圖：嶺南大學(xué)潘飛教授（右）和學(xué)生王方禹（左）接受訪問(wèn)講解合力研發(fā)的嶺大路救“智慧型交通燈系統(tǒng)”。\大公報(bào)記者麥潤(rùn)田攝

　　交通擁堵是潘飛現(xiàn)代城市發(fā)展的普遍痛點(diǎn)，特別是新技在緊急情況下，如何讓救護(hù)車、術(shù)識(shí)市民消防車等特殊車輛馳援不受阻塞，別救成為了大眾關(guān)注領(lǐng)域。護(hù)消嶺南大學(xué)跨學(xué)科學(xué)院助理教授潘飛及學(xué)生王方禹團(tuán)隊(duì)研發(fā)的防車“智能交通燈系統(tǒng)”，為這一難題提供了創(chuàng)新解決方案。交通

　　“現(xiàn)在救護(hù)車堵車的燈開(kāi)情況實(shí)在太嚴(yán)重了，按照急救標(biāo)準(zhǔn)本應(yīng)在接到求助電話后5分鐘內(nèi)抵達(dá)現(xiàn)場(chǎng)。嶺大路救”嶺南大學(xué)研究生王方禹表示，潘飛現(xiàn)在的新技交通系統(tǒng)難以量化路口擁堵的情況，無(wú)法精確地優(yōu)化調(diào)度紅綠燈時(shí)間。術(shù)識(shí)市民基于這一痛點(diǎn)，別救團(tuán)隊(duì)利用人工智能（AI）、護(hù)消圖像識(shí)別和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）等前沿技術(shù)，構(gòu)建了一個(gè)動(dòng)態(tài)響應(yīng)的智能交通管理系統(tǒng)，精準(zhǔn)量化路口擁堵程度，識(shí)別緊急服務(wù)車輛，以改進(jìn)交通狀況以及市民生活。

　　而這一研究構(gòu)想最初源自潘飛教授的人工智能課程作業(yè)，在潘教授的協(xié)助下，該項(xiàng)目走出了課堂，目前，該方案已提交美國(guó)臨時(shí)專利申請(qǐng)，并在第五十屆日內(nèi)瓦國(guó)際發(fā)明展勇奪銅獎(jiǎng)。\大公報(bào)記者 華夢(mèng)晴

　　嶺南大學(xué)跨學(xué)科學(xué)院助理教授潘飛教授與學(xué)生王方禹的研究團(tuán)隊(duì)介紹，“智能交通燈系統(tǒng)”先通過(guò)路口監(jiān)控?cái)z像頭獲取車輛數(shù)量及類型等基礎(chǔ)資訊，隨后上傳至后臺(tái)服務(wù)器，伺服器搭載AI處理模型，對(duì)路口擁堵程度進(jìn)行量化分析，生成最優(yōu)紅綠燈配時(shí)方案。

　　優(yōu)化后的配時(shí)方案將反饋到各個(gè)路口的紅綠燈控制組件，調(diào)整紅綠燈時(shí)長(zhǎng)。若識(shí)別到應(yīng)急車輛，系統(tǒng)可自動(dòng)縮短紅燈或延長(zhǎng)綠燈，確保其快速通行。

　　通過(guò)模型計(jì)算擁堵指數(shù)

　　至于什么程度能夠稱為擁堵，團(tuán)隊(duì)表示需通過(guò)模型計(jì)算擁堵指數(shù)。該模型考量參數(shù)包括車輛通行時(shí)間、車流密度、車輛類型分布等，系統(tǒng)提取關(guān)鍵交通數(shù)據(jù)并量化為擁堵指數(shù)（擁堵指數(shù)越大，路口越擁堵），當(dāng)某個(gè)路口擁堵指數(shù)大于設(shè)定的閾值時(shí)，系統(tǒng)會(huì)啟動(dòng)全局遞歸優(yōu)化機(jī)制，動(dòng)態(tài)調(diào)整路網(wǎng)全局信號(hào)燈配時(shí)方案，必要時(shí)引導(dǎo)車輛分流，避免擁堵進(jìn)一步惡化。

