以下是未来5分钟、10分钟、15分钟各个路段的交通流量预测值。
| 路段 | 未来5分钟 | 未来10分钟 | 未来15分钟 | 数据来源 |
|---|---|---|---|---|
| 解放路-中山路 | 1200 辆/小时 | 1350 辆/小时 | 1500 辆/小时 | GNN模型 |
| 延安路-环城西路 | 900 辆/小时 | 1000 辆/小时 | 1100 辆/小时 | GNN模型 |
| 文一路-学院路 | 1500 辆/小时 | 1600 辆/小时 | 1700 辆/小时 | GNN模型 |
数据采集方式：视频监控，雷达传感器，环形线圈检测器。
数据生成方式：利用GNN模型，对历史交通数据进行训练，预测未来流量。
以下是根据流量预测推荐的红绿灯配时方案。
| 路口 | 相位 | 时长（秒） | 建议来源 |
|---|---|---|---|
| 解放路-中山路 | 南北直行 | 45 秒 | GNN模型 |
| 解放路-中山路 | 东西直行 | 35 秒 | GNN模型 |
| 延安路-环城西路 | 南北直行 | 40 秒 | GNN模型 |
数据采集方式：交通流量预测值。
数据生成方式：根据GNN模型预测的未来交通流量，生成优化的配时方案。
以下是当前检测到的交通拥堵风险告警信息。
数据采集方式：实时交通流量数据，事故报告，天气信息。
数据生成方式：根据实时数据和历史数据，评估拥堵风险等级。
基于GNN模型的交通参与者行为预测。
地点：学院路-文一路交叉口
预测行为：行人可能闯红灯
置信度：85%
建议措施：加强监控，增加语音提示
地点：延安路-庆春路交叉口
预测行为：车辆可能变道
置信度：70%
建议措施：提醒驾驶员注意安全，避免急刹车
数据采集方式： 摄像头，雷达，激光雷达。
数据生成方式： 使用GNN模型，对交通参与者的历史行为进行学习，预测未来行为。
从摄像头采集原始视频流数据，并进行预处理。
| 摄像头ID | 分辨率 | 帧率 | 编码格式 | 状态 |
|---|---|---|---|---|
| camera_001 | 1920x1080 | 30 FPS | H.264 | 正常 |
| camera_002 | 1280x720 | 25 FPS | H.264 | 正常 |
预处理步骤：
支撑指标：
数据采集方式：摄像头实时视频流。
数据生成方式： 通过预处理算法，将原始视频流转换为可用的数据格式。
以下是一些用于测试的模拟数据。
交通流量预测：
[
{ "timestamp": "2024-01-01 08:00", "location": "解放路-中山路", "flow": 1200 },
{ "timestamp": "2024-01-01 08:05", "location": "解放路-中山路", "flow": 1250 },
{ "timestamp": "2024-01-01 08:10", "location": "解放路-中山路", "flow": 1300 }
]
信号灯配时方案：
[
{ "intersection": "解放路-中山路", "phase": "南北直行", "duration": 45 },
{ "intersection": "解放路-中山路", "phase": "东西直行", "duration": 35 }
]
交通拥堵风险告警：
[
{ "location": "延安路-环城西路", "level": "warning", "description": "高峰时段拥堵风险较高，建议增加绿灯时长。" },
{ "location": "文一路-学院路", "level": "error", "description": "发生交通事故，导致严重拥堵，建议进行交通疏导。" }
]
以下是各个模块的风险及应对措施。
风险：视频流中断，视频质量差，预处理算法失效。
应对措施：
风险：数据质量问题，关系构建错误，GNN模型训练失败。
应对措施：
风险：输入数据错误，GNN模型预测错误，后处理算法失效。
应对措施：
风险：数据质量差，模型未能捕捉突发事件，环境突变影响传感器性能，错误的信号灯配时方案导致交通拥堵。
应对措施：