一、引言
随着城市化进程的加速与机动车保有量的持续攀升，交通拥堵已成为制约城市发展、影响居民出行体验的核心痛点。传统交通管理模式依赖固定信号配时、人工调度与事后处置，面对潮汐车流、突发事故等动态场景时响应滞后，难以实现路网资源的高效利用。数据显示，2025年我国一线城市因交通拥堵导致的人均年经济损失超过8000元，高峰通勤延误时长较非高峰时段增加约45%，拥堵不仅消耗大量时间成本与能源，还加剧了碳排放与交通安全风险。
在此背景下，智能交通管理体系以多源数据融合为基础，以人工智能、边缘计算、5G通信等技术为支撑，实现实时路况优化与精准拥堵预测，从被动应对转向主动调控，成为破解城市交通困境的关键路径。本文将围绕智能交通管理的核心技术、系统架构、应用场景及实践效果展开深入探讨，剖析实时路况优化与拥堵预测的实现逻辑，为城市交通治理数字化转型提供参考。
二、智能交通管理的核心技术体系
（一）多源数据采集与处理技术
数据是智能交通管理的基础，需构建全维度、高精度、实时性的数据采集网络，同时通过标准化处理确保数据质量与安全合规。
数据采集层面，采用"路侧设备+移动终端+跨平台对接"的多源采集模式，实现交通态势的全面感知。路侧设备包括毫米波雷达、视频检测器、线圈检测器、智慧灯杆等，其中毫米波雷达可在雨雾等低能见度条件下准确捕捉车速、车流密度及非机动车动态，视频检测器聚焦车辆识别与行人过街监测，线圈检测器则实现车流量的高频次统计（每1分钟采集一次），智慧灯杆作为集成载体，可同步采集路况、气象、环境等多维度信息。移动终端数据主要来自导航APP浮动车定位、公交车载终端，实时反馈车辆行驶轨迹与载客量；跨平台对接则打通交管指挥系统、气象平台、公交调度中心，获取交通事件（事故、施工、管制）、气象预警、应急调度等关联信息，事件类数据实现10秒内触发上报，气象数据每10分钟更新推送。
数据处理环节需解决噪声过滤、格式统一与安全存储问题。通过清洗算法剔除检测器误报、临时停车导致的异常数据，统一时间戳、单位等格式标准，确保数据有效率≥99%；采用"区域边缘节点+城市交通云"的分级存储架构，边缘节点存储7天内热数据，保障实时调度的快速访问，城市交通云存储3年冷数据用于模型训练与趋势分析，同时落实等保三级要求，设置分级访问权限（交管查看全域数据、运维查看设备状态、公众查看路况预警）。隐私保护方面，严格遵循《数据安全法》，不采集车牌、驾驶员信息，仅统计宏观车流数据，通过区域匿名ID处理避免精确位置泄露，实现隐私数据脱敏率100%。
特征工程是数据价值转化的关键，通过衍生路况特征（车流增速、拥堵扩散速度、事件影响范围）与调度特征（信号配时适配率、诱导效果），筛选高关联度特征变量，如"早高峰车流增速＞20%+降雨天气"的组合特征，为拥堵预测与调度优化提供精准输入。
（二）拥堵预测核心算法与模型
拥堵预测需结合时序规律、路网关联、外部影响因素，构建多模型融合预测体系，实现不同时间尺度与场景的精准预测，为实时调度提供提前量支撑。
短期预测（15分钟-1小时）采用"LSTM时序模型+图神经网络（GNN）路网关联模型"融合架构。LSTM模型擅长捕捉车流数据的长短期依赖关系，通过历史车流时序特征预测基础走势；GNN模型则聚焦路网拓扑结构，考虑路口间的车流传导效应，解决单一路段预测忽略路网关联性的问题。两者融合实时车流、历史数据与事件信息，可实现15分钟内预测准确率≥92%，1小时内预测准确率≥85%。例如，通过分析某主干道连续7天早高峰车流数据，结合周边路口传导关系，可精准预判15分钟后车流峰值出现时间与拥堵扩散范围。
中长期预测（2-4小时）侧重宏观趋势研判，结合气象条件、节假日规律、通勤特征与大型活动安排，优化预测精度。数据显示，降雨天气可导致车流速度下降20%，节假日高峰车流峰值较平日提升30%-50%，模型通过量化这些外部因素的影响权重，实现高峰峰值预测误差≤10%，提前1小时向交管部门与导航平台推送预警信息。
