交通设施智能运维管理系统

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交通设施智能运维管理系统

安徽科力信息产业有限责任公司

一、背景与现状

近年来，我国交通科技基础设施建设，取得飞速发展。随着基础设施建设数量增长，以及上层

应用对基础数据质量的要求不断提升，对交通设施生命周期管控的需求愈发明显。因此，交通设施

运维管理已成为智能交通系统建设中的重要环节。

该成果立足于解决通常设施管理者面临设施信息管理难、设施故障发现难、维保工作管理难、

上层应用见效难等痛点，围绕设施基础信息管理、设施实时状态监控、设施运维服务管理等方面，

开发了设施智能运维管理系统。

二、产品功能

交通设施智能运维管理系统是科力信息独立自主研发的一体化智能运维管理系统，采用容器、

微服务、时序数据、全文检索等先进技术，充分保障各子系统稳定运行和高性能存储分析业务（如

图 1 所示）。系统基于分布式技术，支持对海量设施进行实时运行指标的采集监控、支持灵活配置告

警策略，实现对设施故障的快速发现。基于大数据、全文检索等存储分析技术，实现对设施的业务

数据深度挖掘，提前发现设施问题，将故障从事后处置变为事前预警。

系统提供一套完整可定制的维保运维服务流程，可统一处理各个来源的维保工单，全程记录与

跟踪工单处理情况，实现对维保单位与运维工程师进行服务工作的精准考核。系统具备全面丰富的

分析研判功能，设施管理者可全面掌握设施基础信息、设施故障情况、维保服务情况等，为设施管

理者的分析决策和服务考核工作提供有效依据。

（一）管理平台

管理平台是一套标准、高效、有序、可追责的设施运维管理流程和一套精细、智能、精准、可

视化的设施运维管理系统，有使用流程与系统两种手段，实现对设施运维工作的管理闭环（如图 2

所示）。

智能交通产品与技术应用汇编

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图 1 系统架构图

1. 交通设施运行态势

交通设施运行态势解决全面掌握当前所有设施的运行状态情况、工单处理情况、设施故障告警

情况以及运维人员工作情况，如图 3 所示。该模块主要任务：

1）设施管理关键要素的运行状态监控：通过网络拓扑图和地理信息等视图直观反应各类设施的

网络连接情况、地理位置情况、告警状态情况、设施运维人员地理位置、当前工作情况等。帮助管

理者直观查看设施运维各关键管理要素的实时状态。

2）设施故障告警与工单处置的状态监控：含当前处于活跃状态的告警信息总量、各告警等级占

比，以及当前处置中的工单总量、超时工单总量、各状态工单总量等信息，实时掌握设施故障及处

置情况。

交通设施智能运维管理系统

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3）路网过车数据专题：通过可视化的手段，掌握各类道路、交叉口是否绑定了相关设施、绑定

的设施是否产生符合实际情况的业务数据，从应用效果层面了解设施管理的源头问题。

4）视频监控覆盖区域专题：通过可视化手段及设施基础数据的完善，可直观掌握道路、区域、

节点等管辖范围的可视区域覆盖情况，快速找到监控盲点，为后期设施建设提供有效支撑。

图 2 运维管理流程

图 3 设施运行态势

智能交通产品与技术应用汇编

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2. 维保工单

1）工单管理：通过一套规范的管理制度和一套智能的管理系统，明确整体设施维保服务的全流

程监管，对监控告警、人工申报、巡检上报、民警上报、市民上报等来源的工单进行统一集中管理。

从审核、指派、确认、签到、反馈、督办、挂起到完结，工单在不同的状态下，不同角色的人员均

可进行相应处置，以便整个设施处置全过程在系统中得以记录，同时根据不同的服务水平标准对处

置时效进行科学计时和评价（如图 4 所示）。

2）巡检任务和报告：可灵活的定制巡检任务，自动生成任务并提醒运维人员进行上报。可视化

的方式直观查看各个巡检任务的上报状态及报告详细信息，对巡检任务执行情况有效监督。

3）服务合同管理：管理者可将实际的维保合同进行集中管理，也可进行服务采购合同添加，通

过对标准服务时效、设施维护范围、运维服务人员等信息定义确定不同设施、不同厂家、不同合同

的运维服务标准，从而科学合理的对维保工单等关联业务提供支撑。

4）维保流程配置：基于应用管理实际需通过配置来适应不同的维保业务管理流程，严格执行标

准维保业务流程的同时，也需考虑如何减少人员重复工作、制度缺失问题，为用户提供故障恢复自

动关闭工单、运维人员主动接单、故障处置途中距离免计等可开关/配置的功能，以适应个性化管理

需要。

图 4 工单详情

3. 监控告警

1）设施实时状态监控：针对已经纳入监控的设施，用户可以查看设施监控指标项、实时告警和

在线状态信息，并进行后续其他关联信息的查看，也可添加需要监控的设施。按照部门、设施类型

等条件直观查看整体设施的在线率、完好率等综合性健康指标。

2）运行指标状态告警：集中查看系统历史产生的告警等级、告警描述、告警产生时间等所有告

警信息，通过对告警信息所关联的指标进行分析。同时，也可对其进行人工转工单操作。

3）监控策略管理：系统通过与各类设施接入平台、大数据技术的结合，可对在用设施进行监控

交通设施智能运维管理系统

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策略详细配置。挖掘各类设施的可用性指标、性能指标、信息指标以及业务数据指标，采集其周期

时间内的过车量、车牌识别率、违法率等指标（如图 5 所示）。

4）跨网络监控：针对交管行业特性，内外场设施分布在视频专网、公安网、互联网环境，系统

通过合规使用安全数据交换系统实现一网部署全网监控的目标，确保设施数据、告警数据、工单处

置等业务数据汇聚到核心系统，同时支持 pull 和 push 模式进行设施运行指标采集，满足不同网络环

境下实时采集监控，实现一网部署，全网监控目标。

图 5 告警策略

4. 设施管理

1）在用设施管理：对在用设施进行“一机一档”统一管理，设施既可从库房通过出库使用变为

在用设施，也可直接添加设施为在用设施。用户可对在用设施进行添加、查询、撤除、更换等操作。

同时在用设施在添加或出库使用后需完善建设信息完善、路网关系绑定、平台接入信息完善。以供

后续监控告警、设施管控等功能顺利进行。设施每一次状态的变更都需进行记录，以实现对设施的

全生命周期管理（如图 6 所示）。

2）在库设施管理：对在库设施进行集中管理，用户可以库房为单位查看各库房中设施规格的库

存情况，同时也可查看各设施规格的基本信息、详细设施信息及出入库记录信息。

3）出入库管理：对关联各个仓库的出库单、入库单进行集中管理。不同仓库管理员可查看所属

仓库的出入库单，并对单据进行相关修改、审核等操作；完整记录所有设施出入库台账记录。

4）设施规格与类型管理：通过 SKU（最小库存单位）对各类设施规格进行统一管理。不同设

施类型具有一致的基本信息，根据其设施类型的不同，也有不同的扩展字段信息。极大简化了设施

采集、出入库等关联模块的业务逻辑，将设施的规格信息与建设信息有效解耦，便于功能扩展及关

联检索。

5. 统计分析

统计分析专题解决的事对维保工单、服务合同、监控告警、在用设施、在库设施的准确统计和

智能交通产品与技术应用汇编

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分析研判问题，主要包括：

图 6 在用设施管理

1）维保工单分析：针对维保工单进行全方位的统计分析，帮助用户掌握工单的各方面情况，以

供维保考核与设施故障诊断提供依据和辅助决策。

2）服务合同分析：针对维保服务合同进行全面统计分析（如图 7 所示），对维保单位的服务水

平进行精准统计，服务单位是否有效履行服务合同，服务时效是否符合合同要求，服务周期内整体

工作数量及质量如何，为维保服务考核提供有效数据支撑。

3）监控告警分析：针对监控告警信息的统计分析，帮助用户掌握设施所产生的故障告警信息各

方面情况，设施发生故障的品牌和规格、时间和位置等都可以通过系统分析结果进行全面掌握，供

业主和运维人员对设施故障的典型问题进行集中分析与处置。

4）在用设施分析：通过多种维度对在用设施的各类信息进行统计分析，便于用户准确掌握目前

在用设施的整体信息情况、建设情况、运行情况等，为后续设施的建设计划提供数据支撑。

5）在库设施分析：用户可以查询当前在库设施的各类关联信息，掌握在库设施整体信息情况、

库存、价值情况等。通过多种维度对在库设施各类信息进行统计分析，便于用户准确掌握目前在库

设施整体情况。

（二）移动应用

移动应用方面主要解决以下主要问题（系统界面如图 8 所示）：

维保工单处置问题：作为维保工单的主要执行者，运维人员通常全天候在户外工作，系统需要

通过移动通信网络将工单信息以信息推送和短信形式第一时间通知运维人员，运维人员可通过移动

应用完整工单全过程的所有处置操作，并结合 GPS/北斗定位系统及时准确的上报位置信息，以确认

运维人员进行工单处置。同时对服务台、管理者也要考虑其在户外办公时可及时处理和参与工单处

置过程。

随时掌握设施故障及工单处置情况：作为设施管理者，办公场所不固定、设施故障管理责任大，

交通设施智能运维管理系统

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系统需要解决其在移动场景下随时查看实时的工单处置情况和告警信息情况，全面准确掌握设施整

体运行态势，以便及时有效的跟踪处置过程和采取应急响应措施。

图 7 服务合同分析

设施信息采集问题：系统通过人工录入、批量导入或平台数据同步等方式进行设施基础信息的

采集，但由于数据源的问题或操作疏漏等原因，无法保证所有设施的所有数据均 100%准确，而运

维人员通过移动应用则可对此问题进行有效补充，运维人员在日常巡检过程中，可通过设施铭牌

进行扫码，查询核实设施的基本信息、位置信息，发现信息有误时可进行信息纠错并上报系统进

行审核。

图 8 移动应用

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三、结语

该成果立足于解决智慧交通行业特性需求，解决各类交通设施管理、故障发现及维保服务等需

求问题，成果已在国内安徽宣城、蚌埠，河北张家口等多个城市进行系统建设并投入使用，为交通

设施管理和运维提供了有效的应用支撑。

重型货运车辆安全监管平台解决方案

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重型货运车辆安全监管平台解决方案

北京千方科技股份有限公司

一、建设背景

交通运输部在 2014 年 7 月 1 日施行《道路运输车辆动态监督管理办法》，总质量 12 吨以上的普

通货车和半挂牵引车，须安装卫星定位装置并接入全国道路货运车辆公共监管与服务平台。道路运

输管理机构对未按照要求安装卫星定位装置，或者已安装但未在平台上正常显示的车辆，不予颁发

或审验《道路运输证》。

二、行业问题

（一）“大货车”变成了“大祸车”

