大家好，我是成都小火科技公司項目組負責人。今天是2025年12月8日，是星期一。交通擁堵、事故處理、信號燈配時的，這些是每個城市管理者犯難的老問題。依靠人力增加的是有極限的，而依靠過往經驗的又無法跟上那動態變化的。那么借助AI人工智能來輔助決策與預警，便成為了一個必然的趨向。在上個月里我方才協助某城市的交通管理部門，完成了一套智慧交通AI輔助系統的上線部署，下面我分享整個過程，結尾會有這個項目的復盤。

這個項目的啟動，來源于一次關于城市交通“痛點”的研討會。客戶的訴求是比較具體的：能否提前預判出易擁堵的路口；能否從浩渺的監控視頻中自動察覺交通事故、違章停車；能否依據實時車流，動態優化某一片區域的紅綠燈配時方案。需求梳理過后，我發現這需要有一個融合了視頻智能分析、大數據處理以及預測算法的綜合系統。系統的架構被確定成為了那所謂的“端-邊-云”協同的架構。在“端”的地方，是遍布路口的既有高清攝像頭；在“邊”的地方，我布置了AI分析盒子，就近處理視頻流，開展實時的車輛檢測、車牌識別、行為分析如逆行、違停相關的，如此便能夠大大減輕網絡帶寬壓力以及云端計算負擔；在“云”的地方，是我的核心管理平臺，負責匯聚所有邊緣處的分析結果、其他傳感器數據像地磁、雷達等以及互聯網路況數據，進行宏觀的態勢分析、擁堵預測和信號優化策略的生成。

軟件平臺的功能，可以說是非常實在。第一個大功能，是“全路網視頻AI巡檢”。管理后臺的大屏上，不再是需要人工盯著的無數個視頻小窗口，而是一張電子地圖。系統會自動標記出發生異常事件（如事故、擁堵、遺灑物）的位置，并彈出現場視頻和AI識別截圖，供值班人員快速確認。第二個功能，是“交通態勢研判與預測”。平臺整合過去一周、一個月甚至一年的歷史車流數據，結合天氣、節假日、大型活動等信息，利用時間序列算法，對未來幾小時甚至第二天的重點路段擁堵指數進行預測，并以熱力圖的形式呈現。第三個核心功能，是“信號燈智能優化推薦”。對于接入系統的聯網信號機，平臺可以根據實時檢測到的各方向車流量、排隊長度，結合當前的配時方案，運用強化學習算法，計算出更優的配時方案，以“建議”的形式推送給信號控制崗的工程師，由人工審核后一鍵下發。這個“人機協同”的模式，既發揮了AI的計算優勢，又保證了控制的安全可靠。

開發細節上，挑戰無處不在。視頻分析算法需要針對不同的天氣（雨、霧、夜）、不同的攝像頭角度進行充分的模型訓練和優化，才能在復雜環境下保持高準確率。我們利用了過去在AI視覺項目中的積累，并采集了部分當地路口的實際場景數據進行了模型微調。后端平臺要處理海量的實時消息（車輛過車記錄、事件告警、信號燈狀態），消息中間件我們選用了高吞吐量的Kafka。數據庫則采用了時序數據庫專門存儲車流數據，便于快速進行時間范圍查詢和分析。為了保證系統的實時性，從事件發生到平臺告警，我們設定的目標是平均延遲不超過3秒，為了達到這個指標，在邊緣AI盒子的選型和軟件協議優化上，費了很大的功夫。

項目交付前，在一條主干道上進行了為期兩周的試運行。效果是明顯的，系統自動發現的違章停車和輕微事故，比人工巡查的效率提升了數倍；信號優化建議被采納后，該路口的平均車輛排隊長度減少了約15%。當然也遇到了問題，比如某些老舊攝像頭的圖像質量不佳，影響了識別率，我們不得不針對這些點位，額外增加了圖像增強的前處理步驟。作為國家高新技術企業（證書編號GR202451001272），我們在復雜系統集成和AI算法落地方面的能力，在這個項目里得到了充分的體現。系統上線后，按照合同，我們提供7×24小時的遠程技術支持，并有一名工程師在現場保障一個月。后期，客戶還計劃接入更多的公交GPS數據、網約車熱力圖，來讓平臺的預測和決策更加精準，這方面的功能升級，已經列入了我們的二次開發洽談日程。智慧交通，路還很長，但每一步實實在在的優化，都能讓城市的脈搏跳動得更順暢一些，我們團隊，樂意為此持續努力。

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