共谱新篇——聚焦城市管理，助力交通减排

共谱新篇——聚焦城市管理，助力交通减排

中国交通行业处于高速发展阶段，是未来几十年能源消耗和碳排放增加的主要驱动因素，也是中国最有可能无法在2030年达到碳排放峰值的行业。近年来，中国交通行业在推动节能减排方面作出了诸多努力。但要加速行业节能降碳进程，实现“双碳”愿景，交通领域还面临诸多问题和挑战。

图 1  道路交通石油消耗量预测

因此，我们系统分析了中国交通行业发展现状，基于能源消费情况评估了交通行业碳排放情况，并就中国交通行业的主要气候目标和政策措施进行了梳理，识别出中国交通领域碳减排面临的主要问题与挑战，提出了相应的解决方案。
为实现道路交通碳中和的目标，缓解交通拥堵，提高用能效率，优化能源结构是三大关键措施。2021年10月，本团队开始了项目市场调研，得到了道路交通节能减排的“两高两难”结论。团队成员开始聚焦城市管理，致力于开发更绿色、更智慧的新型交通治理解决方案。

图 2  系统效果图

通过查阅文献，我们得到现有的交通管控治理方案存在成本高、碳排大、能源浪费等痛点。因此，我们通过软硬件设计与物联网相结合的方式，设计了一款新型绿色交通管控系统解决十字路口交通拥堵的问题，实现交通领域节能减排。

图 3  系统工作原理图

通过我们的努力，该机器人具有以下创新特色。
实现多种交警手势，协助交警道路指挥。通过应用单片机舵机控制技术，以及上位机调试技术，实现机器人能够完成完整交通指挥手势。解决交警工作强度大的问题，优化交通警察资源配置，实现智能化交通指挥。有效规范了智慧交通管理。
预测交通情况，缓解交通拥堵。通过将机器学习应用于智慧交通管理，利用机器学习方法对智慧城市中产生的交通数据进行处理和分析。此外，我们还利用它来了解交通数据的分布规律和数据之间的内在联系，挖掘智慧城市中的交通特征，准确预测未来的交通状况，从而解决智慧城市中的交通拥堵和路径规划问题。提高燃料利用率，降低碳排放，助力3060目标的实现。
违章检测抓拍，规范城市交通秩序。通过YOLOv5目标检测算法、违规检测算法等多种算法的引入，实现有效捕捉违规车辆，该模块还可用于检测车辆牌照、获取登记号并将其存储在系统中，从而将处罚报告和违章图像立即发送给相关人员。有助于有关部门更有效率地处理录像，促进了“智慧绿色平安城市”的建设。
数据平台统计所有数据，实现云管理。通过应用大数据与云计算等技术，实现机器人将抓拍数据实时上传至云平台，平台对数据进行反馈统计，使得交警可对平台上违规车辆及时进行处理，并且在该平台上也可查看车主历史违规信息。有效实现了交通智慧治理，提升了交通路网整体运行效率。
随着社会经济的不断发展和人们生活水平的普遍提高以及整个社会对交通领域需求的日益增加,交通领域对经济发展的制约作用不同程度地普遍存在于各个国家和地区，通过增加技术含量的方法提高现有道路的利用率、降低车辆油耗，减少碳排放已经成为当前社会的研究热点,因此，本系统应运而生，该系统通过人、车、路、云的密切配合提高交通效率，提高路网通过能力，减少交通事故，降低能源消耗，减轻环境污染，谱写时代城市管理新篇章，助力交通领域节能减排。

图 4  交通管控图