成本和偏好，向消费者提供特定时间内的最佳选择。其次，帮助目前交通不便人群的出行，这些人包括低收入群体、老人、残疾人和公共交通欠发达地区的居民，这些人都可以受益于按需出行服务，而减少对私家车出行的依赖。再次，提高旅行的质量和便捷性（例如按需、个性化、无缝和可预测的旅程）；根据成本和其他因素，重新分流乘客到最高效的交通方式；通过网络改进，减少整体出行时间；更好地监控、管理和规划交通服务；可能缓解交通拥堵和交通带来的环境影响；通过扩大服务商范围和易得性，降低交通成本；通过增加新的营收项目或扩大市场，提高出行服务商的收益；提高地方对新出行服务的演变和出现的应对能力。2、交通要素实时感知 将无线通信、传感器和智能计算等前沿技术综合应用于车辆、道路基础设施、人等要素的全面感知。近年来逐渐兴起的基于卫星定位技术的检测、基于车牌识别的检测以及基于电子标签的检测技术等，可以对每一辆车进行追踪检测，从而能够获得更为丰富的信息，进而为交通信号控制的提升奠定数据基础，即可以从原来的单向数据输入模型优化信号输出转变为可以反馈的数据输入模型优化信号输出效果评价模型反馈的过程，从而可以通过实时监控控制效果来实时改善控制方法。随着信息采集技术的发展，基于 GNSS 的浮动车采集技术逐渐成熟。利用浮动车采集信息处理得到的路网行程时间和行程速度参数可以作为判断道路交通状态的主要依据，而基于大规模浮动车数据，城市路网交通状态实时发布将成为可能。3、基础设施数字化 运用先进技术将基础设施、车、人、环境等要素进行数字孪生，为真实交通运行系统和人工仿真系统提供数据支持。数字孪生技术是一种物理空间与虚拟空间的虚实交融、智能操控的映射关系，通过在实体世界以及数字虚拟空间中，记录、仿真、预测对象全生命周期的运行轨迹，实现系统内信息资源、物质资源的最优化配置。该技术源起于航天飞行器维护与保障，广泛应用于工业领域仿真分析、产品定义、制造装配工艺、测量检验等模型构建等环节。交通数字孪生，是物理交通系统和孪生系统的精准映射，在虚拟空间再造一个交通系统。它是现实交通系统的映射、镜像，用于仿真、辅助与实验。数字孪生的目标是基于立体感知的动态监 12 控、基于泛在网络的及时响应、基于软件模型的实时分析、基于城市智脑的科学决策，解决交通规划、设计、建设、管理、服务闭环过程中的复杂性和不确定性问题，全面提高交通运转状态，实现智能交通的内生发展动力。4、数据驱动协同决策 以高速移动互联网技术为支撑，以实时数据为驱动，基于新型载运工具，实现车车、车路的智能协同决策。智能协同决策、车路协同是智能交通的重点。车路协同是基于无线通信、传感探测等技术进行车路信息获取，并通过车车、车路信息交互和共享，实现车辆和基础设施之间智能协同与配合，达到优化利用系统资源、提高道路交通安全、缓解交通拥堵的目标。车路协同的技术内涵有三点：一是强调人-车-路系统协同，二是强调区域大规模联网联控，三是强调利用多模式交通网络与信息交互。车路协同的关键技术涵盖了数据交互、高精度定位、车载终端、高集成度智能路侧系统、多传感器（异构多源信息）融合技术等技术，是信息技术与汽车和交通两大行业相融合的结果。在国家合理引导下，百度、华为、阿里等企业在这个领域已经做了大量的实际道路测试，成果斐然。5、融合跨界创新应用 汽车制造业、服务业、交通运营等行业融合，共享化智能运载工具、定制化公共交通系统动态实时响应出行需求。随着新技术的发展和应用，为出行者提供更加精细、准确、完善和智能的服务，将是智能交通系统面向公众服务的重要方向。这些服务的提供将加速交通产业生态圈的跨界融合，汽车制造业、汽车服务业、交通运营服务、互联网、信息服务、智能交通等行业的融合发展将是大趋势。智能共享出行正重塑未来的城市和交通。随着人们出行需求的不断增加，单纯的通过新增汽车数量的方式来解决不了出行供需矛盾。智能共享出行利用网络信息技术，通过互联网平台将分散的资源集聚，优化出行配置，提升出行效率，是未来交通问题的重要且有效的解决方案。其中，定制公交不但可以分担部分常规公交的客流，减少拥挤和上车难问题，提高常规公交服务质量，还可以使常规公交优化站台设置和发车频率，从而缩短旅行时间，提高运行效率。而智能化技术与共享出行的结合，也将使汽车行业、信息服务业、交通行业等产生重大变革，应运而生的多种跨界创新应用层出不穷。13 2.智能交通发展目标 2.1.1.交通设施规划 规划设置轨道交通站点、公交首末站、公交停保场、公共交通枢纽、加油加气站，除轨道交通站点外，各处交通设施均配建充电设施。配建机动车和非机动车停车场，其中机动车停车库设置在地下。针对无人驾驶汽车等新型载运工具应用需求，部署用于监测路面状态、位置速度等各类感知终端，打造车路协同的智能化道路环境，支持无人驾驶的规模化测试和应用。与交通枢纽、轨道交通、停换车等建设同步，部署用于调度、接驳、安检、安监、环境、运维等工作的感知终端。与物流基础设施建设同步，打造全流程智能化物流节点，推动各类物流载具部署感知终端，实现货物分拨、转运、仓储的无人化。2.1.2.交通管理体系规划 利用全方位部署的车路感知终端，识别预测车辆轨迹、道路路况、交通客流，自动调节信号灯配时，动态调配路权，有效疏导交通流量。通过人、车、路、物信息的实时交互，智能调节道路资源，为救护车、消防车等特种车辆实时打造定制化出行方案，缩短特种车辆在途时间。建设交通枢纽智能应急系统，对异常事件进行实时监测和预警，自动生成解决方案，辅助决策，提高突发事件处置效率。建设地下交通智能检修设备的数字化通道，推进地下交通设施维护的无人化和智能化，实现主动预警、自动调控和智能处置。2.1.3.交通服务规划 以数字城市和智能基础设施建设为基础，打造城市智能交通运营管理体系。基于城市数据中心和交通管理中心，构建实时感知、瞬时响应、智能决策的交通信息平台。实现信息平台和用户终端的互联互通，实时发布交通运行信息，瞬时响应用户出行需求，为居民提供个性化的绿色共享交通服务。发展需求响应型的定制化公共交通系统，智能生成线路，动态响应需求。采用交叉口通行权智能分配技术，保障系统运行安全，优先绿色交通出行，提升系统运行效率。应用共享化智能运载工具和智能物流系统，实现智能驾驶运载工具的联网联控，推进智能驾驶运载工具的示范应用。14 3.智能交通建设需求 综合布局各类城市交通设施，建构与外部高速公路、干线公路等路网整体对接的路网体系，实现多种交通方式的顺畅转换和无缝衔接，打造便捷、安全、绿色、智能的交通体系。3.1.业务需求 根据上位规划的要求，规划落地智能交通体系框架，以数据流、工作流程整合为核心，以适应不同场景的高品质出行服务为愿景，以物联感知、移动互联、人工智能等技术为支撑，构建实时感知、瞬时响应、智能决策的新型智能交通体系。本期规划主要是从社会公众、交通管理者、企业运营者三个层面展开用户需求分析。3.1.1.出行需求 城市居民的出行需求包含但不限于：（1）出行方式更迭 城市交通出行方式逐步更迭，交通新技术、人的出行方式和行为将发生持续的变化。近期交通方式以步行、小汽车、自行车、公交为主要构成；远期预计交通方式将以步行、自行车、轨道/公交、共享客车为主要构成。（2）出行安全 交通安全是社会公众的最基本需求，是智能交通系统建设的首要任务。迫切需要借助高科技手段，提升违章查处效率，构建和谐的交通秩序，净化交通环境，降低交通安全风险；加强事故处理能力，缩短反应时间，提升事故责任认定专业化水平，减少事故纠纷。做到事前主动防范，事发快速响应，保障公众出行安全。（3）出行信息服务 实现“以人为本”的信息主动服务。市民公众的出行活动需要通过手机、大屏、广播等多种渠道，获得出行路径、旅行时间、交通方式、接驳换乘、交通费用、实时路况、天气条件、停车场信息、交通管制、航空铁路运行时刻表等出行前、路途中、到达后的各种交通信息服务，以及餐饮购物、休闲娱乐、加油站等商业服务信息与政府部门、医疗设施、图书馆、公园绿地等公共服务信息，方便出行者制定个人出行计划，确定出行路径、交通方式与出行时间预算，安排沿途其他活动。（4）便捷办事 15 针对解决百姓办事难、办事时间长、程序繁琐等问题，交通运输行业按照“线上网上办理，线下全城通办”的基本原则，采用线上线下相结合服务模式，进一步落实“一号、一窗、一网”，实现网上办事“一次认证、多点互联”，实现办事足不出户，节省时间，提高交通行业政务服务办事效率。实现政府服务渠道畅通，保证政务服务渠道多元畅达，提升机动车及驾驶人服务的可及性和便捷性。实现市民对购车、注册、手续办理等一系列过程的一站式服务。（5）参与交通治理“发展为了人民、发展依靠人民”。社会公众是城市交通最直接的参与者，拥有最及时、最细致的交通体验感知，拥有最强烈的交通改善意愿，拥有主动参与交通治理的迫切需求。打造公众主动参与平台，汇聚民智，搜集交通信息，提供政民互动的窗口，促进公众主动参与交通环境治理、交通拥堵状况治理、交通违法事件举报等交通问题治理，随时随地向政府相关部门反馈市民身边所发现的设施故障、交通隐患等。在建立必要的制度通道的基础上，激发公众参与的交通改善，使得公众更具参与感和获得感。3.1.2.管理需求 为避免现有“大城市”交通拥堵常态化，现有交通管控系统需要突破以往单个系统建设应用，进行整体谋划布局考虑，特别是新时期交通管控进入精细化、动态化、协同化发展阶段，亟需在系统架构、功能、应用等方面整体提升，以满足交通管理者的不同需求。城市交管部门的管理需求包含但不限于：（1）基础设施建设 首先，需要加强道路流量、车辆运行、路口监测等前端采集传感设备的部署，完善道路、车辆、停车场传感传输体系及行业数据采集体系的建设，形成全面覆盖、动态感知的交通信息采集体系，实现交通信息感知的泛在化、数字化和可视化。其次，需要建设高效、可靠的信息传输网络，承载智能交通高强度信息往来交互。（2）交通资源配置 结合城市“绿色出行”优先的目标及交通空间易达弹性的要求，交通空间资源将竖向立体配置。轨道、快速公交、巴士、自行车、公交、私人机动车等多模式的交通系统行驶在不同的空间平面上，发挥各自优势；给绿色交通更加便利的空间路权、控制私人机动车行驶和停放；满足未来自动驾驶、人车分离要求。不同类型的道路主要服务功能如下：16 地面干路：公交、响应式公交、共享客车、慢行、私人机动车 地面支路：慢行、响应式公交、共享客车、远期私人小汽车有限使用 下沉式干路：快速公交（优先）、私人机动车、物流车辆 高效利用窄路密网和分层道路系统，实现慢行网络、步行景观网络、快速骑行网络、公交专用路（道）网络、地下机动车专用干路网络使用功能适度分离。（3）交通运行监控 在综合交通运行日常监测工作中，需要对各类车辆、道路、停车场等的运行状况及客流趋势实时监测，并实现分级预警，为道路交通管理的协调指挥、勤务管理等提供支撑，也为及时发现交通安全风险提供支撑。在重大活动、春运、黄金周等特殊情况下，需要在全面掌握综合运输运行状况的基础上，协调相关部门、指挥行业企业采取保障措施，跟踪保障情况，完成指令执行的闭环检查，为交通运行有序、居民出行安全提供保障。（4）数据融合 由于多年来形成的条块分割机制，智能交通设施资源、应用条块分割、各自为政，各部门独立建设，系统数据不互通，形成信息孤岛，无法充分挖掘交通行业数据资源价值，为交通管理和决策服务；另外，数据来源不一致和数据的互不相通所导致的交通信息发布不一致和交通信息发布不准确，带给交通参与者不好的交通服务体验。因此，跨层级、跨部门、跨领域的数据融合共享需求迫切，亟需接入交通所有原始数据，汇集成数据资源池，实现数据统一接入、统一存储和统一服务，并实现数据与业务完全分离，对各类应用运算逻辑提供数据的完善的运算服务接口。（5）交通应急指挥 交通安全应急综合管理工作中，需要利用视频监控设备、无人机、专业队伍巡查等多种手段，对交通运输行业需要重点监控的公交场站、路网环境、重要场所等进行安全监控，对道路交通事件（事故）进行远程处理。当有交通安全事件发生，交通应急综合指挥进入应急处置阶段，全部应急力量实现充分调动。（6）综合运维 需要建设综合运维系统，对接入系统的不同厂商的电子警察、卡口、视频监控、信号机、流量检测器等前端设备，以及网络设备、服务器、操作系统、中间件、虚拟化设备等IT 基础架构进行实时监控，并对各项资源进行数据采集、建模分析，为用户提供信息化管理决策依据。通过技术、流程、服务三者的有机结合，帮助用户及时发现网内设备运行中所存在的问题，做到异常事件早发现、早解决，迅速恢复系统运行环境。17 3.1.3.运营需求 城市将建设车路协同的交通路网环境，应用共享化智能运载工具（共享汽车、共享自行车等）和智能物流系统，引导出行无缝衔接，推进智能驾驶运载工具的示范应用。在此基础上，企业运营的需求将包含但不限于：（1）企业营运管理 以共享出行、公共交通、轨道等综合运输方式为对象，加强对综合运输运行数据融合分析，分别建立共享出行、公共交通、轨道等交通运输运行指数，为交通运输企业智能化决策分析提供数据支撑。（2）企业营运服务 实现多种运输方式协同运行。通过运力需求获取、预测、匹配等关键技术研究，加快推进铁路、民航、城际客运等城际交通与出租车、地面公交等市内交通之间协同运行，加快推进地面公交、出租车、轨道交通等市内公共交通之间协同运行。实现城市公共交通智能化。搭建覆盖车辆、重要站点的城市公交网运行状态监测与预警网络，推广应用公交智能化调度管理、公交信号优先和专用道运行监管等系统，交通设施养护和管理信息化需求。基于先进定位技术，连接各停车场站，与公交企业的信息化系统有机结合，实现公交车辆运营调度、班线规划的智能化，车辆运行的信息化和可视化。（3）企业可持续发展能力建设 应用互联网思维，将动态与静态结合、传统与现代结合、管理与服务结合。将互联网技术全面应用到交通相关数据信息采集与融合共享，交通状态研判、需求预测、管控决策，公众出行、企业营运信息服务等体系建设的全过程。通过强化大数据深度应用，推动行业大数据与移动互联网、物联网、云计算的深度融合，创新行业应用模式和商业模式，满足交通运输企业产业可持续发展的需求。综合交通信息系统与轨道交通信息系统的对接以服务公共交通枢纽智能化为核心，并兼顾轨道交通网与道路交通网不间断乘客服务的智能化需求。3.2.功能需求 城市智能交通建设，将综合布局各类城市交通设施、建立智能交通管理体系、发展智能交通服务，打造便捷、安全、绿色、智能的交通体系。交通系统的功能包含但不限于：（1）交通感知设备 部署覆盖主要交通区域的智能感知终端，如视频流量检测器、微波雷达检测器、电子 18 警察摄像机、卡口摄像机、测速摄像机、违停检测摄像机、视频监控球机、事件检测摄像机、车路协同信号控制机、停车地磁检测器、停车视频检测器、汽车电子标识读写设备等，获取人、车、路、事件及环境等交通信息，并基于边缘计算，将采集的各类信息进行分析融合，形成精准、实时的路口、路段交通状态数据。（3）交通数据交互 构建“云-端”一体的数字化交通路口，路口数据可以实现同步上传、多侧发布、按需获取，为数字交通的仿真评估、信号配时优化、车路协同、交通信息发布等提供实时数据支持。利用物联网技术对交通数据进行采集，采集数据格式和通信协议需要符合相关的国家标准。（2）多元信息融合 交通检测需要针对人、路、车、环境等核心交通要素，实现多元信息的综合感知，如针对“人”的行人交通流信息、行人违章监督、公交车内乘客、公交站点客流等信息的感知；针对“路”的交通流量采集、事件识别、设施监测、轨道运行监管等信息的感知；针对“车”的公交车辆实时位置、机动车违章、可疑车辆追踪、重点车辆通行等信息的感知；针对“环境”的尾气、噪声、绿化等信息的感知。（3）数据资源池 汇聚路口采集数据、行业管理部门数据、互联网交通数据以及其他涉及交通企业、部门的数据，通过数据二次比对、分析、清洗、融合，围绕人、车、路、环境、事件、舆情等专题，形成跨业务、跨部门的综合交通数据资源池，为交通大数据分析、数字交通系统分析、交通态势的可视化提供支撑，为智慧城市其他专项应用提供数据支撑。（4）数据共享 实现相关交通方式及业务系统的数据交换共享，实现交通调度、协同管理、应急联动和出行信息服务等各类功能。（5）交通态势监测 提供交通流在空间和时间上的分布规律和变化规律，为交通规划、交通组织、警力资源调配、交通指挥、信号调优、交通信息发布等提供科学依据。交通态势监测包括交通态势监测、拥堵路段监测、高峰时段和交通流数据的实时展示、全市道路交通状态实时监测、短时路况预测、历史路段状况查询、路况人工干预以及交通设备状态监测等。此外，还需从交通路况、流量统计等业务角度对采集到的交通流进行深 19 度挖掘。坚持公交优先，建设响应型的定制化公共交通系统，交通预测需具备基于未来预约数据的动态路况分析能力。（6）车辆行为识别 采用视频、雷达等方式完成车辆行为特征的判断，自动分析车辆行驶方向、经过时间、地点、车辆类型、车牌号码等信息，提高交管管理效率。在部分路口试点对通行车辆状态进行识别，如监测通行车辆的胎温、胎压、车灯开闭、车窗开闭等状态，对异常车辆进行主动预警。（7）交通违法管理 围绕交通违法高发时段、区域、人群、车辆、处罚、行为趋势的分析及预警预测等业务进行规划和设计。对违法数据进行查询，对违法行为进行主题分析和统计，依据统计结果对违法事件进行预警。（8）交通事件检测 依托当前最先进的人工智能、机器视觉和图像处理等技术自动实现堵车检测、停车检测、逆行检测、行人入侵检测、抛洒物检测、违章掉头检测等交通事件的检测。（9）交通状况监测 实时监测交通流量、排队长度、占有率、车速等运行状况，同时利用互联网数据，校核排队长度等控制参数。面向城市交通管控领域，为城市交通管理人员提供从整体到局部、从宏观到微观、从重点到专题的各类实时交通状况信息，对道路通行状态、交通事件、警力动态、设备信息、施工占道、交通管制等信息进行实时监测管理。（10）重点车辆监管 根据实际管理需要构建车辆集中监控、调度管理系统，实现对重点车辆全天候、全地域、高可靠性的实时、定时、区域监控和车辆信息、历史数据查询等功能，为公安、交通等职能部门提供管理保障。（11）机动车稽查布控 实现全域机动车数据实时联网，满足公安交通管理部门大范围车辆缉查布控和预警拦截、车辆轨迹和交通流量分析研究、交通违法行为甄别查处等业务应用，为预防和减少道路交通事故、打击违法犯罪工作提供更有力的技术支撑。（12）区域信号管控 为保障城市道路畅通，在下沉道路交叉口及地面主干道路和主要支路建设信号控制系 20 统，同时为保障交通安全，需要在学校、医院、商场等人流量较大的区域建设信号控制系统。通过对路口情况的检测和联网控制，利用全方位部署的车路感知终端，识别预测车辆轨迹、道路路况、交通客流，自动调节信号灯配时，动态调配路权，提供公交优先信号服务，有效疏导交通流量，构建区域级智能信号协调控制达到路网均衡。（13）零排放区设置 城市设置零排放区，零排放区采用路权管理，优先保障绿色交通路权，建立非绿色交通（私人机动车）逐步退让机制，促使非绿色交通（私人机动车）路权退让给绿色交通。（14）行人行为管理 利用布设的检测设备结合红外线探测技术及人像识别技术，自动判别行人的行为。对行人闯红灯现象发出警示，并记录违法信息，为交通管理执法提供依据；对行人在路口发生意外事故（如摔倒、被撞击等）进行自动判断和警示，以避免人身伤害和交通事故。（15）行人过街管理 城市以慢行交通为主，窄路密网也是适宜行人步行的城市路网。为保障行人过街安全，以充分体现“以人为本”的智慧城市建设原则，针对有信号灯控制的行人过街，通过行人过街按钮或自动识别人群过街需求的方式调整信号灯色，给予行人通行权；针对无信号灯控制的行人过街，通过感应行人过街需求，通过道钉闪烁提示车辆减速，保障行人安全。在行人或自动车量较多的情况下，路口适时调整信号配时，给予行人及自行车优先通过。（16）交通信息发布 融合交通拥堵、交通事件、施工占道、气象预警、停车场动态等信息，通过路面电子诱导屏、互联网导航平台，结合文字、图片等展现形式，将行停车诱导信息发布给驾驶人员，起到引导交通流向、缓解通行压力、减少无效流量的作用。（17）集成综合运维 对接入系统的不同厂商的电子警察、卡口、视频监控、信号机、流量检测器等前端设备及信号机灯、灯杆、护栏、管线、标识标线等基础设施，以及网络设备、服务器、操作系统、中间件、虚拟化设备等 IT 基础架构进行实时智能监控，实现故障主动预警、维修主动推送、资产的全生命周期管理以及设施管理辅助决策等功能。（18）交通组织管理 面向交通组织和管理人员，提供“情指勤督服”一体的多类应用，构建高效的交通事件动态管理体系，实现日常管理的效率提升、应急指挥的统一联动，推动道路交通管理精 21 细化。针对重大事件或特勤任务，快速形成处置方案，及时协调处置力量及相关部门，高效处置。（19）交通改善决策 实时动态地了解并掌握城市公众出行分布状态和出行演变趋势，结合城市交通需求分析，并针对以往交通改善措施进行效果评估分析，获取最优的交通改善策略方案，建立交通改善决策系统，为交警和道路管理者提供最适当的科学决策。（20）交通运行管理 构建综合交通运行管理系统，实现综合交通运行监测、综合交通决策分析、出行信息服务和应急指挥四大功能，实现运输行业监管和社会运输资源的统一调配，为公众提供人性化、综合化、智慧化的交通出行服务。（21）交通综合评估 通过城市交通优化评估、公共交通优化评估和运输系统评价及优化系统，为政府、行业和公众提供优质的服务，加强行业与部门间的互联互通、资源共享、协调运作，从而实现交通设施智能化、交通管控协同化、出行服务便捷化、事件响应及时化、规划决策科学化和智能交通产业化的目标。（22）公交优先 坚持公交优先，城市高质量公共交通体系主要包括常规公交、定制公交、共享客车等模式。公交提供便利、准时、可靠的服务。基于城市“密路网”（即路格小于 200m）的物理结构，实现“公交站”到“门”步行 23 分钟，非常方便搭乘公交。公交按照时刻表或预约时间，准时到达站点，全程时间可控。建设覆盖全城市的智能公共交通信息系统和公共交通出行服务系统，实现基础设施智能化、运营调度高效化、运行监管可视化、信息获取便捷化、出行服务一体化、管理决策科学化，无缝对接智慧城市建设，为市民提供多元化、均等化、定制化、舒适化的公交出行服务。（23）定制公交服务 发展需求响应型的定制化公共交通系统，通过乘客端为处于不同客流集散点不同的乘客群体提供差异化的需求提交、线路预约、订购缴费等功能，智能生成线路，动态响应需求，满足一人一座、点对点直达的个性化的舒适的公交出行需求。（24）智能公交站 城市公交站台作为公交车、公共自行车/共享单车、网约车等多种公共交通出行方式的 22 无缝接驳点，能够为市民提供一站式出行信息服务；整合了视频监控、光伏微网、环境监测、人流/车流监测等传感器，能够为城市采集各种基础传感数据汇入城市大脑；能够提供信息查询、无人售卖、电子阅览、公交市民卡充值等多种便民服务，打造为城市驿站，为市民提供舒适、便捷的服务。（25）慢行优先 慢行提供便利、安全、舒适的服务。基于“窄路密网”（通达尺度 100200 米）的物理结构，打造慢行优先的空间容器，形成便利、宜人的步行街区，实现从公交站点步行 2 分钟到达设施点。从慢行安全角度，通过“窄路密网”，降低小汽车“速度”，要求同一断面的小汽车速度低于 30km/h，营造安全感。提供连贯畅通的骑行系统，提供舒适的骑行空间环境。通过在区域、城市绿道中的自行车专用路，提供分级、分类、连续的健康骑行环境，其中，自行车专用路辅助自行车绿波控制，支持连贯畅通骑行。（26）共享单车服务 建设共享单车服务及监管系统，基于高精度定位、电子围栏、流式计算等技术，提供车辆总量控制、区域超量报警、禁停区管理、统计报表等功能，满足政府部门对共享单车监管的需求，引导行业健康有序发展。（27）智能停车服务 坚持“绿色出行”的原则，将以“公交慢行”为主导，停车位将进行有效控制和监管。停车管理策略为“总量控制、车位分期发放、车位预约使用”。依托移动互联网、大数据、云计算、物联网、嵌入式停车场技术应用等技术将城市停车场信息互联网化、车位信息互联网化，实现车位信息诱导、车位信息发布、查询、预订、缴费、错时停车一体化的功能。（28）停车预约管理 本地私人机动车在零排放区内预约到停车位，可通过中心区以外地面道路及中心区下沉路到达地下停车共享泊位。没有预约到停车位，只能在零排放区允许通行的地面道路的临时上下客点上下客，然后驶离。外地来访私人机动车，如果是燃油车，停放在零排放区外换乘进入城市；如果是清洁能源车辆且在零排放区内预约到停车位，可通过中心区以外地面道路及中心区下沉路到达地下停车共享泊位。如果在零排放区内没有预约到停车位，可以驶入零排放区 30min，超时未驶离零排放区，采用按行驶时间和行驶里程计价收费。23（29）出行服务管理 以多种运输方式的信息交换共享为突破点，打破综合交通枢纽内多部门各自运行的管理模式，加强各种运输方式的接驳能力，推进多种运输方式的联动支持，并为民众提供综合、全面的枢纽信息服务。整合区域内交通（地面公交、轨道交通、共享汽车、共享单车）资源及城际交通（民航、高铁、长途客运）的出行方式，接入餐饮、住宿、购物、旅游等信息，基于公共交通智能调度、个人习惯分析、绿色出行优先等，整合互联网的支付能力，实现出行行程预定、路径一键规划、公共交通无缝衔接、费用一键支付等功能，整体提升公众公共交通出行满意度，提高公众绿色出行良好体验。（30）车路协同管理 部署智能路侧单元，利用先进的基础感知设施和通信技术，实现覆盖全区的车路协同环境建设。基于智慧路口的信息采集与发布能力，为智能网联汽车提供低时延、高可靠短程通信网络环境，依托车载单元实现车-车、车-路等之间的信息交互。通过边缘计算、数据融合、场景算法等技术，智能路侧单元为智能网联汽车提供“可视的”的交通信息服务；通过道路信息发布、交通出行诱导、事件预测预警、行驶安全辅助信息推送等功能，实现路网均衡，进一步提高交通安全系数。基于路侧单元的信息发布能力，建立人-路的信息交互能力，路侧单元将在授权的前提下记录并分享行人的交通轨迹，并提供运动消耗、路径优化的建议。（31）车内交通信息服务 避免驾驶人出现视觉盲区，便于准确了解前方路口车道渠化和交通信号灯等信息，基于车路协同技术和路口预测算法，将路口红绿灯的状态实时提供给驾驶人。（32）数字交通 以城市道路交通系统要素（人、车、路、环境等）为分析要点，基于大数据分析和人工智能技术对这些数据的融合处理和挖掘分析，构建交通仿真模型、评估模型、优化模型等，为真实交通运行系统和人工仿真系统提供数据支持。