以赛砺技 斩获省级赛事荣誉

近日，广东首届高质量数据集创新大赛决赛路演落下帷幕。广州市交通规划研究院有限公司智能交通所参赛团队在交通赛道《交通多源异构数据融合的行业通识高质量数据集构建》中脱颖而出，获得三等奖，彰显了我院在交通高质量数据集构建、多场景数据分析、智慧交通系统搭建、数智交通决策辅助领域的创新实力与专业优势。

海量汇聚 构筑交通数据底座

比赛中，“广交研数智交通”团队围绕交通多源异构数据融合，构建了一套覆盖“数据融合—特征提取—模型训练—治理应用”的完整技术体系。

. 本次竞赛研究区域的交通监测点位分布示意图

五大高质量交通数据集创新成果总览

团队通过多源数据融合、智能清洗与科学标注，实现了不同交通系统之间的精准关联，把原本“散、乱、杂”的交通数据，真正转化为能够驱动交通治理的“高价值数据资产”。简单来说，就是把城市交通从“看不清、算不准”，变成“看得见、能预测、可决策”。

数智淬炼 五大高质量数据集

不同于传统单一场景数据，本次项目直接构建了五大高质量交通数据集，覆盖交通治理多个重要场景。

（1）分车型出行特征分析数据集

不同路段到底是什么车在跑？如何科学划分客货运通道？

团队通过分车型流量与占比分析，实现对不同道路交通构成精准识别，为交通规划、客货运管理、限行政策制定提供精准依据。

（2）区域交通拥堵识别数据集

哪里堵？为什么堵？什么时候开始堵？

用于实时诊断道路拥堵状态，包含车速、排队长度、流量、道路等级等多维指标，可支撑态势感知、拥堵溯源、疏导决策。

（3）车辆异常停留检测数据集

哪里出现事故、车辆故障异常停车？

通过低速、高排队、低流量规则判定异常停留，准确率达92.75%，可为事件监测、应急响应提供关键输入。

（4）车道级短时交通流量预测数据集

聚焦未来5分钟车道流量精准预测。

以flow_5min为预测标签，支持信号配时动态优化。模型推理仅1.2毫秒，真正做到实时快速推理预测。

（5）路段出行时间预测数据集

用于精准计算路段通行时间，是导航ETA（预计到达时间）的核心基础。

以 travel_time_seconds 为标签，MAE（平均绝对误差）低至24.5秒。可为动态路径规划、智能导航提供高可靠支撑。。

技研深耕 构建智能治理新范式

如果说高质量数据集是“底座”，那么真正让项目脱颖而出的，是广交研把多年交通治理经验“数字化”了。

团队创新打造“交通双微治理工具箱”，构建“发现问题—分析问题—推荐方案—效果验证”的智能治理闭环。

系统能够：

• 自动识别交通拥堵与安全隐患
• 智能匹配历史治理案例
• 自动推荐优化方案
• 形成可视化辅助决策结果

这意味着，未来交通治理不再只是“靠经验”，而是开始真正进入“数据驱动决策”的时代。

基于知识图谱的交通治理方案智能生成流程

交通治理辅助决策系统（自研）

实战验效 路口精细治理标杆示范

在决赛案例展示中，团队以广州市解放中路—惠福西路路口综合治理项目为例，通过数据分析精准识别非机动车通行冲突问题，并智能生成治理优化方案。

优化实施后：

• 路口平均延误下降9.1%
• 平均排队长度缩短23.3%

改造案例落地实施后，入选全国城市道路交叉口精细治理精品案例。这也意味着，广交研这套“数据+模型+治理”的体系，已经不仅停留在实验室，而是真正走进了城市交通治理一线。

交通治理工具箱：从问题识别到改造落地（自研）

数驱未来 持续赋能智慧交通升级

从海量数据融合，到机器学习建模；从交通态势感知，到智能治理决策；从比赛舞台，到真实城市应用。

此次获奖，不仅展现了广交研在智慧交通领域的技术创新能力，更体现了广交研在推动交通行业数字化转型中的持续探索。未来，广交研将继续深耕交通大数据与人工智能技术融合应用，持续打造可复制、可推广、可落地的智慧交通解决方案，让数据真正成为城市交通治理的新引擎。