過去是“車看燈”，現在是“燈看車”。能看懂車流的“智慧紅綠燈”正讓我們的交通出行變得“耳聰目明”。

近年來，浙江省某地交警創新升級“智慧紅綠燈”應用，其放行時間可以根據車流量的大小進行自動調節。

從高處望過去，通過路口的車流量雖然很大，但通行井然有序——原來，這裡的“智慧紅綠燈”能夠自動識別200米范圍內的車輛，並根據車流量的大小控制路口每個方向通行的時間。當車流量較大時，紅燈時長適當延長﹔車流量較小時，紅燈時長酌情縮短。通過控制紅燈時長，通行效率得到了較大提升。

“哨兵”視頻雷達一體機等智能化設備。大華股份供圖

“以前這裡經常塞車，等待的時間比較長。”當地交警表示，“智慧紅綠燈”能夠很好地均衡各方向交通壓力，提高路口通行效率和路網均衡控制水平，有效緩解交通壓力。

那麼，“智慧紅綠燈”是如何自動判斷路口的車流量、實時優化控制紅綠燈的時長，從而保証車輛快速通行的？

智能交通信號機。大華股份供圖

“智慧紅綠燈”應用是位於杭州的大華股份為解決城市交通擁堵難題打造的一款智慧通行解決方案。據大華股份解決方案經理邵鵬介紹，大華通過“哨兵”視頻雷達一體機、智能交通信號機等智能化設備和先進的人工智能算法，讓紅綠燈實時“看清”路口的車流狀態，“看懂”交通演變規律，自動控制紅綠燈的放行時間，實現路口的自適應通行，大幅提高通行效率。

“‘智能紅綠燈’控制路口車流自動放行是以交通流信息採集為基礎的。大華在2015年依托視頻AI技術實現了視頻交通流的數據採集，相比傳統的地磁線圈，視頻交通流採集的數據更加多維，增加了排隊長度、車輛類型、車輛速度等檢測數據，實現了斷面採集到全場景採集的升級。”邵鵬說，目前大華“智慧紅綠燈”用到的交通流參數主要有流量、排隊長度、車型、車速、佔有率、車頭時距等。

技術人員對智能設備進行安裝調試。大華股份供圖

但在邵鵬看來，檢測的數據源依然不夠全面。“道路平整度、機非干擾、天氣狀況、駕駛員心理狀態等數據是我們難以採集的，而且這些因素對交通運行的影響是難以量化的。”邵鵬表示，后續大華將持續在這方面進行優化和完善。

此外，在城市交通擁堵治理中，對通行效率提升比較明顯、給駕駛員帶來最直觀感受的就是綠波協調，尤其是雙向綠波。

“在雙向綠波設計中，有幾個關鍵基礎參數：路口間距、路段車速以及各交叉口的相位。我們已經實現了這些數據自動獲取。”邵鵬介紹，結合綠波算法，系統會自動生成一套推薦的綠波方案，通過一鍵下發，就完成了一條道路的綠波協調優化。從多個項目實施效果上來看，實施綠波協調優化的道路，通行效率的提升可達到20%以上。

隨著數字化建設不斷推進，交通擁堵治理的科技化手段不斷涌現，但遠沒有達到完全自動化治理水平。“所以一段時間內大華的城市道路交通緩堵業務要堅持‘兩條腿’走路。‘一條腿’站在數字化的改革上，求創新，利用科技賦能實現交通擁堵的高效治理﹔另‘一條腿’站在傳統的信號優化服務上，求實效，利用專業人工優化經驗實現交通擁堵的綜合治理，整體服務於城市交通的安全、暢通出行。”邵鵬說。

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