真实系统接收实时数据，直接对执行机构进行控制，而人工仿真系统通过接入的真实数据进行仿真运行，形成优化方案，对真实运行系统进行周期性迭代，构建交通态势的实时监测、精准仿真、优化评估、及时调整的交通组织与管理的闭环模式。24 3.3.信息资源需求及协同共享 按照业务特点和管理服务需求，智能交通对数据源需求主要为对交通感知数据的需求，该类数据从物联网感知采集后采用集中存储方式，智能交通各系统通过与数据中心的访问互通即可获取对应权限的数据信息。需获取的交通信息包含但不限于：交通指示灯、交通流量信息、诱导信息、车道排队长度信息、平均车速、交通违法、公交请求、公交定位、人脸识别、行人过街请求、行人闯红灯、出勤定位信息、重点车辆定位信息、重点车辆视频信息、地图信息、充电桩信息、停车场信息、交通枢纽场站信息、高速公路相关信息、轨道交通相关信息、共享单车相关信息等。不同专项的应用系统之间的协同需求参考如下表所示。业务协调关联表业务协调关联表 序号序号 专项规划专项规划 智能交通智能交通 相关性相关性 说明说明 1 CIM 需求 提供交通相关建筑的 bim 信息 2 物联网感知设施 需求 提供交通前端监测信息 3 智能社区 需求 将社区范围内的道路、站点智能化信息向智能社区共享 4 智能管廊 需求 道路规划智能化需要智能管廊信息 5 智能水务 需求 提供道路积水信息 6 智能工地 需求 在建设期间，对施工车辆及施工人员进行交通管理、提供交通信息服务 7 智能市政 需求 将交通信息提供给市政使用信息 8 智能能源 供给 为充电桩、动态无线充电道路等设备提供新能源供给管理等 9 智能物流 需求 为物流无人驾驶提供道路信息 10 智能公共服务 需求 为公共服务提供智能交通服务类数据 11 地下三维空间大数据 需求 提供地下停车场、下沉道路等地下数据 12 信息安全 需求 提供信息安全防护 13 信息无障碍 需求 智能交通服务需要考虑服务障碍人士，提供各智能功能的服务对象均等化 3.4.基础设施建设需求 统筹考虑交警、公安、交通、城管等部门的外场智能设施并将这些设施统一集成部署，通过道路分布式处理单元汇聚设施采集的信息，再通过专网或多套网络将采集的信息传输到物联感知平台，实现道路状态的全息感知、信息融合协同、综合管理控制等功能。以路口和路段为设备挂载对象，建立多层次智能道路路口、路段感知系统建设标准，形成以智能道路为核心的新一代全息感知体系，协同采集动静态全时空、多层次感知数据。25 三.指导思想、建设目标与建设内容 1.指导思想 坚持智能城市与现实城市同步规划、同步建设，统筹布局数字基础设施，构建全域智能化信息环境，建立数据资源管理体系，着力提升网络安全保障能力，推动全要素数字化转型，形成以数据驱动的自我学习、自我优化、自我成长的智慧城市发展新模式。围绕智慧城市建设的总体目标，充分重视云计算、大数据、物联网等新兴技术在交通领域的应用，以互联网 思维推动智能交通数据化、智能化、精准化建设，实现城市交通安全、有序、畅通、绿色低碳，创造良好的交通出行环境。2.基本原则 体系规划，规建同步。体系规划，规建同步。结合体系工程方法论，将智能城市涉及到的领域、应用、技术、体制、政策、组织等通盘考虑，统筹协调各部门、各模块、各领域、时序之间的衔接匹配，统筹规划、集约建设。构建开放的体系架构，结合服务化、组件化、集约化的设计理念，构建平台能力中的共享共用“共性”部分，有效避免重复配置，支撑应用快速迭代、业务充分融合。按“统分结合，压茬推进”的原则安排实施路径，分领域制定优先级有序推进，分步骤务实稳步推进。数据融合，智能引领。数据融合，智能引领。把握全球智能化的发展趋势，把握方向，发挥原始创新和集成创新，促进资源集聚，创新数据管理和共享开放体系，数据交易服务体系，促进政务数据融合、开放、共享走向常态化、制度化和规范化，全面推动政务数据与社会数据的跨领域融合应用，融合各方数据建立数据资产，打通数据流通通道，促进万物互联、万物感知、万物智能、数据互通，充分释放数据资源价值，避免孤岛、提高效能。政府推动，市场主导。政府推动，市场主导。正确处理政府与市场关系，划分好政府和市场的资源配置平面，发挥政府规划的战略引领作用，坚持市场在资源配置中的决定性作用。有效激发市场主体在智慧城市建设、运营、管理中的积极性和创造力。标准约束、全面支撑。标准约束、全面支撑。围绕“急需先行、成熟先上”的建设思路，处理好新设立标准与已有标准的关系，制定完善的标准规范、导则、评价指标体系，提高各类标准的衔接性、可操作性和执行力度，同时标准规范或者导则具备良好的开放性和扩充性。做好与国家部委和相关的标准机构的对接，全面支撑智能城市建设的落地和后续的可持续的运营。城市智能交通体系的建设，需遵循以下基本原则：26（1）衔接顶设、集约建设。以顶层设计为指导，坚持“统一规划、统一标准、统一管理”，促进城市集约建设，主动创新智能交通建设模式，从传统的交通碎片化建设转向一体化建设模式。（2）以人为本、实用惠民。以交通服务人民为出发点，急民之所急，供民之所需，强化出行即服务意识，全力打造安全、高效、便捷、舒适、绿色的市民出行系统。（3）协同共享、数据驱动。打破交通部门、系统、数据资源的壁垒，建立跨部门、跨系统的协同共享机制，形成交通合力；以交通大数据为基础，深度挖掘数据信息，驱动交通运管良性发展。（4）技术先导、发展转型。突出人工智能、云计算等新兴技术的引领作用，加强交通科技投入，鼓励和推进发展自主核心技术，实现智能交通集约建设和可持续发展。（5）统一标准，安全可控。严格按国家、地方、行业标准进行建设，确保智能交通系统的先进性、规范性和开放性；建立完善信息安全体系，强化安全保障措施，确保网络信息空间安全可靠。3.建设目标 推进融合信息基础设施建设，构建以公共交通为主、共享出行为辅的便捷、绿色的综合交通体系，突出人工智能等新兴技术在交通场景的应用，实现交通管理、交通运输、公众出行、应急处理、决策分析等全面智能化，打造独具安全、有序、高效特色的智能交通建设标杆。推进交通信息化感知设备、展示设备等智能化基础设施建设，打造包括车-车、车-基础设施在内交通信息通信网，促成交通状态的实时感知、检测，实现交通基础设施数字化；以交通信息化基础设施为基础，构建包括交通数据采集、大数据分析、综合决策、服务支撑等业务模块的智能交通体系架构，形成完善的智能交通方案；采用人工智能、云计算等技术，深入挖掘交通信息，精准掌握交通运行状况，精细化制定交通管控方案，建成全局感知、精准控制的交通管控系统，提升城市交通管理水平；实时分析公交出行需求，准确把握公交运营状态，采用“定线公交 定制公交”的运营模式，提供快速、优质的公交出行服务，促进绿色出行大幅度提升；针对个性化出行需求，建设一批共享运载工具，形成一定的示范效应。27 四.总体设计 1.总体架构 1.1.概念视图 智能城市总体上围绕三大定位（宜居宜业新城区、协调融合先行区、绿色智能示范区），充分利用边缘计算、云计算、大数据、人工智能等技术，实现物理城市与数字城市孪生并存、精准映射、实现虚拟服务现实，数据驱动决策，智能定义一切，促进管理一盘棋，服务一站式，扁平化、前后端打通，以高度智能化升级传统的网格化管理，将空间剖分成无缝重叠的多尺度网格体，每个网格体赋予唯一的编码，实现城市空间全域数字化标识，以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流、服务流，实现对社会结构、经济功能、组织形态、生活方式和价值体系进行重构，以虚实融合促进应用空间创新，依托原始创新和集成创新等方式促进智能化管理和服务模式的重大颠覆性创新，极大的促进智能空间（物理空间、信息空间和社会空间）的发展和演进。城市智能交通的建设，首先将部署覆盖全域的感知设备（视频、雷达、RFID 设备等），采集视频监控、交通流、违章监测、事件监测等数据。基于边缘计算将采集的各类信息进行分析融合，形成精准、实时的路口、路段交通状态数据，实现数据同步上传、多侧发布、按需获取。路口的交通数据，结合行业管理部门数据、互联网交通数据以及其他交通数据，通过数据比对、分析、清洗、融合，形成跨业务、跨部门的交通数据资源池，围绕人、车、路、环境、事件、舆情等构建专题数据库。服务支撑平台通过开放的架构，利用虚拟化技术按照用户或者业务的需求，从池化资源层中选择资源并打包，形成面向上层应用的数据服务。在“一张网”内构建面向公众、企业、政府等不同用户的管理及服务应用，形成融合融通的综合智能交通体系。本专项概念视图如下图所示：28 智能交通智能交通概念视图概念视图 1.2.总体框架 本专项的总体框架以数据为核心，以业务应用为驱动，以大数据、云计算、物联网及人工智能等新兴科技为手段，通过对业务应用的系统梳理和深入分析，形成契合业务应用需求的系统总体架构。本专项的系统总体架构如下图所示：29 总体框架总体框架（1）信息安全体系 围绕“1 中枢 2 基础 2 保障 7 任务”的全域、全流程、全生命周期的网络信息安全纵深防御框架，构筑自主可控的智能化、立体化智慧城市网络信息安全保障体系。（2）标准规范体系 涵盖共用域、业务域、支撑域 3 个部分，其中共用域负责支撑上层智能应用的共用的数据感知、传输、处理过程的标准；业务域是依据上层的公共服务、城市治理、生态保护、产业服务四个维度的业务领域的数据感知、传输、处理、建设运营、业务管理等方面的标准；支撑域是支撑共用域和业务域一体化运行的标准，包括数字标识、信息安全、建设与运营、人机接口、信息无障碍等方面的标准。（3）运维开发体系 提供运行维护保障能力：基于“分级监控、集中运维”运维模式，针对共用基础设施、30 通用业务服务和业务应用系统构建分级管理、责任明确、智能可视的运行维护管理系统，确保智能城市稳定运行，同时基于 Devops 一体化运维体系，建立可持续的敏捷创新机制，打造高效、迭代的创新生态。（4）通用业务服务 打造城市级通用平台，重点汇聚城市数据、通用服务和专用服务构建，抽取共性基础的服务组件（包括但不限于业务流程引擎、人工智能服务、数据治理服务、数据存储服务、运行支撑服务、计算分析服务等），为智能应用提供共性的通用服务资源，支撑其便捷化开发、自动化部署、智能化运维、弹性化调度等敏捷开发应用，支持服务聚集、服务管理、服务整合和服务使用。汇聚感知、空间、政务、社会数据资源，统筹管理城市各类数据库，提供数据采集与汇聚、数据整合与处理、数据挖掘与分析、数据管理与治理等能力，构建数据融合服务。构建统一的物联信息服务，实现物联的数据接入、治理及共享，并根据运营需求提供设备资产管理、数据资源管理、数据分析挖掘、运营支撑服务和运维保障的功能。通过城市信息模型实现城市信息资源的空间可视化，构建现实空间与虚拟空间的映射关系，形成虚实交互的数字镜像城市。基于城市信息模型建设城市运行指挥平台，实现城市运行监测、灾害预警、应急管理、信息发布等综合治理能力，助力城市资源配置自动优化、预警推演毫秒级响应。（5）业务数据 汇聚路口采集数据、行业管理部门数据、互联网交通数据以及其他涉及交通的数据，通过数据二次比对、分析、清洗、融合，形成跨业务、跨部门的交通数据资源池，围绕人、车、路、环境、事件、舆情等专题为交通大数据分析、数字交通平台分析、交通态势的可视化提供支撑，为智慧城市其他专项应用提供数据支撑。（6）智能基础设施 由智能感知终端、通信网络、计算存储设施和各类实体信息化中心构成。智能感知终端包括覆盖全域的感知及控制设备（如视频流量检测器、微波雷达检测器、电子警察摄像机、卡口摄像机、测速摄像机、违停检测摄像机、视频监控球机、事件检测摄像机、停车地磁检测器、停车视频检测器、汽车电子标识读写设备等），基于边缘计算将采集的各类信息进行分析融合，形成精准、实时的路口、路段交通状态数据，实现数据同步上传、多侧发布、按需获取。通信传输设施包括 5G 网络、天地一体信息网络、城市光网、IPv6 等网络设施建设并实现异构网络互联。31 计算设施包括云计算中心、超算中心及边缘计算节点建设，形成强大的计算服务体系，实现感知数据实时处理和高效传输。另外建设智慧城市各类体验和承载场所，包括指挥中心、体验中心、展示中心、数据中心。（7）智能应用 城市智能交通的应用包含车路协同、数字交通、智能交通管理、综合交通运行管理、智能停车、智能公交、出行即服务等。建立交通运行监测管理中心，形成交通监管和运营部门的协同，统一展示交通管理、交通运行管理、公交、共享单车、停车等态势信息。为车辆及随行人员提供车路协同、智能停车等应用服务。为公众提供出行即服务（MAAS）、智能公交等应用服务。2.应用架构 智能交通应用分为交通管理和交通服务两类。交通管理类包含车路协同、数字交通、智能交通管理、综合交通运行管理等应用。交通服务类包含智能停车、智能公交、出行即服务等应用。应用架构如下图所示。智能交通应用架构智能交通应用架构 3.数据架构 3.1.数据资源 通过块数据的全生命周期的治理能力，从提升治理能力和发挥治理体系效能两方面，通过完善共治、善治、自治、德治和法治这 5 种能力建设，构建治理结构体系、治理功能体系、治理制度体系、治理方法体系和治理运行体系这 5 种治理体系，以块数据为价值中 32 枢，以数据流动规范和优化信息发布、决策流程和绩效评估等环节，形成用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新的治理新格局。数据架构数据架构 以政府为建设主体构建城市治理数据为城市块数据主引擎，该主引擎围绕数据全生命周期的数据治理、数据应用进行体系化构建，总体上打造数据源于社会、用于社会的数据开放共享体系。包括汇聚的各类异构原始生产数据、基础数据、主题数据和块数据。（1）行业原始生产数据：车头时距和车辆间距、车道时间占有率和空间占有率、车道排队长度、车流量、车速、违章监测、事件监测、信号配时、停车位占用等交通数据。（2）社会原始生产数据：互联网数据、交通运营单位数据。（3）基础数据：城市各个领域需要共享使用的基础数据。（4）城市画像：包含城市全量的各类异构的汇集数据。（5）主题数据：由交管、运输、出行、车路协同、停车等交通主题数据构建交通态势分析、车联网服务、静态交通分析等支撑服务。33（6）块库数据：面向对象和空间的数据集合。3.2.数据流程 智能交通的数据从进入到呈现到最终使用者面前将经历数据处理、数据服务和应用系统三个环节，作为数据的源头主要有各类感知及控制设备、行业管理部门数据、互联网交通数据以及其他交通相关企业数据（如共享单车公司、停车公司、公交公司等）。感知数据通过物联网平台统一接入，行业管理部门数据通过块数据平台的政务数据共享交换接入，互联网领域数据和社会及企业数据通过块数据平台统一采集、处理和使用，所有采集的或过程中产生的数据均由块数据平台统一存储和管理，并将数据将由数据服务进行人工智能的或者深度的分析和识别，以服务的方式面向应用系统提供知识库，从而对最终使用方提供应用支撑。数据流程图如下图所示：数据流程示意图数据流程示意图 4.基础设施架构 智能城市需加强基础设施建设，强化信息资源整合，打通经济社会发展的信息“大动 34 脉”。基础设施框架重在消除“信息孤岛”，铲除“信息烟囱”，打通“信息壁垒”，和避免“重复建设”，这是基础设施建设基础的原则和目标。围绕此原则和目标，本专项需部署交通智能感知设施，超前建设新一代信息通信网络，搭建边缘数据处理、云端异地协同、融合高效能计算能力的分级先进计算设施，构建城市“端管云”的数据基础设施环境，为城市感知无处不在，智能定义一切的建设发展环境提供基础支撑。基础设施架构基础设施架构（1）计算体系 需形成边缘计算、云计算和超级计算相结合的强大计算服务体系，边缘计算及量子计算设施提供高速信息处理能力。在城市的工厂、道路、交接箱等地，构建具备周边环境感应、随需分配和智能反馈回应的边缘计算节点。部署以原子、离子、超导电路和光量子等为基础的各类量子计算设施，为实现超大规模的数据检索、城市精准的天气预报、计算优化的交通指挥、人工智能科研探索等海量信息处理提供支撑。建立虚拟一体化云计算服务平台和大数据分析中心，基于 SDN 技术实现跨地域服务器、网络、存储资源的调度能力，满足智能政务办公和公共服务、综合治理、产业发展等各类业务存储和计算需求。依赖城市的超级计算中心满足城市三维建模、气象预测、金融分析、医工交叉、类脑智能等复杂科学计算、工程计算等高通量的计算和智能化的管理服务需求，支撑政府、企事业单位、公民的多元化高要求的智能应用。（2）传输体系 提供泛在高速、多网协同的接入服务。全面推进 4G、5G、WLAN、NB-IoT、eMTC 等 35 多网协同部署，实现基于虚拟化、云化技术的立体无缝覆盖，提供无线感知、移动宽带和万物互联的接入服务，支撑新一代移动通信网络在各个行业的融合应用。综合利用新型信息网络技术，充分发挥空（卫星通信）、天、地信息技术的各自优势，部署固定、车载、船载、手持及嵌入式终端，构建卫星移动通信、卫星物联网、卫星导航增强等试验试用系统，创新“天地一体化信息网络 ”应用服务模式，为各类不同用户提供实时、可靠、按需服务的泛在、机动、高效、智能、协作的信息基础设施和决策支持系统。（3）感知体系 部署覆盖全域的综合交通感知及控制设备，如视频流量检测器、微波雷达检测器、电子警察摄像机、卡口摄像机、测速摄像机、违停检测摄像机、视频监控球机、事件检测摄像机、停车地磁检测器、停车视频检测器、汽车电子标识读写设备等。基于边缘计算，将采集的各类信息进行分析融合，形成精准、实时的路口、路段交通状态数据，实现数据同步上传、多侧发布、按需获取。5.信息交换关系 5.1.外部信息交换关系 智能交通系统平台运行在智慧城市运行指挥平台之下，通过块数据平台与其他智能专项系统共享交通相关数据。（1）与智慧城市运行指挥平台的关系 智慧城市运行指挥平台是智慧城市的统一运行监测和管理平台，智能交通是智慧城市运行指挥平台下众多智能系统平台其中的一个。智慧城市运行指挥平台可以调用智能交通的应用系统，智能交通返回智慧城市运行指挥平台所需要结果。（2）与视频一张网的关系 视频一张网是城市公共空间所有视频监视器系统的统一网络平台。视频一张网为智能交通提供视频监视和监测的数据。（3）与物联网平台 物联网为智能交通提供道路物联网传感器的监测信息，智能交通为物联网平台提供交通流相关的信息。（4）与数字城市 CIM 的关系 智能交通可利用数字城市 CIM 建立的三维城市空间模型建立数字交通模型，展示三维的数字交通仿真结果。智能交通通过块数据为数字城市提供实时的交通流量数据。36（5）与其他智能专项的关系 智能交通通过块数据为其他智能专项提供交通相关信息，同时其他智能专项通过块数据共享智能交通需要的与交通相关的数据信息。智能交通与其他智能系统的关系示意图智能交通与其他智能系统的关系示意图 5.2.内部信息交换关系 内部各个应用系统信息交换关系见下表。内部交换关系表内部交换关系表 供给 接受 1 2 3 4 5 6 7 智能交通管理系统 综合交通运行管理系统 智能公交系统 停车管理服务系统 出行即服务系统 车路协同服务系统 数字交通系统 1 智能交通管理系统 两客一危数据 公交出行数据、公交优先请求 停车数据 出行数据 网联车感知数据 交通组织与管理仿真评价 2 综合交通运行管理系统 重点车辆管控 公交车辆、出行数据，运营数据 停车场车位数据、车位利用数据 出行服务数据、出行方式数据、出行信用数据 网联车感知数据 出行仿真评价 37 供给 接受 1 2 3 4 5 6 7 智能交通管理系统 综合交通运行管理系统 智能公交系统 停车管理服务系统 出行即服务系统 车路协同服务系统 数字交通系统 3 智能公交系统 公交优先控制 公交服务监管 停车场车位数据、车位利用数据 公交出行预定数据、支付数据、出行信用数据 网联公交车安全信息服务 公交线路、站点优化、公交服务评价 4 停车管理服务系统 交通状态数据 停车监管 公交线路、站点数据 停车预定数据、支付数据、出行信用数据 停车诱导 停车服务评价 5 出行即服务系统 交通状态数据 公交、出租、共享单车、客运班车出行数据 公交线路、站点数据、预定服务 停车场车位数据、车位利用数据 车路协同数据 出行服务仿真与评价 6 车路协同服务系统 雷达检测数据、交通状态数据、信号控制、交通诱导信息 网联运营车辆监管 网联公交车数据 停车场出入口位置数据、车位利用数据 出行数据 车路协同系统评价 7 数字交通系统 雷达检测数据、交通状态数据 公交、出租、共享单车、客运班车出行数据 公交线路、站点数据、出行数据 停车场出入口位置数据、车位利用数据 出行数据、支付数据 车路协同数据（注：列为行提供数据或服务，行为接受数据或服务）38 6.信息安全体系（1）安全定级 依据中华人民共和国网络安全法、网络安全等级保护条例、信息系统密码应用基本要求和信息安全技术 网络安全等级保护定级指南等相关法规标准要求，应对本专项相关项目开展等保定级和等保备案，建议本专项相关项目的安全定级为第 X 级。（2）体系设计 本专项信息安全依托智能城市“1 中枢 2 基础 2 保障 5 模块”的全域、全流程、全生命周期的网络信息安全纵深防御框架，构筑自主可控的智能化、立体化信息安全保障体系。1 中枢即“城市智能网络信息安全中枢”，提供网络信息安全的智慧管理和智慧决策能力；2 个基础即“安全基础支撑”和“安全基础服务”，提供建泛在互信、弹性扩展的网络信息安全基础支撑和服务能力；2 保障即“标准规范与持续改进保障”和“网络信息安全管理保障”，为信息安全的持续发展提供创新牵引和机制保障；5 模块即智慧城市网络信息安全基础支撑和服务、物联感知安全防护、网络和计算设施安全防护、数据安全防护、城市智能应用安全等全方位的网络信息安全能力，支撑构建国际领先的自主可控、数据驱动、动态开放和持续演进的智能城市网络信息安全保障体系。智能交通智能交通信息安全体系信息安全体系 在上述信息安全纵深防御框架的基础上，本专项针车路协同路侧边缘计算系统专有防 39 护对象，进行特殊的防护，详细见本规划方案第六章，信息基础设施及信息安全建设方案。7.标准规范体系 7.1.标准规范体系内容 智能交通标准规范主要针对智能交通体系建设中的基础设施、智能交通数据采集、系统建设、应用与服务管理等过程进行的规范化约束，其标准体系分为基础通用标准、基础设施标准、数据标准、系统建设标准、服务与业务管理标准等五方面。智慧交通标准规范体系基础通用标准平台建设标准规范服务与业务管理标准规范交通基础设施标准交通数据标准规范智慧物流子系统建设规范交通监控子系统建设规范交通诱导子系统建设规范公交调度子系统建设规范智慧停车子系统建设规范交通综合管理平台建设规范公众出行服务规范行业监管规范政府决策支撑规范企业运营管理规范交通数据元规范交通数据采集规范交通数据融合规范交通数据共享交换规范交通数据服务规范术语定义交通信息分类评价指标符号与标志交通信息编码道路基础设施标准交通执法设备标准车辆及终端基础设施标准场站枢纽基础设施标准信息发布基础设施标准信号控制基础设施标准 智能交通标准框架图智能交通标准框架图 智能交通标准规范具体内容如下：（1）基础通用标准包括智能交通统一的术语定义、符合标识、信息分类与编码、评价标准等。（2）交通基础设施标准包括城区道路基础设施、场站枢纽基础设施、车辆及终端基础设施、信号控制基础设施、信息发布基础设施、交通执法设备等智能化标准。（3）交通数据标准规范主要包括交通数据元、交通数据采集、交通数据融合、交通数据共享交换规范、以及交通数据服务规范。（4）系统建设标准规范主要包括智能交通监管、交通诱导、交通调度、智能交通等各类智能交通子系统的建设规范与智能交通综合管理系统的建设规范。（5）服务于业务管理标准规范主要包括面向公众出行、面向政府管理、面向行业监管、40 以及企业运营方面的服务与业务管理规范。7.2.标准规范体系统建设实施方案 目前，传统的智能交通领域如智能交通管控、交通运输管理等方面的标准化建设情况较完善，但对新型技术领域如车路协同、出行即服务等方面的标准规范还处于探索测试阶段。结合现有国家、行业标准，以智能交通标准体系总体框架为依托，按照完备性、指导性、科学性、系统性、开放性、层次性等要求，分析当前智能交通建设面临的绿色、共享、协同、信息安全等存在的主要问题，重点研究新标准需求，针对智能交通现有标准没有覆盖并且建设紧迫的部分，建议智能交通项目建设车路协同服务系统标准。1、标准制定的必要性、目的意义、社会经济效益 车路协同技术是城市智能交通的重要组成部分，是未来城市实现自动驾驶的技术支撑，车路协同服务系统是本项目的一个主要建设内容。但目前尚未有严格的车路协同的技术标准要求，对于数据汇聚的种类、车辆信息检测内容等方面均未有具体的规范可以遵循，无法在城市智能交通实际建设中起到准确的指导作用。2、标准主要规范的技术内容、解决的技术问题、适用范围等 车载服务系统包括系统的架构、接口、数据管理、以及信息服务四个方面。系统架构主要确定系统基本架构规范；系统接口规定系统与终端、系统间、系统与上层管理系统等方面的接口标准；系统数据管理包括数据接口、数据管理和大数据应用方面的要求和规范；系统运营主要规定系统运营功能要求；信息服务包括云服务、地理信息和位置导航服务、运维服务、辅助/自动驾驶服务、紧急救援服务、道路交通信息服务、车载广播服务等标准。（1）架构 服务系统架构（2）界面接口 车辆信息服务系统与终端接口 车辆信息服务系统间接口 车辆信息服务系统系统接口 车辆信息服务系统与电子标识系统接口 服务系统接口互操作性测试规范（3）数据管理 41 车载应用服务系统数据接口 车载应用服务系统数据管理要求 车载应用服务系统大数据应用指南 卫星移动多媒体终端内容保护要求（4）服务 地理信息和位置服务 车载信息服务，紧急救援系统总体技术规范 车载数字多媒体广播服务规范 车载信息服务道路交通信息传输接口标准及测试方法 8.运维开发体系 智慧城市的运维开发体系以主动分析、主动优化、驱动开发，促进 DevOps 落地，结合数据分析、知识库、机器学习技术促进运维智能化，DevOps 意味着智慧城市运行是一个长期维护、操作和持续开发的过程性工作，由于定期更新服务、组件和应用，智慧城市将持续得到支持，并始终保持高质量的服务提供，从体系上保证了智慧城市可持续演进。DevOps 的建设需要遵循以下原则：（1）数据化：采集设施层、数据层、服务层和应用层数据，用于故障定位和性能优化的数据可视化分析，为故障、瓶颈和功能的开发提供数据驱动，并对问题提供预见性的报警；（2）自动化：针对资源层缩扩容、告警处理、故障处理等自动化，平台及应用发布、变更、配置调整、日志或数据提取等自动化，减少人为导致的运维问题，并且提高系统敏捷性；（3）精细化：为分层、分业务域、分应用配置专用的运维团队、手段和流程，实现组件服务通用化和运维流程标准化，提高运维效率。