拥堵风险分级预警机制按拥堵程度分为轻度（车速降10%-20%）、中度（20%-40%）、重度（＞40%）三级，基于预测结果与实时路况动态更新。对重度拥堵风险，提前30分钟通过导航APP弹窗、路侧屏提示等方式向公众推送预警，同时同步至交管部门启动干预预案，预警准确率≥95%。针对不同场景优化预测维度，城市主干道侧重路口拥堵扩散预测，高速公路侧重路段车流饱和预测，商圈周边等拥堵高发路段侧重事件影响时长预测，场景适配率≥98%。
（三）实时路况优化关键技术
实时路况优化以预测结果为导向，通过动态信号配时、智能诱导分流与跨系统协同调度，实现路网资源的动态分配与效率最大化。
动态信号配时是路口优化的核心，突破传统固定周期配时的局限性，根据实时车流与预测结果自适应调整。在城市主干道高峰时段，基于预测车流数据（如东向西车流达800辆/小时），自动延长绿灯时长（从30秒增至45秒），提升绿灯利用率至90%，路口通行效率提升40%；平峰低车流时段，次干道采用感应配时模式，无车时缩短红灯5秒，避免空等造成的资源浪费。针对潮汐式拥堵，通过"数字潮汐车道"方案，在不改变物理道路形态的前提下，通过信号协同调整车道功能，使道路承载容量提升30%，雄安新区容东片区通过该方案有效缓解了早晚高峰单向拥堵问题。
智能诱导分流依托导航平台与路侧提示系统，实现车流的均衡分配。当预测某路段将发生拥堵时，系统向导航APP推送最优绕行路线，提示"主干道拥堵，建议绕行次干道，节省15分钟"，引导车辆分流，分流率≥30%；高速公路场景中，若检测到事故或车流饱和，立即诱导车辆从就近服务区、匝道驶出，同时调整后方路段限速（如从120km/h降至80km/h），避免拥堵范围扩大。诱导策略需考虑路网整体负荷，避免分流导致次生拥堵，通过实时反馈调整绕行建议的推送范围与时机。
跨系统协同调度打破数据壁垒，实现交管、导航、公交、应急等多部门的联动响应。通过5G网络的毫秒级低时延特性，打通信号机、导航平台、公交调度中心的数据互通通道，实现"路况预测结果→调度方案→执行反馈"的全流程实时共享，数据共享延迟≤100ms。公交优先调度中，预测公交到站前5分钟，自动调整路口绿灯时长（延长5-8秒），提升公交准点率从70%至90%；应急优先场景下，接收到应急车辆指令后，3分钟内生成沿途"绿波带"，同步诱导社会车辆避让，使应急车辆通行时间缩短50%。交管部门基于预测数据提前增派警力至拥堵路段执勤，导航平台实时更新路线，公交企业调整发车间隔，形成全局协同闭环，协同效率提升75%。
（四）边缘AI与5G融合支撑技术
边缘AI与5G技术的融合的突破了传统交通管理的响应瓶颈，为实时决策提供底层支撑。传统系统依赖中心云处理数据，存在传输延迟长、带宽压力大的问题，边缘计算将AI推理能力部署在路口边缘节点，实现数据本地处理与即时决策，将控制延迟压缩至50毫秒以内，确保信号灯"看得到、算得快、调得准"。
5G网络的毫秒级低时延、高带宽特性，保障了边缘节点与云端、边缘节点之间的实时联动。当某一路口直行车流突增时，系统可在数百毫秒内协调相邻路口调整绿灯时长，形成动态绿波带，突破单一路口孤立控制的局限。深圳福田区智慧交通示范区部署该架构后，区域平均通行时间缩短18.3%，突发拥堵响应效率提升42%，验证了边缘AI+5G的实践价值。
边缘节点与路侧设备的协同实现了多模态感知的实时解析，融合摄像头的细节识别能力与毫米波雷达的全天候探测优势，构建无盲区的交通态势图，显著降低因单一传感器误判导致的调控偏差。例如，在江山市某路口，边缘节点实时融合雷达与摄像头数据，300毫秒内完成风险预警并联动信号灯干预，有效解决了重型车辆转弯视觉盲区带来的安全隐患。
三、智能交通管理系统的架构设计与应用落地
（一）系统整体架构
智能交通管理系统采用"数据层-分析层-执行层"三层架构，各层级协同联动，实现从数据采集到调度执行的全流程智能化。
