高速上的车祸被发现，如何从5分钟缩短到30秒？看之江实验室的“四套算法”
钱江晚报·小时新闻记者 何晟 通讯员 盛汪淼芷 周立超
高速公路上，从发生事故到事故被发现原本需要5-10分钟左右，现在这一过程缩短到了30秒以内。这是之江实验室的智慧算法在沪杭甬高速公路试验路段上取得的成果之一。
浙江省将智慧高速公路列为数字经济十大标志性引领性数字化项目之一。同时，之江实验室积极谋划支持浙江数字经济“一号工程”建设，智慧交通正是首批布局的重要领域之一。经过半年时间紧锣密鼓地研发投入，以及与浙江省交通投资集团的紧密合作，之江实验室在智慧交通领域的布局率先在沪杭甬智慧高速项目中取得成效。
“我们在沪杭甬的云控平台上布局了四套算法——短时交通预测算法、交通事件预警算法、应急疏导效果仿真算法、车流诱导效果评价算法，融合了门架、卡口、视频、毫米波雷达等多种数据源，进行车辆轨迹还原、交通流量速度统计等分析，从而提升高速公路的管理水平和运行效率。”之江实验室智能网络研究中心副研究员季玮介绍道。
四套算法，使用了时序分析模型、深度学习、多元数据融合、元胞传输模型等算法模型，并根据高速公路管理业务对算法结果的时效性与可靠性的要求，在算法与工程上进行拓展。经过多轮验证，算法整体准确率在90%以上。
从投入研发，到算法落地，季玮所在的团队仅用了半年时间。对团队的6位年轻人来说，除了收获亮眼的成绩，也对从基础研究到产业落地的过程有了切身体会。
“日常的科研，通常只考虑有限的场景，并使用标准的数据集。但在真实工程项目的开发过程中，由于高速的复杂路况和现有信息系统的性能所限，很难获得理想的数据集。”季玮说，团队花费了大量的时间和精力，进行数据清洗，尝试通过各种方法保证算法在边界场景中的适应性。“虽然耗时耗力，但对科研人员来说，‘走出象牙塔’才能将研究落到实处。”
目前，四套算法主要针对高速公路管理的业务需要。接下去，团队计划进一步丰富现有平台的业务功能。同时，与之江实验室智能网络研究中心的车联网团队协同配合，实现云-车-路的全链路、全维度的智慧高速公路功能提升，并将服务对象拓展到司乘人员，针对人员和车辆的个性化需求，提供全方位的伴随式服务。