根据上述原则，需要建立一个 DevOps 支撑系统，实现可视化的、数据驱动的、自动化的，很多流程不需要人工干预而自动流转的运维服务，例如：一个智能应用包从代码编译到构建出来部署到一个环境中，经过自动化的测试，再部署到准发布环境。该系统架构如下图：42 DevOps 支撑系统架构支撑系统架构（1）智慧城市设施层、数据层、服务层、应用层：作为运维开发工作所围绕的对象，也是数据化运维的数据来源、以及自动化运维和流程化运维的作用主体；（2）工作流引擎、权限管理：运维开发涉及到流程，需要统一流程引擎，而且需要部门、角色、用户的权限管理统一管理；（3）配置管理数据库（CMDB）：作为统一的元数据库，如：云环境信息、人员信息、系统信息、服务信息、业务信息以及他们之间的物理和业务拓扑关系等，上层的所有系统都应该关联到 CMDB，变更后的信息需实时反馈到 CMDB 中，确保同步变化；（4）流程及服务：ITIL 服务（基础）实现事件管理和 HelpDesk，事件管理在告警转换成事件之后，可以完整地记录，便于事后的原因分析和挖掘问题。ITIL 服务（高级）实现可用性管理、能力管理和连续性管理，可用性是业务的质量，能力管理是成本管理，连续性管理是业务的容灾、备份管理等；（5）基础设施及服务：底层运维资源的管理封装成一个一个的服务，供业务自动化平台使用；（6）数据及服务：数据流经各个节点产生的数据都要采集、存储和分析，供不同的运维场景使用；（7）架构及服务：把业务架构中的共性需求都剥离出来，抽象成一个一个的服务，让开发只需要关注自己的业务代码即可；43（8）持续集成服务：将程序包交付到各个环境，一个程序部署到生产环境之后，需要实时的运行报告反馈回来，确认变更的效果；（9）监控及服务：全方位的数据监控，所有的监控视图都是来源于对数据的采集；（10）面向业务调度：不同的业务会有不同的调度策略和服务使用策略，需要在更上层完成面向业务的统一调度，指挥底层各个平台为其服务；（11）运维统一门户：包括任务中心和信息中心。任务中心，把底层所有的事务状态都同步到任务中心，表示运维人员的工作任务；信息中心，将关注的业务状态推送到信息中心，表示运维人员的关注点。44 五.项目建设方案 1.车路协同系统 1.1.系统概述 建设覆盖全域交通道路的智能感知终端，通过视频流量检测器、微波雷达检测器等设施，综合感知道路交通运行状态。基于边缘计算，将采集的各类原始数据进行分析融合形成交通核心数据和主题数据，为各类交通应用提供数据基础。借助智能路口的信息发布能力和车载单元的通讯能力，实现车-车、车-路之间的信息交互；通过道路信息发布、交通出行诱导、事件预测预警、行驶安全辅助信息推送等功能，实现路网均衡畅通、提高交通安全系数，同时为全网自动驾驶提供技术和数据的全面支持。车路协同系统是基于无线通信、传感探测等技术获取车辆和道路信息，通过车车、车路通讯实现信息交互和共享，从而实现车辆和路侧设施之间智能协同与协调，实现优化使用道路资源、提高交通安全、缓解拥堵的目标。车路协同是 ITS 的重要子系统，也是欧美日等交通发达国家的研究热点。车路协同的应用场景可以从政府监管、企业运营和个人服务三方面，按着安全、效率和信息服务三个维度进行分析。45 车路协同主要应用场景车路协同主要应用场景 1.2.应用架构 车路协同的应用场景分为面向效率和面向安全两个方面，其中面向效率包括基于车路协同信息的交叉口智能控制、基于车路协同信息的集群诱导、交通控制与交通诱导协同优化、动态协同专用车道、精准停车控制等内容；面向安全包括智能车速预警与控制，弯道测速/侧翻事故预警、无分隔带弯道安全会车、车间距离预警与控制、临时性障碍预警等内容。因此，车路协同系统的功能应包含但不限于交通信息处理、交通管控协调、安全信息服务、交通信息服务等。46 车路协同车路协同系统系统应用应用架构架构 1.3.交通感知体系 建设覆盖全域的交通综合感知体系，在道路上安装各类智能感知终端（如视频流量检测器、微波雷达检测器、电子警察摄像机、卡口摄像机、测速摄像机、违停检测摄像机、视频监控球机、事件检测摄像机、停车地磁检测器、停车视频检测器、汽车电子标识读写设备等），采集交通流量、速度、占有率、车头时距等交通流参数及车辆运行状况。采集数据格式和通信协议应符合相关的国家标准。建设覆盖全域道路的车路协同信息基础设施，部署 RSU（车路协同路侧单元）实现全域道路的 V2X 无缝通讯。在路口设置具有信息采集、边缘计算功能的统一终端，接入各类智能感知终端信息（如视频、信号控制、V2X 通讯等）并进行分析融合，形成精准、实时的路口、路段交通状态数据。交通综合感知所需的智能感知终端及其建设方式见下表。部分智能感知终端信息表部分智能感知终端信息表 序号 感知设备 感知数据 安装方式 1 视频流量检测器 车流量数据、车头时距和车辆间距、车道时间占有率和空间占有率、车道排队长度 固定 2 视频监控球机 交通图片数据、交通视频数据 固定 3 事件检测摄像机 交通事件数据，包括拥堵数据、停车数据、倒车数据、抛洒数据、路障数据、事故数据、占用应急车道数据等 固定 4 测速摄像机 车速数据、车牌数据、超速违法图像/视频数据 固定 5 违停检测摄像机 车辆违停数据，包括车身颜色数据、车型数据、车牌号数据、违法停车图片及视频数据 固定 6 行人闯红灯抓拍摄像机 行人违法数据 固定 7 电子警察摄像机 车型数据、车身颜色数据、车牌号数据、车辆品牌数据、车辆违法数据、驾驶人面部数据，违法图片及视频数据，违法类型包括闯红灯、逆行、不按规定车道行驶、不系安全带、压线等 固定 车路协同系统交通综合感知交通信息处理交通管控协调安全信息服务交通信息服务车载感知系统 47 序号 感知设备 感知数据 安装方式 8 卡口摄像机 车型数据、车身颜色数据、车牌号数据、车辆品牌数据、车辆违法数据、驾驶人面部数据、驾驶员行为数据（打电话、不系安全带等）固定 9 微波雷达检测器 车流量数据、车道排队长度数据、车速信息、车头时距等 固定 10 车路协同信号控制机 汇聚前端路口视频、雷达、信号机等多种设备数据 固定 11 汽车电子标识读写设备 车辆类型、车辆责任人、车牌号、品牌、出厂记录数据等 固定 12 浮动车 GNSS 终端 位置数据 车载 13 行人过街按钮 过街请求数据 固定 14 RSU（车路协同路侧单元）与车载单元（OBU）进行信息交互 固定 15 OBU（车路协同车载单元）特种车辆（公交车、消防车、救护车等）配置，与路侧单元（RSU）进行信息交互 车载 智能感知终端应覆盖区全域道路：（1）信号控制覆盖全部 A 类交叉口：地面路共 136 处，下沉路共 6 处。地面及下沉路的信号控制路口设置视频流量检测器、视频监控球机、事件检测摄像机、测速摄像机、电子警察摄像机、信号控制设备、汽车电子标识读写设备等设施。下沉路设置车道指示器，实现对地下交通干道出入口的控制。（2）汽车电子标识读写设备覆盖全部 A 类交叉口：地面路共 136 处，下沉路共 6 处。汽车电子标识读写设备应采用双基识别技术，即基于 RFID 与视频摄像的双基识别数据采集。RFID 电子标识识读模块应设置在驶入或驶离交叉口的车道上，应可以识别单向车道上的所有带有电子标识的车辆。（3）为给全网自动驾驶提供技术和数据的支持，主要道路（含地面路和下沉路）将覆盖 C-V2X 通讯网络，在干路及主要支路按照 300-500 米的间距设置 RSU，共计约 300 处。1.4.应用系统 1.4.1.交通信息处理 车路协同交通信息处理系统应具有以下功能：将来自多个传感器的信息进行综合分析、实时处理，从而得出决策或估计所需的信息。交通信息处理系统应利用各类路侧感知终端及车载终端在空间和时间上的互补与冗余，依据优化算法形成对交通状况的一致性解释和描述。车路协同交通信息处理系统将可以分析计算道路交通状态，大规模车辆诱导策略和进行智能交通调度等。48（1）通过边缘计算与云计算，综合分析交通与空间、气象与道路等信息以及与 GIS匹配等，及时发现道路上的交通异常或潜在的交通危险，实现对道路交通状态的实时监测；（2）通过对区域交通数据的综合分析，提出科学合理的交通组织与优化对策，实现对全路网交通的有效组织与疏导；（3）通过对单个车辆运行轨迹和运行参数的分析，由边缘计算单元实现对个别违章车辆的实时预警或交通事故车辆的实时报警；（4）通过对特定车辆监视及行驶参数的分析，实现最优路径的诱导；（5）通过对气象条件与道路路况信息的综合分析，实现对道路路况条件与恶劣气象条件的提前预警；（6）通过对交通数据存储、管理、编辑、检索、查询和分析等综合应用，实现各子系统间的信息协同、数据共享与互通，提高交通信息的综合利用度。1.4.2.交通管控协调 为达到路网均衡的目标，车路协同系统应可以利用安装在道路沿线的信号控制装置、可变信息板和路旁广播等装置进行交通控制与诱导，并可以通过 RSU（路侧单元）与该路段或区域内的群体车辆或指定车辆进行通讯。（1）智能红绿灯预警/红绿灯车速引导 经过有信号控制的交叉口或车道时，由于前方有大车遮挡视线或恶劣天气影响视线，或由于其他原因，驾驶员可能看不清信号灯进而导致交通违章或引起交通事故。车路协同系统应可以通过 RSU 向相关车辆发布当前信号灯的灯色和配时信息，如感知到车辆存在违章风险时，向驾驶员进行预警。车载单元在接收来自 RSU 的信号配时和交叉口地理信息后，应可以通过计算车辆行驶速度，结合信号配时和地理信息，判断本车在剩余绿灯时间内能否安全通过交叉路口。如果存在违规风险，对驾驶员提出预警；如果判定可以通过，给出建议车速。（2）公交车辆和特殊车辆信号优先 当公交车辆和其他特殊车辆（救护车、消防车等）接近信号控制交叉口时，车载单元OBU 通过路侧单元 RSU 向路口信号控制单元发送特殊车辆定位距离和当前车速信息，信号控制单元应根据当前信号的状态对相位进行红灯早断、绿灯延时等干预操作，保证特殊车辆的顺利通过。车路协同系统应可以将特殊车辆的位置和速度信息发布给周边配置 OBU 49 的车辆，提醒避让。（3）车道指示器 车路协同系统接收车辆信息，并融合前端感知设备实时采集道路数据，为指挥中心控制车道指示器提供数据参考，实现对地下交通干道出入口车道指示灯的控制，从而实现对车辆的实时诱导目的。1.4.3.安全信息服务 安全信息服务系统主要用于对道路交通异常状态、单车运行异常状况、恶劣天气与路况异常变化等情况提前预警和实时报警，以便最大限度地减少交通异常所造成的损失。安全信息服务系统应可以通过 RSU 对相关车辆进行预警，预警信息包含但不限于以下内容。（1）交叉口碰撞预警 在不同道路行驶的网联汽车接近交叉口时，路上部署的雷达或视频等智能终端应可以感知车辆的速度、位置、行驶方向等信息，系统判断存在碰撞风险时，应及时向相关车辆发出告警，提示避让。（2）人车冲突预警 利用红外视频、微波等智能感知终端检测行人，系统应可以判断人车冲突隐患。在存在安全隐患时，在路侧应通过显示屏及语音提示器提醒行人注意通行安全，应通过 RSU 对相关车辆进行预警；在车内通过车载设备提醒网联车注意行人。在行人过街的场景下，路侧智能感知终端应可以检测行人、非机动车的过街需求。系统通过 RSU 将人行道及其周围环境的行人、非机动车的位置信息以及行人过街信息发布给相关车辆，提示避让。（3）行车超视距服务 路侧智能感知终端（如视频、激光雷达等）应识别覆盖范围内的路面所有目标（机动车、非机动车、行人）并获取目标的位置、速度等信息。系统应可以对这些信息进行融合、分析、处理，并通过 RSU 将结果数据发布给相关车辆，给网联汽车提供超视距（如 1km及以上）道路交通信息。（4）盲区预警/变道辅助/前向碰撞预警 当网联汽车准备实施变道操作时（例如激活转向灯等），路侧智能感知终端应可以识别其相邻车道上同向行驶的车辆。若该车辆在转向汽车的盲区时，系统应可以对相关车辆进行及时预警，避免车辆发生侧向碰撞，保证变道安全。50 在有汽车借用逆向车道超车时，路侧智能感知终端应可以识别在逆向车道上的行驶车辆，当存在碰撞危险时，系统应可以对相关车辆进行及时预警，避免车辆发生正向碰撞，保证通行安全。路侧智能感知终端应可以识别车辆的紧急制动行为，并对在同一车道上一定距离内的后车进行及时预警；路侧智能感知终端应可以识别车间距，当网联车与前向车辆距离过近时及时预警，避免车辆发生追尾。（5）道路施工预警 当网联汽车接近施工区域前，系统应可以通过 RSU 向特定范围内的相关车辆发送施工信息预警，提醒车辆注意施工区域及施工人员。（6）限速提醒 系统应可以通过 RSU 将结合天气、交通流量、施工、事故等信息动态调整限速信息或前方道路的弯道限速信息向周边相关车辆发布，为网联汽车提供可变限速提醒。（7）异常车辆预警 路侧智能感知终端应可以识别车辆的异常状态（如车辆打开故障报警灯），并通过 RSU将异常车辆的位置信息发布至相关车辆的车载终端，对驾驶员进行预警。（8）道路危险状况提示 车辆行驶到潜在危险状况路段（如积水路段、深坑路段、道路湿滑等）时，存在发生事故风险。系统应可以对周边即将通行的相关车辆进行预警，便于驾驶员提前进行处置，提高车辆对危险路况的感知能力，降低驶入该危险区域的车辆发生事故的风险。1.4.4.交通信息服务（1）路况提醒服务 路侧智能感知终端应可以识别路面的交通状况，如发生交通拥堵，系统应将拥堵信息发布至相关车辆，提醒驾驶员前方拥堵路况，有助于驾驶员合理制定行车路线，提高道路通行效率。（2）车况提醒服务 在车辆运行过程中，路侧智能感知终端应可以检测车辆运转的特定状态。如识别到车辆运转异常状况，系统应及时发出预警或报警信息给网联车，提醒驾驶人员密切注意车辆自身运转情况并采取应急措施。（3）定位服务 51 路侧智能感知终端应可以识别车辆的位置信息，并结合 GNSS（全球卫星定位系统）实现车辆的精确定位。如网联车辆发出定位需求时，系统应可以及时相应并将该车的定位数据实时发布。在发生某种特定情况下（如紧急救援服务、车辆失窃等），系统应可以识别相关车辆的定位信息，并发布给智能交通管理系统及其它相关系统。（4）路径导航服务 网联车辆发出导航需求时，系统应可以根据综合距离、道路等级和当前实时路况等信息为网联车推荐优化行车路线。系统应可以提醒沿途的加油站、停车场等交通设施信息。（5）车辆紧急救援服务 在发生交通事故或车辆故障时，路侧智能感知终端应可以主动识别事故类型。对严重的交通事故，应自动上报交通管理系统并发布给周边车辆；对故障车辆，应可以响应故障车辆的救援需求，报告故障车辆所处的位置给救援单位，进而减少道路交通事故中因救援迟缓造成的损失。1.4.5.车载感知系统 车路协同中，车载单元 OBU 是网联车与路侧系统的通讯工具。通过 OBU，网联车可以将车载感知系统的相关信息发送给路侧单元 RSU。车载感知系统由安装在车辆上的各种车辆运行参数传感器、车载摄像头和雷达、GNSS 装置以及车载微处理单元等组成。（1）车辆感知模块主要通过各种车载传感器实现对车辆自身发动机转速、油耗、动力性能、制动性能等一系列动态运行参数的采集，从而感知车辆自身的运行状态。车辆感知模块具有 2 大功用：第一，在车辆运行过程中，实时向驾驶员显示或报告车辆运转的工作状况，一旦出现车辆运转异常状况，系统会及时发出预警或报警信息提醒驾驶人员密切注意车辆自身运转情况并采取应急措施；第二，车辆感知模块也可以通过车载通信模块及车联网的其它通信设施，实现由监控中心对车辆各种工况的远程监测，并提供定期的维护与保养服务信息。（2）环境感知模块主要用于感知车辆在运行过程中的道路交通信息及路况信息，通过主动感知，实时获取道路上周边其它车辆运行信息、行人信息、路面状况信息、障碍物、交通标志以及其它路侧相关信息等，以确保行车的安全性和高效性；还可以通过车与车之间的相互感知，在较高的行驶速度下及在一定的距离范围内，及时对前后及周边的车辆进行识别、车速与车距判定，相互接收并发送部分周边交通环境信息，并由车载微处理单元 52 根据这些信息做出简单的处理，将“决策”后的信息提供给驾驶员，作为建议性参考。（3）GNSS 模块主要用于车辆运行位置、行车时间、行驶速度等数据的采集。GNSS模块所获得的车辆位置与速度等数据，一方面直接经由车载计算机数据处理后，实现单车运行状态的监测；另一方面，通过 OBU 发布，为车辆监控、异常预警、安全预警、导航服务等系统提供数据基础。根据车路协同系统的建设需要，规划在公交车辆、城市货运配送车辆、消防车、救护车和公务车辆上配置 OBU 共计约 800 台。1.5.车路协同支撑系统建设 1.5.1.高精度地图 高精度地图是指电子地图的绝对坐标精度更高且所含道路交通元素更丰富和细致的电子地图，其中绝对坐标精度是指地图上某个目标和真实的外部世界的事物之间的精度。高精度地图不仅有高精度的坐标，同时还有准确的道路形状，并且含有每个车道的坡度、曲率、航向、高程、侧倾的数据。普通的导航电子地图会描绘出道路，而高精度地图不仅会描绘道路，还会描绘出一条道路上有多少条车道，可以更真实地反映出道路的实际情况。比如真实道路在某些路段变宽了，那么高精度地图中相应路段的道路数据也变宽，而某些路段因汇合而变窄了，高精度地图中亦如此。另外，在高精度地图中，每条车道和车道之间的车道线类型，如虚线、实线或双黄线等，车道线颜色，道路的隔离带，隔离带的材质甚至道路上的箭头、文字的内容、所在位置都会有描述。为服务车路协同服务系统，高精度地图中也需要提供诸如每条车道的限速、推荐速度等信息。此外，交通参与物如人行横道、道路沿线的看板、隔离带、限速标志、红绿灯、路边的电话停等的绝对地理坐标、物理尺寸以及其特质特性等也都会出现在高精度数据中。53 高精度地图与普通地图对比示意图高精度地图与普通地图对比示意图 1.5.2.车路协同 LTE-V/5G V2X 通信 作为物联网面向应用的一个概念延伸，V2X 车路协同通信技术是对 D2D（Device to Device）技术的应用过程。它指的是车辆之间，或者汽车与行人、骑行者以及基础设施之间的通信系统。V2X 车联网通信主要分为三大类：V2V、V2I 和 V2P。运输实体，如车辆、路侧基础设施和行人，可以收集处理当地环境的信息（如从其它车辆或传感器设备接收到的信息），以提供更多的智能服务，如碰撞警告或自主驾驶。车路协同需要有高速、稳定、低时延的通信技术作为保障，而基于当前成熟的 LTE 技术的 LTE-V V2X 能够让路侧单元（RSU）与车载单元（OBU）的信息进行有效交互。同时，这项技术也在演进之中，在 5G 时代，更是能够凭借 5G 技术的优秀通信能力让自动驾驶成为可能，让人们获得更优良、安全、高效的出行体验。54 车路协同车路协同 V2X 通信服务通信服务 5G 车联网的特点主要体现在低时延与高可靠性、频谱和能源高效利用和更加优越的通信质量。（1）通信距离。5G 车联网 V2V 通信的最大距离大约为 1000m，从而可以解决通信中短暂、不连续的连接问题，尤其是在通信过程中遇到大型物体遮挡的环境下。（2）传输速率。5G 车联网为 V2X 通信提供高速的下行和上行链路数据速率（最大传输速率为 1Gbit/s）。从而使车与车、车与移动终端之间实现高质量的音视频通信。（3）高速移动性。5G 车联网支持速度更快的车辆通信，其中，支持车辆最大的行驶速度约为 350km/h。1.5.3.边缘计算 边缘计算是以云计算为核心，以现代通信网络为途径，以海量终端为感知前端，通过优化资源配置，使得计算、存储、传输、应用等服务更智能，具备优势互补、深度协同的资源调度能力。55 传统云计算理念一般建立在中心云计算的基础上，在前端实现实时采集数据的情况下，数据通过通信上传到云上，在云端实现计算，并将结果发布至路口信号机和移动终端上，实现云端的战略控制以及路口控制协同，从而减少路口停车时间，提高通行能力。但因为协议标准、通讯方式、网速延迟等原因无法实现对路口信号的实时控制和对驾驶员的实时信息服务，在提供给互联网终端用户信息服务时无法保证时效性。边缘计算的设计理念是实时采集电子警察、雷达检测器、卡口、视频监控等前端数据，以路口部署的感知控制一体化设备为区域级计算中心，在该设备上进行边缘计算，实现对信号灯的实时控制和对联网车辆的实时预警与信息服务；与此同时，感知及处理的结果同步发送至云端数据库，通过交通应用系统为警察、公众出行提供支撑。边缘计算不是单一的部件，也不是单一的层次，而是涉及到 EC-IaaS、EC-PaaS、EC-SaaS 的端到端开放平台。边云协同的能力涉及 IaaS、PaaS、SaaS 各层面的全面协同。EC-IaaS 与云端 IaaS 应可实现对网络、虚拟化资源、安全等的资源协同；EC-PaaS 与云端 PaaS应可实现数据协同、智能协同、应用管理协同、业务管理协同；EC-SaaS 与云端 SaaS 应可实现服务协同。边云协同能力框架边云协同能力框架 56 2.数字交通系统 2.1.系统概述 鉴于城市交通系统的复杂性，为实现交通系统的协调发展，不仅需要对交通规划方案或交通管理措施进行定性分析，还需要通过定量分析的技术手段，评价交通规划方案或交通管理措施的影响程度和影响范围，预测交通规划方案或交通管理措施的交通效果，并以此为依据对交通规划方案或交通管理措施进行调整、优化，或是制定有效的方案和补救措施以降低项目开发对城市交通的负面影响。此外，还应对海量交通数据进行深入的挖掘分析，发现其中隐含的交通问题或交通需求，直接利用定量交通规划技术或交通仿真技术制定相应的交通规划方案或是交通管理措施，实现交通系统的可持续发展、消除城市交通潜在问题。2.2.应用架构 数字交通系统应用技术架构如下图所示：数字交通系统应用数字交通系统应用架构图架构图 数字交通系统的建设是以城市道路交通系统要素（人、车、路、环境和舆情等）为分析要点，统筹交通动、静态信息资源，形成交通核心数据库和交通主题数据库，通过对这些多源异构数据的融合处理和挖掘分析，为真实交通运行系统和人工仿真系统提供数据支持。真实系统接收实时数据，直接对执行机构进行控制，而人工仿真系统通过接入的真实数据进行仿真运行，形成优化方案，对真实运行系统进行周期性迭代，从而构建完善的数字交通系统。通过建设城市交通优化评估系统、城市公共交通优化评估系统和智能运输系统评价及优化系统，为政府、行业和公众提供优质的服务，加强行业与部门间的互联互通、数字交通交通数据资源管理数字交通模型交通优化评估公共交通优化评估 57 资源共享、协调运作，从而实现交通设施智能化、交通管控协同化、出行服务便捷化、事件响应及时化、规划决策科学化和智能交通产业化的目标。2.3.数据资源规划 交通数据的来源主要为各类交通前端感知设备。这些设备采集测量实时交通数据，通过无线、有线网络等方式传送到云平台。数据接入、抽取、共享、交换、存储的部分，应依据统建的数据平台标准建设。当其它业务应用发起数据请求时，根据交通行业数据组织规范和交通信息资源共享交换体系提取出数据关系说明和共享交换映射规则，根据数据关系说明和映射规则从各业务采集系统抽取数据。2.3.1.数据采集 数据采集系统应采用面向服务（SOA）的设计理念，采集系统与其它系统采取松耦合方式，以保持各业务系统的自主性，保证其正常运行。数据采集系统应制定标准的数据规范，形成统一的共享和交换数据结构，使得系统可以实现统一格式数据的采集和共享。考虑到未来系统的扩展性和各感知及控制设备的不同接入协议，数据采集系统应提供多种数据采集接口，如数据库、消息队列等。对于结构化数据，根据数据来源的不同，可以提供基于底层数据交换的数据直接采集方式、开放数据库方式、软件接口对接方式等多种方式来接入数据。系统要求支持基于各类常用采集方式、数据库、软件接口等。对于非结构化数据，如各种公共设施、道路设施等相关的前端视频、图片，应通过视频一张网传送到云平台。数据采集和传输过程应进行监控。对数据采集过程中各节点的执行状态进行监控，应实现对数据接入、转发、处理等环节进行可视化监控并实现预警预报。数据传输监控是为了保障数据采集系统的数据流入、流出的正常运行，对采集系统的日常运行进行监测和预警，使监测人员能够及时发现问题，解决故障，保证系统的正常运行。2.3.2.数据抽取 数据抽取指对交通原始数据进行分析整理，并抽取业务数据到交通核心数据库及主题数据库的一系列过程。2.3.2.1.数据接口 交通原始数据主要来自各类传感设备，数据类型各异。为把这些异构数据接入核心及 58 主题数据库，数据抽取模块应提供多种接口类型：数据库直连接口、文件接口以及专用数据接口。2.3.2.1.1.数据库直连 在原始数据库及其它综合数据库之间创建直连接口，由 ETL 连接双方数据库，实现数据、提取、转换和入库。交通管理等部门可以通过 ETL 工具访问源系统数据库，从数据库中定时提取数据。数据库直连，可直接访问业务系统数据库，也可采用前置机方式进行数据采集。（1）直接访问业务系统数据库 业务单位可以在当前业务系统所使用的应用数据库上，创建一个新的数据库用户，供数据采集使用，此用户应当只能访问必要的业务数据，并且不能具有更新和删除业务数据的权限，但在此用户下，可以具有创建表及删除数据的权限。（2）前置机方式的数据采集 在业务单位机房安装数据交换前置机，业务单位将所需要采集的数据推送到前置机上的数据库中，数据采集流程直接访问前置机数据库提取数据。从数据库中抽取数据一般有以下几种方式：（1）全量抽取 全量抽取类似于数据迁移或数据复制，它将数据源中的表或视图的数据原封不动的从数据库中抽取出来，并转换成自己的 ETL 工具可以识别的格式。（2）增量抽取 增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据。增量抽取较全量抽取应用更广。如何捕获变化的数据是增量抽取的关键。对捕获方法一般有两点要求：准确性，能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到；性能，不能对业务系统造成太大的压力，影响现有业务。2.3.2.1.2.数据文件 负责把按照规定格式的数据文件传送给数据需求方。文件格式需要由双方协商主要通过 FTP 服务来实现。使用 FTP 程序定时接收原始数据文件，保存在本地，并按照文件格式进行解析，随后根据数据中心的数据规范进行转换、过滤和保存。文件方式仅在业务单位无业务数据库或数据未录入业务数据库的情况下采用，如果业 59 务单位数据存储在数据库中，则应使用数据库直连方式采集。文件方式有以下两种采集场景：文件放在业务系统服务器上，文件放在前置机上，两种场景在数据处理方面相同，仅最终文件放置位置不同。