1、货车保有量占全部机动车保有量比重不足 10%，但导致的事故占 1/4。

2、导致一次死亡 3 人以上事故约占 1/3，导致一次死亡 10 人以上事故占 40%。

3、据 2012 年统计，全国货车交通事故造成 18621 人死亡，其中货车司机死亡 2666 人。

（二）缺少监管手段

1、看不见：缺乏监控货运车辆途径

缺少实时监控辖区内货运车辆运行状态和车辆驾驶行为的数据，无法及时掌握在途行驶的本省

和外省过境车辆的运行态势。

2、找不准：缺乏风险隐患判断办法

缺少辖区内重型货运车辆行驶轨迹大数据，无法进行研判分析货运车辆的安全风险状况。无法

掌握货运车辆通行重点道路和安全隐患重点道路的时空规律。

3、管不着：缺乏有效监管手段

基于多维数据来源不足，大数据对重型货运车辆道路安全监管工作赋能不足，无法满足当前货

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运车辆安全监管需求，缺乏有效管理手段和措施。

三、设计思路

重型货运车辆安全监管平台遵循“总队指导-支队指挥-大队执行”的三级业务协作理念，充分

利用千方科技独有的全国重型货车实时监管数据资源开发建设，实现全国各省境内的重载货车实时

态势监控、车辆出行分布、出行道路分析、运行轨迹分析、源头治理分析、安全信息车载下发等监

管能力。同时，基于对重货大数据的分析研判，实现对疲劳驾驶、违规超速等不安全驾驶行为的及

时发现和安全预防。

平台面向总队-支队-大队三级部门分角色授权应用，满足从宏观隐患态势分析指导、中观预警

指挥调度、微观一线现场治理执法的全业务管理功能，为道路交通安全事故的“减量控大”、预防

预警、源头治理和安全宣传工作提供高效技术手段。

设计思路流程：

1、用数据：充分利用全国重货平台基础数据、定位数据、预警数据及渠道。

2、搭模型：搭建基于车辆、企业、道路三大主体相关时空属地分析研判模型。

3、源分析：从车辆、企业、道路管理归属源头进行分析，明确责任主体。

4、找隐患：找到严重隐患的车辆、企业、道路，给出分析报告并可生成协办督办单。

5、给抓手：基于隐患分析结果督办单，从源头治理+安全宣传直达发布，纠正及减少隐患。

四、解决方案

从交警支队管理需求入手，充分利用“全国道路货运车辆公共监管与服务平台”的数据资

源，借助物联网、大数据、云计算和人工智能等技术，及时发现重点车辆存在的交通安全隐患，

有效实施对重点车辆和营运企业的精准化安全管理，为公路交通事故预防和“减量控大”提供有

力工具。

（一）痛点分析

表 1 痛点分析

系统功能 解决痛点 系统价值

货车态势 运行情况不知

安全状态不明

基于重货车辆实时分布、进出规律、属地来源、预警提醒等展示宏观运行态势

及安全态势。

道路分析 运行空间规律不知

隐患空间规律不明

基于重货车辆历史运行情况，对货车运行通道、货车隐患区域分布及道路分布

进行大数据统计，找寻空间规律为源头治理和安全管控提供依据。

车辆分析 运行车辆来源不知

自己车辆去向不明

基于重载货运车辆属地、来源、目的地等进行分析，掌握本地运行货车的来源

规律与出行规律；同时对自己管理责任车辆的分布运行情况进行分析。

隐患治理

重点隐患车辆不明确，无抓手

重点隐患企业不明确，无抓手

重点隐患道路不明确，无抓手

基于重货车辆违规行为预警数据，对重点车辆、重点车辆归属企业、隐患常发

道路进行重点分析，提供分属地、分管辖、分责任的源头协办与督办功能，为隐

患治理提供抓手。

重型货运车辆安全监管平台解决方案

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续表

系统功能 解决痛点 系统价值

信息发布 宣传提醒管控无有效手段

基于重货车辆直达车机的信息通道，提供按照点、线、面（检查站、道路、管

界）空间需求，完成宣传信息、安全提醒、交通管控等信息的下发功能，为管控

提供高效直达的精准治理手段。

统计查询 重要点段区域货车流量统计手段单一

基于重货车辆历史轨迹数据，提供基于车辆信息、时间范围、空间范围的精确

和模糊查询功能，为重点关注车辆定位、模糊车辆检索、事故协查提供应用和数

据支撑。

分析报告 宏观情况不掌控，向下指导无依据 为系统能够提供的实时运行、历史运行、运行规律、车辆规律、隐患规律、治

理任务等业务结果数据的应用，提供报告模式输出功能，支持报告导出。

（二）产品架构

重型货运车辆安全监管平台是结合业界先进的技术和理念，采用面向服务的体系架构进行整体

规划和分层设计，从而可实现良好的扩展性和灵活性。产品系统架构从下至上总体分为基础设施、

数据中心、业务支撑、应用平台、用户访问等几个层级；同时，在项目建设和开发实施过程重，将

严格遵守行业标准规范体系，并具备全面的安全防护保障体系。产品架构如图 1 所示。

图 1 产品架构

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（三）产品优势

1、风险隐患精准管控

依据重型货运车辆动静态大数据分析挖掘应用，实现重型货运车辆风险隐患对象的精准定位、

精准预防、精准治理和精准宣传。

2、大数据模型算法分析

构建多维大数据算法分析模型，实现省内货运通道的精准掌握，以及行驶中风险隐患货运车辆、

企业、道路的精准识别。

3、信息直达车机通道

宣传信息通过语音播报和文字轮播的方式直达货车驾驶室车机（单车或区域）。

4、独家数据资源

基于全国重型货运车辆安全平台 700 余万台 12 吨以上重型货运车辆的独家动静态数据资源。

五、产品应用

重载货运监管平台主要包括领导驾驶舱、宏观分析、道路分析、车辆分析、隐患治理、统计查

询、拦截布控、违法取证、调查协查、信息发布、分析报告等内容。

（一）领导驾驶舱

基于 GIS 地图和重型货车分布，围绕辖区和车辆从路网运行、车辆运行分布、辖区分布、车辆

违规四个维度将本籍/外籍重货宏观呈现辖区的运行状况，并将本籍车辆分布在全国的实时数据呈

现。为交管部门提供高效便捷的宏观监控手段。领导驾驶舱界面如图 2 所示。

图 2 领导驾驶舱

重型货运车辆安全监管平台解决方案

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（二）宏观分析

基于 GIS 地图和重型货车运行轨迹，围绕道路和车辆从路网运行、车辆运行分布、道路拥堵、

道路流量四个维度将车、路有机融合，使总队可以精准掌握辖区重点公路运行状态和重货分析情况，

也为中队提供高效便捷的宏观监控手段。宏观分析界面如图 3 所示。

图 3 宏观分析

（三）道路分析

基于重型货运车辆多维大数据分析模型，从货车流量通道排名、货车违法通道排名、货运过境

通道排名三个维度进行分析道路的重货数据，实现重型货运车辆行驶道路状态的精准判断，以及重

货到道路上的隐患风险分析识别，为重型货运车辆安全管控的辅助决策、布控警力执法提供数据支

撑。道路分析界面如图 4 所示。

图 4 道路分析

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（四）车辆分析

依据重型货车的设备终端监测的车辆状况、行驶状况、车辆轨迹等大数据对外省重货在本省运

行/安全隐患、本省重货在全国运行/安全隐患多维度分析监控重型货车的隐患级别，为货车在本省

归为黑名单车辆提供有利数据及辅助决策监管支撑。车辆分析界面如图 5 所示。

图 5 车辆分析

（五）隐患治理

基于大数据分析出的隐患车辆和隐患道路数据，以及货车关联的所属企业数据，从重点隐患车

辆布控、重点隐患道路和重点隐患企业三个方面提出隐患治理指导建议，为总队向支队推送隐患车

辆、隐患道路、隐患企业，提供精确的依据，对车、路、企针对性的执法、宣教治理。隐患治理界

面如图 6 所示。

图 6 隐患治理

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（六）统计查询

通过重型货车设备终端存储车辆轨迹，实现车辆的实时和历史轨迹查询，为事件协调提供辅助

数据。统计查询如图 7 所示。

图 7 统计查询

（七）拦截布控

拦截布控系统围绕重点关注的和严重隐患的车辆，依托平台 GIS 地图和虚拟卡口技术，从“隐

患车辆清单”和“虚拟卡口布控”两个维度进行拦截布控的指挥调度，为交管拦截布控增添一项管

