随着城市化进程的加速，交通拥堵问题日益严重，推动智能交通系统的快速发展成为行业核心目标。人工智能（AI）技术在交通领域的应用迎来了多项关键突破，尤其是在城市干线信号协调控制方面，结合深度学习、无人机数据采集和微观仿真技术，展现出前所未有的技术革新优势，极大提升了城市交通管理的智能化水平。
深度学习与智能交通
近年来，深度学习算法的不断优化，促使交通信号控制从传统的经验设定逐步向数据驱动、智能调优转变。以下是一些关键点：
- 数据驱动信号调控：通过深度学习模型分析大量交通数据，实现信号控制的动态优化。
- 实时数据采集：利用无人机等设备实时采集车流量、排队长度、车道布局等关键指标。
- 智能调优：根据实时数据动态调整信号相位，优化交通流量，减少拥堵。
无人机数据采集
无人机作为多维数据采集的核心工具，弥补了传统检测设备在覆盖范围和环境适应性上的不足。以下是一些关键点：
- 全域监测：无人机高空俯拍实现对城市干线路段的全域监测。
- 实时采集：实时采集车流量、排队长度、车道布局等关键指标。
- 科学依据：为信号优化提供科学依据。
深度神经网络模型
郑州采用的DeepSeek平台通过深度神经网络模型，结合无人机采集的多维数据，生成覆盖平峰时段的绿波协调方案。以下是一些关键点：
- 绿波协调方案：以50km/h的设计车速为基础，合理调整相邻路口的信号相位差。
- 连续绿波通行：最大限度减少停车等待时间。
- 精准匹配：精准匹配不同路段的交通流特性，确保车辆以理想速度通过多个交叉口。
Vissim微观交通仿真软件
研究团队利用Vissim微观交通仿真软件对优化方案进行了全场景模拟。以下是一些关键点：
- 仿真结果：干线行程时间由优化前的平均116.7秒缩短至76.8秒。
- 行程时间降低：南向北方向的行程时间降低了20.3%。
- 停车次数减少：交叉口的平均停车次数由0.69次/车降至0.56次/车。
实地跟测与动态调优
研究团队通过实地跟测，结合Vissim仿真结果，动态调优信号相位差，确保车辆在到达交叉口时，排队车辆已提前清空，达成“零停车”的理想状态。以下是一些关键点：
- 闭环式流程：推动了算法模型与实际路况的深度融合。
- 可复制、可推广：为未来城市交通智能调度提供了可复制、可推广的范例。
总结
大模型技术的应用为智能交通系统优化调控带来了新的机遇。通过深度学习、无人机数据采集、微观仿真软件等技术的结合，可以实现交通信号控制的动态优化，提高交通效率，缓解拥堵问题。未来，随着技术的不断发展，智能交通系统将更加智能化、高效化，为城市交通管理带来更多可能性。