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德国“智能交通”试点项目完成

德国科隆市和IBM公司宣布完成一个可预测和管理城市交通流和道路拥堵的“智能交通”试点项目。这个试点项目演示了科隆市是如何预测,更好管理交通的,如何在各种情况下,使用分析技术避免整个城市中出现交通堵塞和故障点。该市的交通工程师和IBM能提前30分钟预测交通量和交通流,准确率超过90%。因此,旅客将能够更好的提前计划并确定是否应换个时间动身,计划另一条替代线路还是改换运输方式。科隆交通密度的增加和拥堵状况让城市当局感受到压力,他们必须寻找新方法来更好地管理和优化交通流量并在有限基础设施的基础上提高运输网络的运能。


这个城市的交通指挥中心收集的实时数据来自街道、公路和公认交通“热点”十字路口处设置的150多个监测站和20个交通摄像头。然而,指挥中心目前没有先进的交通管理工具或方法来预测不久的将来交通将会是什么状况。先进的运输管理软件可以帮助交通官员识别迫在眉睫的道路拥堵并帮助他们提前做出计划和反应。IBM运输专家曾与该市合作,借助IBM的交通预测工具对沿莱茵河左岸设置的交通监测站数据进行了六周的分析研究。将交通预测工具的准确性与实时数据加以比较后得出的详细结果显示提前30分钟短期预测的准确率为,车辆速度94%,交通量87%。IBM研究发明的交通预测工具是该公司智能操作中心软件一个组成部分,它总结了世界各地智能城市项目中获得的经验教训。


“这次交通预测试点项目的结果非常令人鼓舞,”科隆交通控制中心主任托马斯·威尔说。“如果能根据交通监控数据做出可操作的预测,我们就能够更好地管理拥堵,并能为公民提供更精确的交通信息。我们的交通指挥中心能够在对潜在的交通事故做出预判和计划的同时,对当前的交通流量加以优化处理。”IBM智能交通欧洲负责人埃里克-马克·惠特玛指出,“科隆作为第一批易于出现交通拥堵的大型城市之一,在这个项目上已经朝着正确的方向迈出了重要的一步。基于精确预测技术的智能交通管理可以帮助城市做出预判并避免交通拥堵,从而可能减少交通量,进而构建一个更加可持续的交通网络。”


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