控手段。拦截布控如图 8 所示。

图 8 拦截布控

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（八）违法取证

依据货车超速预警、疲劳预警、不按规定行驶报警交通安全违法行为的执法提供违法证据，通

过货车大数据调取车档信息、违法信息、行驶轨迹等数据，将数据结果提交第三方平台。违法取证

如图 9 所示。

图 9 违法取证

（九）调查协查

通过时间维度、空间维度、道路维度对涉嫌肇事逃逸的交通事故重型货车，锁定嫌疑重型货运

车辆并分析嫌疑货车的车档信息、运行轨迹、通行数据。调查协查如图 10 所示。

图 10 调查协查

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（十）信息发布

基于重型货运车辆车载终端设备，利用平台电子围栏技术对行驶中的车辆进行定向信息发

布，从宣传教育发布、安全隐患提醒、交通管制提示三个方面，为重型货运车辆精准宣教提供

技术途径。

（十一）分析报告

依据道路分析、车辆分析多维度数据来源分析本省货运通道安全分析、货运车辆安全分析、重

点隐患治理任务部署清单、卡口识别率分析四个维度为平台的辅助功能。支持时间维度、空间维度

生成多样化的数据分析、数据结果。为道路、车辆、治理提供阶段性的报告结果。

六、成功案例

（一）苏州市重点车辆管控平台

2020 年 6 月正式上线应用，通过设置 200 余处高速服务区、高速出入口的虚拟卡口，违法车辆

到达虚拟卡口时，将违法信息推送到执勤警员警务通，实现对违法车辆的拦截处置。日均推送违法

报警数量 800+。如图 11 所示。

图 11 苏州市重点车辆管控平台

（二）榆林市重点车辆管控平台

2020 年 5 月正式上线应用，报警信息推送集指平台，日均推送违法报警数量 800+。通过执法

震慑和宣传警示，使用三个月后违法量日均从 1800 余起降至约 400 起，下发疲劳驾驶、违法行驶等

提醒数量 97000+。如图 12 所示。

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图 12 榆林市重点车辆管控平台

（三）北京丰台交通安全监管情报平台

2020 年 10 月正式上线应用，渣土车聚集停靠研判分析，治理渣土车违法倾倒。通过大数据协

查协助交警部门调查取证 20 余次。如图 13 所示。

图 13 北京丰台交通安全监管情报平台

七、结语

千方科技作为技术领先、数据驱动的交通行业专家，一直以来秉承 “让世界更安全、更便捷、

更智能”的企业愿景和使命，这与可持续交通发展的核心理念一脉相承。夏曙东表示，千方科技成

立 21 年来，在深耕智慧交通，助推城市治理、乡村振兴、民生改善、绿色创新等方面都进行了深入

创新和实践，迄今为止交付的逾 6000 个智慧交通项目取得了一系列经济及社会民生价值。

城市单点公交信号优先控制研究

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城市单点公交信号优先控制研究

宁波工程学院交通研究院

张水潮 杨仁法 郭 璘 宛 岩 张敏捷 姜冬冬

一、研究背景

城市公交信号优先的设置是为了在交通拥挤区域授予公交优先通行权，提高公交车的运行效率。

对城市交通而言，公交专用道是地面常规公交系统的骨干通道，布置在城市的主要客运走廊，公交

专用道+公交信号优先模式，为今后实施快速公交系统奠定基础，同时能够提高地面公交的覆盖范

围和可靠性，避免机动车交通需求进一步增长导致地面公交运行条件的恶化，提高公交车的运行速

度、准点率等，以吸引更多市民乘坐公交车，保持和提高地面公交相对于其他交通方式的出行吸引

力。由此可见，公交信号优先是体现公交优先通行的主要措施之一，是吸引个体出行方式向公交出

行方式转移的手段，是通过交通需求管理缓解城市交通压力的重要措施。

二、总体思路

首先，根据交叉口实际交通量，在不考虑公交优先的前提下采用韦伯斯特配时法计算出原有的

信号周期以及各个信号相位的绿信比。之后采用该模型的目标函数评价初始方案。下一步开始修正

信号周期，在绿信比不变的情况下，修改信号周期得到评价方案，若目标函数优于初始相位，则保

持原有步长进行下一次迭代；若目标函数较初始相位延误增大，则减小步长在初始相位的基础上修

改公交信号周期。在确定最佳信号周期的基础上，通过同样的方法来确定绿信比，在原有公交相位

绿信比的基础上，通过修正绿信比得到评价方案，若目标函数优于初始绿信比，则保持原有步长进

行下一步迭代；若目标函数较初始绿信比延误增大，则减小步长在初始绿信比的基础上修改公交相

位绿信比，直到确定使目标函数达到最小的公交相位绿信比，同时按比例修改其他信号相位，最后

所得到的信号方案即为所求的公交优先方案。具体流程图如图 1 所示。

智能交通产品与技术应用汇编

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初始信号方案

模型评价结果

修正信号周期

目标函数是否

减小

继续按原步长修改

信号周期

是

修改步长

否

得到最佳周期时长

修正绿信比

目标函数是否

减小

是

继续按原步长修正

绿信比

修改步长

得到最佳绿信比

否

图 1 公交信号优先控制总体思路

三、公交信号优先控制关键问题

公交信号优先控制的研究对象为单交叉口信号配时，针对公交车辆实施主动信号优先控制。在

此过程中，公交相位的绿灯补偿是关键。涉及到信号周期内公交响应的次数约束、信号相位时间的

动态调整、相位相序的动态调整等。在现有研究中，并没有很好回应这些问题，同时在公交信号优

先控制的评价方面，并未做到标准化。

因此，需要严谨针对单点公交优先控制进行全面分析和评估。主要回答两个问题：1）单点公交

信号优先控制的绿灯补偿原则实施方法；2）单点公交信号优先控制的效果标准化评估。

（一）公交信号优先控制问题描述

如图 2 所示，交叉口具有公交专用道。公交专用道允许社会车辆借道右转。公交优先控制实现

的场景为，通过布设在进口车道停车线前（位于交叉口上游公交站点的下游）的公交检测器，当检

城市单点公交信号优先控制研究

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测器检测到公交车辆即将到达交叉口停车线，即与信号控制机进行实时通讯，检查目标时刻的信号

状态，并根据状态动态调整信号相位或相位绿时，实现公交尽可能小延误通过该交叉口。

图 2 公交专用交叉口示意图

定义交叉口信号状态为 S（t），记录第 t 时刻交叉口各进口道红绿灯状态。ri（t）为第 i 相位第

t 时刻剩余的红灯（绿灯）时长，若第 i 相位为当前执行相位，则 ri（t）表征第 i 相位第 t 时刻剩余

的绿灯时长；否则，表征第 i 相位第 t 时刻剩余的红灯时长。C 为交叉口信号周期时长。N 为总相位

数。gi 为第 i 相位的计划绿灯时长。gik 为第 i 相位第 k 周期的实际绿灯时长。

（二）针对相位绿灯时间补偿的分析

绿灯时间补偿是单点公交优先控制保障上下游交叉口协调控制的关键，对调整交通流恢复初始

状态具有重要的意义。

图 3 展示临界饱和状态下的相位绿时补偿（后补偿）的基本原理与过程。假定第 k 周期时，当

前执行相位（第 i 相位，非公交相位）响应公交优先控制，则对于第 i 相位而言，其绿信比降低，

相位社会车流饱和度将增长，出现短暂过饱和现象。若在第 k+1 周期，不针对第 i 相位进行绿灯时

间补偿（即后补偿），则第 i 相位社会车流始终将处于过饱和状态。通过相位绿灯时间补偿，其将可

能恢复初始状态。

图 4 则展示公交相位在后补偿过程中的社会车流状态变化。在实施非公交相位的后补偿（即公

交相位后退还绿灯时间）后，公交相位的社会车流将由非饱和状态转变为过饱和状态。

因此，上述分析针对单点公交优先控制的启示在于：

1、尽可能不针对已处于最大信号周期、且处于临界饱和状态的交叉口实施公交优先控制。

2、存在上下游协调控制的交叉口场景中，尽可能不针对协调相位为非公交相位的关键交叉口实

施公交优先控制。

智能交通产品与技术应用汇编

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3、实施公交优先控制的交叉口必须是处于非饱和状态、具有一定绿信比裕度的交叉口。