数据层承担采集、清洗、存储与特征提取功能，通过多源设备与跨平台对接获取全域交通数据，经标准化处理后存入边缘节点与城市交通云，同时完成特征工程，为分析层提供高质量输入。该层级需满足实时性与安全性要求，确保数据采集频率、处理速度匹配调度需求，同时严格落实隐私保护与合规要求。
分析层为系统核心，包含拥堵预测、调度决策两大模块。拥堵预测模块通过多模型融合算法输出不同时间尺度的预测结果与风险等级；调度决策模块基于预测结果与实时路况，生成信号配时方案、诱导策略与协同调度指令，同时支持人机协同，AI负责常规场景的自动调度，人工聚焦重大事故、极端天气等复杂场景的干预，保留手动锁定配时、调整策略的权限。
执行层负责方案落地与效果反馈，涵盖路侧信号控制设备、导航推送系统、公交调度终端、路侧提示屏等执行单元，将分析层输出的指令转化为实际操作，同时实时采集调度后的路况数据，反馈至数据层与分析层，形成"预测-调度-反馈-优化"的闭环迭代。
（二）典型场景应用实践
1. 城市主干道早晚高峰场景
城市主干道早晚高峰车流密集、潮汐特征显著，需通过精准预测与动态调度实现高效疏导。以某城市主干道早高峰治理为例，系统于7:00启动高峰预测模式，通过分析实时车流与历史数据，预判15分钟后东向西车流将达1200辆/小时，触发中度拥堵风险。系统立即启动调度方案：10分钟内调整信号配时，将东向西绿灯时长从30秒增至45秒，同时向导航APP推送绕行建议，引导车辆从次干道分流；7:30实时监测显示车流降至900辆/小时，拥堵风险解除，系统自动恢复常规配时。
实践数据表明，该方案使该路段高峰拥堵率从28%降至9%，车辆平均通行速度从25km/h提升至40km/h，市民早高峰出行时间减少28%，公交准点率从68%提升至91%，有效缓解了主干道通行压力。大连长青街路段通过类似优化，实现85.8%的一路绿灯率，成为全国主干道治理标杆。
2. 高速公路应急调度场景
高速公路路段长、车流快，突发事故易导致拥堵快速扩散，需依托快速响应与协同调度减少影响范围。某高速K100路段发生交通事故后，路侧设备10秒内捕捉事件信息并上传至系统，分析层预测1小时内拥堵将扩散2km，立即启动应急方案：3分钟内向交管部门推送预警，增派救援车辆；向导航平台下发绕行指令，诱导车辆从K95匝道驶出；调整事故后方2km处限速标志，从120km/h降至80km/h，避免车流积压。同时为救援车辆生成绿波带，保障优先通行。
通过系列调度措施，救援车辆到达时间缩短40%，事故处理效率显著提升，1.5小时后路段恢复通行。最终该事件导致的拥堵扩散范围减少60%，受影响车辆延误时间从60分钟缩短至20分钟，验证了系统在突发场景下的快速响应能力。
3. 商圈周边拥堵治理场景
商圈周边车流、人流密集，且受购物时段、临时活动影响显著，需结合事件预测与精细化管控优化通行效率。某商圈通过部署智能交通系统，实时采集周边路口车流、停车场占用率数据，结合商圈促销活动安排，提前2小时预测拥堵时段与路段。在拥堵来临前，调整周边路口信号配时，延长进入商圈的绿灯时长，同时推送停车场余位信息，引导车辆分流至周边备用停车场；针对违停高发区域，通过高精度抓拍技术与无人机巡检结合，实现违停行为实时捕捉与快速上报，减少违停对车流的影响。
治理后，该商圈周边高峰拥堵时长缩短40%，车辆通行速度提升25%，停车场周转率提高30%，既保障了商业活动正常开展，又改善了周边交通秩序。
（三）系统实施原则与流程
智能交通管理系统的落地需遵循科学原则，确保技术适配性、管理协同性与合规安全性。场景适配原则要求根据不同路段特性定制策略，主干道重信号调整，高速公路重分流诱导，拥堵路段重事件处置；人机协同原则明确AI与人工的职责边界，避免过度依赖技术或人工干预滞后；分步试点原则建议先选取2条城市主干道+1段高速开展试点，验证预测准确率、调度响应速度等核心指标（预测准确率≥90%、调度响应≤5分钟），优化模型与策略后再推广至全区域；合规优先原则严格遵守《城市道路交通组织设计规范》《智能交通系统 术语》等国家标准，确保数据采集、存储、使用全流程合规。
