城市發展日新月異，交通發展一直都是人們關注的焦點。

    大數據、云計算、人工智能等新興技術的發展，讓智慧交通成為當前最熱門的話題。融合這些新興技術，智慧交通對交通管理運輸及出行等領域進行全過程管控支撐，使交通系統在區域范圍具備感知、互聯、分析、預測、控制等能力，充分保障城市交通安全，提升交通運行效率和管理水平。

    如今的出行方式千百種，單車、汽車、公共交通、私家車，眾多選擇的背后其實都離不開一個環節——等待紅綠燈。

    烽火智能交通信號燈解決方案倚靠全智能交通綜合管控平臺系統為核心，利用視頻圖像設備自動采集交通流量數據，并通過大數據管控平臺進行信息處理與分析，從而精準獲取城市交通道路的通行需求，預測未來交通態勢，提前制定交通信號燈的最佳配時方案。

    智能控制 統籌聯動

    為了賦予交通信號燈“靈活”的姿態，全智能交通綜合管控平臺具備了如下優勢：

    路網聯動監控智能。智慧交通綜合管控平臺采用先進的基于動態數據的交通優化算法，配合機器深度學習，保證每一個周期的設計配時是基于當前信息下的最優方案，且該算法能夠計入各路口配時方案之間的相互影響，具有統籌思考的理念，它不同于以往技術方案的區域路口調整，而是以降低整個被優化地區的總體延誤時間為優化方向，聚力打造整體路網通行最優。

    車輛信息識別智能。智慧交通綜合管控平臺可自行識別車輛信息（警車，緊急救護車，特殊車輛等），并可根據需求調整不同道路的優先級權重，從而實時優化交通信號燈配時方案，促進道路利用率的提高，保障交通預案順利進行。

    應急容錯方案智能。如若出現因意外在輸入數據發生缺失的情況，智能交通綜合管控平臺能夠根據歷史數據產生次優的配時方案并且同步自我檢查，具有很好的容錯能力和魯棒性。

    前沿技術 保障運營

    倚靠強大的新興技術，能讓交通信號燈讀懂路況、察言觀色，像智能大腦一樣靈活調控。

    大數據的收集與挖掘技術。數據采集系統能夠實時、自動、準確地捕捉視頻畫面中所有移動物體，按大型車輛、小客車、非機動車、行人等多種類別進行交通參數（流量、速度、飽和度等）的采集。通過采集、匯總多個渠道的交通數據，建立統一的數據中心，對其進行深度挖掘分析，在大量歷史數據中提取穩定的區域交通運行規律，即可準確預測未來交通情況，輔助制定最佳配時和路網管理方案。

    人工智能技術。人工智能目前已上升到國家戰略層面。智慧交通綜合管控平臺運用先進的卷積神經網絡、模糊邏輯和遺傳算法，根據采集到的實時交通信息自行配置全路網的最優配時方案，并通過對歷史數據的深度挖掘重點標記顯著擁堵區域，通過反饋信息自我學習，不斷完善配時方案。

    物聯網和邊緣計算技術。通過智能化改造，確保每個路口都成為交通管理部門的神經末梢，保證交通路口擁有獨立的分析、儲存能力，實現遠程感知（視頻）和遠程控制。具體說來，每一個交通路口都是一個小型的控制指揮中心，對各個方向接收的視頻信息，做到本地分析和緩存；對于中心發出的控制指令，做到本地緩存和執行，減少信息傳輸轉換，大大節約網絡帶寬資源，提高系統的可靠性。

    數據實測 效果顯著

    烽火智能交通信號燈解決方案目前已得到武漢市市委與市政府的大力支持，在武漢市吳家山片區已完成智能交通信號燈示范區的搭建，并取得良好的運營效果，該地區交通擁堵情況得到很大改善。

    據數據顯示，吳家山片區高峰擁堵警情顯著減少，尤其是工作日早晚高峰時段表現明顯。月擁堵報警次數從35次下降為17次，減少51.4%；平均每起警情擁堵時間從22分鐘下降到18分鐘，減少18.2%。延誤時間大幅下降。路網內各路口日平均延誤時間均不同程度下降（3.1秒到30.5秒），路網整體日平均延誤降低17.8s，較原配時方案減少24%。以每日路網內交叉口總通過車次為10萬余輛估算，優化配時方案每日可在路網范圍內減少近500小時的總延誤時間。高峰時間通行量明顯增加。改善效果最為明顯的是在該地區東吳大道三秀路路口高峰時間通行量增加15.8%（從1334vph提高到1545vph），路網所有路口平均增加12.9%。