4、单周期内响应公交优先控制的次数受限于优先控制响应时长与交叉口总绿信比裕度的比值。

5、一般情况下，严格限制连续两个信号周期均响应公交优先控制的请求。

图 3 临界饱和状态下的相位绿时补偿（后补偿）示意 图 4 临界饱和状态下的相位绿时补偿（后退还）示意

四、公交信号优先控制方案设计

采用信号控制交叉口主动公交优先控制方法。

（一）优先控制目标

该模型的控制目标为交叉口的总延误达到最小，且分为两个部分，一为社会车辆总延误，为社

会车辆无阻碍通过信号交叉口时间与社会车辆实际通过信号交叉口的时间之差。二位公交车辆总延

误，为公交车辆无阻碍通过信号交叉口时间与公交车辆实际通过信号交叉口的时间之差。二者可通

过车均载客量加权得到总延误。社会车辆和公交车辆的延误可由 vissim 行程时间功能计算得出。即：

11 11

=

n n m m i i

v b vv bb

v b ij ij ij v ij ij ij b

ij ij

DD PD P t T q P t T Q P  

总         （ ） （ ）

优先控制目标的决策变量为信号的周期和绿信比，通过改变信号周期和公交相位的绿信比来得

到交叉口车辆总延误。在交叉口总延误最小时的信号周期和绿信比即为所求的交叉口信号控制方案。

（二）优先控制约束

本控制模型主要有两个约束条件，一为最小绿灯时间限制，为了保证车辆能够正常通过交叉口，

最小绿灯时间通常为以一般车速通过交叉口所需要的时间加上启动损失时间，即 min= +p S

t t

v 损失 。该信

号控制方案的所有相位的绿灯时间必须大于这一值，若小于这一值，将导致车辆的正常通行得不到

保障，且容易发生交通事故，形成交通隐患。即：

min= +p

i

S

tt t

v ≥ 损失

城市单点公交信号优先控制研究

047

另一个约束条件是最小绿信比的约束，为了保证交叉口的通行效率，该模型限制了公交相位的

最小绿信比，由于不连续的信号相位之间需要黄灯时间和全红时间的过渡信号，过于分散的公交相

位绿灯信号会造成公交相位的绿信比降低，每次启动公交信号优先相位都可能会降低公交相位的绿

信比，所以为保证通行效率，信号相位方案的公交相位绿信比不可低于最小绿信比。即：

i ≥min

（三）控制模型求解方法的选择

本模型需要求解信号方案的周期和公交相位的绿信比，需要定量求解。

考虑到信号动态控制的时效性，要求求解算法和过程速度快，否则误差过大公交信号优先将失

去意义。以控制模型的约束而论，智能进化算法等随机搜索算法在可行解的产生方面运算量较大，

且无效迭代无法抑制，不适合本模型的求解。为满足求解的快速性，采用可变步长迭代的方法，来

求解本模型。

五、公交信号优先控制仿真评价

（一）通途西路与长宏路交叉口

措施：将该交叉口的通途西路进口最外侧车道设置为公交专用道；长宏路进口渠化两条车道，

内侧车道为直左车道，外侧车道为直右车道。

按上述方案，交叉口高峰信号周期设置为 90 秒，平峰信号周期设置为 70 秒。单信号周期允许

响应公交优先 1 次。通过微观交通仿真评价，实施前后公交与社会车辆延误对比见表 5-2。

表 1 实施前后交叉口平均延误对比（单位/秒）

实施前 实施后（专用道及主动优先） 实施后（仅专用道）

公交延误 社会延误 公交延误 社会延误 公交延误 社会延误

高峰时段 49.6 24.5 28.8 32.6 36.8 30.3

平峰时段 32.2 12.7 17.5 24.2 24.7 19.7

通过设置公交专用道，该交叉口公交平均延误降低至 30.8 秒，较实施前降低了 21.6%，社会车

辆平均延误则增大至 25.0 秒，延误指标增大至 24.4；通过设置公交专用道及主动公交优先控制，该

交叉口公交平均延误降低至 23.2 秒，较实施前降低了 41.0%，社会车辆平均延误则增大至 28.4 秒，

延误指标增大至 29.1。

（二）范江岸路与机场路交叉口

措施：将该交叉口的机场路、范江岸路进口最外侧车道设置为公交专用道。

按上述方案，交叉口高峰信号周期设置为 128 秒，平峰信号周期设置为 90 秒。单信号周期允许

响应公交优先 1 次。通过微观交通仿真评价，实施前后公交与社会车辆延误对比见表 2。

智能交通产品与技术应用汇编

048

表 2 实施前后交叉口平均延误对比（单位/秒）

实施前 实施后（专用道及主动优先） 实施后（仅专用道）

公交延误 社会延误 公交延误 社会延误 公交延误 社会延误

高峰时段 51.5 31.2 38.5 36.2 45.1 34.0

平峰时段 28.7 21.8 19.3 28.6 21.5 24.1

通过设置公交专用道，该交叉口公交平均延误降低至 33.3 秒，较实施前降低了 17.0%，社会车

辆平均延误则增大至 29.0 秒，延误指标增大至 27.8；通过设置公交专用道及主动公交优先控制，该

交叉口公交平均延误降低至 28.9 秒，较实施前降低了 27.9%，社会车辆平均延误则增大至 32.4 秒，

延误指标增大至 31.2。

（三）鄞州大道与宁南南路交叉口

措施：精准针对 361 路公交实施公交信号优先控制。

按上述方案，交叉口高峰信号周期设置为 130 秒，平峰信号周期设置为 86 秒。单信号周期允许

响应公交优先 1 次。通过微观交通仿真评价，实施前后公交与社会车辆延误对比见表 3。

表 3 实施前后交叉口平均延误对比（单位/秒）

实施前 实施后

公交延误（361 路） 社会延误 公交延误（361 路） 社会延误

高峰时段 54.5 58.1 21.6 69.2

平峰时段 36.9 38.4 15.4 47.4

通过设置主动公交优先控制，361 路在该交叉口的平均延误降低至 17.9 秒，较实施前降低了

62.3%，社会车辆平均延误则增大至 56.1 秒，延误指标增大至 58.0。

释放公交氢数据资产价值—氢能源公交闭环管控解决方案

049

释放公交氢数据资产价值—氢能源公交

闭环管控解决方案

华录智达科技股份

张 晗 邹译谆

一、方案背景

气候变化是人类面临的全球性问题，“碳达峰、碳中和”已经成为全球发展的共识。为深入贯

彻落实《中共中央、国务院关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见》和《2030

年前碳达峰行动方案》相关要求，2022 年 1 月 18 日，国家发展改革委、工业和信息化部、住房和

城乡建设部、商务部、市场监管总局、国管局、中直管理局联合印发了《促进绿色消费实施方案》，

其中“大力发展绿色交通消费”一项中重点要求“大力推动公共领域车辆电动化，提高城市公交、

出租（含网约车）、环卫、城市物流配送、邮政快递、民航机场以及党政机关公务领域等新能源汽车

应用占比”；“深入开展公交都市建设，打造高效衔接、快捷舒适的公共交通服务体系，进一步提

高城市公共汽电车、轨道交通出行占比”。

公共交通领域作为国家新能源战略先行先试的“试验田”，先后经历了燃油、天然气、混合动

力、纯电动等多种动能运力的演进。在“双碳”的背景下，氢能源公交车又为公共交通领域带来了

新的“运力革命”。天然气车辆存在动力和季节性供应不足等问题，纯电动车存在电池寿命短、续

航里程短等问题，而氢能源公交车具有无污染零排放、充能快、续航更长，并且可实现-40℃存储、

-30℃的低温启动等特点。因此多地公交企业纷纷加快了对氢能源车辆应用的布局，在北京、张家口、

大连等多地，氢能源公交车已经展开批量化的运营。

二、方案价值

为更好地响应国家政策，推动氢能源的广泛应用，华录智达研发推出了氢能源公交闭环管控平

台。平台实现氢能源车辆生产运营、加氢加燃、安全管理、维修保养等全流程管控和全生命周期数

据的整合，构建了数据共享体系，实现氢能源车辆上下游产业链之间的融合和共享（图 1 所示）。

平台为整车厂、维保单位、加氢站提供相关数据，帮助整车厂识别车辆和车辆设备缺陷，优化

工艺流程，进行整车和配套的智能软硬件设施迭代升级；帮助维保单位识别车辆和车辆故障，进行

车辆保养和维修；帮助加氢站提升能源供给服务能力，从而更好地服务于公交企业，实现供需信息、

智能交通产品与技术应用汇编

050

制造资源、服务资源的汇聚整合，形成氢能源公交产业良性闭环发展。

图 1 氢能源公交闭环管控平台促进氢能源公交产业上下游协同发展

三、方案设计

氢能源公交闭环管控平台基于云计算、物联网、大数据等技术，将氢能源公交车辆、加氢站的

运营数据进行采集整理、清洗挖掘，打通氢气的储/用环节，实现车辆、加氢站的远程安全监控和数

字化运营。

氢能源公交闭环管控平台采用分层分布式结构，主要由感知层、数据底座、应用层，可视化决

策层构成（图 2 所示）。通过对氢能源公交车辆各种信息化终端设备、车辆 can 总线的数据采集，氢

能源车辆运营相关系统数据接入，加氢站站级控制器、加氢站内信息化设备数据的采集整合，实现

人、车、场、站等氢能源公交生产要素数据的实时接入。依托物联平台、数据中台等底座平台，将

图 2 氢能源公交闭环管控平台采用分层分布式结构

释放公交氢数据资产价值—氢能源公交闭环管控解决方案

051

海量数据进行汇聚存储、计算分析、统一治理，构建氢能源公交车运营、维保、加氢、安全等公交

核心业务域的数据资产，打造统一的数据共享与数据服务的能力。氢能源车辆、加氢站实时的运营

情况及数据分析的结果会通过指挥中心大屏、监控屏、移动端进行可视化展现，为企业提供一系列

多层级的可视化决策支持，满足用户从宏观治理到一线生产管理全域数据的监控展现、挖掘分析、

决策展示等管理要求。

四、关键技术

1）全栈式技术

具有“ICT 智能化感知设备-数据底座平台-智能化氢能公交管控应用“全场景的解决方案，将

物联网技术、大数据技术与行业信息化深度融合，实现了“端-管-云”全栈式技术创新。

2）基于中台式技术

以中台式技术架构体系构建统一的、标准化的、API 化的并可持续更新的氢能源公交相关数据

资产管理平台。并通过微服务架构，实现功能组件化、模块结构化，围绕业务域实现可复用的高内

聚、低耦合的数据服务集合，实现业务和数据的相互赋能，持续增值。

3）AI+物联

提供轻量可靠、高服务质量等级、安全高效的物联网传输机制，实现车辆 can 数据秒级回传，

并通过引入深度学习技术实现对车辆部件运行、车辆故障维修等数据的智能化处理，实现对氢能源

公交车辆的故障预测、维修点判断等智能化应用场景，实现人工智能和物联网的赋能融合。

4）基于分布式技术

基于大数据分布式技术对氢能源车的 Can 数据和加氢站的实时状态数据从数据接入、数据存储、

分析处理、可视化展示进行全流程高效处理，通过 spark、flink、hadoop、hive、doris 等大数据技术，

开展多维度、全时段、多来源的氢能源数据快速汇集与融合处理，实现数据接入、数据分析和可视

化展示达到秒级响应效能。

5）3D 数据可视化技术

3D 数据可视化技术通过虚拟仿真实现多维度可视化，为公交全面的数据分析，以酷炫的视觉效

果、全面数据集成，场景化业务展示实现对氢能源车辆、加氢站的运营、安全状态的全方位监控与

分析，科学有效支撑企业的管理决策。

五、氢能源公交闭环管控平台功能优势

氢能源公交闭环管控平台实现了氢能源公交车 CAN 数据的标准化采集、氢能源公交车辆 360°的

安全监控管理与氢能源公交加氢过程的监控管理能力。

（一）氢能源公交车 CAN 数据的标准化采集

随着氢能源公交车的逐步上路，氢能源车辆专业数据的远程监控、全程全天的安全运行预警逐

渐成为公交企业的刚性需求（图 3 所示）。市场现有平台仅采集车辆定位信息和部分发动机转速、车

智能交通产品与技术应用汇编

052

速等基本参数指标的监控，无法满足氢能源车辆对燃料电池、动力电池、整车控制等特定指标的监

控需求。