系统实施流程分为四个阶段：第一阶段开展需求调研，梳理路段拥堵痛点、调度需求与现有设备基础；第二阶段部署硬件设备，包括路侧检测器、边缘节点、智慧灯杆、信号控制终端等，完成设备调试与网络搭建；第三阶段搭建系统平台，开发预测算法、调度模块与数据交互接口，实现与现有交管、公交系统的对接；第四阶段开展人员培训，确保运维人员、交管工作人员熟练掌握系统操作与应急处置流程。试点运行期间，通过持续收集路况数据与用户反馈，优化AI模型参数与调度策略，形成适配本地交通特征的运行方案。
四、智能交通管理面临的挑战与优化方向
（一）当前核心挑战
尽管智能交通管理系统在实践中取得显著成效，但大规模推广仍面临技术、管理与环境层面的多重挑战。
数据壁垒问题突出，部分城市存在交管、公交、导航平台等部门数据不通享的情况，导致数据覆盖不全面、协同调度难以落地。不同部门的数据格式、采集标准不一致，增加了数据融合的难度，影响预测与调度的准确性。
算法鲁棒性有待提升，现有模型在极端天气（暴雨、暴雪、强雾）、重大活动、突发公共事件等非常规场景下，预测准确率与调度适配性下降。例如，极端天气导致传感器数据精度降低，模型难以精准捕捉车流变化，易出现调度滞后。
基础设施投入成本较高，边缘节点、毫米波雷达、5G基站等硬件设备的部署与维护需要大量资金，部分中小城市受财政预算限制，难以实现全域覆盖，只能优先试点核心路段。
人机协同机制不完善，部分交管工作人员对智能系统的依赖度过高，在系统故障或算法偏差时应急处置能力不足；同时系统手动干预流程繁琐，影响复杂场景下的处置效率。
（二）未来优化方向
针对上述挑战，未来需从技术迭代、机制完善、成本控制三个维度推进智能交通管理系统的优化升级。
技术层面，持续优化多模型融合算法，引入强化学习、数字孪生技术提升模型鲁棒性。通过数字孪生构建虚拟路网，模拟极端天气、重大活动等场景下的车流变化，训练模型适配能力；融合车路协同（V2X）技术，获取车辆实时状态数据，拓展数据来源，提升预测精度与调度针对性。同时推进边缘计算设备的轻量化与低功耗设计，降低硬件部署成本，适配中小城市的应用需求。
管理层面，建立跨部门数据共享机制，由政府牵头制定统一的数据采集、格式标准，搭建市级交通数据共享平台，打破部门壁垒，实现交管、公交、气象、应急等部门数据的实时互通。完善人机协同流程，优化系统手动干预界面，简化操作步骤，同时加强对工作人员的技术培训与应急演练，提升人机协同处置能力。
应用层面，推动系统与绿色交通、自动驾驶的深度融合。通过优化公交、共享单车等绿色出行方式的调度效率，提升绿色出行比例，从源头减少私家车流量；适配自动驾驶车辆的通行需求，实现智能交通系统与自动驾驶车辆的协同调度，构建"人-车-路-网"一体化的智能交通生态。同时探索市场化融资模式，通过政府与社会资本合作（PPP）、特许经营等方式，缓解基础设施投入压力，加速系统的规模化推广。
五、结语
智能交通管理通过实时路况优化与拥堵预测，实现了交通治理从"被动应对"向"主动调控"的转型，为破解城市拥堵难题提供了有效路径。多源数据融合、边缘AI+5G、多模型预测等技术的深度应用，构建了"感知-分析-调度-反馈"的全流程智能化体系，在城市主干道、高速公路、商圈周边等场景的实践中，显著提升了路网通行效率、降低了拥堵成本。
随着技术的持续迭代与管理机制的不断完善，智能交通管理将逐步实现从单点优化向区域协同、从常规场景向全场景适配的升级，与车路协同、自动驾驶、绿色交通深度融合，构建更加高效、安全、低碳的城市交通生态。未来，需通过打破数据壁垒、提升算法鲁棒性、优化人机协同、控制实施成本，推动智能交通管理系统在不同规模城市的普及应用，为城市化高质量发展提供支撑。