业务系统将生成的数据文件存储在相应目录下，交通管理部门通过数据采集流程定时从指定目录下获取数据文件。对文件数据的抽取一般是进行全量抽取，一次抽取前可保存文件的时间戳或计算文件字节码，在抽取时进行比对，保证数据完整性。2.3.2.1.3.专用接口方式 专用接口方式一般是 Socket、Http、JMS、Webservice 等，需要针对具体接口方式及接口协议，进行抽取程序开发。可以建立自动重试、事务提交等方式保证程序健壮和数据的完整性。2.3.2.2.数据转换 由于接入的数据来源各异，数据产生的方式各有不同，数据从形式、格式上也复杂多样，例如数据格式的不一致、数据输入错误、数据不完整等，因此应对抽取出的数据进行转换和过滤。为了方便存储和满足各个业务应用对数据的需求，将数据从形式和格式上统一化，标准化，以符合统一的数据接口规范的要求，在整个数据库范围内，同种类型的数据遵从相同的格式化规范。（1）数据格式的转换 数据的存储对数据的格式有严格的要求，数据格式转换是对数据做的最基础最原始的处理，主要检查数据的完整性，提出格式不完整的数据，剔除空格、制表符、过多的有效数字等。（2）数据形式的转换 由于各个应用系统对数据处理的机制不同，产生的数据形式也各不相同。为了方便数据存储，应该将这些格式归一化为一种格式，如数字和字符串的转换，数据字典的转换等。数据的转换和加工可以在 ETL 中进行，也可以在数据抽取过程中利用关系数据库的特性进行。（1）ETL 流程中的数据转换和加工 60 ETL 一般以组件化的方式实现数据转换。常用的数据转换方式有字段映射、数据过滤、数据清洗、数据替换、数据计算、数据验证、数据加解密、数据合并、数据拆分等。（2）在数据库中进行数据加工 关系数据库本身已经提供了强大的 SQL、函数来支持数据的加工，如在 SQL 查询语句中添加 where 条件进行过滤，数据字典映射，case 条件判断等。数据过滤主要业务系统中的垃圾数据，根据制定的过滤规则，在数据抽取过程中，对不符合规则的记录进行过滤，以保证数据的规范性。2.3.3.共享交换 从业务全局出发，对数据的定义、存储、访问等进行统一规划和管控，实现数据的一致性、准确性和可靠性，为内部跨专业、外部跨系统的数据集成与应用提供有力的支持。如面向政府管理部门提供的交通管理、路况、服务等核心数据与人口数据、地理位置等基础数据相融合，将有助于相关部门分析城市的交通布局等，有利于缓解交通拥堵。通过数字交通应用，将静态道路数据、道路事件等与互联网企业的 OD 数据、GNSS 轨迹数据整合，可以实现实时路况、实时公交等出行服务。共享交换系统应实现交通应用到其他应用系统的数据交换。通过共享交换规范对交换框架、交换方式、报文格式、传输机制、安全机制等进行约束；通过通用的共享交换接口提供共享交换能力；通过共享交换任务完成具体数据的共享交换。2.3.3.1.数据库接口 针对数据共享交换场景，形成通用的可配置的数据共享交换组件，通过通用组件的配置，完成具体的共享交换任务。（1）数据库交换接口 提供通用的基于数据库进行共享交换的接口，可通过配置实现数据库到数据库的数据同步，可配置一个或多个共享交换。（2）消息队列交换接口 提供基于消息队列进行共享交换的接口。（3）文件交换接口 实现 FTP 上传和下载，可配置文件本地目录、FTP 地址、端口、FTP 目录。（4）专用共享交换接口 61 根据实际需求对接口进行扩展，并在系统进行统一管理。2.3.3.2.共享交换任务管理（1）任务创建 通过共享接口创建数据共享任务，可指定任务运行的服务器，并自动进行任务程序部署。（2）任务控制 在线启动、停止任务。（3）任务监测 监测任务的执行情况，包括任务执行开始时间、结束时间、执行结果、交换数据量等，任务执行失败，给出告警，告警方式包括页面告警、短信提醒。2.3.4.运行监测 监控管理是服务管理与监控的重要内容，是数据服务系统的重要组成部分，系统应提供多种监控功能，让管理人员能够随时掌握平台服务节点、数据节点、运行环境、接入服务等的运行状态，为管理操作提供依据。2.3.4.1.服务节点监测 数据节点监测是为了保障数据中心数据流入、流出的正常运行，对数据中心的数据库和共享交换平台的日常运行进行监测和预警，使监测人员能够及时发现问题，解决故障，保证系统的正常运行。日常监测管理系统监测的主体即数据，监控点有以下几类：中转数据库数据量监控，监控数据提供方推送到中间库的数据量。从中转数据库到数据库平台的 ETL 运行状态、数据量监控。文件服务器，接收到对方文件数量监控。文本文件入库 ETL 流程状态及入库数据量监控。从数据源实时接收的数据量监控。实时转发到共享前置机的数据量监控。共享给数据需求方的数据量监控。以上几类监控涉及到数据从接入到共享整个流程的全部节点，针对所有节点都需要进行相应的监控，以保证数据完整性。如遇到数据量不一致的情况，可及时定位到异常节点 62 处理问题。数据监控模块需要统一接收各监控节点的监测数据，并对监测信息进行分析提供统一的监控界面对数据进行展现和报警，为了程序易用性和可扩展性，数据监控模块需要使用统一的接口接收各监控节点的监测信息。监控模块接收到各节点的信息后，需要对监测信息进行分类，划分为系统信息、数据库信息、流程运行状态等多种类型，根据监测信息的分类，对数据进行分析比对，在统一界面中进行展现和报警。2.3.4.2.可视化监控和配置 监测平台提供可视化的信息展现界面，通过图表，状态图等方式分类展现各类监测信息，同时提供配置界面，对各监测点基础信息、监测阈值，报警状态等进行配置。监控界面使用图表、状态图、折线图等分析图表的形式对服务器、接口程序等监控内容进行直观的展现。监测状态展现分为实时状态、应急告警、综合报表等几个子模块。实时状态实现系统、数据源、数据库等各方面实时信息的展现。应急告警结合监测预警模型，对需要告警的指标进行警示，并可通过短信等方式告警相关人员。综合报表，为监控人员提供多种形式、多种维度的监控报表展现，并可定期形成日报、周报、月报等标准报告文件。展现配置，可实现监测状态需要展现的指标、报表等的配置管理，适应监测管理灵活多变的需求。2.3.5.数据管理 2.3.5.1.资源目录管理 开展数据资源管理的在线化、流程化、全过程化，提供数据模型管理、数据资源检索、数据流转监测、基础信息维护等功能。主要包括：（1）数据模型管理：为数据管控人员提供数据模型发布、版本更新、对比、执行等管理服务，实现数据仓库模型的标准化管理。（2）运维辅助管理：对数据的接入、使用、变更进行规范化、流程化的管理，具备数据接入申请、数据接入审核、数据变更申请、数据变更审核、数据使用申请、数据使用审 63 核等功能。（3）数据流转监控：捕捉各类数据流转接口信息，解析生成统一的数据流转链路视图，为用户提供清晰的各存储区域数据流转全过程在线监测服务，具备数据流转配置、数据流转监测、运行环境监测等功能。（4）数据资源检索：建立面向终端用户、易于理解的全局数据视图，并对外提供检索窗口，为业务人员、信息管理人员等用户提供便捷的、面向数据资源的检索服务。（5）数据全景展示：主要展示业务系统数据接入情况、数据接口的运行情况、数据链路的运行情况、分析域各存储区域的数据日增量及总量、数据仓库的表结构及记录的变更信息、分析场景数据表应用信息。2.3.5.2.数据版本管理 通过规范数据的生命周期管理，提高数据的整体管理水平。有效控制在线数据规模，提高生产数据访问率，提高系统资源使用率，确保系统安全、稳定、高效运行。对不符合时效性要求的数据进行生命周期管理。实现数据表从创建到传输、存储、处理、应用及销毁等管理内容。2.3.5.3.数据资源授权（1）库级批量资源授权 包含在资源授权模块，选中多个资源库对单个用户进行批量授权，默认权限给定查询表权限、更新表权限、插入表权限，若对于该资源库数据权限不满足，可以在租户授权模块下的权限层面精细化授权操作。（2）表级批量资源授权 包含在资源授权模块，选中多个资源表对单个用户进行批量授权，默认权限给定查询表权限、更新表权限、插入表权限，若对于该资源表数据权限不满足，可以在租户授权模块下的权限层面精细化授权操作。2.3.5.4.数据质量管理 分析数据接入、清洗过程中的质量情况，实现对数据清洗转换的质量评级，保障接入数据的高可靠，数据资源的高质量、高可用，具备数据质量校验管理、数据质量校验结果、数据质量校验报表等功能，主要包括：（1）一致性对比功能：接入数据与源端业务系统数据一致性的对比，通过指标监测、64 报告生成等技术手段进行监测、分析，对比指标包括表数一致性、表结构差异、表记录差异。（2）清洗转换数据质量分析：对清洗转换后的数据进行质量分析，监测的指标包括数据完整性、值域合规性等。（3）应用场景数据质量分析：按照应用场景需求独立配置质量规则，质量校验时出现问题及时告警，最后生成质量检查报告 2.3.6.大数据资源库 2.3.6.1.基础数据库设计 基础数据库存储交通基本静态数据，如路网数据、交通设施点位数据等可通过录入或导入的不变或长期不变的数据。2.3.6.2.主题数据库设计 主题数据库是根据用户业务需求，将数据进行分类存储，便于进行统计分析、可视化和辅助决策的数据库。主题数据库应为各类应用（如交通集成指挥、交通信号控制等系统）提供支撑数据。2.3.6.3.分析数据库设计 分析数据库是存储需要进行分析展示的数据，一般用于动态监控预警等情况。2.3.6.4.动态数据库设计 动态数据库存储实时变化的数据，如卡口的过车的数据、车辆行驶轨迹等实时更新的数据。2.3.6.5.分布式实时数据库设计 分布式实时数据库以 Apache HBase 为基础，支持从 GB 到数十 PB 数据的处理，支持广泛的数据类型，包括对结构化记录、半结构化文本、图数据、非结构化数据（图片、音频、二进制文档等）的存储、搜索、统计和分析。实时数据库可以通过建立增量全文索引，对于全文关键字搜索达到秒级的返回。此外，还可以在 HBase 表之上建立二级索引（全局/辅助索引）,根据索引进行检索的延时在数毫秒到数百毫秒量级。并且支持上亿的并发用户同时进行数据插入、修改、查询和检索。65 实时数据库通过为分布式高速 SQL引擎提供高效数据扫描接口，通过分布式高速 SQL引擎扩展 SQL 语法，同时充分利用实时数据库的内部数据结构以及全局/辅助索引进行SQL 执行加速，可以满足高速的 OLAP 数据分析应用需求；同时也支持高速的 SQL 离线批处理，性能接近于存储在 HDFS 上的相同数据的统计。实时数据库实现了真正意义上的线性水平扩展。数据量累计到一定程度（可配置），实时数据库会自动对数据进行水平切分，并分配不同的服务器来管理这些数据。这些数据可以被扩散到上千个普通服务器上。这样一方面可以由大量普通服务器组成大规模集群，来存放海量数据（从几个 TB 到几十 PB 的数据）。另一方面，当数据峰值接近系统设计容量时，可以简单通过增加服务器的方式来扩大容量。这个动态扩容过程无需停机，实时数据库可以照常运行并提供读写服务，完全实现动态无缝无宕机扩容。实时数据库建立在 HDFS 之上。HDFS 提供了数据自动复制和容错的功能。实时数据库的日志和数据都存放在 HDFS 上，即使在读写过程中当前服务器出现故障（硬盘、内存、网络等故障），日志也不会丢失，数据都可以从日志中自动恢复。实时数据库系统会自动分配其他服务器接管并恢复这些数据。因此一旦成功写入数据，这些数据就保证被持久化并被冗余复制，整个系统的高可用性得到保证。2.3.6.6.分布式内存数据库设计 分布式内存数据库提供大数据的交互式 SQL 统计和 R 语言挖掘能力。由分布式内存列式存储、Apache Spark 执行引擎和 PL/SQL(including SQL1999)编译器组成 高速分布式内存数据库通过将二维数据表缓存入独立的分布式内存（或 SSD）中，建立列式存储、分区/分块和索引，并采用改进后的 Apache Spark 作为执行引擎，SQL 执行性能比 Apache Hadoop/Hive 快 10100 倍左右，性能超过主流 MPP 数据库 2 倍到 10 倍。高速分布式内存数据库同时兼容 Oracle PL/SQL 和 HiveQL 语法，自动识别不同语法，支持存储过程和函数，支持常用 Oracle 扩展函数。通过完整的 SQL 支持，可以将上层应用平滑地从原有关系数据库迁移到大数据平台。终端用户可以通过 RStudio 或者 R 命令行访问存储在分布式内存中的数据，使得 R 语言中数千个统计算法可以和高速分布式内存数据库提供的分布式并行数据挖掘算法交替混合使用，为进行大数据挖掘提供了易用而强大的分析工具。高速分布式内存数据库通过ODBC/JDBC接口可以和常用的BI工具对接，包括Tableau,SAP Business Objects,Oracle OBIEE 等，无需编程就可以方便地在大数据之上创建直观丰 66 富的报表。通过高速分布式内存数据库提供的高速大数据统计分析能力，能够进行交互式的数据探索，发现关联关系。同样，高速分布式内存数据库可以随着集群规模的扩展，线性扩展处理能力，可以支持从 GB 到数百 TB 的数据处理。2.3.6.7.流处理软件 实时流处理引擎提供了强大的流计算表达能力，支持复杂的应用逻辑，生产系统的消息通过实时消息队列进入计算集群，在集群内以流水线方式被依次处理，完成数据转换、特征提取、策略检查、分析告警等复杂服务计算，最终输出到 HBase 实时数据库等存储集群，实时生成告警页面、实时展示页面等。系统具备强扩展性、强容错、低延迟、高吞吐等特点，成熟应用于实时数据（如传感器数据）的实时告警、风险控制、在线统计和挖掘等业务。2.3.6.8.分布式消息队列 Kafka 是一个分布式消息队列，用于处理来自各种不同来源的所有活动数据。它同时为在线和离线的数据使用者提供了一个单个的数据管道，在线活动和异步处理之间形成了一个缓冲区层。1)kafka 以 topic 来进行消息管理，每个 topic 包含多个 part（ition），每个 part 对应一个逻辑 log，有多个 segment 组成。2)每个 segment 中存储多条消息，消息 id 由其逻辑位置决定，即从消息 id 可直接定位到消息的存储位置，避免 id 到位置的额外映射。3)每个 part 在内存中对应一个 index，记录每个 segment 中的第一条消息偏移。发布者发到某个 topic 的消息会被均匀的分布到多个 part 上（随机或根据用户指定的回调函数进行分布），broker 收到发布消息往对应 part 的最后一个 segment 上添加该消息，当某个 segment 上的消息条数达到配置值或消息发布时间超过阈值时，segment 上的消息会被 flush 到磁盘，只有 flush 到磁盘上的消息订阅者才能订阅到，segment 达到一定的大小后将不会再往该 segment 写数据，broker 会创建新的 segment。2.3.6.9.高速流处理引擎 相比普通 Hadoop 类的批处理系统只能通过外围组件连接多个批次的作业完成复杂多阶段作业处理，Hadoop 商业版软件提供的高速实时流处理引擎提供了强大的流计算 67（Streaming）表达能力，支持 DAG（有向无环图）计算模型，系统简单而高效。高速流处理引擎中的复杂应用逻辑以 DAG 形式的服务常驻在集群内存中，生产系统的消息通过实时消息队列进入计算集群，在集群内以 Pipeline 方式被依次处理，完成 ETL、特征提取、策略检查、分析告警等复杂服务计算，最终输出到 Hbase 等存储集群、告警页面、实时展示页面等。系统具备强扩展性、强容错、低延迟、高吞吐等特点，成熟应用于传感器网络数据处理、服务监控、反作弊、实时报表系统等业务。2.4.应用系统 2.4.1.数字交通模型 2.4.1.1.交通需求分析模型 2.4.1.1.1.交通生成预测模型构建 综合交通量生成预测应将城市根据需要划分为不同的交通分区，完成各交通分区的交通生成量和吸引量预测，从而实现对整体研究区域的交通运输总量控制。综合交通量生成预测模型应根据区域经济、人口、产业的发展状况，对交通出行率的增长趋势进行研究和预测，并结合土地使用和经济发展按照不同区域类型和不同出行特征计算各交通分区交通产生吸引量；在预测出行生成量时，由于计算方法问题会导致交通分区的产生量和吸引量存在差异，因此应用平衡法使产生量和吸引量相等。在交通需求预测时，要求各交通分区的发生交通量之和与吸引交通量之和相等，并且各分区的发生交通量或吸引交通量之和均等于生成交通量。如果它们之间不满足上述关系，则通过总量控制法或调整系数法进行调整。2.4.1.1.2.交通分布预测模型构建 交通分布预测完成不同分区之间的客、货运量预测，建立各交通分区间的交通量交换的定量关系，从而掌握交通运输量的流量、流向和时空分布特征，为综合运输通道布局、运输结构等规划提供依据。交通分布预测以各交通小区未来的出行产生与吸引预测结果为输入，并基于研究区域未来社会经济增长趋势、交通设施发展趋势等因素对未来交通阻抗（摩擦因子矩阵、最短路矩阵）进行研究和预测，从而建立交通分布预测模型，利用模型进行预测得到未来交通小区间的交通出行矩阵。68 2.4.1.1.3.交通方式划分预测模型构建 交通方式划分预测主要完成各分区间不同运输方式的交通分担量预测，据此优化综合运输结构、优化运力配置。交通方式分担直接影响交通运输的运营效率，交通方式划分预测是一项复杂的技术，受交通出行者经济水平、年龄特征，货物种类、性质，各种交通运输方式出行成本和交通设施服务水平以及交通政策等诸多因素影响。交通方式划分预测模型应以研究区域的社会经济特征和各种交通运输方式的技术经济特征为主要输入，通过对研究区域社会经济、交通设施等发展现状及趋势进行研究，确定区域未来客货运需求特征、交通方式选择行为特征及各种运输方式的广义费用（出行时间矩阵），通过参数标定和校核建立交通分布预测模型，基于模型预测未来年各种运输方式的客货分担比例，结合交通生成预测结果进一步得到各种运输方式的客货分担量。2.4.1.1.4.交通分配预测模型构建 交通分配是指将各分区之间的出行分布量分配到交通网络的各条边上去的工作过程。以路网文件、路网地理信息、交通分布结果（OD 矩阵）及路网阻抗为输入（其中路网文件和路网地理信息为基础，OD 矩阵为主输入，路网阻抗为关键因素），基于交通运输网络建立交通分配模型，并通过模型得到路网流量和路网负荷度，从而得到路网的服务水平。交通分配辅助决策借助分配模型可以将现状 OD 量在现状交通网络上分配，以分析目前交通网络的运行状况；也可以将目标年的 OD 量在现状交通网络上分配，以发现对目标年的交通需求以及现状交通网络的缺陷，为后面交通网络的规划设计提供依据；还可以将目标年 OD 量在规划交通网络上分配，以评价交通网络规划方案的优劣。2.4.1.2.交通仿真模型 2.4.1.2.1.基于 CIM 平台的交通路网模型 以 CIM 平台为基础，根据城市路网的组成要素以及要素之间的几何拓扑结构关系，综合考虑交通规则、道路类型、属性特征以及驾驶行为，针对微观交通仿真系统具体的应用需求，构建抽象具有实际意义的路网模型，保证路网模型的准确性、可靠性和实时性。基于 CIM 架构的微观交通路网模型的基本组成要素为节点、弧段、路段和车道等，同时应在车道描述上实现高占有率车道（HOV）、公交专用车道等专用车道的建模。69 2.4.1.2.2.基于 CIM 平台的公交系统模型 在交通仿真中运输系统是由路线、路线站点、物理站点三个几何层联合组成的，路线系统建立在仿真数据库道路图层之上，定义了公交、轨道等行驶中所遵循的路径。2.4.1.2.3.交通管控仿真模型 在交通运输系统中采用了各种类型的交通控制装置来管理道路的使用，指挥交通及舒缓拥堵。这些装置包括了停车标志、让行标志等静态信号，也包括随时间或交通状态变化的交通控制信号等动态信息。交通管控仿真模型将交通信号存储于仿真数据库中的信号层中，在仿真过程中实时加以更新并模拟驾驶员对其的反应。（1）信号配时模型 可以提供多种用于控制的信号方式包括定时控制和感应式控制。这些交通信号是根据交通信号时序方案进行变化的，方案中包括了相位的定义和相位变化逻辑参数。可配置如下模型。1）定时信号模型 2）感应式信号模型 3）交通信号协调控制模型 4）信号优先与应急模型（2）交通管理模型 除交叉口处的交通控制外，还使用了各种类型的交通控制装置来管理道路使用权，从而引导交通、舒缓堵塞等，包括道路入口控制、道路使用权信息、堵塞信号、入口信号、匝道控制、车道关闭信息、限速等。这些交通管理工具可以通过交通管理工具箱进行创建及修改。2.4.1.3.3D 场景仿真及展示系统 通过对复杂路网，车辆和场景进行三维建模，在三维的环境中对车辆进行仿真，有效而直观的反映交通状况。3D 场景仿真及展示系统应可以接受各种格式的 3D 场景模型，并可以实现以下功能：（1）3D 场景下的交通仿真展示（2）移动，缩放，旋转完成 3D 场景的构建 70（3）创建及管理 3D 视图的数据管理（4）3D 仿真视频录制 2.4.2.交通优化评估系统 2.4.2.1.交通运行状态预测与评价 道路网交通运行状况的好坏是交通管理部门和市民密切关注的城市问题，对交通运行状态的预测与评价，有助于发现产生拥堵的原因，可为城市制定交通运行管理措施提供科学的依据。基于微观交通仿真的交通运行状态预测与评价应能够描述复杂交通状况下的交通运行，通过对现有道路设施运行状况进行分析，发现运行中产生问题的原因，为交通管理服务。主要功能应包括：（1）交通运行状态短时预测（2）交通拥堵评价（3）路网可靠性评价（4）局部拥堵点段剖析 2.4.2.2.路网容量与承载力分析 交通运行状态预测与评价重在表现交通的运行状况，而交通需求、交通供给和交通运行从来就是不可分隔的整体，因此利用仿真工具研究路网容量和承载力，可以量化反映路网交通需求和供给的关系。同时，路网容量构成交通系统对社会经济系统的一个反馈作用，因此路网容量分析也是社会经济系统与交通系统相互关系问题分析中的一个基础问题。主要功能应包括：（1）路网承载力分析（2）道路容量测试（3）道路通行能力研究 2.4.2.3.城市交通组织优化 交通组织优化的首要原则是强调系统性和整体性，从整体路网和整个区域的角度研究分析交通问题，在整体上把握造成交通堵塞的原因，在现有设施的基础上，通过改进组织方式、优化交通管理等软措施，合理利用已有的道路资源、优化组织交通流、有效疏导行人流和非机动车流来增加道路通行能力。71 数字交通系统因其既可以模拟再现交通现状，又可以对尚不存在的、规划中的交通系统行为进行研究，因此是交通管理、组织与优化问题研究中的首选工具。数字交通系统提供的交通管理模块，包括：车道使用信息板、路段封锁、车道使用限制、行人信号灯、下沉道路入口信号控制、匝道控制仪、减速阀、限速、停车让行等。基于数字交通系统的交通组织优化应可以实现的功能有：（1）交通管理策略评价（2）交通管理措施评价（3）大型活动交通组织优化（4）停车场容量与交通组织优化（5）高速公路收费站仿真 2.4.2.4.城市道路交通改造影响评价 系统一方面能够准确地描述局部交通行为（改造路段、交叉口等），另一方面，可以对交通管理措施进行时间和范围设定，因此，适用于城市道路交通改造影响评价工作。通过建立改造影响范围内的微观交通系统，对交通管理对策进行组合仿真或优化，为交通管理部门提供行之有效的交通对策，缓解城市道路施工对局部地区交通运行状况的影响。基于数字交通系统的城市道路交通改造影响仿真系统，应可以实现的功能有：（1）城市道路改造与交通组织（2）城市区域交叉口改造与管理（3）施工区交通影响评价 2.4.2.5.城市交通信号控制优化 除了一般的信号控制方案设计、评价功能外，面向数字交通系统的微观交通仿真系统，还可实现感应控制、绿波协调控制等。城市交通信号控制优化，为决策者提供系统的定量分析结果，作为决策的理论依据。其具体功能应包括：（1）城市区域信号控制优化（2）出入口匝道控制与管理（3）突发事件应急管理与仿真（4）突发事件应急疏散辅助决策系统（5）突发事件应急疏散预案评价 72（6）应急交通组织优化仿真 2.4.2.6.大型项目交通影响评价 交通微观仿真技术应能够对建设项目周边的路网进行模拟和交通组织优化，对主要交叉口的信号配时方案进行优化，输出交叉口排队长度、路段平均速度等指标。除此之外，还应能够对提出的交通管理建议进行有效性论证，为项目的交通影响评价提供技术支持。面向数字交通系统的微观交通仿真应能够实现的功能如下：（1）大型项目交通现状仿真（2）大型项目建成后交通影响评价 2.4.2.7.交通环境仿真评价 通过面向数字交通系统的仿真的搭建，利用输出的车辆运行数据进行机动车尾气排放建模，可以评价道路、区域的交通尾气排放和能耗情况。另一方面，可以将环境评价作为交通管理策略评价的一部分，为决策者提供辅助支持，使城市交通管理策略既能够满足交通运行的需求，又能够实现减排机动车尾气的目标。系统主要功能应包括：（1）城市区域汽车尾气污染评价（2）主要通道汽车尾气污染评价（3）路口汽车尾气污染评价 2.4.3.公共交通优化评估系统 城市的公交系统包括地铁、公交、共享单车等，数字交通系统的交通仿真系统应可以对不同公交系统的运营状况，不同公交线路之间的接驳，公交线路对城市交通的影响等内容，在城市范围内、不同条件、不同线路运营进行仿真实验，充分发挥公交优先的理念，完善公交系统交通组织与管理控制优化，提高公交运营调度效率。在系统上，对各种不同层次的公交线路、普通公交专用道布设，公交路线信号优先等等交通组织方式进行建模，通过定量的手段评价公交线路调整和规划，站点布设，公交专用道布设方式等内容，以方便辅助决策。2.4.3.1.公交运营基础设施管理系统 公交运营基础设施主要包括公交线路、公交站点、公交场站、公交专用道等公交网络设施。公交运营基础设施管理子系统将公交网络设施信息、道路网、交通小区划分等城市 73 道路网信息以及城市用地分布、城市行政区划、居住区分布等城市规划建设信息按照一定的方法和规则进行适当的抽象、合并、归类，实现公交运营基础设施的可视化管理。公交运营基础设施管理功能具体应包括查询和管理两部分功能。其中，查询部分能够实现按条件查询和点击查询功能，用户只需选择图层、具体地物，系统就能够根据用户选择的具体地物自动查询其属性信息及其相关的地物信息，以列表的方式进行显示，并在 GIS图形中进行展示；管理部分则提供数据信息的“添加”、“修改”、“删除”等功能。2.4.3.2.