　　潘飛教授表示，系統(tǒng)將路口監(jiān)控畫(huà)面?zhèn)鬏斨梁笈_(tái)伺服器，通過(guò)AI模型提取車流參數(shù)、計(jì)算擁堵指數(shù)，并即時(shí)回饋至信號(hào)燈控制系統(tǒng)。基于電腦視覺(jué)的智能交通解決方案，能夠大幅提升路口的通行效率。同時(shí)，利用先進(jìn)的車聯(lián)網(wǎng)（V2I）通信，系統(tǒng)能夠識(shí)別特殊車輛，為應(yīng)急車輛開(kāi)辟優(yōu)先通道。

　　“最初的設(shè)想是希望通過(guò)這套系統(tǒng)，為救護(hù)車、消防車等緊急車輛爭(zhēng)取寶貴的救援時(shí)間。”王方禹指出，若系統(tǒng)順利部署，不僅能為救護(hù)車、消防車爭(zhēng)取寶貴時(shí)間，還能優(yōu)化整體路網(wǎng)，提升市民出行效率。例如在車流較少路段，可縮短行人信號(hào)燈時(shí)間，減少車輛等待。

　　“我們目前仍處于概念驗(yàn)證階段。”王方禹同學(xué)坦言，而實(shí)驗(yàn)的仿真數(shù)據(jù)顯示，現(xiàn)時(shí)救護(hù)車等緊急車輛的標(biāo)準(zhǔn)為45公里／小時(shí)，智能系統(tǒng)能將緊急車輛的平均時(shí)速提升至55公里／小時(shí)，相當(dāng)于22%的效率提升。不過(guò)，王方禹強(qiáng)調(diào)，這還只是仿真數(shù)據(jù)，更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)需進(jìn)行道路測(cè)試。

　　問(wèn)及香港的路況，王方禹稱“香港的單行道特別多，給交通優(yōu)化帶來(lái)了不小的難度”。潘飛教授指出，香港的單行道系統(tǒng)使得整體車速相對(duì)較快，同時(shí)也造成一旦錯(cuò)過(guò)路口只能“一條路走到黑”的困境。王方禹補(bǔ)充道，在十字路口，車輛可以通過(guò)左轉(zhuǎn)或右轉(zhuǎn)來(lái)分流，但在單行道系統(tǒng)中，車輛只能直線行駛，這大大降低了交通疏解的靈活性。

　　需與運(yùn)輸署深度合作應(yīng)用

　　針對(duì)這一特點(diǎn)，研發(fā)團(tuán)隊(duì)特別留意系統(tǒng)預(yù)警的及時(shí)性，確保駕駛員有充足反應(yīng)時(shí)間，并提升調(diào)度精準(zhǔn)度。

　　“這是一個(gè)輔助決策系統(tǒng)”潘飛教授強(qiáng)調(diào)，AI負(fù)責(zé)即時(shí)數(shù)據(jù)分析和信號(hào)燈調(diào)整方案建議，但最終決策權(quán)仍掌握在交警手中?！跋到y(tǒng)會(huì)將優(yōu)化建議即時(shí)回饋給指揮中心，由執(zhí)勤人員根據(jù)實(shí)際情況決定是否采納調(diào)整方案?！边@也意味著，系統(tǒng)需要與運(yùn)輸署深度合作才能落地應(yīng)用。

　　因此，團(tuán)隊(duì)正積極申請(qǐng)智能交通研究基金，已提交包含明確目標(biāo)和研究計(jì)劃的提案。未來(lái)將完善現(xiàn)有理論模型，針對(duì)不同路口、車流等多樣化場(chǎng)景建立細(xì)分模型，并通過(guò)計(jì)算機(jī)代碼實(shí)現(xiàn)，在香港科學(xué)園等封閉場(chǎng)地開(kāi)展實(shí)際道路測(cè)試。