图 3 车辆全天运行状态分时段展示

华录智达集客户之所需，对氢能源车辆的 CAN 数据采集进行标准化的定义，从数据源头保障

公交企业的数据质量。CAN 数据采集内容包括燃料电堆、氢燃料系统、动力电池、驱动电机、驾驶

员操作、仪表监控等数据，这些数据按照秒级传输速率进行上传，进行统一处理分析和集中展示，

支撑管理人员对氢能源车辆运行状态进行全程监控，为车辆故障分析提供有力的数据支撑，为实现

氢能源公交车辆技术状态远程诊断奠定数据基础。

（二）氢能源车辆 360°的安全监控管理

华录智达氢能源公交闭环管控平台不仅具备监控车内外视频监控、疲劳驾驶监测、防碰撞预警、

360 度全景环视和电子后视镜等先进设备，进一步实现了对氢能源车辆整车动力系统总成、燃料电

池系统等多系统的综合状态监控和主要部件的单独子系统状态监控。

结合 3D 可视化呈现技术，平台对车辆氢燃料电池、全气候动力电池、双电机系统、空调系统

及各部件工作流程、工作状态进行全景、实时、动态呈现，运营管理人员可第一时间直观的监控到

主要设备工作状态、指标异常等情况（图 4 所示）。

氢燃料电池在正常工作状态下会释放大量热量，在车辆同等运行条件下，氢燃料电池的散热量

比传统燃油发动机高 10%-20%左右。但燃料电池系统的运行温度低，环境温差小，决定氢燃料电池

对车辆散热要求高。因此，提高氢燃料电池的热管理，有助于提高氢燃料电池系统的使用寿命，有

助于综合利用氢燃料电池产生的热量。

华录智达氢能源公交闭环管控平台对氢燃料电池热管理系统循环过程进行全流程监控，同时关

注电池散热对车厢温度和周边环境的影响，与车厢空调等系统联动，高效利用燃料电池的余热为车

释放公交氢数据资产价值—氢能源公交闭环管控解决方案

053

厢供暖，真正做到整车的节能减排，节能环保（图 5 所示）。

图 4 氢能源车辆主要设备概况

图 5 氢燃料电池综合热管理

（三）氢能源车辆加氢过程的监控管理

加氢站是保障氢能源车辆可大规模产业化运营的基础建设。加氢站高效、安全、智能化的管理，

是推动加氢行业快速安全发展的关键能力。

华录智达氢能源公交闭环管控平台对加氢站的设备状态及每个工艺流程进行实时监控和预警，

实现对加氢站压缩机、储氢瓶、加注机等关键设备的核心生产数据如工作气压、温度进行实时采集，

实现站级、中心级多级运行监测。平台同时接入加氢站重点区域视频监控设备，建立加氢站完整的

安全监控体系。平台实现加氢站单车加氢量、交易类数据实时结算与统计分析，生成单车耗氢量、

智能交通产品与技术应用汇编

054

单日运营分析等报告。随着氢能源公交车在常规公交线路开展运营，氢能源公交闭环管控平台将氢

能源和传统能源进行一体化资源管理与结算，方便公交运营管理人员进行精细化的运力与能源管理。

（图 6 所示）

图 6 加氢站工艺流程实时监控

六、典型案例

华录智达的氢能源公交闭环管控平台一经推出，即受到北京冬奥会的青睐，为冬奥期间氢能源

公交车的运营、加氢、维保保驾护航，真正诠释了“绿色冬奥““科技冬奥”“人文冬奥”的办奥

理念。作为保障冬奥期间氢能源车辆交通服务的管控平台，必须保障数据的准确性、实时性。氢能

源公交闭环管控平台在冬奥期间提供了氢能源车辆运行轨迹实时跟踪、车辆及部件状态实时监控、

驾驶员行为异常分析、路况实时监控；平台根据实时监测到的车辆燃料电池及其他重要部件的运行

数据，及时发现车辆的异常状况，帮助整车厂及维修厂提高车辆问题定位的效率；平台将加氢站的

信息与氢能源公交车有效连接，对加氢站工作状态进行实时监控，使用大数据定期分析相应的氢能

源消耗情况，为加氢站的日常氢气调度、加氢保运提供了充分的保障。

七、前景展望

氢能源公交车的应用是“双碳”战略在公共交通行业践行的一个缩影，在“双碳”政策背景下，

新能源车辆在交通行业应用已经驶入了“快车道”。华录智达立足于交通，服务于交通，以价值数

据为引擎，以公共交通场景为核心，深度融合新能源全产业链，为客户提供新能源车辆运营的数字

化管理与服务能力。华录智达愿意携手客户探索更多的新能源车辆应用场景，携手新能源产业链所

有参与者探索更多产业价值，践行汽车革命、能源革命和数字革命的协同绿色发展。

大型高铁枢纽站城一体化区域车行导视关键技术

055

大型高铁枢纽站城一体化区域车行导视

关键技术

重庆市市政设计研究院有限公司

张国庆 祝 烨 夏 军 李翔宇 钟文豪 朱广演

一、基本信息

1．项目名称：大型高铁枢纽站城一体化区域车行导视关键技术

2．完成单位：重庆市市政设计研究院有限公司

二、项目背景

导视系统是交通设施的重要部分，它传递着道路方向、地点、距离等一系列信息。在“人—

车—路”的交通系统中，导视系统给予交通参与者适当的道路信息，使其根据这些信息进行决

策，进行交通行为。综合交通枢纽是多种交通方式转换的地点，交通枢纽配套道路连接着城市

交通和枢纽内部交通，具有路网密、流量大、匝道多、机动车类型繁杂等特征。出行者对枢纽

道路的熟悉度不高，导视系统是保证道路发挥作用的必要条件。对于大部分驾驶员而言，驾驶

过程中需要通过指路标志来确定自己的位置和方向信息，通过导视系统的引导来到达目的地。

同时，综合交通枢纽路网结构复杂还导致了犯错成本的上升，走错路之后，找回原来道路的难

度大大增加。因而指路系统设计对于综合交通枢纽显得尤为重要，良好的交通导视条件是交通

枢纽有效运转的重要保障。

重庆东站是重庆铁路综合枢纽中规模最大，能级最高，站城一体化条件最好，与成渝双城经

济圈联系最便捷的枢纽。东站集散路网复杂，有站有城，多圈层、多元素，“枢纽高架循环道、

枢纽站房配套路网、商务核心区路网及地下道路系统”均是东站道路交通重要组成部分。立体

化多层级的建筑布局形态，导致东站高架落客平台车流、私家车车流、出租网约车车流、公交

车车流、站前商务区车流等需要通过不同的车流流线去往目的地。本文以重庆东站枢纽导视系

统为例，研究更加智慧、高效、清晰、实时的动态交通导视系统，对综合交通枢纽的车行导视

优化设计提出改善建议。

智能交通产品与技术应用汇编

056

三、关键技术

以“畅通、智能、醒目、愉悦”为目的，将导视关键技术分为“远端选择指引、外围入口指引、

拥堵预告指引、停车落客指引、地面彩色铺装”5 个部分。

（一）远端选择指引部分。通过显示外围骨架通道的运行状况，便于出行者做出线路选择，获得

去往枢纽更为畅通的驾驶体验。

（二）外围入口指引部分。显示枢纽的形象和宣传标语，同时对枢纽发生的突发拥堵等状况进行

信息提示。

（三）拥堵预告指引部分。对枢纽道路、落客平台发生的拥堵情况进行说明，出行者据此提前做

出更改路径的判断，旨在均衡大型枢纽的南北落客平台、骨架集疏道路的流量。

（四）停车落客指引部分。停车落客指引是对落客平台的停车动态管理和局部车道拥堵的疏散，

对枢纽道路进行拥堵提示。

（五）地面彩色铺装部分。采用不同颜色的路面+地面文字，对枢纽车流进行预告导视，实现管

道化的枢纽交通，按照分层级的原则进行相应的铺装布局。

四、详细技术内容

（一）远端选择指引

1．主要目的：在远端提示预告的同时，合理引导车流避开堵点，较为快速的到达枢纽，同时均

衡路网交通流。

2．适用范围：设置于进出枢纽的远端诱导点，如“慈母山隧道、真武山隧道、南山隧道”等穿

山隧道分流点、“通江大道、开成路、广茂大道”等快速路的分流点。

3．设置位置：具体位置设置于分流鼻 300-500 米处，建议与现有标志组合，采用门架式安装布

设。显示版式如图 1 所示。

图 1 远端选择指引样例

大型高铁枢纽站城一体化区域车行导视关键技术

057

（二）外围入口指引

1．适用范围：设置于进出枢纽核心层的骨架道路（重庆东站如开成路、兴塘路、茶惠大道），

距离核心层范围 1km 以内的适宜位置，采用正反两面屏幕，门架式布置。

2．板面构成：由枢纽形象 logo、气象时间信息、枢纽宣传标语（可滚动播放重要交通信息）、

动态交通信息组成，建议深色底浅色字。

3．屏幕尺寸：51m×4.2m（宽度根据车行道宽度进行调整），屏幕底部至地面高度至少为 6m

以上。

4．文字信息：可以显示枢纽的形象和宣传标语，同时对枢纽配套道路路况进行信息提示；在突

发拥堵，且拥堵较为严重时，宜在该时段常显拥堵信息。如图 2 所示。

图 2 外围入口指引样例

（三）拥堵预告指引

对枢纽道路、落客平台发生的拥堵情况进行说明，出行者据此提前做出更改路径的判断，旨在

均衡南北落客平台、骨架集疏道路的流量。

1．适用范围：设置于距分流点 150-400m 范围内，预告前方动态交通信息，或直接替代常规告

知标志。

2．文字尺寸：文字高度不小于 40cm。

3．屏幕建议尺寸：快速路、主干路 2.4m×3.5m；次支路 2.2m×3.0m。

4．文字信息：按需诱导信息进行设置，从左至右，从上到下排列。如图 3 所示。

图 3 拥堵预告样例

智能交通产品与技术应用汇编

058

（四）停车落客指引

1．主要目的：预告落客平台各个板块的交通状况，均衡交通，必要时可对落客平台进行进

出管控。

2．布设位置：枢纽落客平台进口道端部。

3．主要版面：采用 LED 显示屏，以“箭头+文字”的形式显示路况。突发事件或严重拥堵情况

下，可显示禁行状态。如图 4 所示。

图 4 交通信息诱导标志样例

（五）地面铺装指引

在枢纽进站道路采用连续的彩色地面铺装，最大限度提高进站车流的路径辨识度和识别性，提

高枢纽区域诱导标识的识别性、醒目度和氛围感。结合国际一流枢纽的趋势经验（见图 5），在规范

标准的基础上，针对枢纽区域，提出采用地面彩色铺装叠加诱导信息的方式，形成相关导视设计方

案，增加信息诱导的维度，提高枢纽进站车行诱导的识别性、醒目度、氛围感和诱导效率。

图 5 日本羽田机场地面导视标线

1．铺装方式：采用超固封层工艺铺装，在铺装起点、端点、分流点、交叉口进出口道采用 100

米连续铺装，其他位置采用点划式间隔铺装，引导车流交通管道化。如图 6 所示。

2.文字要求：按照当前道路或匝道的设计车速，配合匝道导向箭头多次使用，设置于导视箭头

的端部，沿车辆行驶方向由远及近纵向排列。根据当前车道目的地及路权分配进行选择，包含进站、

大型高铁枢纽站城一体化区域车行导视关键技术

059

接站、出租车、网约车、社会车等。文字标记的规格、高度、间隔，如下表 1 所示。

图 6 点划式间隔铺装

表 1 骨料技术要求

字高（cm） 字宽（cm） 净间距（cm） 设计速度

（km/h） 汉字 字母、

数字 汉字 字母、

数字

汉字

（纵向）

字母、数字

（横向）

字母、数字

（横向）

50、60、80 300-400 280 100-150 50 150-200 20 10

40、30、20 150-200 140 50-70 25 100-150 20 8

通过对枢纽区域导视系统全面智慧赋能，采用与交通组织管控一体化匹配的多类智慧导视建设

方式，创新运用多种智慧信息技术为人车导视赋能，提高导视指示效率和针对性。并在后期，结合

落地平台远端分流、城市片区动态停车和智慧交通管控等需求，针对枢纽区域车行导视形成智慧导

视支撑导则性建议方案。

五、结语

近年来，我国许多城市都建立了综合交通枢纽，并提出了“站城一体化”设计的 TOD 发展理

念，综合交通枢纽的交通计算功能越来越强大。但同时，优秀的基础设施需要与智慧化的导视系统

相结合，才能发挥出更好更强大的作用。综合交通枢纽的导视系统优化设计应得到更多重视，合理

指路系统的构建对于进一步缓解交通拥堵，解决群众出行问题有着十分重要的作用。

智能交通产品与技术应用汇编

060

基于区域车流量数据分析的城市停车位

需求研究

江苏航天大为科技股份有限公司

何煜埕

一、研究背景

随着城市经济的快速发展和汽车保有量的不断增加，停车需求日益旺盛，“停车难、乱停车”