公交客流分析系统 公交客流分析是公交运行分析预测系统的基础功能，该功能以全面分析研究公交客流的特点和变化规律为目标，以公交线路运营数据、车辆 GNSS 进出站数据，经过数据净化，建立模型处理公交 IC 卡系统中的刷卡交易数据，对公交客流在线路上、方向上、时间上、站段上的动态分布规律进行统计分析，进而获得公交出行 OD 矩阵数据。公交客流分析功能主要包括分析时段设置、客流分析推导、客流结果查询、客流 GIS展示和客流数据导出等功能。2.4.3.3.公交客流预测系统 客流预测就是根据已经存在的客流数据结合历史经验、客观资料和逻辑判断，寻求市政规划、人口增长、经济增长对客流增长的影响，建立模型预测客流变化规律和未来发展趋势，获得目标客流，另外要分析某条线路的客流运送分布，并分析该线路调整后对相关线路的影响，预测客流将如何分布，给出直观的分析结论。客流预测的功能包括公交站台、公交线路、路段客流通过量、交通小区客流、线路客流影响的预测。2.4.3.4.公交客流分配系统 公交客流分配是选用合理的交通阻抗函数和分配算法，获得客流在各条线路上的分配情况，是公交线网系统优化的基本方法，也是作为公交站场设施安排和车辆调度优化的依据。根据客流分布的时段进行客流的分配分析，分析各时段路网客流分布。并通过客流分配可获得各路段分配的客流及路段路阻、交叉口延误影响。公交客流分配子系统根据客流数据处理子系统获得的交通小区 OD，将所有的小区 OD分配到线网和路网上，最后获得公交线路和路段的客流分布。74 2.4.3.5.公交信号优先控制系统 为了提高公交运营效率，减少公交车辆延误，采用交叉口信号控制优先的方式，即当公交车辆经过交叉口时，为公交车辆的通行方向提供绿灯信号，使其快速通过。通过向数字交通系统的仿真系统的搭建，对公交系统，与交叉口信号机信号配时进行建模与仿真，对公交信号优先控制算法进行仿真，对比各种优先控制方案，评价最佳的公交优先信号，为实现以公共交通优先为导向的城市交通发展方向提供技术支持。2.4.3.6.公交专用道规划系统 通过系统的搭建，利用仿真软件的特点，对公交专用道的不同规划与布设方式进行建模与仿真，通过参数标定与评价指标的选取，分析与评价各种不同的公交专用道对公交线路运营效率，以及对路网车辆的交通影响，从而选择最优的公交专用道布设方案。2.4.3.7.公交枢纽设施的通行能力和交通组织分析系统 公交站台同时容纳车辆停靠的数量是有限的，特别是在大型公交枢纽站点，由于多条线路集中停靠在公交站台附近，不同公交之间的换乘、公交站台的数量、长度、公交停靠站的布设方式、是否为港湾式停靠站、运营车辆的合理调度都极大影响了公交系统的运营效率。因此，通过系统搭建基于公交枢纽以及复杂公交停靠站的交通仿真模型，对公交枢纽与公交停靠站的不同交通组织方式，站台布设方式进行仿真，通过参数标定与评价指标的选取，分析与评价公交枢纽设施与公交停靠站的通行能力与服务水平，为进一步评价公交系统的运营效率，提高公交系统的服务水平提供技术支持。2.4.3.8.公交线网评价系统 公交线网评价是公交线网调整优化的重要内容。公共交通系统的指标分析可分为三大类：一类是体现规划的技术性能指标，一类是体现规划的经济性指标，另一类则为体现规划的社会环境影响指标。该系统主要对总体线网和个体线路进行评价，评价指标主要为技术性能指标，对于经济指标和社会环境影响指标的分析评价要在系统的不断应用中补充。总体评价是对总体线网进行评价。总体指标评价构成如下图：75 总体指标评价线网密度线网重复系数站点覆盖率平均线路长度平均非直线系数平均客流不均衡平均站台负荷度平均满载率人均拥车数平均站距平均乘车距离平均客流密度平均换乘次数 总体评价指标体系构成图总体评价指标体系构成图 个体指标评价构成如下图：个体指标评价线路每日客运总量 每公里客运密度线路长度线路非直线系数客流不均衡系数站台负荷度线路车辆满载率平均站距平均乘车距离 个体评价指标体系构成图个体评价指标体系构成图 2.4.3.9.公交线网调整优化系统 公交运行分析预测系统能够提供公交线网调整优化的功能，根据对公交线网的分析评价，分析线网不合理的部分，并提出优化调整意见，系统可自动调整也提供手工调整功能。包括整体线网调整、单条公交线调整及路段公交线调整、指定关键点（站台、路段）优化/生成线路。76 3.智能交通管理系统 3.1.系统概述 城市智能交通管理系统主要是以信息化的手段，通过物联网感知设备采集交通信息，通过软、硬件的集成开发，实现对各智能交通子系统的接口交互、功能集成、信息交互，并在信息的处理、挖掘、融合、分析、预测的基础上，主要由城市交通管理部门使用，实现城市交通的精细化管控、为辅助决策、指挥调度提供支撑，同时为交通参与者交通信息服务。3.2.应用架构 智能交通管理系统通过处理分析采集到的交通基础数据，形成交通指挥、交通管控、违法处理等各交通管理应用。智能交通管理系统应用构架如下：智能智能交通管理交通管理系统应用系统应用架构架构图图 3.3.数据资源规划 交通管理数据资源通过块数据平台统一的数据定义与命名规范和集中的数据环境，从而达到数据共享与综合应用的目标。交通数据资源核心是数据采集、数据存储、数据处理及数据交互，是业务支撑系统，为智能交通管理各应用系统提供综合数据服务，为交通管理部门、政府机构和社会公众提供信息资源共享服务。交通管理数据系统提供统一的数据服务接口，供各应用系统存储和读取数据。智能交通管理交通集成指挥系统交通信号控制系统行人过街系统视频监控系统交通事件检测系统交通违章监测系统交通卡口记录系统交通信息发布系统车内信号灯系统高快速路管控系统 77 3.3.1.1.内部数据 3.3.1.1.1.指挥调度数据 指挥调度是公安交管的重要业务，主要包括以下的数据：交通信号数据、交通监控视频数据、交通监测数据、GNSS（全球导航定位系统）数据、交通诱导信息数据、接处警数据、道路交通流量数据、地理信息数据、车辆旅行时间检测数据。3.3.1.1.2.综合业务数据 综合业务系统也是交通管理的重要业务系统，包括以下数据：数字化执法数据、驾驶员审验数据、事故信息数据、非现场执法数据、12 分法培数据、警务管理数据、移动监测取证数据、拖车业务数据、专业运输单位与社会单位数据、长途客车数据、军车违章抄告数据、交通管理综合数据、应用系统后台管理数据、办公自动化数据、车管所系统数据。3.3.1.1.3.信息服务数据 可以将信息发布系统产生的数据分为三类：动态交通数据、准动态交通数据与静态交通数据，数据的格式主要有：文本、图片、视频。3.3.1.1.4.动态交通数据 实时的主干道（含外环路、快速路）交通数据；实时主要联络线交通数据；实时主要道路交汇（叉）点（桥）交通数据；高速路通行数据：放行、封路、施工、占道、高流量、突发事件（含交通事故）引起交通拥堵信息等。道路交通状况数据，包括实时的道路交通拥堵状况、平均车速、车道占有率、平均旅行时间等。3.3.1.1.5.准动态交通数据 交通管制措施，包括单行、禁行、禁左、主要路口渠化等交通管制措施和大型活动交通临时管制措施等；道路规划信息，包括道路施工、施工占路和道路开口等的位置信息和相关属性信息；交通意外事件信息，包括交通事故、交通突发事件等的位置信息和相关属性信息；78 驾驶员违章信息和车辆违章信息。3.3.1.1.6.静态交通数据 交通管理设施信息；交通标志的位置和属性信息；交通标线的位置和属性信息；体育场馆、医院、急救站的位置信息和相关属性信息；大型企业事业单位的位置信息和相关属性信息。3.3.1.2.外部数据 外部数据是外部单位，如工商、银行、地税、保险、市政、规划局、交通运输局、市公安局、气象局、环保局等应用系统产生并与数据中心共享的数据。3.3.1.3.交通数据类型汇总表 交通数据类型交通数据类型表表 序号序号 数据名称数据名称 数据来源数据来源 数据类型数据类型 数据描述数据描述 1 交管基础数据 公安 结构化 驾驶人、机动车、警员、组织机构、违法、事故等 2 交管违法数据 公安 结构化 违法 3 交管事故数据 公安 结构化 事故 4 交通基础设施 公安、交通 结构化、非结构化 信号控制机、视频监控、卡口、标志牌等 5 道路部件 公安、交通 结构化 道路、桥梁、枢纽、服务区、隧道、收费站等 6 交通事件 公安、交通 结构化 施工、管制、事故、警情等 7 定位数据 公安、交通 结构化 警员、警车、两客一危、无人机、公交、出租车等 8 交通路况数据 公安、交通、互联网 结构化 拥堵情况、流量情况等 9 保险数据 保监会 结构化 参保数据、理赔数据 10 气象数据 气象局 结构化 气象预警、城市气象、高速气象等 11 交通集成指挥系统重点业务数据 交通集成指挥系统 结构化、非结构化 事件处置、勤务安排等 12 交通信号控制系统重点业务数据 交通信号控制系统 结构化、非结构化 信号配置 13 智慧路口一体化系统重点业务数据 智慧路口一体化系统 结构化、非结构化 14 行人过街系统重点业务数据 行人过街系统 结构化、非结构化 79 序号序号 数据名称数据名称 数据来源数据来源 数据类型数据类型 数据描述数据描述 15 视频监控系统重点业务数据 视频监控系统 结构化、非结构化 视频分析事件 16 交通违章监测分析系统重点业务数据 交通违章监测分析系统 结构化、非结构化 违法记录 17 交通事件监测与卡口系统重点业务数据 交通事件监测与卡口系统 结构化、非结构化 事件记录 18 交通信息发布系统重点业务数据 交通信息发布系统 结构化、非结构化 19 高、快速路管控系统重点业务数据 高、快速路管控系统 结构化、非结构化 3.3.1.4.数据库设计 根据数据内容分析，并按照相关技术要求，本项目将建设基础数据库、核心数据库和主题数据库，同时包括 12 类数据表。3.3.1.4.1.基础数据库 基础数据库包括：地理信息基础数据库、交通设施设备基础数据库、警力装备基础数据库、车驾基础数据库、交通知识基础数据库和系统模型基础数据库。基础数据库表基础数据库表 序号 数据库名称 数据库内容 1 地理信息基础数据库 道路、路口、停车场、场站、建筑物等的名称、编码、等级、长度/面积、空间位置 2 交通设施设备基础数据库 交通通信设施、信号机设备、检测器、摄像机设备、非现场执法/卡口设备、标志标线、诱导屏设备等的名称、编号、型号、维护信息、位置描述 3 警力装备基础数据库 机构数据、警车数据、警员数据、装备数据 4 车驾基础数据库 车辆基本信息、驾驶员基本信息 5 交通知识基础数据库 国家、公安部、周边地区等的相关法律法规及规章制度、交通管理业务办理指南（机动车业务办事指南、驾驶员业务办事指南、交通违法处理指南、交通事故处理指南、报案程序指南、投诉指南）6 系统模型基础数据库 路网、区域、路口信号控制优化算法模型、交通流仿真模型、交通专家知识 3.3.1.4.2.系统核心数据库 系统核心数据库包括：交通指挥信息综合管理平台业务数据库、交通信息采集处理综合业务数据库、交通信号控制业务数据库、视频监控业务数据库、非现场执法及卡口业务数据库和实时交通信息服务及诱导业务数据库。80 核心核心数据库表数据库表 序号序号 数据库名称数据库名称 数据库内容数据库内容 1 交通集成指挥系统业务数据库 交通流数据、交通事故数据、道路施工数据、交通管制数据、交通气象数据、交通违法数据、车辆定位数据、警员定位数据、指挥调度数据、预案数据、设备状态数据、勤务数据、考核数据、车辆黑名单数据、日志数据、统计分析数据；2 交通信息采集处理综合业务数据库 微波交通流数据、信号系统交通流数据、视频检测交通流数据、闯红灯/卡口交通流数据、浮动车交通流数据、路网运行状态数据、交通流预测数据、设备状态数据、统计分析数据；3 交通信号控制业务数据库 信号控制方案数据、区域数据、信号系统交通流数据、动态调整参数数据、设备状态数据、统计分析数据；4 视频监控及事件检测业务数据库 视频录像数据、违法抓拍数据、视频检测交通流数据、视频事件检测数据、设备状态数据、统计分析数据；5 非现场执法及卡口业务数据库 违法抓拍数据、交通流数据、事件报警数据、黑名单数据、设备状态数据、统计分析数据；6 实时交通信息服务及诱导业务数据库 诱导信息发布数据、设备状态数据、统计分析数据、通知公告。3.3.1.4.3.主题数据库 主题数据库表主题数据库表 序号 数据库名称 数据库内容 1 交通拥堵分析与预警数据库 基于各个路口、卡口的交通流量监测的历史数据，得到交通流量按地域、时间的分布模型。然后综合当时发生的交通意外、交通管制、占道施工、天气条件、重大事件等各个外部因素一起进行关联分析，得到交通拥堵模型。用当前的交通流量状况和相关的外部因素去套用交通拥堵模型，得到当前或将来短时间内发生交通拥堵的概率和地域分布，并作相应预警。2 交通流分析与预警数据库 交通流分析主要考察时间（如上班高峰、下班高峰）和外部因素（如交通意外、交通管制、占道施工、天气条件、重大事件）对各地域路段交通流向、流量的影响。在这些外部因素再次发生时，对交通流进行预测和预警。3 警力投向分析与预警数据库 利用警车警员综合业务数据、报案、处置、交通违法违章等事件数据进行警力投向分析，了解在特定条件下的警力资源的需求，这些特定条件可以是时间、地域、外部因素（如交通意外、交通管制、占道施工、天气条件、重大事件）。这样在这些特定条件再度发生时，可对警力资源需求进行预知、预警，可提前调配警力投向，提高对交通事件处置的效率、提高警力资源的利用率。4 交通流量和污染指数相关性分析数据库 基于各个路口、卡口的交通流量监测的历史数据，得到交通流量按地域、时间的分布模型。结合当时的天气状况、污染状况，得出交通流量、天气和污染的相关性。该相关性分析有助于了解污染的来源，并根据流量预测数据，对污染状况进行预警。5 出行诱导与信息发布数据库 违法抓拍数据、交通流数据、事件报警数据、黑名单数据、设备状态数据、统计分析数据；6 信号灯设置与交通拥堵的相关性分析数据库 交通流量大时，区域信号系统的设置与区域交通拥堵状况有着紧密的联系。该相关性分析方法根据区域信号系统上传记录的历史数据和当时监测的区域交通流量分布，找出其中的相关模型，既 81 序号 数据库名称 数据库内容 可用于在对区域信号系统进行调整设置时作参考，也可用于对交通组织优化与仿真系统产生的优化结论进行对比验证。7 临时占道与交通拥堵的相关性分析数据库 交通意外、交通管制、占道施工都会不同程度地临时占用道路资源，使得原本通畅的道路交通变得拥堵起来，或者改变原本的交通流量分布，形成新的流量分布。该主题分析在发生临时道路占用时，对原本的交通流量分布产生怎样的影响。其原理是基于交通流量分布和各种临时占道的历史数据记录，找出其相关模型。8 关联信息分析与预警数据库 将所有可拿到的数据进行大数据挖掘，找出其中的关联关系，可能能够找到前所未知的各因素之间的关联信息，有助于发现新的预测方法。82 3.4.应用系统 3.4.1.交通集成指挥系统 3.4.1.1.综合分析研判系统 系统汇集视频、图像、报警、卡口信息、位置信息、事件等各类资源信息，构建面向交通管理核心数据和主题数据，利用大数据管理技术，提高交通管理海量数据的交通研判、拥堵分析、数据查询、数据服务和数据管理的专项应用水平，全面推进交通信息资源高度整合共享和综合开发利用，为交通管理大数据决策、大数据分析、大数据作战、大数据监管、大数据服务奠定坚实基础，全面提升大交通管理数据治理能力，实现信息化跨越发展。3.4.1.1.1.系统功能 3.4.1.1.1.1.交通态势专题 利用并列数据库构建海量卡口车辆信息库，依托智能交通采集设备，采集交通流量信息，实现海量卡口车辆数据的统计分析，辅助交警进行交通流量分析。主要为交管部门提供交通流在空间和时间上的分布规律和变化规律，为交通规划、交通组织、警力资源调配、交通指挥、信号调优、交通信息发布等提供科学依据。具体主要从交通态势监测、交通路况、流量统计等业务角度对采集到的交通流进行深度挖掘。（1）态势监测 应包括交通态势监测、拥堵路段监测、高峰时段和交通流数据的实时展示、全市道路交通状态实时监测、短时路况预测、历史路段状况查询、路况人工干预以及交通设备状态监测。（4）交通态势 应能实时展示全市交通态势，帮助用户从宏观上掌握全市交通运行情况，为交通规划、交通组织、警力资源调配、交通指挥、交通信息发布等提供有力依据。应能以列表的形式按行政辖区展示拥堵路段数、拥挤路段数、畅通路段数及未知路段数，并在地图上以红、黄、绿展示对应路段的拥堵、拥挤、畅通状态。（5）拥堵路段 能实时展示路网中拥堵路段分布，使用户能更直观地了解辖区内的道路拥堵情况，便于快速反应，缩短疏导交通的时间；路网状态信息的发布使广大交通参与者了解道路拥堵 83 情况成为可能，对道路导航也起到积极的作用，使驾驶人能避开拥挤路段，选择其他畅通路段行驶。结合道路占有率、流量、流速的关系，对拥堵路况进行展示（以红色表示）。并能够预留发布的接口（如互联网发布等）。（6）高峰时段 应能实时展示重点路段的高峰时段，使交通管理者准确掌握重点道路的高峰时段开始时间与持续时间，为信号配时方案调整、警力资源调配、交通指挥、交通信息发布等提供有力依据。（7）交通数据 应能实时展示重点路段的交通流数据，使交通管理者准确掌握重点道路的交通流数据，通过对比速度和流率数据，可以直观地了解和掌握当前的交通状态。（8）通行机动车总量分析 通行机动车总量分析可实现通行机动车总量统计及归属地分析，通行车辆类型分析以及初次入城机动车总量分析等功能。可根据号牌号码的牌头汉字，确认通行车辆的归属地，按照归属地分析，确认车辆的来源。基于号牌识别情况，对外地车进行分析，包括车辆类型、车辆品牌进行分析，掌握外地车在本地的整体使用情况。根据车辆属地情况，掌握宏观外地车在本地的数量以及活动区域、轨迹，为交通管理决策部门提供依据。（9）通行机动车出行频度分析 通行机动车出行分析应可实现机动车出行频度与出行时长分析，本地、本省外市、外省高频机动车研判分析等功能。可基于号牌识别情况，对外地车/本地车占用道路的时间进行分析。根据高峰、平峰时段，对出行车辆进行分析，从车辆属地（本地车/外地车）角度分析车辆活跃的构成比例。（2）交通路况 可以通过对道路实时交通流状态的管理，实现路网、路口各路段实时交通流量判态、查询、预测、回放，及人工干预。（10）实时路况 应能够实时展示全域道路交通状态，直观地了解全域的交通运行状态。系统支持按管理机构、道路类型对全域道路的畅通拥堵情况进行管理。实时刷新 24 小时内全域交通流量的时间分布规律。84 系统用红、黄、绿展示路网实时路况，根据拥堵的情况不同显示不同的颜色，黄色为拥挤，蓝色为畅通，红色为缓慢。（11）实时查询 系统应支持按路段方向、路况状态对路况进行查询。用户可以查看某路段的哪个方向发生了拥堵，以及这些路段的流量、速度、饱和度。查询条件为：时间、路段、状态（拥堵、拥挤、畅通）等；查询结果为：基于地图的路况以及列表显示。（12）路况预测 系统应能对大量历史同时段的交通流数据进行统计分析，形成不同粒度的交通流数据时间分布规律。路况预测包括短时预测和长时预测。结合历史时段以及当前实时情况，并结合异常天气等环境因素，进行路况的预测。（13）路况回放 系统应能对路况数据进行永久性存储，这些路况数据不仅可以用来对路况进行分析挖掘，还可以方便用户对历史路况进行查询。根据选择时间段，对当前的路况进行回放，以时间轴的方式对路况、采取的措施等情况，进行回放，并支持 2 倍、4 倍速度的加速回放。（14）人工干预 系统应支持对路况研判结果进行人工干预。通过人工查看路况视频、现场确认等方式，用户可对系统的路况研判结果进行人工干预，以识别信息有效性、确保发布信息的正确性。用户可通过交互界面修改某方向的路段，并可以自由设定干预时间。系统分析的路况，支持管理员修正功能，并记录修正的过程（如红色修改成黄色，黄色修改成红色等），形成对应采集设备与采集路口/路段的知识库，供分析模型进行自学习功能。（3）流量统计 系统应能汇总、分析路口、路段、设备的交通流数据，以直观的方式展示城市交通数据，并生成统计分析报表。通过对交通流数据的统计分析，得出交通流数据的变化规律，针对这一规律性，用户可制定合理的交通管控方案，使交通更通畅。系统应支持在统计时间段内，查询设备（信号机控制机/汽车电子标识读写设备/电警卡口/各类视频摄像机/微波雷达检测器）的不同统计指标（流量/时间占有率/速度），查询结果按照不同的时间粒度（5 分钟/15 分钟/30 分钟/1 小时/1 天/1 周/1 月/1 年）以列表/图形 85 的形式进行展示，查询结果可以保存、打印、以 EXCLE 表格形式导出。（15）路段流量统计 系统应支持在统计时间段内，查询对象（道路/路段/车道）的不同统计指标（流量/时间占有率/速度/饱和度），查询结果按照不同的时间粒度（5 分钟/15 分钟/30 分钟/1 小时/1天/1 周/1 月/1 年）以列表/图形的形式进行展示，查询结果可以保存、打印、以 EXCLE 表格形式导出。（16）路口流量统计 系统应支持在统计时间段内，查询对象（路口/路口方向/车道）的不同统计指标（流量/时间占有率/速度/饱和度），查询结果按照不同的时间粒度（5 分钟/15 分钟/30 分钟/1 小时/1 天/1 周/1 月/1 年）以列表/图形的形式进行展示，查询结果可以保存、打印、以 EXCLE表格形式导出。（17）报表统计 系统能够根据历史的路段路况状态，总结出路网的一周、一月运行状况报告。用户可设置统计维度。系统支持导出统计报表。（4）研判分析（18）热点管理 用户应可根据路况数据统计结果或者实际经验设置热点区域，系统将热点区域范围内的道路进行专题管理。根据交流流量分析，形成交通出行热点区域，热点区域（影响范围以及热点的影响半径可用户自行配置），形成整个城市的热点分布图。（19）指数分析 通常只是用红、黄、绿三色来表达道路的通行状态，但这种表达很宽泛，不能确切表达道路运行状况，如当道路通行状态判断为红色（拥堵）时，可能是轻微拥堵，也可能是堵塞。因此，将道路的交通状态量化，引入交通指数的概念，以便更确切地表达道路的通行状态。交通指数范围 010，对应三级交通运行状态，交通指数数值越高表明交通拥堵状况越严重。用户通过交通指数分析，可以查询得到辖区/道路的交通指数按年/月变化规律。制定交通指数分析模型：可以按照交通违法、交通事故发生的路口路段情况，作为分析模型的参数之一；可以按照交通拥堵（红色）的持续时间、交通拥挤（黄色）的持续时间，作为分析模型的参数之一；86 可以按照路口/路段发生的其他交通事件，作为分析模型的参数之一；可以根据以上参数，特定加权算法模型，并按照 0-10 的分数范围，对道路主干道形成交通指数状态。（20）拥堵分析 为改变当前对城市路网拥堵状况模糊、不能定量评价的现状，可以通过对大量交通流历史数据进行统计分析，准确得出路网中堵点分布、拥堵程度及拥堵持续时间，便于宏观把握道路交通总体运行状况，明确交通拥堵的变化趋势和时空演化规律，找出道路网运行的薄弱环节，便于有针对性的治理交通拥堵。根据道路拥堵的时长、拥堵的状态，分析拥堵道路的情况，形成常发拥堵以及异常拥堵的情况。（21）高峰分析 高峰时段是指周期性道路交通流量集聚的时段。通常凭借相关工作人员的经验确定道路的高峰时段，高峰时段分析是通过交通流数据分析得出道路的高峰时段及其变化规律，具有准确度性高、实时性好等优点。根据交流流量分析以及车辆出行规律，预判高峰时间段，以提供交通管理部分做相关的参考。（22）OD 分析 近年来，随着城市交通管理智能化、自动化水平的不断提高，电警卡口设备被广泛地布设在城市道路上，通过车牌识别技术可以获取车辆的过车信息。通过深度分析过车数据来了解车辆的出行特征及路网拥堵区域集散特征，分析交通需求供给矛盾的根本原因，为交管工作提供理论依据。分析一段时间内的交通流状态，划分多个出行小区，并根据时间片段，形成各个时间区域的 OD 出行。通过行程时间计算、预测，告知交通管理人员当前路段车流拥堵状态，同时可以在诱导情报板发布相关路段信息；通过单车 OD，分析特定车辆的出行轨迹规律，提高案（事）件破案率；根据小区 OD统计计算结果，得出特定时间内高架道路的机动车从哪里来、往哪里去，掌握路网交通流 OD 分布，方便管理人员针对性制定交通管理措施；根据区域集散计算结果，掌握不同时段的交通流集散规律，特别是交通拥堵状态生成和消散过程与其他区域流入快速路交通流之间的关系，包括时间分布关系，加速排堵保畅。87 3.4.1.1.1.2.机动车专题（1）一车一档 建立车辆档案库，综合抽取、关联、存储交警、卡口以及本系统所产生的车辆信息，为每辆车建立档案库，“一车一档”输入车辆车牌号码后，可一键查询相关的车辆基本信息、车辆违章信息、车辆轨迹信息、被盗抢信息、车辆驾驶人基本信息、驾驶人前科信息等。可直接查询本地历史上活动的高危车辆的详细信息。（2）可信车辆 系统支持通过批量方式和手动方式添加“安全”车辆到可信列表中，对于可信车辆系统将不进行车辆积分规则研判，以提高系统的分析效率，但是会对所有车辆图片进行车型二次分析，保证后续所有车辆的有效真牌还原。系统应支持批量通过智能出行分析方式，把当地城市中持续“朝九晚五”的车辆智能添加到可信车辆列表中，保留系统资源首先研判行为不规律的车辆。（3）租赁车辆 很多犯罪分子都是基于租赁车辆来进行踩点等高危行动，系统应可通过整合租赁车辆列表信息，对租赁车辆高危行为进行专项预警和排查。（4）多维特征检索 系统使用大数据图像处理引擎，实时分析海量卡口过车图片，提取车型、车系、年款等关键信息，形成车辆特征结构化描述，进而实现对海量车辆图片的“以图搜车、以车型搜车、以品牌搜车、以颜色搜车、以多维特征搜车”等丰富手段，帮助公安快速定位目标车辆、不受套牌、假牌、无牌、号牌污损等影响。在综合应用图片二次识别技术的基础上，即使目标车辆中途更换、篡改、遮挡、拆卸车牌，或使用假牌、套牌，系统也能够基于车辆局部特征唯一性进行分析、识别、提取，在短时间内锁定目标车辆。（23）按车型搜车 应可使用品牌、型号、年款、时间、地点的任意范围进行组合搜索，支持精确车牌、模糊车牌以及无车牌的搜索。搜索时可指定时间范围，支持任意有效时间段的选择。根据业务的需求，在搜车时支持地理区域上的单个卡口、单个电警、多卡口、多电警的直接选择搜索，并且能支持在 PGIS 地图内进行任意范围、任意形状的区域选择进行搜索车辆。（24）按类别搜车 应能满足在任意时间段内进行单个类别、多个类别、某个类别下的多品牌或单个品牌 88 的搜索，并且能支持 PGIS 地理信息系统的结合，实现局部地理区域范围内的车辆信息搜索。（25）按车牌搜车 应能满足根据已有车牌快速进行历史行车信息的搜索，在搜索时可限定地理范围及查询时间。