對路口交通進行精細化治理，首先要獲得路口的交通信息，比如車行狀況、人行狀況、存在何種交通問題、應該采用何種治理措施等，將路口客觀存在的交通對象轉換成系統可理解的數據，這就是基于數字孿生技術進行全息路口構建的過程。
全息路口的應用場景主要有以下四個方面：
1、效率：服務于交通效率的提升。比如信號燈配置優化，如果一個方向為紅燈，但交叉方向并沒有車，這說明路口的信號燈配置存在問題，需要進一步優化。此外還有路口的交通組織、智能可變車道等，都可以提升路口效率。
2、交通安全：路口存在車輛與非機動車互相搶道的問題，存在極大的安全隱患，除此之外還有交通秩序研判、交通事件報警等。
3、交通管理：交通管理者時常需要保障一些特殊任務，比如警衛保障任務、公交優先以及重點車輛管控。
4、出行服務：比如按照最優路線對行人進行誘導，比如針對路口存在的安全問題為車輛提供預警，或在車里即可獲取前方路口紅綠燈情況。
1、數據不全面：像攝像頭、球機設備都只是視頻數據，需要人為查看才能明確問題所在，另外設備和數據的準確度會隨著使用逐漸降低甚至不可用。數據傳到云端，實時性和延遲性都是很大的問題。
2、優化不精細：當前大部分路口采用固定配時方案，但交通流是實時的，固定的配置方案無法與實時的交通流匹配，交通效率低下。
3、措施不豐富：路口治理是一個綜合治理的過程，通過單一的、相互獨立的手段難以達到最優效果。
阿里云全息路口產品采用云邊結合的架構，通過標準化的數據服務來支撐業務的靈活拓展。邊端接入了前端感知設備的數據，數據會通過邊緣計算來進行第一步分析，再到云端進行決策性的處理。
邊端接入的數據主要有三類，第一類是感知設備的數據，比如路口的雷視一體機、卡口、電子警察、激光雷達等；第二類是控制設備的數據，比如路口的攝像機、誘導屏、可變車道等；第三類是用戶數據，比如車載OBU、高德 App 用戶。
邊端接入的數據首先在邊端進行處理，將路口的非結構化數據轉為結構化數據，再對數據進行初步融合清洗，比如雷達、視頻數據不準或重復等問題，最后對路口進行實時優化。優化的實時性決定了路口優化的效率，全息路口產品可實現秒級優化。
1、運行中心：路口所有設備情況、故障情況、數據鏈路情況都給會通過數據中心進行監控來。
2、算法引擎：負責路口端的實時優化，多路口、多區域的情況需要通過云端云邊一體進行優化。另外，跨設備的軌跡處理也需要在云端進行處理。
3、數據指標計算：所有計算的數據都會通過標準的數據服務提供給全息路口，實現配置優化、事件報警、分析研判、車路協同等業務。
邊緣融合感知能力最大可以接入 16 路 1080p 高清攝像機，通過內置 AR 算法對雷達、視頻以及互聯網的數據進行綜合分析計算，最終產出三個方面的數據：
1、交通參數檢測：交通中常用的流量、排隊長度、停車次數、車頭間距、車頭時距、空間占有率等都可通過視頻 AI 分析來得到。
2、交通事件檢測：路口發生事件后，策略都會基于事件而改變。邊緣融合感知能力能夠對常規事件進行識別檢測，比如路口違法停車、車輛壓線、不按導向車道行駛、交通事故、擁堵排隊溢出等。
3、軌跡定位識別：可以實現車道級的定位，將每一輛車掛載上車牌，真實還原到高清地圖上，做到路口的全息還原。
上圖為三個路口的示意圖。每路口都有邊緣計算的設備，單個路口的邊緣計算設備可以完成本路口的優化。針對一條連續的路口，如果只對單獨的路口進行優化，往往無法達到最優效果，而是需要對各路口進行有效協同。
在我們的方案里，三個路口的邊際可以自行組成網絡，設備充當主節點，做三個路口之間的統籌協調，進而實現路口協調和實時優化的緊密結合。
單獨的信號燈優化對于路口的治理而言遠遠不夠，路口的治理是人、車、路、環境綜合的治理過程。
通過全息路口實時感知路口車輛的排隊數據，可以通過智能計算路口的車道劃分來實時改變車道屬性，進而提高通行效率；針對路上的車輛，可以根據信號燈配置情況和信號方案情況，為其推薦最佳行駛速度，盡量實現不停車通過路口；此外，還可以向車輛推薦行駛路徑，提前實現車輛換道，規避擁堵。
通過以上幾種時空一體化的手段相結合，可以實現優秀的路口綜合治理效果。全息路口具備以下6個優秀特性：
1、云邊一體自動運維：針對路口的幾百個設備，無須挨個運維。可以通過云邊一體運維，自動發現路口的設備，自動對設備進行批量的遠程升級，自動監測設備的報警情況。
2、全方位內置交通AI：不管是視頻的智能分析還是路口的實時優化，都內嵌于邊緣計算，可以實現開箱即用。
3、交通控制協議全打通：設備內置了交通協議市場，可以針對不同品牌、型號的設備選擇不同的協議進行對接。
4、高性能高魯棒高性價比：可以在零下 40℃到 80 ℃工作。
5、二三維全息路網應用SDK：產品與高德地圖進行了緊密結合，可以進行二三維全息路網的應用 SDK ，往外透出。
6、支持多種接口輸入：支持 HDMI/VGA/RJ45/并行串口等接口輸入。
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