随着数据价值的不断显现，人类的行为所产生的信息都被不断挖掘、分析，用于创造更便捷、更舒适的生活环境。
上海被誉为中国的“魔都”，在于其城市繁华、人口密度高且外地人口密集，而随之也伴随着交通拥堵、公共安全难以保障等一系列社会问题。
上海公安智能交通安全管理系统项目，作为阿里云城市大脑项目第一个超大规模城市落地应用案例，标志着阿里云的城市大脑进入全面启动实施应用阶段，同时也象征着上海政府对大数据发展方向的落实。
在过去的一年里，DATATOM和阿里合作，共同完成《上海公安智能交通安全管理系统项目》交通态势分析，交通信号优化相关能模块的需求对接、整体设计、开发和测试运维等工作。
协助上海公安交通提升各区域的交通运行效率，缓解关键节点、重点区域乃至全城的交通拥堵水平，提高了上海市道路交通通行能力，真正的解决了过去凭感觉人工判断，或者靠路面交警巡逻来处理交通堵塞、以及传统的信号控制优化难以实现全城全局、深度感知，且在复杂、时变、离散、耦合的交通巨系统中，多路口协同难以将全市的信控资源有效整合的现状。
例如在2018年7～10月份期间，该项目在国展周边共下发100多个路口（绿信比）配时方案300多套，子区协调（相位差）方案30多套；这一行为的效果显著，路口配时方案选取率达到60%左右，区域平均车速（流量加权的平均速度）提升21%。
如何提高上海市部分道路交通信号控制水平？
首先我们要实现基于现有多源数据（电子警察兼卡口、视频交通采集以及互联网数据）融合的单路口自适应功能。
其次对信号配时进行多路口协调优化，建立多个交叉口相互关联的信号配时优化方案组合，对已经实现协调控制的干道进行深度优化，并逐步实现区域之间的协调控制；
对未进行协调控制的干道设计控制方案实现协调控制，提高道路通行能力。
交通态势分析是智能交通安全管理系统的态势展示
通过展示城市运行的六大指标，清楚了解交通运行情况。
获取当日国展区域内发生的事件、设备故障、拥堵路口路段、警力分布的统计信息。
通过国展区域的路网图，图上不同的标识点，体现了事件感知信息包含（110报警、视频解析、高德上报）三个来源的事件，道路施工的信息、警力分布的信息、常发性拥堵位置信息。
态势地图上还可选择性展示实时路况、政府机关、学院学校、医疗服务灯信息。
我们将互联网数据与信号系统紧密结合，提升感知端与中枢的通信效率，不仅可以全面、精准、深度感知交通态势，还可以通过交通需求分析精准研判交通拥堵原因，进而通过对全城红绿灯有效互通，实现全城信号配时实时调优。
实现交通信号优化模块搭建
交通信号优化模块包含交通信号优化概览、单路口信号优化、子区信号优化（多路口）、交通信号优化评价等功能。
优化体现智能信号灯特点，综合考虑多交通参与者及整个区域路口的全局优化信号灯配时，路口交通信号优化融合传统雷达、线圈等交通信息采集数据、电子警察卡口数据和互联网数据，进行多源数据融合和分析。通过数据驱动的方式，实现交通供需的动态感知，建立交通网络规律的深度认知和全局优化。
信号灯配时优化子系统
该系统主要体现一种控制能力上，通过监控分析功能了解管辖范围内交通情况，再通过手动确认或自动的方式进行信号灯配时的优化。保证道路畅通快捷，降低道路延误实时，提高道路通行速度。实时的交通流量和速度变化设计相应的协调控制策略使得道路整体服务水平得到显著的提升：
人工智能信号灯融合互联网数据和静态路网信息
实时评估路口信号灯运行效率，对于全局交通运行情况一目了然，可以辅助交警更好的量化了解路口交通运行情况，快速识别低效率路口。
这一项目的顺利落地，让DATATOM也收获良多。从17年开始驻场到今年3月份，DATATOM前后投入了几十名骨干人员，与阿里的小伙伴们一起奋战了500多个日夜。在一次次的困难中不断突破自己，将数据的价值充分体现。最终，在他们的不懈努力下，顺利完成了项目，协助上海公安完成交通大数据建设。
德拓与阿里等公司的小伙伴通过本项目建设助力上海市逐步完善，感知泛在、研判多维、指挥扁平、处置高效的精准警务。防患于然、快处即然、妥处已然的城市交通治理，进一步提升道路交通管理工作的精细化水平。力争让上海成为最有序、最安全、最干净的城市。
德拓对于上海的大数据建设并不仅限于此，过去几年里，我们参与落地“申通地铁”、“上海司法”、“上海科委”等大数据项目，为上海市数据化建设不断贡献者自己的力量。
未来，德拓将继续深耕大数据行业，让数据更具价值，让价值更佳洞察。
