成果介绍
随着人工智能技术的快速发展，智慧交通正从概念走向现实。AI通过深度学习、计算机视觉和大数据分析，在交通管理、安全防控与效率提升中发挥核心作用。
- 全息路口系统：多维感知优化通行效率
全息路口系统通过路侧摄像头、雷达和物联网设备，实时采集车流、行人、非机动车等多维度数据，构建三维动态交通模型。AI算法可分析路口拥堵成因，动态调整信号灯时长，降低30%以上等待时间；同时，通过预测潜在事故风险（如闯红灯、鬼探头），提前向车辆和行人发出预警，显著提升路口安全水平。 - 智慧停车系统：资源调度与无感支付
基于AI的智慧停车系统整合城市停车场数据，通过APP实时推送空闲车位信息，并规划最优导航路径。借助车牌识别和信用认证技术，实现“无感出入+自动扣费”，减少80%的停车等待时间。此外，AI还能分析区域停车需求高峰，辅助城市规划者优化停车资源布局。 - 全息收费站：无停留通行与精准稽核
传统收费站通过AI升级为“全息感知”模式，利用多目视觉+毫米波雷达识别技术，实时检测车牌、车型及载重信息的精准抓取，配合ETC实现车辆无停留通行。同时，AI稽核系统可自动比对交易数据与视频流，识别逃费、套牌等异常行为，稽查效率提升90%，保障收费公平性。
道路巡检与交通安全卫士：主动防控风险
AI道路巡检系统通过车载摄像头及固定监控设备，自动识别路面坑洼、标线磨损、护栏损坏等问题，并生成维修工单，响应速度较人工提升5倍。交通安全卫士可实时监测车辆驾驶情况、行人危险行为，通过语音警示或联动云端管理平台干预，降低人为事故风险。
成果亮点
（1）充分利用路侧感知设备，对不同交通场景实现路网全面覆盖；同时，运用AI算法分析等先进技术，实现不同场景下的具体应用，提高智能化使用率，降低人工处置工作量。如全息路口系统中事件识别准确率达97%以上，目标检测准准率达97%以上。
（2）依托前端感知设备对路口、收费站等场景的实时感知，实现对路口情况进行监管，可对道路运行状况进行直观展示与查看。
（3）依靠物联网、多源数据融合等相关技术，对道路设备和设施的运行状态进行分析，实现项目制设施设备状态的统一监测。
团队介绍
团队是公司核心技术研发的中坚力量，依托清华大学智能车路协同技术研发背景及国家863计划“智能车路协同关键技术研究”的长期积累，致力于通过V2X（车路协同）技术推动智慧交通系统的革新。该团队由清华大学的顶尖科研人员与行业资深工程师组成，核心成员深度参与多项国家级技术标准制定，并拥有近20年智能交通领域的研发经验。
团队以“车-路-云”全栈技术为核心，自主研发了C-V2X通信协议栈、智能路侧感知设备、高精度融合算法及云端协同平台，构建了覆盖“感知-通信-决策-控制”的全链条技术能力。
截至2023年，团队累计申请专利26项、软件著作权98项，主导或参与7个国家级车联网先导区建设，覆盖全国30余座城市、超5000个智能路口，服务10余家整车厂及一级供应商。其技术成果荣获工信部“绽放杯”5G应用大赛一等奖、车联网网络安全演练优秀企业等荣誉，并推动中国车路协同标准走向国际前列。