（26）以图搜车 针对现有车型数量庞大人工难以全部识别的问题，满足根据车辆照片自动进行车辆信息数据的识别，应支持一键上传照片并可快速识别车辆信息进而查找出该车辆的历史行车信息。（27）按车辆局部特征搜车 满足在已有车辆照片情况下，依据照片上的车辆局部特征，如车辆内饰、年检标示、车头标示等局部的唯一特征进行快速分析，查找该车辆的行车信息。（28）无牌车查找 满足快速过滤显示无牌车信息，结合车系分析等可快速筛选显示可疑车辆。（29）基于车辆特征二次识别接口开发调用 运用车辆特征识别技术对公路电子监控（卡口）和电子警察图片进行二次识别，采集车辆号牌、品牌型号、车身颜色、车辆型号等信息，通过后台实时比对，准确发现假牌、套牌等违法嫌疑车辆，通过提取车辆特征信息准确定位唯一车辆。（5）多维稽查布控（30）车牌精确布控 应支持通过设定完整车牌信息、车型信息、布控时限、布控时段、预警方式、接收单位等信息完成布控单。（31）车牌模糊布控 应支持通过设定车牌包含字符信息、车型信息、布控时限、布控时段、预警方式、接收单位等信息完成布控单。（32）车型布控 应支持通过设定车型信息、布控时限、布控时段、预警方式、接收单位等信息完成布控单。（33）车辆颜色布控 应支持通过设定车辆颜色信息、布控时限、布控时段、预警方式、接收单位等信息完 89 成布控单。（34）车辆品牌布控 应支持通过设定车辆品牌信息、布控时限、布控时段、预警方式、接收单位等信息完成布控单。（35）车辆子品牌布控 应支持通过设定车辆子品牌信息、布控时限、布控时段、预警方式、接收单位等信息完成布控单。（36）车辆子品牌布控 应支持通过设定车辆子品牌信息、布控时限、布控时段、预警方式、接收单位等信息完成布控单。（37）布控审批 应满足对使用者提交的布控单进行审批的功能，可根据布控单的审批阶段及时在对应人员的账号下显示。通过提交、初审批、终审的流程完成车辆布控，布控成功后在发现符合布控条件的车辆时将进行实时警报提示，便于快速进行涉案车辆的处理。3.4.1.1.1.3.驾驶人专题 应能够对驾驶人进行人脸识别、人脸特征提取、人脸查询、身份核验等分析。（1）人脸识别 基于驾驶人员的脸部特征，通过前端摄像机采集含有人脸的视频或图像。基于人脸检测结果，通过智能算法，对选出的人脸图像进行灰度校正、噪声过滤等优化，形成最优的人脸图像并服务于特征提取的过程。（2）人脸特征提取 根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征。将提取的人脸图像特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。将待识别的人脸特征与得到的人脸特征模板进行比较，根据相似度对人脸的身份信息进行判断。（3）人脸查询 支持对动态抓拍库、静态名单库的人脸查询。支持按照时间地点以及结构化信息查询。90 查询照片支持原图查看，详细信息查看，前后视频预览。（4）身份核验 抓拍人脸与身份证信息进行核验，提供抓拍图片与身份证图片的相似度，支持对身份核验结果的保存。3.4.1.1.1.4.交通违法专题 围绕交通违法高发时段、区域、人群、车辆、处罚、行为趋势的分析及预警预测等业务进行规划和设计。交通违法预警级别分为无预警（正常）、蓝色预警、黄色预警、橙色预警、红色预警五级。无预警级别最低，红色预警级别最高。（1）违法概览 违法概览可以查看近 30 天违法按违法行为的分布情况，每类违法行为可再具体细分，并支持一键自由切换。违法行为可根据用户需求进行自定义设置，如其他影响安全行为、违法上路行驶、违反交通信号、违法装载、酒后驾驶、超速行驶、其他违法行为等。违法概览可以查看近 30 天违法趋势走向，便于用户整体掌握全区违法发生情况。并可按辖区的分布情况，并支持一键自由切换，支持查看每辖区违法当月与历史月均值环比、同比的违法变化的态势走向（增长或降低的百分比）、违法多发辖区 Top 排名。（38）机动车违法概览 以机动车为分析对象，对不同类型机动车事故、违法情况进行分析，包括交通事故次数、交通事故死亡人数、交通事故受伤人数、违法行为总量、各种违法行为占比等指标排名。（39）驾驶人违法概览 以驾驶人为分析对象，对不同类型车辆驾驶人事故、违法情况进行分析，包括交通事故次数、交通事故死亡人数、交通事故受伤人数、分类违法总量、违法行为总量、各种违法行为占比等指标排名。（40）车属单位违法概览 以车属单位为分析对象，对全市车属单位发生违法情况进行分析，包括车属单位车辆交通事故次数、交通事故死亡人数、交通事故受伤人数、违法行为总量、各种违法行为占比等指标排名。（2）违法查询 系统支持对违法数据按照关键字筛选查询和直接查询，并可进行违法详情查看。筛选 91 条件包括所属辖区、违法行为、违法记分、处罚种类等，筛选支持多条件叠加选择，时间选择支持自定义时段和快捷选择两种方式，其中快捷选择包括今天、本周、本月、本季度、本年。（3）违法统计 系统默认研判维度和粒度是根据长期的项目经验结合现场情况综合制定，主要包括六个专题：违法行为专题、违法处罚结果专题、违法时间专题、违法发生区域专题、驾驶人专题和机动车专题。违法主题分析数据主体为六合一系统中的违法数据。通过对违法数据与人口、行政区划、GIS、机动车、警员勤务等数据进行碰撞分析，可在 GIS、多维图表的方式进行主题查看。（41）违法行为专题 可按照违法的维度统计违法量，对交通违法排名进行可视化展示。用户可点击时间节点（每天、每周、每月、每年），查看各个行政区域的违法行为专题。（42）违法处罚结果专题 可按照违法的处罚情况，对交通违法排名进行可视化展示。用户可点击时间节点（每天、每周、每月、每年），查看各个行政区域的违法行为专题。（43）违法时间专题 可按照违法的处罚情况，对交通违法排名进行可视化展示。用户可点击时间节点（每天、每周、每月、每年），查看各个行政区域的违法行为专题。（44）违法发生区域专题 可按照违法的发生区域情况，对交通违法排名进行可视化展示。用户可点击时间节点（每天、每周、每月、每年），查看各个行政区域的违法行为专题。（45）驾驶人专题 可按照违法驾驶人的情况（性别、驾龄等），对交通违法排名进行可视化展示。用户可点击时间节点（每天、每周、每月、每年），查看各个行政区域的违法行为专题。（46）机动车专题 可按照违法机动车的情况（品牌、年限等），对交通违法排名进行可视化展示。用户可点击时间节点（每天、每周、每月、每年），查看各个行政区域的违法行为专题。（4）违法预警 系统基于 GIS 地图，对违法的统计分析结果进行专题图展示。系统支持多色预警，为 92 各个辖区、道路设置五级违法数量的阈值，由高到低分别用红、橙、黄、蓝、绿五色标注，当指标数量超过预设阈值可通过短信（提示框、闪烁标记）等方式进行预警提示，方便交通管理者加派警力引导或制定相关安全防范策略，控制违法。用户根据交通违法数量上升情况划分安全态势等级，及时修订预警阈值来评价当前交通运行安全状态、预测未来演变趋势，以及未来辖区、路段违法量级别，实现对安全态势等级达到预警级别的自动预警提示。根据交通违法数量、特定违法行为等，建立分色预警模型。（5）违法车辆分析（47）报废车辆分析 系统可基于卡口通行过车数据，统计、分析不同时间段内上路通行的报废车辆信息和报废车轨迹。根据卡口通过车辆的号牌号码，号牌种类，结合车辆档案，如果车辆状态为报废，则认定为报废车辆。（48）逾期未审验车辆分析 系统可基于卡口通行过车数据，统计、分析不同时间段内上路通行的逾期未验车辆信息和逾期未验车辆轨迹。根据卡口通过车辆的号牌号码，号牌种类，结合车辆档案，如果车辆的有效期止为当前时间之前，则判定为逾期未审验车辆。（49）事故逃逸车辆分析 系统可基于卡口通行过车数据，统计、分析不同时间段内上路通行的事故逃逸车辆信息和事故逃逸车轨迹。根据事故逃逸车辆的信息，如逃逸车辆的号牌、逃逸车辆的大概出行时间等其他特征，分析事故逃逸车辆的可能轨迹。（50）多宗违法未处理车辆分析 系统可基于卡口通行过车数据，统计、分析不同时间段内上路通行的多宗违法未处理车辆信息和多宗违法未处理车轨迹。按照交通违法的未处理数量（数量可自定义），整理形成多宗违法未处理车辆信息，结合卡口的通行记录，形成多宗违法未处理车辆信息以及轨迹信息。（51）连续违法车辆分析 系统可对在指定时间段内出现连续高频违法行为的车辆进行筛查分析，结合违法时间研判分析，用于案发后及时锁定作案车辆。根据高频违法行为（可用户自定义），确定有高频违法信息的车辆行为信息，再结合车辆违法事件以及卡口的通行事件，为案发后的追查提供辅助信息。93（52）一次记 12 分违法未处理的重点车辆 系统可定期更新车辆违法数据，统计单车一次记 12 分违法未处理情况，对一次记 12分违法未处理的车辆进行隐患排查，分析车辆行驶轨迹、出行规律，便于对一次记 12 分违法未处理车辆进行预警。分析一次违法记 12 分的违法行为，存在此类违法行为的车辆，形成重点车辆库，结合卡口车辆信息，分析车辆的行驶轨迹，同时当卡口出现时，进行实时预警。（53）综合违法分析 以六合一的违法数据作为数据源，支持对历史事故数据的灵活筛选查询；制定违法统计预制模板，支持定制化统计，并可以进行多维度灵活统计。按照违法的发生时间、发生地点、违法行为、当事人、机动车、扣分、是否处罚、是否已交款、采集机关、发现机关等全维度的统计分析，用户可根据维度进行报表的自定义，生成灵活的违法分析，并配以图标展示，结果支持导出 excel 等操作。3.4.1.1.1.5.交通事故专题 系统可基于六合一的基础数据，对历史事故进行不同粒度、不同时间维度、不同空间维度的分析研判，挖掘相关规律，并根据规律对未来事故进行预警。主要围绕交通事故高发时段、区域、成因、趋势的分析及预警预测等业务进行规划和设计。交通事故预警级别分为无预警（正常）、蓝色预警、黄色预警、橙色预警、红色预警五级。无预警级别最低，红色预警级别最高。（1）事故概览 事故概览应可以查看近 30 天/月事故按事故类型的分布情况，每类型事故分布可具体到辖区，并支持一键自由切换。事故类型可根据用户需求进行自定义设置，如伤人事故、死亡事故、财产损失事故、简易程序事故、其他等。可以查看近 30 天事故趋势走向，便于用户整体掌握全区事故发生情况。并能按辖区的分布情况，并支持一键自由切换，支持查看每辖区事故当月与历史月均值环比、同比的事故变化的态势走向（增长或降低的百分比）、事故多发辖区 Top 排名。（2）事故查询 系统应支持对事故数据按照关键字筛选查询和直接查询，并可查看每条检索的事故详情。筛选条件包括所属机构、事故类型、事故形态等，筛选支持多条件叠加选择，时间选择支持自定义时段和快捷选择两种方式，其中快捷选择包括今天、本周、本月、本季度、94 本年，直接查询搜索引擎支持事故地点、简要案情关键字的模糊搜索，查询结果支持 excel导出。以模糊查询的方式，支持事故功能的查询，用户可以输入任意字段，进行事故的全文检索。查询条件包括事故时间、事故地点、车辆、管理部门、事故类型等等，支持用%*等模糊匹配方式。（3）事故统计 系统默认研判维度和粒度是根据长期的项目经验结合现场情况综合制定，主要包括四个专题：事故类型形态专题、事故原因专题、事故时间专题和事故发生区域专题。（54）事故类型形态专题 按照事故形态（包括车辆间事故、单车事故、车辆与行人等），分析交通事故的形态专题，掌握宏观的事故发生情况。（55）事故原因专题 按照事故的违法行为代码，进行专题分析，分析高危违法行为，以供交通管理部门作为重点整治的打击方向。（56）事故时间专题 按照事故的发生时间，以周、月、季度、半年、年等时间，形成事故变化专题，并提供同比、环比等统计。（57）事故发生区域专题 按照事故发生区域（支队、道路、路口/路段）等维度，分析事故发生区域的规律，形成事故发生区域专题，反映事故高危发生、事故黑点区域。（4）事故预警 系统基于 GIS 地图，对事故的统计分析结果进行专题图展示。用户能够根据地图直观地判断事故分布情况，方便快速了解预警级别，制定应对策略。系统支持多色预警，为各个辖区、道路设置五级事故数量的阈值，由高到低分别用红、橙、黄、蓝、绿五色标注，当指标数量超过预设阈值可通过短信（提示框、闪烁标记）等方式进行预警提示，方便交通管理者加派警力引导或制定相关安全防范策略，控制事故。系统支持在事故预警模块为每个辖区、道路单独设置事故常量。事故预警辖区列表支持排序，排序因子分为事故数量、死亡人数、受伤人数、损失财产。建立事故分色预警机制。根据事故发生的数量、死亡人数、受伤人数、财产等因素，设立阈值，当超过一定数量后，进行分色预警。95 3.4.1.1.1.6.警情分析专题 系统应基于指挥调度警情基础数据（三台合一），通过对当前/历史警情进行不同粒度、不同时间维度、不同空间维度的分析研判，挖掘相关规律并根据规律对未来警情进行预警的系统。（1）警情概览 警情概览可以查看当日/月警情按警情类型的分布情况，每类型警情分布可具体到早/晚高峰、平峰，并支持一键自由切换。警情类型可根据用户需求进行自定义设置，如恐怖事件、大型机会活动、路面结冰、货物散落、群体事件、交通事故、路面积水、交通拥堵、行人上高速、违规变道、其他等。系统同时支持查看警情明细，如报警时间、地点、内容、所属辖区等详情。并可警情概览可以查看当日 24 小时警情实时的趋势走向，以及与历史日均值相比警情变化的态势，即增长或降低的百分比。并可按辖区查看当日/月警情按辖区的分布情况，并支持一键自由切换，支持查看每辖区警情当前日/月值与历史日/月均值相比警情变化的态势走向（增长或降低）。（2）警情查询 系统支持对警情数据按照关键字筛选查询和直接查询，并可进行警情详情查看。筛选条件包括所属辖区、警情类型、警情级别、警情来源、报警时间等，筛选支持多条件叠加选择，时间选择支持自定义时段和快捷选择两种方式，其中快捷选择包括今天、本周、本月、本季度、本年，直接查询的搜索引擎支持关键字搜索，查询结果支持 excel 导出。（3）警情统计 警情统计是按照系统默认的研判维度和粒度进行统计，该默认参数是根据长期的项目经验结合现场情况综合制定，主要包括四个专题：今日警情专题、高发警情类型专题、警情高发辖区专题和警情高发时段专题。（58）今日警情专题 建立今日警情专题，按照已处理、未处理、新增等警情状态，基于 GIS 分类展示今日警情状态。（59）高发警情类型专题 按照警情分类（道路拥堵、交通事故等），分类分析警情类型，按照数量进行排序，基于 GIS 地图进行分类展示。（60）警情高发辖区专题 96 根据警情发生的区域，按照警情数量，基于 GIS 进行各区域的排名分类显示。（61）警情高发时段专题 根据警情发生的时间，按照警情数量，基于 GIS 进行各区域的排名分类显示。（4）警情地图 系统基于 GIS 地图，对警情的统计分析结果进行专题图展示。用户能够根据地图直观得判断警情分布情况，方便快速了解预警级别，制定应对策略。可为各个辖区设置五级警情数量阈值，由高到低分别用红、橙、黄、蓝、绿五色标注，当警情数量超过预设阈值可通过短信、界面提示框、闪烁标记等方式进行预警提示，方便交通管理者加派警力或制定相关策略，控制警情。系统支持在警情预警模块为每个辖区单独设置警情常量。根据警情数量、警情类型、警情发生的区域，设置分色预警的阈值（用户可自定义），显示宏观的警情态势。3.4.1.1.1.7.日常勤务专题 根据各辖区路段交通流、交通违法、交通事故、重点违法现场处置、警力分布、设备布设、网格管理等情况进行相关性、趋势性分析，实现常态勤务警力资源优化配置，勤务实施效果综合评估。根据勤务研判分析结果，自动调整优化勤务安排。3.4.1.1.1.8.车辆技战法专题 系统应可提供车辆轨迹查询、活动规律分析、车辆行驶路线预测、落脚点分析、撞车党甄别、昼伏夜出车辆分析、连续违法车辆分析、频繁过车车辆分析、无牌车辆监测等车辆技战分析等功能。（1）异常车辆实时预警 针对无牌车、假牌车、套牌车、撞车党、昼伏夜出车辆、连续违法车辆、频繁过车车辆、飚车党车辆、逾期未年检活跃车辆、逾期未报废活跃车辆、已报废活跃车辆、区间超速车辆、黄标车冲禁令、大货车冲禁令、外地车冲禁令、红眼营运客车、失驾仍驾等异常车辆情况进行预警。（2）车辆轨迹查询 获取海量的位置信息（如卡口、GNSS 定位），对车辆牌号、日期、颜色等多维度查询，实现车辆轨迹的精确查询和模糊查询服务，提供车辆批量查询与比对服务，统计分析任意 97 两个位置经过的位置数量，并绘制成流向图，分析多辆车在指定的开始时间后的一段时间内的共同轨迹流向，点击可以查看具体信息和图片。根据指定车辆以及指定时间段，实现历史车辆轨迹以及实现车辆轨迹跟踪。以 GIS 地图为背景，对指定车辆的历史轨迹进行查询，根据提供的号牌号码和号牌颜色以及时间段查询车辆的行车轨迹，将每一个卡口经过的时间点罗列出来。（3）车辆活动规律分析 获取海量的位置信息（如卡口、GNSS 定位），对车辆牌号、持续日期、颜色等多维度查询，提供车辆批量查询与比对功能，分析车辆活动的时间和空间规律对车辆活跃区域、活跃时段和活跃星期进行规律分析。根据指定车辆以及时间段，分析指定车辆的活动区域，进而掌握特定车辆的活动轨迹。（4）车辆活点热点分析 获取海量的位置信息（如卡口、GNSS 定位），将所有目标车辆的号牌信息录入或导入到约定格式的 EXCEL 文件中，系统选择该文件后开始分析，自动分析出所有目标车辆的活动热点以及热点时段。根据宏观状态，掌握车辆活动的热点区域。（5）卡口过车特征查询 获取海量的位置信息（如卡口、GNSS 定位），办案交警通过目击证人掌握了部分车牌号、中文品牌，并通过现场散落物掌握了车辆颜色、车辆型号等线索，通过过车记录与机动车档案库进行信息碰撞找出嫌疑车辆。根据号牌号码、号牌颜色、车辆类型、通过卡点、车身颜色等特征，进行过车信息排查，返回命中车辆结果。（6）卡口过车时空碰撞 通过卡口获取海量的位置信息（如卡口、GNSS 定位），办案交警通过案发时间、区域进行信息碰撞找出嫌疑车辆。通过查询条件查询出多个结果集，将多个结果集进行比对。针对结果集列表进行二次过滤查询并可通过清除干扰数据，可将每个结果列表集合里面的选中数据进行重组合并至一个结果集内进行展示。（7）频次分析 通过对特定区域出现车辆的频次进行分析，提供高频车辆线索。在指定时间段内，设定出现车辆的阈值，对超过阈值的车辆进行分析。（8）区域徘徊分析 分析车辆在固定区域内出没，形成区域徘徊名单，为交通管理部门提供线索。（9）尾随跟踪分析 98 指定特定车辆，按照步长以及频度分析尾随跟踪车辆。（10）车辆行驶路线预测 根据特定车辆的历史行驶轨迹分析，来预测当前车辆的行驶线路。（11）车辆落脚点分析 针对嫌疑人案前踩点，会驾车在某些路段频繁出现的特征，系统通过设定过车频率阈值，根据时间段、路段区域信息，分析活动异常的车辆。系统支持按二次条件进行过滤，以缩小范围，支持将假套牌库里车辆作为重点单独显示。（12）昼伏夜出分析 针对嫌疑车辆的活动时间进行分析，找出专门在夜间活动的车辆，根据作案车辆的特点，根据特定条件进行二次筛选，以缩小范围，支持将假套牌库里车辆作为重点单独显示。（13）首次入城分析 基于号牌识别，对首次入城（号牌第一次出现在卡口）的车辆进行分析，包括属地、时间等维度。（14）隐匿车辆分析 基于号牌识别，对进入固定区域后，指定时间段内不在出现的车辆进行分析。（15）连续违法车辆分析 在指定时间段内，设定车辆违法次数的阈值，对超过阈值的车辆进行分析。（16）频繁过车车辆分析 在指定时间段内，设定出现车辆的阈值，对超过阈值的车辆进行分析。（17）无牌车辆监测 实时监测车辆的号牌信息，当出现无牌车辆时，系统进行判断，作为特殊车辆进行存储。（18）冲禁令监测 通过车辆号牌号码、车辆类型、车辆所有人、车架号与道路通行禁令对碰，针对黄标车、大货车、外地车交通行驶禁令路段进行冲禁令监测与对碰，对黄标车冲禁令、大货车冲禁令、外地车冲禁令进行筛选。3.4.1.2.综合管控系统 以城市交通状况监测、交通日常管控、突发事件处置为核心业务，通过交通信息资源 99 云中心对接交互，为指挥中心、科室、路面等各角色提供各类应用的业务系统，系统建设辐射全辖区的智能化交通相关应用系统，系统应能够最终实现立体化、扁平化、可视化交通指挥管控目标，集成视频会议功能，形成上下联通、指挥顺畅的交通管理体制，交通信息及时发布、交通流动态疏导组织，确保路网交通安全、有序、畅通。3.4.1.2.1.系统功能 3.4.1.2.1.1.日常值班值守运行模式 日常值班值守运行模式主要针对日常防控事件处置和一般事件处置。指挥中心大厅指挥调度值班按事件受理、指令下达、警情跟踪、信息反馈等处置流程分工协作，按三班一运转勤务模式实行轮流值班。在指挥中心入驻的人员按照职能定位和任务分配，按预案要求开展处置工作。3.4.1.2.1.2.重大警情处置运行模式 重大事件处置运行模式主要针对重大事件和紧急事件处置。重大事件处置运行模式可以支持启动点对点指挥调度流程，能调取适配当前警情的事件应急预案，并与一线三级单位、最小作战单元对接，实现点对点指挥调度。重特大事件由指挥中心集中受理、集中处置，根据预案或业务规则将任务直接分发给联动单位、移动警务终端。3.4.1.2.1.3.应急联动运行模式 应急联动运行模式主要针对特大事件或者特大应急事件处置。负责各种事件的预案编制、信息采集、处置资源填报和统计、处置流程优化等工作；做好单位或部门与指挥中心之间通信联系，随时通报指挥中心的业务动态和下步工作的重心；发生需指挥调度事件时，积极与指挥中心保持通信联络，根据职能定位和任务分配，向指挥中心反馈各种现场信息。3.4.1.2.1.4.现场处置运行模式 现场力量编成、各指挥节点联络方式及指挥组织架构等示权要素实现实时“一键式”分发到有关业务单元，使参战单元能同步知晓和掌握指挥架构、联络方式、规定动作编号、任务边界及业务接口，同时可应用可视化通信手段进行远程调度。100 3.4.1.2.1.5.交通状况监测 交通状况监测面向城市/城际道路交通管控领域，为城市交通管理人员提供从整体到局部、从宏观到微观、从重点到专题的各类实时交通状况信息，对道路通行状态、交通事件、警力动态、设备信息、施工占道、交通管制等信息进行实时监测管理。3.4.1.2.1.6.视频联动 通过 GIS 系统定位事件发生的位置，可实现事件与监控视频的联动。可在 GIS 地图上查看事件发生地周围指定半径范围内的视频监控设备信息，查看实时监控视频。并可选择事件周边多个监控视频进行视频巡逻，对事件进行持续跟踪。3.4.1.2.1.7.特勤任务 特勤任务系统以交通管理中各种等级的特勤、安保等任务为主线，侧重特勤路线、特勤岗位、特勤车辆可视化设置，辅以交通诱导、信号控制、视频监控等系统的协同工作，服务于特殊区域或路线、特定时间段的交通管理和综合保卫任务。3.4.1.2.1.8.重点区域管理 针对市内机动车流量密度高、易发生拥堵、安保要求高、易发生交通事故、发生突发事件后社会影响较大的重点区域实现重点管控。与视频监控、道路交通运行指数系统等进行联动，当系统监测到这些重点区域发生拥堵、突发事件等情况时，系统自动发出预警，并可启动相应的预案措施。3.4.1.2.1.9.交通管制管理 交通管制管理通过收集交通管制信息，向管理部门提供常规业务审批流程，减少交管信息文档归档、整理等工作量，缩短交通组织或交通管制信息审批传递时间。系统可根据交通管制方案，提供信息接口，为集成指挥系统和交通信息发布体系提供数据支持，并可传递给社会公共信息部门向社会公示。3.4.1.2.1.10.指挥调度 提供多级指挥系统架构，采用主控中心（支队指挥中心） 分控中心（大队指挥中心）的方式，对发生在全市范围内或者辖区范围内的警情实时监控，并可以直接指挥、调度、处理警情。指挥调度系统包括警情调度、警情督办和警情回放等功能。101 3.4.1.2.1.11.移动指挥调度 由话务功能模块、统计查询模块、处置流程监控模块、处置反馈模块、态势展示模块、视频调度模块、指挥调度手持终端模块（信息查询上报、态势应用、指令接收、指令下达），勤务督导手持终端模块的数据采集等模块组成，实现随时随地快捷指挥调度。3.4.1.2.1.12.重点路段分析管理 实现区间通行车辆平均速度、车头间距、交通密度等参数值计算，评估当前区间路段通行状态风险等级；实现对系统采集维护的大型桥梁、隧道、事故多发、团雾多发等重点管控路段路况信息进行实时监控预警；实现对危险路段的积分管理，后台监控危险路段运行状态，排查安全隐患。3.4.1.2.1.13.突发事件处理 突发事件处理主要通过系统联动来处理。当路口或路段出项交通事故或堵塞时，在 GIS上定位交通事故或堵塞点，快速启动交通事故或堵塞点周围的电视监控视频图像、交通信号控制界面，在 GIS 上显示路段拥堵的状态、维护状态和警力、急救等信息以及交通、建筑分布状况等信息。系统分析交通流数据，实现对交通流状况的评估，结合道路监控的实时监视，通过信号控制系统来调整路口信号，例如：改变信号控制机的相位和配时等。3.4.1.2.1.14.指挥通信管理 利用公安交通管理指挥中心与各地市大队指挥中心的视频指挥通信系统，数字对讲系统等通讯系统实现支队与各大队的实时通讯互联、远程调度指挥。3.4.1.2.1.15.应急辅助决策 针对交通系统可能发生的各类情况，预先做出的科学而有效的对人员、设备、设施、处理方法及程序等的计划和安排。3.4.1.2.1.16.预案管理 主要实现对各类突发事件的警力调度、业务子系统控制、设备调度的辅助决策支持，提高整体工作效率，调整工作模式并最终达到保证工作质量和服务水平的目的。通过对预案系统的调用，可针对相关事件、事件的不同分类来查询预案库中现有的预 102 案数据，一旦查询到相应的预案信息，指挥员可针对预案提供的处理措施及方法下达指挥调度命令。提供预案可视化管理，针对各类可能发生的事件，预先设置警力的活动路线、处置方法等预案信息，在预案执行时，可查看实际警力的运动轨迹、执行情况等。（1）数字预案 数字预案是根据各级各类文本预案内容的共性结构和应用的目的，将其分解为层次节点、并对这些节点内容进行结构化组织和存储而得到的可用于计算机自动化分析和处理的信息。数字化预案主要内容包括指标体系、指挥部信息、专家信息、救援力量、应急响应、应急保障、信息发布、恢复重建等节点内容。根据突发事件的各方面要素，参照国家分类分级标准，辅助对事件进行分类分级，便于依据预案进行处置。