严重影响了市民出行体验以及城市交通环境。停车难题不单是一个民生问题，它甚至影响到国民经

济的健康发展，引起了国家的高度重视，相关部门相继出台多项政策措施，鼓励停车资源的建设以

及推动信息化建设，以期化解停车难题，改善民生、促进国民经济健康发展。政府既然鼓励停车资

源的建设，那么需要解决的问题就是要知道城市哪里需要建设停车场或者增设路边停车位等等，航

天大为提出了一种基于区域车流量分析数据来分析哪些地方需要增设停车资源的方法，利用道路上

已建设的流量检测器来进行多维度数据分析，高效利用已有设备来分析城市停车位需求。

目前应用于交通流量检测的技术主要是地感线圈、微波检测、红外检测、超声检测、视频检测、

毫米波雷达检测等。其中使用最广泛的是视频检测，摄像机作为获取视频数据的传感器，造价低廉，

安装方便，又易于维护，因此大量安装于道路和卡口处进行道路安全监控、电子抓拍等。此外，视

频检测相对于其他检测方法，它获取的信息直观，信息量丰富，可以有效记录交通场景，结合数字

图像处理和机器学习，不仅可以获取车辆的类型，还可以获取交通指示牌信息和识别行人等。毫米

波雷达检测，近几年来在民用上得到很快的发展，毫米波雷达抗干扰能力强，对于气候的适应性较

好，可以支持全天候工作，是智能交通应用中理想的传感器。实际中，交通应用场景比较复杂，单

一传感器往往无法完全实现应用需求。而视频获取的信息易受环境影响，且缺少距离、速度、角度

等深度信息；雷达获取的信息量又不够丰富。因次，将雷达与视频结合应用于交通监控系统，可以

获取车辆更丰富可靠的信息，提高系统整体的鲁棒性和数据的准确性。

二、总体思路

该研究主要是利用车流量检测技术，通过毫米波雷达、视频检测器等感知设备上传的流量数据，

进行数据清洗和规整、模型的迭代更新，实现静态信息、动态信息、路径信息等的综合管控。结合

基于区域车流量数据分析的城市停车位需求研究

061

前端已建设的视频检测设备，利用深度学习中车辆识别技术，对前端视频图像数据进行结构化分析

处理；通过视频检测及追踪技术获取区域进出车流量历史数据，依据不同时段，不同星期，不同点

位的车流量数据，结合数据分析及挖掘技术，分析出各主支路口具体流量分布、各时间段车流量

密度分布、区域内进出流量趋势等，以此汇总区域内的拥挤程度、目前滞留的车辆数，再结合区

域内停车场信息、总共的停车位信息来分析区域内的停车位使用率等数据，为路面停车治理提供

决策依据。

区域内需要检测的道路每一个主支路段上安装视频感知设备，对通行车辆实时进行车辆行为轨

迹分析并计算各路段进出车流量，并通过结合区域各主支路的进出流量，计算出区域内总的车辆数，

计算原理如图 1。

图 1 计算原理示意图

例如：从 t0 开始累计统计至 t1，A 检测到 10 辆车进入，BC 分别检测到 5 辆、3 辆车开出，则

说明 A 主路段有 2 辆车还没出来，则可能滞留在该区域内。通过长时间运行，对比每天每时的区域

内车辆数是否趋于稳定，当它达到一个稳定值的时候，则该算法建模完成，该区域内每天每时的车

辆数就是这个稳定值，当在路上运动车辆很少的时候这个区域内车辆数就是常驻车辆数。

三、关键技术

该研究的主要关键技术为基于卷积神经网络的视频检测技术和基于特征及 IOU 结合的 SORT 追

踪方法。视频检测采用的方法是先对图像进行 HOG 特征提取，图像金字塔处理、SVM 分类等操作，

然后将图像分为 S*S 个网格，若某 object 中心落入某网格中，则该网格负责预测该 object，某个网

格预测 B 个 bounding Box，每个 bounding box 要预测（x，y，w，h）和置信度共五个值，以及一个

类别信息，记为 C，将图像送进卷积神经网络，生成 S*S*（5*B + C）维度的张量。根据阈值去除

可能性较低的窗口，用 NMS（非最大抑制）去除冗余窗口。车辆跟踪方法是根据前面检测结果生成

智能交通产品与技术应用汇编

062

的检测框抠出每辆车的小图片，将每辆车的图片分别按照每个通道累计相同像素点个数，并生成每

个通道像素分布直方图，比较第 t 帧和 t+1 帧两两车辆图片像素直方图的余弦值，生成第 t 帧和 t+1

帧车辆特征关系矩阵，比较第 t 帧和 t+1 帧两两车辆位置 IOU，并生成位置关系矩阵，将前面两个

步骤的结果加权平均，最后通过匈牙利算法实现最优分配。

下面图 2、3 是对相机视频流解析后通过这两项关键技术对视频中车辆进行检测并追踪后产生的

效果图，可见无论是白天还是黑夜，算法的表现效果都很出色。

图 2 白天车辆检测跟踪效果

图 3 晚上车辆检测跟踪效果

四、示范应用

该研究在江阴市青果路区域进行了示范应用，项目通过利用该区域的各个主支路口的相机获取

各个路口的车流量数据信息，然后通过目标识别计数与图像处理相结合，识别该区域范围内的车流

基于区域车流量数据分析的城市停车位需求研究

063

量，并进行深入的数据分析，包括车辆每日驶入、驶出流量，各时段车流量变化、停车场使用率等

数据，为该区域的路面停车治理提供决策依据。该区域内有大型购物中心，路边餐饮店居多，区域

内共计 8 个住宅小区，6 个停车场，530 个停车位，路边泊位 256 个，总共利用了 8 个车流量监控点

位来对该区域的车流量进行闭环计算。

（一）流量分析

由图 4 可以看出人民路青果路入口进车数量要远远大于出车数量，是青果路区域主要的进车路

口；青果路出口出车数量要远远大于进车数量，是青果路区域主要的出车路口；大毗巷、迎宾路朝

西进出车流量较小。

图 4 区域各主支路口车流量分布

由图 5 可以看出该区域工作日期间：驶入数高峰期分别在 7-8 点（约 2500 辆）、17-18 点（约

2480 辆）；驶出数高峰期分别在 7 点-8 点（约 2370 辆）、17-18 点（约 2250 辆）；驶入数大于驶出数

分别在 7-8 点（2500＞2370）、17-22 点（5960＞5490）；驶出数大于驶入数分别在 13-14 点（2150

＜2220）。周末期间：驶入数高峰期分别在 10-11 点（约 1340 辆）、16-17 点（约 1160 辆）；驶出数

高峰期分别在 13-14 点（约 1350 辆）；驶入数大于驶出数分别在 6-11 点（2720＞2620）、17-20 点（2267

＞2028）；驶出数大于驶入数分别在 14-16 点（1160＜1780）。

图 5 区域内各时段进出车流量变化趋势

智能交通产品与技术应用汇编

064

由图 6 可以看出通过对经停车辆分析，每日约有 11000 辆车为经过，1200 辆车为短时间停留，

长时间停留在工作日期间约 2000 辆，周末约 1000 辆；再结合车辆所属人的信息可以看出经过车辆

和短时间停留车辆大多数属于运输公司、汽车旅游出租公司，多数为商铺进行物流配送或营运车辆。

对长时间停留车辆进一步分析，可以分析出白天常驻为 25 辆车，车辆进区域的时间大部分为 7 点-9

点之间，出区域时间在 17 点以后，且次数都超过 4 次，这类车了基本为青果路沿街商户的上班车辆；

晚上常驻（过夜）为 78 辆车，车辆进区域的时间大部分为 17 点以后，出区域时间第二天 7-9 点之

间，且次数都超过 4 次，这类车辆基本为青果路附近小区的居民。

图 6 区域经停车辆分布图

（二）停车分析

区域内各停车场的使用率数据，工作日期间：都督坊、高巷口停车场占用率较高，高峰期（11

点和 18 点）占用率甚至达到 100%；国购停车场在 18 点停车占用率达到 80%；而迎宾路、刘伶巷

停车场全天占用率较低，分别低于 30%、40%左右。周末期间：国购、都督坊、高巷口停车场在 10

点-18 点期间占用率较高，保持在 80%以上；刘伶巷停车场占用率白天保持在 50%以上，在早晚高

峰能够达到 80%；而迎宾路停车场占用率全天都较低，只有高峰期能达到 50%。再结合区域内车流

量数据可以分析出，工作日期间：白天时段，在 8-9 点时，区域内净车流量最低，停车率为白天最

低点 40%；在 17-18 点时，区域内净车流量最大，停车率达到全天最大值 82%；其余时段，停车率

在 30%-70%之间浮动，夜间时段停车率低于 20%，所以工作日期间该区域停车位能够满足停车需求。

周末期间：白天时段，从上午 9 点开始，区域内净车流量上升，停车率在 11 点左右达到全天的峰值

约 80%；随后净流量开始负增长，停车率逐步降低，在 15 点达到低点 40%；其余时段，停车率在

20%-70%之间浮动，夜间时段停车率低于 20%（如图 7 所示），所以周末期间该区域停车位能够满

足停车需求。

根据上述流量分析与停车分析相结合，可以得出迎宾路停车场和刘伶巷停车场占用率较低，如

果关闭刘伶巷停车场，也可满足停车需求；如果关闭迎宾路停车场，工作日期间基本没有影响，但