（2）预案执行 根据事件的类型和分级级别，系统自动从应急预案库中搜索与此类事件处理相关的预案，并自动生成此次突发事件的应急预案参考稿，应急人员可在参考稿的基础上根据本次突发事件的实际情况进行调整，也可以再针对本次突发事件再创建一个应急方案。根据选择的可执行预案，通过系统下发指令，指导各部门、单位处理事件。根据预案中关联的系统调用、启动相关系统。（3）特殊服务交通组织 自动完成警卫路线控制方案 系统采用电子地图及相应软件，在电子地图上画出警卫任务的行走路线，即可自动生成警卫任务的控制方案。自动调用警卫线路的视频图像 指挥人员只需在电子地图上通过折线将从起点到终点的警卫线路画出来，即可自动根据行进的方向将警卫任务沿线的所有电视监控图像按顺序调用并且换到显示矩阵上，并指向警卫任务的行进方向。（4）方案执行 交通信号控制系统，是系统联动中的执行系统之一。当警卫车队到达信号路口时，交通信号控制系统作为执行系统时按照触发系统信息，改变相应路口的交通控制方案，进行疏导交通。103（5）交通仿真 系统实现利用交通仿真技术对市中心区周边路网区域交通组织优化进行仿真评价，最终提供一套可指导实施工作的交通组织优化方案，解决实际交通问题。在海量的实时空间数据的基础上，建设城区道路通行简单仿真及预测系统，利用城区交通的长期趋势性、短期现势性和随机波动性三个特点，预测出短期内交通流量分布情况，进而为警力调动、交通疏导等措施提供决策支持。3.4.1.2.1.17.交通安保 主要应用于活动路线的安全保障工作，确保在整个活动期间将关键服务对象安全、准时、有序送达活动地点。在活动方案策划过程中，通过该系统用户将标的点位、路网、信号控制机、卡口电警等活动相关资源尽收眼底，全面把握关键信息，从而科学规划不同活动子类和车队的行车路线。在任务执行过程中对车队进行全程监控，包括车队发车时间到达前的提醒、超时未发车的警告、未到达指定地点或者是到达错误地点的跟踪指挥，车队按计划到达信号自动锁定等，并支持对多支车队的同时监控，将属于同一方案的多个任务纳入同一时间维度进行统一监控，及时获取异常信息并进行快速响应。方案执行后，将经过实战验证的较为可靠的历史方案、路线、任务进行自动记录和维护，方便后续类似活动直接调用。（1）安保演练 根据大型活动交通安保方案设置安保区域内的交通管控措施、警力部署和设备控制方案；启用安保区域内设备控制方案，实时查看警力部署和任务执行情况，通过坐席显卡指定视频输出屏幕，在指挥中心大厅某个大屏幕显示单元显示大型活动地点周边所有视频监控的实时视频图像，为城市大型活动提供交通组织指挥决策。大型活动交通安保具备以下功能：1）设定活动执行时间；2）根据大型活动交通安保方案设置安保区域内的交通管控措施、警力部署和设备控制方案；3）划定大型活动区域、停车场区域；4）启用安保区域内设备控制方案，实时查看警力部署和任务执行情况。（2）虚拟电子沙盘 结合事件、安保、指挥调度等信息，在地图上进行态势标绘，模拟战时电子沙盘，结 104 合事件、安保、指挥调度等流程或实时信息实现综合 GIS 态势展示。结合事件、安保、指挥调度等信息的推演，可在 GIS 地图上手动标会态势标绘图形，实现地图图形化的态势综合推演，可满足预案演练、指挥调度等功能。可以通过系统记录现场情况、反映力量部署和战术、组织应急资源、总结行动经验等。3.4.1.3.勤务管理系统 从事前部署、事中监督、事后考核三个方面，通过对交警勤务管理基本信息的录入，实现快速可视化排班，并可对执行过程进行监督、纠正，进而为日常的警力调度提供有力保障。综合评估全市警情发展态势、涉稳预警、突发案/事件处置、重大警/保卫活动等因素，对社会面实施等级化等级管理。建设等级勤务，交警等级化勤务由低至高分为三、二、一级，每提升一个勤务等级，各支队按不少于本单位警力总数 5%增加警力投入。上岗警力实行“动中防控、动中备勤”的工作模式，统一接受支队、大队指挥调度。一级勤务为全面布防，在二级勤务基础上，特定大型活动及国家重要活动情况下，全局执勤力量全部投入到岗位，并视情决定全局警力停休，警力防控密度达到最大化，警力覆盖全市所有的道路街道，控制到最小防控单元。二级勤务突出重点布防，在三级勤务基础上，各分局突出重点时间、路段，按大队不少于多少个点、其他支队不少于多少个点的标准，分别增设执勤点位，每日投入常态执勤警力多少余人次（含协警），实时在岗多少余人（含协警）。三级勤务为常态布防，全市共设置若干常态执勤单元，作为第一快速反应处置力量，每日投入常态防控警力多少余人次（含协警），实时在岗多少余人（含协警）。3.4.1.3.1.系统功能 3.4.1.3.1.1.勤务跟踪 对警力资源进行实时定位监测，围栏识别，轨迹跟踪等，对执勤情况实行可视化管理，同时可关联周边视频信息，实时监控执勤人员工作状态。3.4.1.3.1.2.勤务管理 勤务管理主要实现日常排班管理、特勤任务排班、专项整治排班、勤务查询统计、警力定位及调度、请销假管理、勤务电子围栏和配置管理等功能。105 当路面出现严重拥堵、重大突发事件时，系统自动检测事件周边一定范围内的警力资源情况，当周边警力配置不足时，系统自动发出预警，并将预警信息推送至相关执法部门，督促增派警力资源处置事件。3.4.1.3.1.3.网格化管理 网格化勤务制度改革是把市区每个区域的道路划分为单元网格警务，并指定专人管理实行警务责任区勤务模式，是对现有勤务模式的补充。实行路面区域责任承包制，是进一步优化管控区域，保证路面管辖范围全覆盖，全面提高执勤民警快速反应能力和整体管控效能，保障道路安全畅通，使交警勤务制度朝着精细化、实战化方向发展。警务责任区勤务中涉及的警务责任区范围、大小、人员和装备配置等由各大队自行确定，保证工作时间内勤务责任区有警力管控，确保高峰站点，平峰巡逻，警务责任区内的动静态秩序管理、警情处置由所属警务区全权负责。3.4.1.3.1.4.勤务绩效考核 根据出勤情况、工作质量进行绩效考核，根据设定的奖扣分机制计算每个警员、协警的考核分数，如统计考核人员的违法处罚数量，评估考核人员的纠违率。系统允许领导对下属人员进行评分。（1）审核工作有效性查询 审核工作有效性查询功能应能够通过实现审核工作的有效性判断，即检查审核人员的审核工作是否有效，对于判断有误的违法信息可以更正，进行再审核。同时可进行有效工作量统计。（2）工作量统计 从业务角度考虑，系统功能包含针对各种业务数据的个性化量化考核数据统计项目，可以统计某一层次（如各大队）某类违章行为设备记录违章量、实际审核量、已接受处理量等。（3）考核评价 根据考核计算规则生成考核表。可在系统中查询考核历史信息，当每月考核统计完毕后，系统将考核信息自动备份到历史信息库中。（62）评价对象 评价对象应包括管理区域、专业部门，以及指挥中心的有关工作岗位。根据评价对象 106 的不同，绩效评价分为区域评价、部门评价和岗位评价。（63）评价周期 绩效评价应按一定周期进行，可分为日评价、周评价、月评价、季评价、半年评价、年评价等，并可自定义周期进行评价。（64）表现方式 具备表格、图形一体化展示功能，标准考核添加超链接，部门，区域，岗位，增加考评事件明细。3.4.1.4.重点车辆监管系统 重点车辆监管主要针对客运车辆、出租车、危化品车辆、校车、工程车等重点车辆超载、违法及事故频发问题，集成警用地理、车辆卫星定位和交警移动警务定位等技术和信息，结合路面管控可视化、实时报警、查缉布控、警力调度、拦截处理等功能，应能实现对重点车辆主动、有效的动态监管和长效监管。3.4.1.4.1.系统功能 3.4.1.4.1.1.基础信息维护 应可通过接入车辆的基本信息、包括车辆型号、车牌号码、车辆颜色、许可类型、驾驶员信息、所属单位信息等，并对这些基础信息进行维护，可进行添加、修改、删除操作。此外，针对两客一危车辆、校车等严格控制行车路线的，应在系统中设置预设路线，并定期维护。3.4.1.4.1.2.监测条件设置 应可针对特定车辆，对路线、时段、速度、超载、禁行区域等监测条件进行设置。（1）路线监测条件 设置比对车辆的实际行驶路线与系统预设路线。（2）时段监测条件 设置监测的特定时段。（3）速度监测条件 设置速度限制，可设置线路平均速度和监测点位速度。（4）超载监测条件 107 设置超载限制，通过视频识别车辆是否超员超载。（5）禁行区域 设置针对特定车辆的禁行区域。3.4.1.4.1.3.实时监控 实时位置、车载视频、实时报警（自定义条件、违法、事故）。（1）实时位置监控 通过 GNSS 接收重点车辆的实时位置，并在电子地图上进行显示车辆的信息和位置。（2）车载视频监控 安装有车载视频的重点车辆，如两客一危车辆、出租车、校车等，可通过车载视频进行监控，识别车辆超载、违法情况。（3）车载音频监控 安装有车载音频的重点车辆，如校车、出租车等，可通过车载音频进行监控。（4）实时报警 当发生以下情况时，系统应立即进行报警。（1）自定义条件 当监测条件设置自定义条件的情况触发时，如偏离预定路线、超速超载等，立即报警。（2）定位信号丢失 当系统判断卫星定位信号丢失，可能出现被人为切断等情况，应立即进行报警。（3）违法行为 当监测车辆发生违法行为时，立即进行报警。（4）交通事故 当监测车辆发生事故时，立即进行报警。3.4.1.4.1.4.查询统计（1）轨迹查询 可查询任一重点车辆的历史轨迹，并能进行轨迹回放。（2）报警查询统计 汇总全部报警信息，可进行筛选查询，并可统计报警信息类型比例、空间位置分布、时段分布、车辆类型对比、车辆报警频次排名等。108（3）违法查询统计 汇总全部违法信息，可进行筛选查询，并可统计违法信息类型比例、空间位置分布、时段分布、车辆类型对比、车辆违法频次排名等。（4）事故查询统计 汇总全部事故信息，可进行筛选查询，并可统计事故信息类型比例、空间位置分布、时段分布、车辆类型对比、车辆事故频次排名等。3.4.1.5.缉查布控系统 车辆缉查布控系统利用道路上安装具备卡口功能的前端设备，通过网络和系统平台，对特定的机动车行驶轨迹实时追踪的综合应用系统，应能够实现车辆布控管理和报警信息实时监控，实现交通违法、交通事故、机动车、驾驶人交通管理基础数据的全项查询、综合分析，对历史轨迹进行地图展示，能够对各类机动车的布控操作做到准确、方便、快捷。通过车辆卡口相关业务系统的数据进行整合，统一车辆布控界面和报警功能，能够在最大范围内第一时间获取到布控车辆的记录信息。基于交通 GIS 地图能够对车辆的报警位置进行直观展示，结合警员、警车的地理位置信息，可以及时部署警力对报警车辆进行堵截，并控制周边的视频监控获取报警车辆的最新动态。3.4.1.5.1.系统功能 3.4.1.5.1.1.实时监测 系统应能够监测并记录通过车辆通行信息，包括过车实时显示和图片记录、号牌识别、速度测量等功能。系统实时展示及记录卡口过车数据，并自动监测设备故障，并对故障设备进行故障报警。采用接入代理服务器的方式，接收转发过来的卡口的车辆图像和车辆信息，将各卡口的车辆图像和车辆信息集中存储到中心磁盘阵列。应支持多画面分割，图片监控窗口可选择 1/4/8/16 等四种画面分割方式，以保证同一时间可关注合适数量的关键场景；设备树分级显示组织辖下的所有设备，用不同的图标显示设备的不同状态，实时刷新设备状态，以能够在第一时间内发现设备故障、排除异常、维护设备稳定运行；图片实时触发抓拍刷新，监控窗口显示的图片应前端设备抓拍而刷新，减少系统开支，提高系统有效运行；监控窗口下方同步显示图片的信息，包括抓拍地点、时间、车牌号、车牌颜色、车速、109 限速、违章类型、车辆归属地等有效信息；图片信息可直接关联录像，呈现事件发生的前因后果；对嫌疑车辆图片可直接双击弹出窗口，单独放大查看细节；系统针对目前多种不同比例的显示器提供手动选择适应的功能，以使图像显示效果能够达到最佳。3.4.1.5.1.2.事件分析 支持事件定位、事件路线轨迹、事件研判，支持作案路线的地图呈现，包括踩点路线、案前路线、案发路线和案后路线。支持事件线选、圈线检索，基于 GIS 的地点检索。支持作案路线的编辑功能，使事件路线不是简单的直接连线，而是通过虚拟路径的编辑，使事件路线更加直观和贴近实际。支持串并案的系列事件按照时空轨迹进行展示。支持打防控事件按照类别、区域、时间等要素进行筛选展示。3.4.1.5.1.3.布控管理 人工布控各类违法嫌疑车辆，对本地或异地车辆进行布控，包括布控采集、布控审批、布控撤销、布控查询等功能。除对被盗抢车、事故逃逸车、违法车辆进行本地布控外，还可进行违法未处理、逾期未年检、报废车等车辆进行本地布控，并根据实际情况可进行跨辖区布控。定时下载综合应用系统交通违法未处理、套牌假牌嫌疑、逾期未报废、逾期未检验车辆信息实现自动布控。支持通过录入车牌号码、车主信息、车身颜色、车身长度、车辆类型、车牌颜色、布控机构和通缉单位、布控类型、布控联系人、布控时间等信息进行布控。布控撤控操作，可以在系统监控范围内对某人或者某车设置系统自动重点关注，当发现此人或者此车时，即刻产生报警，并且将信息记录数据库，可分类查询等；可根据车辆号牌、地点、时间等因素，对目标车辆进行全方位布控；模糊布控，对车牌号码记录不全的车，支持通配符模糊布控；布控分等级，优先级别高的布控项目优先提示；多条件检索布控状态，可以根据布控属性随意查找已经布控的记录；具备手动撤控和自动撤控功能；110 可将布控信息全部批量导出，或者从系统外直接导入布控项目，简化操作和系统维护；布控实时报警，系统可设置现场报警、远程报警、联动动态视频预案等多种响应方式；支持上传原始图片，支持指定短信报警等首页报警查询；通过配置布控预案实时显示报警信息，并进行视频联动和报警输出。报警产生时若设置的报警预案中有设置发送指令到签收对象，则可查询已发送的报警签收状态。报警信息发送到签收对象之后，签收人根据实际情况填写反馈信息。系统黑名单功能，即在黑名单内的车辆全部自动布控；白名单，则是系统在遇到白名单范围内的车辆时仅系统记录该信息，但是不启动自动违规处理。方便对不同车辆进行不同管理。3.4.1.5.1.4.报警管理 对报警信息进行后续处理，包括报警查询、报警确认等功能。实时报警：比对报警信息产生后可以在前端、中心通过页面弹出框闪动方式进行报警，同时支持语音、外接显示屏、外接灯光显示等方式进行报警提示。中心或前端接收到报警信息后通过指挥调度系统对民警进行指挥调度。报警信息查询：通过布控时间、布控人、报警时间、报警地点、车牌号码等进行报警信息查询。报警客户端配置：通过中心对前端报警客户端进行远程配置，更改报警方式、报警级别等。3.4.1.5.1.5.车辆查缉 根据查询条件，查询通行车辆的历史过车信息，协助公安各警种进行涉案车辆追踪。具体条件：按车牌号码查询，按监控点查询，按时间查询，组合查询，综合查询。查询信息：根据查询条件，查询过车信息、布控信息、撤控信息、报警信息等。统计分析：根据统计条件，进行布控统计、撤控统计、报警统计等。3.4.1.5.1.6.智能预警 系统对嫌疑车辆实时预警，包括嫌疑假牌车、嫌疑套牌车、逾期未检验、未报废车辆、货车禁行、外地车禁行等。111 3.4.1.5.1.7.黑名单比对报警服务 布控地点的比对报警服务器轮询数据库中的布控信息，并把布控信息读入到黑名单队列中以供比对。比对服务器同时轮询过车信息，将过车信息与布控信息进行比对，若匹配成功则从数据库中将信息再读出发送给报警客房端，并把报警信息发送到指定点显示。3.4.1.5.1.8.防控圈 对嫌疑车辆设置实时防控功能，系统根据视频及图像分析其途径位置，并根据位置信息，智能计算其可能轨迹，并可实时查看轨迹路线视频信息。3.4.1.5.1.9.违法数据管理 系统对接入的违法数据进行完整性和逻辑性校验，对于问题数据支持人工审核筛选，确保传递给内网核心平台的数据质量。可对接入的违法数据进行综合查询、审核，根据预设的规则进行自动筛选，降低人员工作强度，提升违法数据的质量。系统支持对特殊车辆管理牌号进行管理。可对违法数据进行统计。3.4.1.5.1.10.信息预警签收 应能关联的卡口信息，实时接收卡口相关预警信息，人工签收后指挥路面民警拦截。3.4.1.5.1.11.拦截处置反馈 采集录入民警现场拦截嫌疑车辆和处置情况，对当事人现场处罚的可采集录入相关处罚决定书信息。3.4.1.5.1.12.信息统计分析 查询布控、撤控、预警、处置反馈等信息，可根据预警类型、签收处置情况进行分析，考核统计卡口工作情况、民警拦截处置情况等。3.4.2.交通信号控制系统 交通信号控制是保障城市交通秩序最重要的手段，依据城市道路路网结构以及交通流 112 分布状况，规范城市道路交通基础设施，合理组织交通流、实现路网交通节点的流量调控均衡，对控制区域内的交通流进行实时监视、检测、控制、协调，有效地改善控制区域内的交通状况，提升出行效率。为保障城市道路畅通，应在下沉道路交叉口及地面主干道路和主要支路建设信号控制系统，同时为保障交通安全，需要在学校、医院、商场等人流量较大的区域建设信号控制系统。3.4.2.1.控制功能 3.4.2.1.1.常规控制 系统应能实现区域自适应、线协调、单点优化、感应控制、多时段定时控制等多种控制方式，如下所示：区域自适应优化控制：控制区内的路口交通信号控制机都在区域计算机的控制之下，信号配时方案依据交通流实时情况由区域自适应优化算法软件实时生成。线协调控制：控制区内的路口交通信号控制机都在区域计算机的控制之下，具备实现静态协调（绿信比运行多时段方案）和动态协调（绿信比实时优化）的控制功能。单点优化控制：系统或设备具备对单个路口依据交通流实时情况进行优化配时方案的功能。感应控制：系统设备根据单个路口随机交通流特点可临时申请或延长相位绿灯时间的控制功能。多时段定时控制：根据时段流量分布特点，通过多时段分别固定配时方案的模式对路口控制。行人过街管理：系统应具有行人过街与上游交叉口协调控制功能，对于在实施干线协调控制的道路中存在行人过街路段的情况，系统能够做到既满足行人过街需求，又保障主干道绿波带效果不受影响。其他控制方式：无电缆线控方式、黄闪方式及关灯等工作方式。3.4.2.1.2.特殊控制 系统应可以根据实际交通情况，由控制中心发出命令，进行特殊交通控制。警卫控制：在特殊情况下，如警卫、消防、救护、抢险等，信号灯按预定的路线进行线协调推进，以保证车辆畅通无阻。应具备优先路线选择功能。指定相位控制：应具备由控制中心发出命令控制信号控制机运行在某一指定相位。113 模拟手动：根据路口交通需求，由交通指挥中心发出命令模拟交通信号控制机的手动控制方式，进行交通疏导。手控/遥控：通过有线或无线遥控器的方式，将路口交通信号控制机手动开关置于“手动”位置，每按一次手动按钮，灯色变换一次。溢出控制：对于路口间距较近的路口，常发生排队至下一个路口，在路口设置出口检测器，当出口道排队时触发流入相位截停，以保证路口畅通。出口检测器可设置于离出口一定距离的位置（保证在黄灯过渡时间内排队累增不会到路口内），路口的溢出控制要求在系统的任意控制方式和模式下均生效（包括网络中断）。3.4.2.1.3.优先控制（1）公交优先控制 系统支持增加公交优先控制系统模块后，系统应可满足 GNSS（全球导航定位系统）、汽车电子标识读写设备、视频检测等多种优先请求方式，实现在公交车辆到达交通信号控制路口时，公交车辆向交通信号控制系统请求给予优先通行信号，交通信号控制系统收到公交车辆优先请求后，如当前不是运行在公交车辆通行相位时，信号系统在运行最小绿周期后，提前开启公交车辆通行相位，使公交车辆优先通过；如当前正在运行公交车辆通行相位时，系统延长该公交车辆通行相位，使公交车辆顺利通过。系统在选择公交专用线路信号优先的同时，需同时实现在公交车辆行驶路线上形成协调控制；系统具有公交信号优先的启用/停用方案；系统具有通过时间表或人工调用来启用或停用公交信号优先控制方案；系统具有公交信号优先的增加和取消公交优先方案的设置。（2）紧急优先控制 紧急优先绿色通道是由交通信号控制系统加载优先通行控制模块后实现的特种车辆优先通行的一种优先控制功能。3.4.2.2.系统监测 应可以对系统设备和软件运行状况和故障进行全面监测和管理。以报表的形式清晰的反映系统操作员的操作记录，系统参数的修改记录，系统登录记录，系统故障及处理记录，系统运行方案的历史记录，交通阻塞报警及处理记录。114 3.4.2.3.交通信息采集与数据纠错 交通信息采集：系统应可以通过在路口各车道安装的车辆检测器（包括环形线圈检测器、地磁检测器、视频流量检测器及微波雷达检测器）来采集交通流量、车速、占有率等基本交通数据，并进行处理、统计分析、存储、提取控制区域内的车流量、平均车速、停车率、排队长度、饱和度等交通信息，同时评估交通负荷度，建立交通信息管理数据库，打印分析交通信息各类图表，供交通疏导、交通组织与规划使用。数据纠错：系统具有数据纠错功能，对采集到的交通信息进行容错、过滤，提取有效数据，剔除错误数据，确保采集到的交通信息的准确性。3.4.2.4.系统崩溃的紧急预案 系统应具有系统崩溃（区域控制计算机发生故障、通信断线等）的紧急预案，一旦出现崩溃系统为确保路口交通正常运行，系统崩溃紧急预案分下列两种情况：系统崩溃前信号控制机工作在区域优化方式，系统崩溃后交通信号控制机根据预案降级为单点优化工作方式或降级为单点无电缆线协调工作方式；系统崩溃前信号控制机工作在干线协调方式或固定配时方式，系统崩溃后交通信号控制机自动降级为单点无电缆线协调工作方式。3.4.2.5.设备自动检测 系统主要设备（交通信号控制机、车辆检测器等）应具有完备的自动检测功能，实时检测当前硬件工作状态、软件运行状态及通信状态，检测到有故障产生时应根据故障级别进行相应处理，必要时进行故障降级处理，并记录故障信息，在通讯正常的情况下实时将故障信息上报系统。未联机的情况下可本地保存。软件自检功能：设备软件在运行的过程中，能够实时检测运行的状况，并具有容错功能，如发现故障，能通过“看门狗”恢复到正常运行状态。交通信号参数检测功能：在交通信号控制机运行的过程中，设备实时检测交通信号参数，如果发现相位序列、相位号、方案号、配时等重要参数溢出，信号控制机能做出相应处理。硬件检测功能：设备在运行的过程中，实时检测主要硬件芯片（flash 芯片、时钟芯片、通信芯片等）的工作状态，如果发现某芯片工作异常，将对其进行相应处理，使其恢复正常工作，若无法恢复，设备应自动进行故障降级处理，并向系统上报故障信息。115 3.4.2.6.系统对时 为了保证信号控制机在协调控制时保持时间基准绝对一致，应定时或人工对所控制的信号控制机进行精确对时；同时还可以确定对时的范围、对时的时间和频率，使得整个系统的时间上绝对无误。3.4.2.7.配置管理 3.4.2.7.1.交通属性管理 系统可配置交通管控属性信息，如区域、子区、路口、车道、相位相序、路网、线控方案、疏导方案、优化参数配置等属性信息。3.4.2.7.2.遥设信号控制机参数 区域机可以调看、修改和设置信号控制机参数，如：（1）信号控制机配时方案参数；（2）信号控制机普通、特殊时段参数；（3）信号控制机相位配置参数；（4）信号控制机单点线控参数；（5）信号控制机感应配置参数；（6）信号控制机过渡灯色参数；（7）信号控制机时间参数。3.4.3.行人过街系统 城市以慢行交通为主，窄路密网也是适宜行人步行的城市路网。未来城市需要建设行人过街系统，保障行人过街安全，以充分体现“以人为本”的智慧城市建设原则。行人过街分为两种情况，一种为有信号灯控制的行人过街，采用行人闯红灯相机抓拍闯红灯行为，通过相机检测路口行人过街等待人数，也可通过行人过街按钮的方式采集过街需求。调整信号灯色，给予行人通行权。一种为无信号灯控制的行人过街，通过感应行人过街需求，通过道钉闪烁提示车辆减速，保障行人安全。行人过街系统也应体现对残疾人过街的关怀，一方面通过路口语音提示，提醒盲人过街。另一方面，残疾人在过街较慢，应可以检测到斑马线有残疾人过街，延长过街时间。116 3.4.3.1.信号灯控行人过街 3.4.3.1.1.行人闯红灯检测 行人在红灯状态下越过警戒线，进入人行横道的，系统自动检测行人越线行为，抓拍行人闯红灯全景图像，同时联动对向摄像机抓拍图像。系统将三张行人闯红灯过程图片和一张行人特写图像进行自动合成，形成完整的行人闯红灯画面信息。3.4.3.1.2.等待过街行人主动检测 前端相机可以每隔一定时间间隔（可设置）通过网络将“设备 ID、等待行人数量”等交通数据传输到交通信号控制机，实现对过街行人人数的主动、精准检测，为智能化地信号配时提供数据基础；如果采用传统的行人请求按钮方案，按钮在接收到行人请求后可以将信号通过 IO 口传输到交通信号控制机，实现对行人过街请求的监听。3.4.3.1.3.行人过街感应信号控制 在路段行人过街需求较小或波动较大的时段或场景下，为了避免出现定周期中绿灯空放的现象，减少频繁切换行人相位对路段机动车流的干扰，应可以采用行人过街感应控制功能：（1）未检测到行人过街需求时，机动车灯绿灯，行人过街红灯；（2）当检测到行人过街需求后，可能机动车绿灯刚刚放行不久，为了保证机动车的必要通行时间，需要判断机动车是否到达最小绿灯时间。同时，如果机动车最小绿灯时间设置过长，可能导致行人的等待时间过长，研究表明当行人等待时间超过最大等待时间后，行人闯红灯的概率会大幅增加，因此系统还需要判断行人的等待时间是否到达最大等待时间。综合考虑机动车通行效率和行人过街安全两个因素，达到“机动车的通行时间大于等于最小通行时间”或“行人等待时间大于等于最大等待时间中”的任一条件即需要触发行人过街相位；（3）执行“行人放行延迟时间”，目的在于为机动车相位由绿变红提供安全间隔时间，机动车信号灯会按照绿灯-绿闪-黄灯的顺序改变状态，行人信号灯保持红灯状态；（4）执行完行人放行延迟时间后，交通信号控制机执行行人绿灯相位，此时机动车信号灯按照黄灯-红灯的顺序改变状态，行人信号灯按照红灯-绿灯改变状态；（5）当执行完行人绿灯时间后，行人绿灯切换为行人绿闪，目的是保证已经进入人 117 行横道的行人安全到达另一侧道路。绿闪时间根据行人过街速度、距离等参数计算后在配置客户端设定；（6）行人过街绿闪相位放行结束后，即恢复主路通行，机动车信号灯由红灯-绿灯，行人信号灯由绿闪-红灯，行人过街信号周期结束。如此循环往复，不断检测行人过街需求，满足行人过街需求。3.4.3.1.4.行人过街协调信号控制 在路段行人过街需求和机动车流量都较大且稳定的时段或场景下，行人过街信号控制需要考虑与上下游交叉口信号灯进行协调控制：行人过街交通信号控制机可通过 GNS（全球导航定位系统）校时实现与上下游交叉口交通信号控制机的时钟同步，并根据前期调研确定行人绿灯时长和清空时长，同时根据上下游交叉口信号配时方案得到路段信号控制周期及机动车绿灯时长，结合该路段的行驶车速计算相位差，实现路段行人过街信号灯与上下游交叉口的干线绿波、干线红波等协调控制，在优先保证交通不拥堵的前提下保证行人的过街需求。