是在周末和节假日，则会影响；国购、都督坊、高巷口停车场靠近商圈，停车占有率较高，关闭后

影响较大。如果取消路边泊车位（256 个），工作日期间迎宾路停车场和刘伶巷停车场基本满足停车

需求，但是周末节假日则可能影响较大，可考虑在道路一侧增加路边停车位，并加强引导。

基于区域车流量数据分析的城市停车位需求研究

065

图 7 车流量与停车泊位率关系分析图（周日）

五、结语

区域车流量分析数据不仅可以用来分析城市停车位需求，也可以用来进行很多其他方面的应用，

例如可以自动分析各个时段道路上的车流量，以分析出区域内的拥挤程度，为城市道路规划、实时

疏导做出贡献。还可以通过区域交通流量、平均车速、排队长度等交通特征参数的统计，为交通组

织优化、道路施工改造、交通勤务安排、日常保障重点等交通管理工作提供数据支撑。另外它还是

交通信号自适应控制的重要基础数据，所以区域车流量分析数据应用非常广泛，可以加强研究进一

步提升区域流量数据对交通规划与管理研究及应用的价值。

智能交通产品与技术应用汇编

066

数字孪生技术在城市静态交通治理领域的

应用实践

松立控股集团股份有限公司

王 永 纪丽萍

智慧城市的建设，就是把新一代信息技术运用在城市运行的各个方面，以实现城镇化与工业化、

信息化的深度融合，缓解“城市病”，实现数字化、精细化和动态化管理，并提升城市治理体系和

治理能力现代化水平、让市民真切感受到城市发展带来的获得感与幸福感。

数字孪生技术作为新型智慧城市建设的创新引领性技术，打造城市运行的虚拟空间，赋能城市

智慧停车，搭建数字孪生智慧交通管理系统，强化城市大脑基础能力，实现动静态交通全域、全时

空数据融合，已被验证为智慧交通信息化建设的有效途径，成为行业发展新趋势。

一、浅析数字孪生技术

数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺

度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。

[1]它以数据与模型的集成融合为基础与核心，通过数字空间实时构建物理对象的精准数字化映射，

基于数据整合与分析预测来模拟、验证、控制物理实体生命周期过程，构建孪生体涉及到的数据包

括实时传感数据和运行历史数据，集成的模型涵盖物理模型、机理模型和流程模型等。[2]数字孪生

是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。[1]

通俗来讲，数字孪生就是在“物理实体”的基础上，创造数字版的“虚拟模型”。这个“虚拟

模型”被创建在信息化平台上用以提供服务，如同创造了一个“平行的数字世界”，实现对“现实

世界”中实体对象的动态仿真。在这个由人类创造的“平行宇宙”中，数字孪生体内的数据无时无

刻不在“运动”当中，这些来自“现实世界”的实体对象通过传感器、物理设计模型将自身的实时

状态“数据”反馈到数字孪生体上，打通现实世界与虚拟世界屏障，以数字为基础，对城市运行管

理进行运营、决策，为城市打造一套“虚拟副本”。

二、数字孪生技术的应用特点

（一）3D 仿真技术。通过多引擎快速构建高分辨率的 3D 图像，利用立体合成技术、建模技术、

数字孪生技术在城市静态交通治理领域的应用实践

067

交互技术模拟现实中的虚拟场景。

（二）三维地理空间。基于实体高效建模，一体化管理，高性能空间分析和可视化等关键技术数

据，使海量的数据接入模型组件，实现数据实时响应，自动化数据萃取，分布数据存储，为用户决

策判断提供全面的数据支持。

（三）物联接入。实现设备接入、设备管理、检测运维、数据处理分析等功能，提供远程控制及

设备联动等服务，助以快速完成设备联网及应用集成。

三、城市静态交通治理的痛点

静态交通是由公共交通车辆为乘客上下车的停车、货运车辆为装卸货物的停车、小客车和自行

车等在交通出行中的停车等行为构成的一个总的概念。在传统停车方式中，大多数停车场需要人工

管理，停车运转效率低下，收费和管理较散乱，城市道路乱停乱放现象严重，在城市级静态交通治

理中，造成城市停车难、停车乱现象的深层次原因有以下几点：：

第一，停车信息孤岛现象严重。由于缺乏统一的停车行业标准，导致停车系统应用管理标准各

行其是、数据接口杂乱不一、服务标准参差不齐、配套功能难以统一、收费标准执行状况杂乱无章，

造成停车场信息闭塞，城市静态交通资源无法实现共享，形成信息孤岛。

第二，数据整合难度大。对城市静态交通治理的政府主体来说，统筹城市路内、路外停车资源，

盘活停车场数据，通过数字化技术实现全域停车资源的精细化运营，构建完整的从停车到消费的智

慧生活生态系统至关重要。但停车场管理主体分散，产权、运营权分离，不同的业务数据掌握在不

同的系统中，难整合、难调控，数据收集难度大。

第三，停车大数据应用不足。在城市级静态交通运营治理过程中，基于车主、车辆、车场、道

路、城市等多个维度会产生停车大数据。受制于平台数据接入标准不一、测试环境成本较高、管理

界面可视化、具象化程度较低等原因，对停车大数据的清洗分析、价值挖掘、数据赋能等的开发应

用有较高的提升空间。

四、数字孪生技术在城市静态交通治理领域中的实践应用

2021 年 3 月，国家“十四五规划纲要”明确提出探索建设数字孪生城市。完善城市信息模型平

台和运行管理服务平台，构建城市数据资源体系，推进城市数据大脑建设。

（一）“1+3+N”数字城市云脑

近年来，松立控股集团股份有限公司紧跟“加快数字化发展，建设数字中国”的国家战略，积

极投身新型基础设施的建设。2021 年，随着企业定位升级和业务场景拓展，为满足数字城市建设背

景下的多场景治理需求，松立集团推出“1+3+N”数字城市云脑（图一），构建集软硬件开发、建设、

运营、管理于一体，全面服务于数字城市信息基础设施建设和政府治理体系和治理能力现代化。

何为数字城市云脑？数字城市云脑即以智能算法仓为核心，以星光物联平台、大数据平台、数

字孪生平台为支撑，为停车、社区、园区、景区、城市等多个智慧场景提供综合的数字化服务和运

智能交通产品与技术应用汇编

068

营支撑。

（图一）松立数字城市云脑（1＋3＋N）

（二）慧停车城市停车数字孪生平台

以数字孪生技术为底层技术架构的慧停车城市停车数字孪生平台（图二），行业内首次将数字孪

生技术引入城市级智慧停车管理场景，以上帝视角去诊断整个城市静态交通运营状态，达到全域停

车信息的可视化、数字化、平台化呈现，实现现实世界可视化、城市管理智能化、事件管理协同化、

物联网络图形化。

（图二）平台支撑-城市停车数字孪生平台

通过对车主、车辆、车场资源进行数据化、可视化、平台化整合，慧停车城市停车数字孪生平

台（图三）基于数字孪生技术汇聚城市多源异构数据，例如模型数据、地理矢量数据、BIM 数据等，

数字孪生技术在城市静态交通治理领域的应用实践

069

形成数据资产库，使数据互联融合，可以解决城市静态交通数据碎片化、数据不完整、标准不统一

等问题，构建城市数字底板，用数据为城市反哺，赋能城市规划、建设、管理、运营全生命周期的

管理系统。

（图三）松立城市云脑·数字孪生界面

数字孪生技术要求在数字空间构建物理对象的数字化表示，现实世界中的物理对象和数字空间

中的孪生体能够实现双向映射、数据连接和状态交互。慧停车城市停车数字孪生平台（图四）利用

数字孪生技术中的多源数据融合、多尺度建模、三维可视化等核心技术，统筹城市道路及商业园区、

住宅社区、交通枢纽、写字楼、酒店、商场等路内外停车资源，对全市停车服务进行全要素数字化，

完整映射到城市信息模型中，关联停车业务场景驱动运营管理，通过“虚实对应、相互映射、协同

交互”，为社区、园区、景区、医院等各种应用场景进行整体智慧化、数字化升级，促进孪生城市

“城市要素数字化和虚拟化、城市运行状态实时化和可视化、城市管理决策协同化和智能化”的“六

化发展”。

（图四）松立城市云脑·数字孪生界面

慧停车城市停车数字孪生平台，以 3D 立体的形式呈现城市静态治理场景、数据，包括路内、

路外车场及感知设备的分布情况、运行状态、车场利用率、周转率、订单数据、停车热力指数等，

可以为政府及停车运营方提供数据化、平台化、可视化的决策支撑和数据支持。

停车场是高密度城区基础设施的重要组成部分，对人口、道路、建筑等具有一定空间依赖，慧

停车数字孪生平台融合数据建模实现城市交通的智能预测和决策，例如通过定位车场数量渲染地图

颜色及变化成果，直观反应出车场的热力点分布、区域聚聚等数据信息，这种全精度、全要素、全

粒度还原城市停车场景，对收费缴费、资源增量趋势、设备运营情况、重点车场情况、交易情况、

收缴、利用、周转情况，车场情况、泊位情况等进行运营管理，将大大助力城市级停车“一张网”