3.4.3.1.5.行人过街定周期控制 系统应具备基础的行人过街定周期控制功能。一方面，当路段行人过街需求较大且稳定时，行人过街可设置为定周期控制方案；另一方面，当前端行人检测设备出现故障时，系统可自动降级到定周期控制，以保证系统的稳定可靠运行。3.4.3.2.无灯控行人过街 系统应能够通过红外相机等检测设备能够检测到等待区域或斑马线上的静止行人或非机动车，能够检测到行人或非机动车的过街行为，并且沿着人行道运动的行人和非机动车或者横向进入斑马线的车辆不会发生误检测。当检测到行人或机动车等待和过街行为时，斑马线上的道钉能够闪烁，提醒司机避让行人。3.4.4.视频监控系统 道路交通视频监控系统是最常用也是最直观的交通信息采集手段，在国内外交通管理领域已被广泛的应用。它能通过监控摄像机为公安指挥人员和交通管理指挥人员直观地反映道路交通信息与交通状况，便于及时掌握交通动态。系统所记录的图像信息具有很强的直观性、实时性和可逆性，使得它在解决治安和侦破刑事案件、交通事故、预防和疏导交 118 通拥堵、及时响应交通突发事件以及在公安侦察破案提供线索等方面发挥重要的作用。3.4.4.1.历史图像的检索和回放 数据管理服务器上的数据库中记录了设备、通道、时间、报警同图像存储物理位置的对应关系，通过设备、通道号和时间段（可选），或通过报警信息，用户可以检索到已经录制的历史图像列表，双击即可播放。3.4.4.2.用户与权限管理 3.4.4.2.1.域管理 系统应支持基于 SIP 协议实现多级系统联网，系统层级不少于 7 级，上级系统可管理不少于 1024 个下级系统。系统应支持跨系统实时视频播放、云台控制、录像检索、回放功能。系统应支持跨系统的报警联动。系统应支持设置域间并发图像的数量。并支持干线抢占，高优先级用户可以抢占底优先级用户的干线，低级别用户不可抢占，同优先级用户先到先得。系统应支持跨域的用户优先级配置。系统应支持 GB/T28181、DB33、国家电网标准等多种联网标准。3.4.4.2.2.用户管理 系统应支持用户配置、用户登录、认证、管理等各种管理功能；系统应支持角色管理，包括对角色的分级、分设备、分功能、分设备组、报警接收处理等权限的管理，同一用户角色对不同设备组可设置不同控制权限；系统应支持基于角色的用户权限管理。一个用户可以拥有一个或多个角色，用户自动继承所拥有角色的权限。系统应支持精细化的用户权限管理，常用功能实况调用、云台控制、设备管理、计划任务、录像检索回放、录像下载、本地录像、图片抓拍等均可控制操作权限；系统应支持对用户的跨域设备调用、控制权限的管理；系统应支持对用户的信息管理，可编辑用户信息；系统应可查询所有用户的权限、状态、操作的历史记录；系统应支持用户的多点登录。119 3.4.4.2.3.云台控制冲突 用户应可按角色权限级别分为多个云台控制的优先级；同级或高级用户应可以抢夺控制权；用户获得控制权后，可以选择锁定。锁定后不能再被抢夺，但最高权限系统管理员用户可强制释放被锁定的云台控制权。3.4.4.3.日志管理 整个系统的日志管理应分为三类：系统运行日志、操作日志和告警日志。系统运行日志应包括：设备启动、保活失败、配置不同步、故障和故障恢复等信息（设备 ID、状态变化、时间）。系统操作日志应包括：某用户的登入、退出、对系统配置的修改、控制等。告警日志应包括：温度过高、视频丢失报警、遮挡报警、运动检测告警、外部告警、设备离线等。系统应支持针对各种告警信息提供统计报表，基于报表，提供基于告警类型和告警时间等的查询功能。3.4.4.4.轮切功能 应可实现多路实况进行轮流查看的业务。3.4.4.5.多画面功能 应可实现多画面的显示，多个画面之间的操作相互独立，如可以显示多路实况，可以显示多路回放，也可以部分画面显示实况、部分画面显示回放。视频监控客户端根据所配置的计算机性能的不同，可以支持 4 画面、6 画面、9 画面等显示方式，最多支持 16 分屏。3.4.4.6.安全验证管理功能 监控客户端启动后，必须向视频管理服务器发起注册，并在注册过程中审计终端的合法性。只有完成了注册过程，终端才能接入到视频监控专网，开展业务。在运行的过程中，如果终端实时检测到异常，将信息保存到本地，上报到视频管理服务器，在客户端管理界面的告警台上提示给系统管理员。当视频管理服务器管理的域内的服务器类设备（例如数据管理服务器、流媒体服务器、IP-SAN，也包括视频管理服务器自身）出现故障时，视频管理服务器也会及时将告警信息推送到客户端上，并以稍高级别的 120 告警提示管理员。终端注册成功后，需要周期性的向视频管理服务器发送保活。保活是为了保证终端与视频管理服务器之间的通讯正常，采用的一种心跳检测机制。各种服务器同数据管理服务器之间也有同样的保活机制。一旦设备检测到心跳断开，说明对端设备出现了问题，此时除了发送告警信息，系统将同时按照预先设定的方案采取措施，例如将业务切换到备份设备上，在数据管理服务器和视频管理服务器进行业务切换的过程中，所有已经建立的实时监控业务和历史回放业务都不受影响。保活的默认周期是 10s（推荐），有时为了提高系统在故障时的恢复速度，也可以将周期适当缩短。视频管理服务器主动发起的配置轮询，是为了保证服务器上记录的配置与下发到编解码设备上实际的配置一致。配置轮询的时候，如果出现配置不一致，将以视频管理服务器记录的配置为准，自动启动配置下发，强制终端更新的配置。同时视频管理服务器将记录日志，并启动告警提示。3.4.4.7.时间同步功能 应支持系统内全部设备均使用标准 NTP 服务器作为时间同步来源的配置，也支持系统内设备根据视频管理服务器的系统时间进行域内设备进行自动时间同步。3.4.4.8.集中管理和批量配置 系统应可提供集中的配置管理功能，管理员在权限范围内，可以对所有终端进行集中的配置，同时支持批量配置管理，提高电信级的可维护性，减轻管理员的工作量。3.4.4.9.智能分析 应可按要求分析录像数据，支持智能拼接、绊线类、禁区类、车牌类、卡口电警类车辆行为分析、录像摘要等扩展。3.4.4.10.全景拼接 应可以将几个独立摄像机的图像整合成一幅完整统一的视频图像。同时支持各摄像机独立电子云台并发工作，实现全场景通览的同时，对场景内局部物体和细节灵活进行追踪、放大。121 3.4.4.11.录像切片 应可自动将检索出来的录像，将动态帧的首帧显示。用户可以通过这些图片很快找到想要的录像，并可从图片直接播放相关录像。3.4.4.12.电子地图扩展 应支持在线和离线模式电子地图功能。通过点击地图上的摄像机图标，可以快速实时查看对应位置的摄像机图像和录像。可框选多个摄像机并批量播放实况和录像。3.4.5.交通事件检测系统 应可通过全画面多目标跟踪与识别技术，综合处理和分析来自道路监控摄像机的视频图像，实现对道路交通事件以及过程进行实时检测、报警、记录、传输、统计，同时检测和统计道路交通流参数。所检测的交通事件包括停车、逆行、抛撒物、拥堵、烟雾和火灾、交通事故、行人等。3.4.5.1.拥堵事件检测 功能描述：应可以自动检测高速公路或城市快速路上发生的交通拥堵事件并报警；功能特点：1）检测区域、布防时间由用户自定义；2）有助于交通管理者及时发现车辆堵塞情况，及时处理，提高服务能力。3.4.5.2.停车事件检测 功能描述：应可以对监控视场内发生的停车事件进行自动检测并报警；功能特点：1）检测区域、如布防时间段、车辆停留报警触发时间由用户自定义；2）摄像机按布控条件自动发现道路中违章停靠车辆并提示报警。3.4.5.3.倒车事件检测 功能描述：应可以对发生的逆行、倒车事件进行自动检测并报警；功能特点：1）检测区域、正常方向、布防时间由用户自定义；2）摄像机按布控条件自动发现倒车车辆；122 3.4.5.4.抛洒物检测 功能描述：应可以对监控视场内的抛撒物自动检测并报警；功能特点：1）检测抛撒物的区域、停留时间、布防时间由用户指定；2）及时发现抛撒物，避免交通事故。3.4.5.5.路障检测 功能描述：应可以对监控视场内的交通路障事件自动检测并报警；功能特点：1）检测交通路障、检测区域由用户设定；2）及时发现交通路障，避免交通事故。3.4.5.6.交通事故检测 功能描述：应可以对监控视场内的交通事故自动检测并报警；功能特点：1）检测交通事故地点、发生时间、检测区域由用户设定；2）及时发现一次事故，避免二次事故。3.4.5.7.车道行人检测 功能描述：应可以检测在指定的道路区域内是否有行人进入并报警；功能特点：1）检测区域自由设置；2）行人停留触发时间长度、布防时间由用户自定义；3）及时发现高速公路的行人闯入。3.4.5.8.下沉式道路烟雾检测 功能描述：应可以能够实时监测到烟雾的发生。功能特点：1）直接视频分析，无需其他外围设备，更及时发现安全隐患。2）联动系统报警，无需单独报警系统。123 3.4.5.9.占用应急车道检测 功能描述：应可以检测在指定的道路区域内是否有车辆违法占用应急车道并报警；功能特点：1）直接视频分析，无需其他外围设备，更及时发现安全隐患；2）摄像机按布控条件自动发现道路中违法占用应急车道车辆并联动报警。3.4.5.10.交通事件报警功能 系统在检测到交通事件后，相关报警信息应即时传输到交通监控中心，供指挥调度人员关注路面状况，从而及时做出指挥调度。3.4.5.11.交通事件报警功能 选择需要查询的道路、时间、事件等信息，应可查询该路段的具体报警事件，并可查看报警图片和视频，同时可以生成相关事件报表。3.4.6.交通违章监测分析系统 交通违章监测分析系统对机动车和行人的违法、违章行为进行监测记录，包括闯红灯自动记录系统、行人闯红灯管理系统、违停抓拍系统。系统采用先进的视频检测、车牌识别、视频跟踪、车辆轨迹分析、车辆测速等多种智能技术对车辆进行复合型检测，对违反交通信号灯、不按导向标志行驶、逆行、违反禁止标线、违法变道、机占非、路口滞留、超速、违法停车等多种违法行为进行的自动检测和记录。为交通部门综合管理系统提供切实有效的依据，从而规范机动车驾驶人员的驾车行为。交通违章监测分析系统包括闯红灯自动记录系统，交通超速抓拍系统，违停抓拍系统，文明出行管理系统。3.4.6.1.闯红灯自动记录系统 机动车闯红灯自动记录系统也称作“电子警察”系统，可以对机动车不按规定车道行驶、超速行驶、压黄线、闯红灯行为等违法行为进行实时监测、记录和处罚。“电子警察”系统由于可以全天候工作，在缓解日益繁忙的道路交通管理任务与警力严重不足之间的矛盾同时，一定程度上消除了道路交通管理在时间和空间上的“盲点”，扩大了交通管理的监控时段和监控范围，也提高了交通参与者遵纪守法意识。机动车闯红灯自动记录系统由前端子系统、传输与后端管理子系统两部分组成，实现 124 对路口机动车闯红灯、逆行、压线、不按所需行进方向驶入导向车道、不按规定车道行驶等交通违法行为的自动抓拍、记录、传输和处理，同时系统还兼具卡口功能，能够实时记录通行车辆信息。3.4.6.1.1.车辆监测功能 系统应采用视频检测方式探测通过交叉口驶入段监测区域的机动车。被检车辆行驶速度在 5Km/h120Km/h 范围内，车辆捕获率应大于 90%。当监控区域为同向相邻的 2 个（含 2 个）以上车道时，车辆图像捕获应能满足通行车辆骑、压分道线行驶的情况。3.4.6.1.2.车辆通行信息记录功能 系统应能对行驶通过监测区域的车辆记录两张车辆尾部全景图像和一张号牌特写图片。系统记录的车辆信息除包含图像信息外，还应包括文本信息，如日期、时间（精确到0.1 秒）、地点、方向、图像记录设备编号、号牌号码、号牌颜色、车型等。车辆信息应写入关联数据库，并应将相关文本信息（日期、时间、地点、方向、车道号、号牌号码、记录设备编号等）叠加到图片上。在环境无雾包括雨雪天气下，监控区域内规范行驶的车辆被记录的图片应能清晰看清车辆尾部所有特征情况，还应能看清车辆类型、颜色和所载货物等。3.4.6.1.3.交通安全违法行为记录功能 系统应能对各种机动车辆的交通违法行为如闯红灯、通过灯控路口不按所需行进方向驶入导向车道、机动车逆向行驶、跨越禁止跨越对向或同向车行道分界线等自动判别后抓拍取证，以此作为执法依据。（1）机动车闯红灯行为记录功能 系统对机动车在其对应的绿灯或黄灯相位时越过停车线应不作记录。系统应能够记录机动车闯红灯过程中至少三个位置的信息以反映机动车闯红灯违法过程。第一个位置的信息应能清晰辨别闯红灯时间、车辆类型、红灯信号、机动车车身未越过停止线的情况；第二和第三个位置的信息应能清晰辨别闯红灯时间、车辆类型、红灯信号和整个机动 125 车车身已经越过停止线并且在相应红灯相位继续行驶的情况；并且至少应有一个位置的信息能够清晰辨别号牌号码。各个位置间应能够保持适宜的距离以反映机动车闯红灯违法过程，不应出现因间距太大影响对违法机动车进行认定的情形。并能清晰记录周边环境、标志标线的信息。（2）机动车通过灯控路口不按所需行进方向驶入导向车道行为记录功能 系统应能够记录机动车通过灯控路口不按所需行进方向驶入导向车道行为。应记录机动车通过灯控路口不按所需行进方向驶入导向车道行为过程中至少三个位置的信息以反映机动车违法过程。第一个位置的信息应能清晰辨别机动车到达灯控路口时间、车辆类型、对应行驶车道的信号灯状态、机动车车身未越过停止线的情况；第二个位置的信息应能清晰辨别机动车通过灯控路口时间、车辆类型、信号灯状态和整个机动车车身已经越过停止线并且在相应相位继续行驶的情况；第三个位置的信息应能清晰辨别机动车通过灯控路口时间、车辆类型、信号灯状态和机动车继续行驶方向与信号灯状态不符的情况；并且至少应有一个位置的信息能够清晰辨别号牌号码。各个位置间应能够保持适宜的距离以反映机动车违法过程，不应出现因间距太大影响对违法机动车进行认定的情形。（3）机动车逆向行驶行为记录功能 系统应能够记录机动车逆向行驶行为。系统应能够对应该按监测方向（监测方向指监测设备镜头指向的方向）行驶的车辆驶入对向车道的和应该在对向车道行驶的车辆驶入监测方向车道的逆向行驶行为进行记录。应能记录机动车逆向行驶行为过程中至少两个位置的信息以反映机动车违法过程。连续两幅反映机动车逆向行驶违法过程的特征图片的间隔时间应为机动车在两幅图片上的对应行驶位移1.0m 所需的时间，各个位置间应能够保持适宜的距离以反映机动车违法过程，不应出现因间距太大影响对违法机动车进行认定的情形。（4）机动车跨越禁止跨越对向或同向车行道分界线行为记录功能 系统应能够记录机动车跨越禁止跨越对向或同向车行道分界线行为。应记录机动车跨越禁止跨越对向或同向车行道分界线行为过程中三个位置的信息以反映机动车违法过程。第一个位置信息应能够反映机动车未跨越或骑压禁止跨越对向或同向车行道分界线的机动车尾部全景特征图片。126 第二个位置信息应为机动车继续骑压或越过禁止跨越对向或同向车行道分界线时的机动车尾部全景特征图片。第三个位置信息应为越过禁止跨越对向或同向车行道分界线时的机动车尾部全景图片 并且至少应有一个位置的信息能够清晰辨别号牌号码。连续两幅反映跨越禁止跨越对向或同向车行道分界线违法过程的特征图片的间隔时间应为机动车在两幅图片上的对应行驶位移1.0m 所需的时间，各个位置间应能够保持适宜的距离以反映机动车违法过程，不应出现因间距太大影响对违法机动车进行认定的情形。（5）车辆限时限行检测抓拍功能 系统应具有对禁止货车通行的路段进行限时设定抓拍的能力，可根据事先设定的时间段，车辆类型等规则进行判断，对违反限时规定的车辆进行检测抓拍，自动记录的三张不同位置的图片用以反映机动车违法限时规定而出现的过程，其中至少一张图片能清淅辩别车辆号牌、车辆特征等信息。并对车辆地点、时间、车辆特征、行驶方向进行记录。（6）闯红灯车辆驾驶人面部特征采集功能 具有驾驶人面部特征采集功能，采集的违法记录图片应能通过人工目视的方式，清晰辨别驾驶人面部特征等信息。抓拍的合成图片要求为电子警察至少 4 张违法图片（3 张车辆尾部 1 张车辆前部）；合成图片中车辆必须为同一车辆。3.4.6.1.4.机动车号牌自动识别功能（1）号牌结构识别 系统应能识别的号牌结构包括：单排字符结构的号牌，如军队用小型汽车号牌、GA36-2007 中的小型汽车号牌、港澳入出境车号牌、教练汽车号牌等；武警用小型汽车号牌；警用汽车号牌；双排字符结构的号牌，如军队用大型汽车号牌、武警用大型汽车号牌、GA36-2007 中的大型汽车号牌、挂车号牌、低速汽车号牌等。（2）号牌字符识别 系统应具备对民用、警用、军用、武警等汽车号牌自动识别的能力。（3）号牌颜色识别 系统应能识别蓝、黄、白、黑四种底色的机动车号牌，能识别新能源汽车车牌。（4）车辆号牌识别要求 127 白天车辆号牌识别准确率应不小于 90%（除摩托车号牌、低速车号牌、临时号牌、拖拉机号牌外）；夜间车辆号牌识别准确率应不小于 80%（除摩托车号牌、低速车号牌、临时号牌、拖拉机号牌外）。3.4.6.1.5.机动车交通安全违法信息记录功能 系统记录的机动车交通安全违法信息除包含图像信息外，还应包括文本信息，如交通安全违法日期、时间（精确到 0.1 秒）、地点、方向、车道号、图像取证设备编号、号牌号码、号牌颜色、车型、防伪等信息。机动车交通安全违法信息应写入关联数据库，并应能够将交通安全违法日期、时间（精确到 0.1 秒）、地点、方向、车道号、图像取证设备编号、防伪等相关文本信息叠加到图片上。系统记录的图片应不受环境变化影响。环境无雾包括雨雪天气下，记录的图片应能清晰看清车辆前部或后部所有特征，还应能看清车辆类型、颜色和所载货物等。3.4.6.1.6.电视监视功能 系统应能够从交叉口的每个进口处沿驶入方向采集交叉口内的交通视频信息。视频图像应采用基于 H.264，编码后图像分辨率应达到 1080P 以上，每秒至少 25 帧。3.4.6.1.7.交通流信息采集功能 系统应具有交通流信息采集功能。系统应采用视频检测方式采集交通流信息。系统应具有采集交通流量、占有率、车头时距等交通流信息的功能。最小采样时间间隔应能够不大于 75ms。系统应能对采样的数据进行分析计算，应可换算成 1 分钟或 5 分钟交通流信息写入历史记录表，以供查询统计使用。3.4.6.1.8.图像防篡改功能 系统记录的原始图像信息应具有防篡改功能，应可防止在传输、存储、处理等过程中被人为修改。3.4.6.1.9.光线自适应功能 系统应能根据光线的变化，自动改变摄像设备工作参数、自动打开或关闭辅助照明设 128 备，确保记录的图片清晰。3.4.6.1.10.自动校时功能 系统应具有自动校时功能。一天 24h 内，系统设备的计时误差应不超过 1.0s。系统中心管理系统应能够每天对接入的前端设备进行至少一次设备时钟校准。3.4.6.1.11.数据存储功能（1）系统前端设备本地缓存数据功能 1）交通安全违法信息存贮功能 系统前端设备对采集的车辆违法信息应具有不少于 7 天的本地缓存能力。图片应采用JPEG 文件格式存贮。当超出缓存时间时，设备应能够自动对车辆信息和图片进行循环覆盖。2）车辆通行信息存贮功能 系统前端设备应具有存储采集的车辆通行信息数据的功能。系统前端设备应能够存储不少于 120 万辆车辆的图像（包含一张尾部全景图片和一张号牌特写图像），图片应采用JPEG 文件格式存储。3）交通电视监视录像存储功能 系统前端设备应具有交通视频存储功能。每个交叉口的系统前端设备能够对交叉口的每路视频图像连续存储不少于 7 天，超过存储时限的视频应采用循环覆盖的方式进行存储。4）交通流信息实时传输与存贮功能 系统可以按车道实时提供给交通信号控制机占有式流量输入信号，替代原有的地感线圈，实现交通信号控制系统功能要求。系统前端设备采集的交通流信息数据存储时间应至少能够达到 60 天。5）其它信息存贮功能 系统前端设备记录的其它信息数据存储时间至少应能够达到 60 天。（2）系统中心管理系统数据存贮功能 1）车辆通行信息存贮功能 系统管理系统应能够对辖区内系统前端设备上传的的车辆通行信息应统一存储。车辆图像存储时间应60 天，车辆通行文本信息和提取的号牌图像存储时间应1 年。图片应采用 JPEG 文件格式存储。129 2）交通视频图像存贮功能 系统管理系统应能够对辖区内系统前端设备上传的交通视频图像进行统一存储。视频图像信息保存时间至少应为 30 天，所存储的视频图像信息在保存 30 天后，如没有继续保存的需要，则应能被新的视频图像信息自动覆盖。3）其它信息存贮功能 系统管理系统能够对辖区内系统前端设备上传的其它信息数据进行统一存储。存储时间至少应能够达到 30 天。3.4.6.1.12.数据传输功能 系统应具备联网数据传输和现场数据下载等数据传输基本功能。（1）联网数据传输功能 系统前端设备应能够通过通信网络将机动车交通安全违法信息、车辆通行信息、交通监控视频图像、交通流信息、设备运行状态信息、设备故障报警信息等自动传输到指定的系统中心管理系统进行集中存储，且信息传输应具有防丢失、防篡改等功能。信息上传时间应能够设置为实时传输或定时传输。（2）现场数据下载功能 系统应能够支持在现场将机动车交通安全违法信息、车辆通行信息、视频信息、交通流信息、设备运行状态信息、设备故障报警信息等人工或自动下载到存储介质的功能。下载过程应不删改原始信息，且应能够记录下载日志信息，包括下载人、下载时间等信息。3.4.6.1.13.数据断点续传功能（1）系统前端设备数据断点续传功能 系统前端设备应具备断点续传功能。如遇网络中断或其它故障，应可将车辆交通安全违法信息、车辆通行信息、交通流信息、设备运行状态信息、设备故障报警信息等存储在本地设备中，待故障恢复后自动上传至系统中心管理系统。（2）系统中心管理系统数据断点续传功能 系统中心管理系统设备应具备断点续传功能。如遇网络中断或其它故障，应可将车辆交通安全违法信息、车辆通行信息、交通流信息、设备运行状态信息、设备故障报警信息等存储在本地设备中，待故障恢复后自动上传至智能交通系统。130 3.4.6.2.行人文明出行管理系统 本系统通过视频自动检测行人闯红灯行为，应可联动路口高音喇叭实现对闯红灯行人的警示和提醒，并可在电子屏幕上显示行人闯红灯行为，也可以记录闯红灯行为，对接城市文明信用体系。可有效规范行人出行习惯，大大降低行人闯红灯的事故发生率，提高城市的文明程度。3.4.6.2.1.信号灯状态检测功能 信号灯检测器可实现信号灯状态的检测，一台信号灯检测器支持 8 路信号灯状态的检测，每个路口配置一台即可。3.4.6.2.2.行人闯红灯违法行为自动检测功能 行人在红灯状态下越过警戒线，进入人行横道的，系统自动检测行人越线行为，抓拍行人闯红灯全景图像，同时联动对向摄像机抓拍图像。3.4.6.2.3.联动告警功能 系统通过语音警示和对违章图片抓拍的即时警示方式，规范行人过马路的交通行为，能够降低行人乱闯红灯引发的交通事故和提高市民文明交通意识。系统采用图像识别自动检测算法，自动检测行人过马路的违章现象；一旦发现违章行为，能够以语音及图像的方式给予警示，并记录违章行为发生的时间、地点及图像，能够为交警部门对违章行为进行处罚提供依据。3.4.6.2.4.广告发布功能 系统采用高亮度室外显示屏，不仅可以实时曝光行人的违章行为，还可以播放交通路况信息、交通管制信息、交通宣传标语以及公益性广告等。用户应可远程登录系统管理端制作节目，灵活组合背景图、视频、音频、图片、字幕和实时数据等，排版组合成多媒体节目，各区域播放内容使用单独的播放列表进行控制，并可以设置节目单有效播放时间。也可以使用节目模板对界面排版进行快速制作，同时支持节目单导入导出功能，对节目单进行快速更改。实现不同的场所、不同受众、不同时间段播放不同的信息内容。131 3.4.6.2.5.视频监控及录像功能 高清摄像机在进行图像采集、抓拍的同时还能够提供 1 路高清视频流，在不影响识别的前提下，对道路通行状况进行实时视频监测和录像。700 万像素高清摄像机帧率应可达到 25 帧/秒。3.4.6.2.6.远程配置及维护功能 系统应支持在前端通过人机交互界面进行现场配置和在中心进行远程配置，能够对行人检测区域、行人统计报警阀值、抓拍标记位置等参数进行设置，可实现系统远程重启、复位等远程维护操作。3.4.6.3.违停抓拍系统 目前对违法停车的治理主要有现场取证执法和非现场手动抓拍取证执法两种方式。对于现场取证执法方式，需要大量的交通管理警力，由于交警警力不足，现场取证执法难以保证交通违法都能得到及时纠正查处、有效遏制。随着违法停车监控点越来越多，监控人员工作负荷越来越大，工作的准确度依赖于监控人员自身的责任心、工作状态、身体精力状态等人的因素，存在效率低和人工成本高的问题，因此使用非现场自动抓拍取证方式。主要针对城区学校、医院、下沉道路等容易发生违停及发生违停对道路通行影响较大的点位进行违停抓拍。通过交通违停检测摄像机，实现对道路两旁禁停区域违停车辆进行检测和取证，可根据实际需求调整最大停车时限，当车辆在禁止停车区域停车在限定时间以上的，进行违章抓拍取证。解决重要路段、重要单位场所等违停的交管难点问题。车辆违停自动抓拍系统，包括违法停车自动取证、车牌自动识别、违法片段录像、手动取证、多目标处理、多场景快速轮询取证、图像防篡改、数据断点续传、查询统计等功能。3.4.6.3.1.违法停车自动取证功能 系统应能对道路两旁禁停区域违停车辆进行检测和取证。可以根据用户的实际需求调整最大停车时限，当车辆在禁止停车区域停车在限定时间以上的，进行违章抓拍取证。一组取证信息包括不同时间段的三张全景图片、一张能够看清车牌的特写图片、以及一段违章过程录像，图片中叠加时间、地点、车牌号码等信息。132 3.4.6.3.2.车牌自动识别功能 系统应能够自动对违停车辆进行跟踪放大，自动识别车牌号码，减少人工识别输入车牌的工作，提高效率。车牌自动识别功能包括车牌号码和车牌颜色的识别。系统应具备对符合“GA36-2014”标准的民用车牌、警用车牌、使领馆车牌的号牌自动识别能力，并且具备对 2012 式军车号牌、2012 式武警部队号牌的自动识别能力，所能识别的字符包括：阿拉伯数字“09”十个 英文字母“AZ”二十六个 省、自治区、直辖市简称用汉字 京、津、晋、冀、蒙、辽、吉、黑、沪、苏、浙、皖、闽、赣、鲁、豫、鄂、湘、粤、桂、琼、川、贵、云、藏、陕、甘、青、宁、新、渝 专用号牌简称用汉字 领、使、警、学、挂、港、澳、试、超 12 式武警号牌字符 WJ 样式的字母、省份简称汉字、警种字母（X、B、T、S、H、J、D）、数字 12 式军车号牌字符 各军区