格局建设。

（三）慧停车城市停车数字孪生平台运营场景

慧停车城市停车数字孪生平台结合数字孪生平台的数据信息和仿真模拟地图，对城市静态交通

情况做出评价和优化分析，对动态交通形成流量分析和科学预判，实现动静态交通协同感知，为城

智能交通产品与技术应用汇编

070

市级运营管理提供基础，有效打通城市“眼耳鼻”。

1、路内停车运营场景

通过高位相机、视频桩等前端智能识别设备采集停车数据，与慧停车城市停车数字孪生平台、

慧停车 APP 进行数据交互，实现对路内、路外停车场景的数字化、平台化、可视化管理（图五）。

（图五）松立城市云脑·数字孪生路内停车界面

运营管理部门可以上帝视角形象直观的查看各条道路泊位数量、余位数量、设备状态、停车订

单数据及利用率、周转率、收缴率等运营数据。

2、路外停车场景

慧停车城市停车数字孪生平台以数字孪生 3D 可视化场景映射出停车场时空信息的综合态势，

将传统的静态平面展示升级为实时感知、动态在线、虚实交互的动态镜像空间。聚合空间内的多

源数据，结合业务分析模型，以智能算法关联运营场景，促进运营增值，辅助停车服务实现智

能化决策。

慧停车城市停车数字孪生平台通过青岛软件园智慧停车场 6 层空间的模型构建（图六），复刻了

停车场内各楼层车位的位置，结合停车场的车牌识别相机、车位识别相机、诱导屏等等物联网设备，

还原停车场内部各区域的功能分区（停车区域、充电区域、预约区域）及车辆停放状态，并可实时

查看各楼层的泊位利用率、周转率数据，为停车场管理人员提供可视化管理的数字化支撑（图七）。

（图六）松立城市云脑·数字孪生园区停车楼界面

（图七）松立城市云脑·数字孪生园区停车楼内界面

数字孪生技术在城市静态交通治理领域的应用实践

071

五、总结

通过搭建慧停车数字孪生平台，赋能城市级静态交通解决方案，对道路、公共停车场、商业停

车场、企事业单位停车场等停车泊位信息进行大数据汇总、分析，整合城市级停车运营情数据，形

成城市一个“一个平台、一张网、一个 APP”的数字化、可视化管理，充分挖掘全社会停车资源，

盘活主城区停车泊位的利用率和周转率，缓解停车难、乱停放、停车纠纷和因停车导致的交通拥堵

问题，有效提升停车秩序管理与使用效率，有效提升土地资源利用率和城市停车管理水平。

通过构建数字孪生平台，实现对动静态交通运行情况的实时监测，例如，路段实时管控，可视

化路段流量、接入具体管控措施、预警交通态势，感知城市人口热力图、停车场状态，基于多源城

市交通数据，结合仿真平台实现城市区域停车过程精准推演及停车运行效率实时评价，通过仿真可

视化车辆寻位过程，实时获取路网车辆行驶信息，分析数据及评价停车效率，还可以通过自动采集

回传到中心的数据进行图像自动识别分析，智能发现识别异常问题，并对未来城市动静态交通发展

进行推演和预测，以数字为基础，为政府交通空间规划、动静态交通一体化治理、交警违停治理、

城市公共安全提供决策支撑。

参考文献

［1］数字孪生模型在产品构型管理中应用探讨．航空制造技术．2017［引用日期 2020-05-20］

［2］数字孪生技术应用白皮书（2021）中国移动通信有限公司研究院

智能交通产品与技术应用汇编

072

基于交通联盟链的停车收费应用示范

上海市城乡建设和交通发展研究院

一、背景介绍

区块链技术是继互联网、云计算、大数据和人工智能等之后，计算和网络技术的又一次重大创

新，作为支撑人类社会转型的基础设施，受到各国政府和社会各界的高度关注。2016 年 12 月，由

国务院印发的《“十三五”国家信息化规划》中，将区块链作为战略性前沿技术纳入了国家超前布

局行动计划，区块联技术已上升至国家战略层面。

区块链基于其去中心化、合约自动生成并执行、稳定可靠性、可追溯性、不可篡改性等特点，

在解决交通问题方面发挥着巨大作用，符合以下发展需求：（1）数据汇聚与开放共享的需求。应用

区块链技术，可以从底层建设去中心化的网络平台，汇聚交通管理各部门之间的交通信息数据，同

时为交通部门之间的资源联通与共享提供支撑。（2）交通数据增值服务与产业发展的需求。区块链

在解决网络资源的权属确认、唯一性和溯源等方面有很大优势。通过将交通算法资源上链，能够实

现交通数据价值的流动，推动交通产业发展。（3）社会征信体系建设的需求。以区块链为底层技术

支撑的信用系统为交通支付征信提供技术支撑，能够符合经济发展对社会信用体系建设的需求。

因此，将区块链技术引入交通领域，系统性开展交通联盟链底层平台构建、区块链核心关键技

术和示范应用等方面的研究，更好更科学地指导城市交通决策管理和服务，显得尤为迫切和必要。

二、研究内容

基于交通联盟链的停车收费应用示范在 FISCO BCOS 交通联盟链底层平台与 BaaS 平台架构、

交通联盟链新型共识算法与智能合约、交通类收费数据上链及业务数据存证功能等技术基础上，构

建基于交通联盟链的停车收费管理核心技术系统和能力，选取上海市道路停车收费场景开展示范应

用，通过联盟链完成交易确认与过程监管，并纳入出行信用体系，实现区块链技术在智慧城市交通

管理业务场景的应用，为推动交通数据全息采集、开放共享和增值服务，加强交通精细化管理、促

进交通类收费和支付诚信体系的建立提供技术基础。

（一）应用示范总体方案

基于联盟链的城市停车收费应用示范系统主要实现停车收费数据采集和上链、区块链处理、数

基于交通联盟链的停车收费应用示范

073

据存储、分发与共享和停车收费管理应用五大功能，包含数据上链子系统、区块链子系统、数据存

储子系统、数据分发共享组件和停车收费管理应用五个子系统。如图 1 所示：

图 1 交通联盟链总体架构

1. 数据上链子系统

主要实现 POS 机设备端数据上链服务和服务器端交易数据上链服务，以及交通停车收费数据存

证功能。

1）POS 机设备端数据上链

POS 机设备端数据包括 pos 机人工录入的停车进出场数据、车辆信息数据和停车交易数据，通

过开发的 Jar 钱包并内置于 POS 机内，当 Pos 机完成业务数据上报后，将原始数据中的车辆信息、

交易信息等部分关键内容，实现提供终端设备的交易数据的打包、签名和上链服务。加载钱包后数

据以链上智能合约内的数据记录形式存在，用于作为之后原始数据查询比对的依据。

2）服务器端数据上链

实现近 60 个路边停车道路或车位的停车交易数据上链服务。通过对公共停车平台的停车交易数

据直接打包、签名和上链服务，实现服务器端交易数据的上链。上链数据与前述 POS 机端上链的数

智能交通产品与技术应用汇编

074

据可形成相互校核与查询，实现多源数据比对与分析。

3）交通停车收费数据存证 DApp

DApp 是部署于区块链子系统上的智能合约，记录接收终端设备和平台收费交易哈希上链数据，

并对外提供查询接口。

2. 区块链子系统

区块链子系统是本示范系统的核心组成部分，具备高性能、安全可控、功能丰富等优势，为开

展区块链应用提供可靠的基础设施。区块链子系统的基础层用于提供基础工具和算法库，核心层用

于实现区块链内核逻辑以及网络共识算法等关键模块，管理层实现区块链的管理功能，包括参数配

置、账本管理等。接口层提供面向区块链开发者用户的多种协议 PRC 接口、SDK 和交互控制台。

3. 数据存储子系统

实现链上链下数据存储功能。支持多种以上接口化数据库和 1 种去中心化数据库，支持数据接

口及处理系统读写接口。数据安全共享组件的存储适配中间件读数据接口。

4. 数据分发共享组件

主要实现交通数据开发共享过程中的数据加密、链上存证和监管。

用于数据分发共享的 DApp，是数据使用方和提供方的桥梁。DApp 接收数据使用方 DApp 的使

用请求，返回数据提供方生成的数据分发 Url，当使用方访问 Url 时将其访问日志上链。用于数据分

发共享的 DApp Client（SDK）为数据使用方的 DApp 和数据提供方的 DApp 提供 SDK，实现与数据

分发共享 DApp 的数据交互。代理 Proxy 是根据请求生成数据分发 URL 和随机对称加密密钥，并针

对访问请求进程数据访问控制和权限验证，通过返回随机对称加密密钥加密的数据存储适配中间件。

适配于中心化数据库和去中心化数据库，根据请求从数据存储子系统中读取返回相关数据。数据与

业务端应用程序之间的接口，主要提供原始数据和交易数据的请求与查询需求。交通稽查管理端

Web 应用接口用于接收管理用户停车交易哈希对应的原始数据查询请求。交通稽查用户端小程序接

口用于接收应用端停车交易哈希对应的原始数据查询请求。业务存证数据存储子系统接口主要对接

存储适配中间件，根据请求返回相关数据。区块链子系统 API 接口将数据分发共享过程中的请求和

查询信息上链。

5. 交通稽查与信用管理子系统

主要包含后台管理用户端 Web 应用和用户端应用小程序。后台管理用户端 Web 应用主要实现

交通停车收费交易的管理，提供任意用户上链交易可信数据安全查询服务。实现交通停车信用报表

查询下载，定期生成停车用户的交通信用评分报表并提供前端查询下载。并提供数据安全共享组建

和存证数据 DApp 接口。

用户端小程序主要实现用户的注册、身份证认证和车牌绑定管理，实现交通停车收费交易和停

车信用管理功能，提供用户个人的上链交易提供可信数据安全查询服务。并提供数据安全共享组建

和存证数据 DApp 接口。

（二）应用示范业务流程

停车收费业务包含车辆驶入停车位、车辆驶离停车位和后台数据管理三大部分。如图 2 所示。