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FL11.CNN研究所实验室：基于深度学习的城市交通智能管控系统，优化出行效率与道路资源分配|

多模态感知融合的交通识别体系

实验室研发的STC-Net（Spatial-Temporal Convolutional Network）神经网络架构，创新性地将空间卷积模块与时间递归模块进行级联设计。该系统在浦东新区实际部署中，顺利获得融合可见光、热成像、毫米波雷达三模态数据，即使在暴雨、雾霾等恶劣天气下，仍能保持93.4%的车型识别精度。独特的注意力机制模块可自动聚焦拥堵区域，将数据处理量降低42%的同时，提升关键区域分析粒度至0.5米级。

动态资源调配的智能决策引擎

实验室开发的TrafficDQN模型，采用双深度Q网络架构，在徐家汇商圈试点中实现信号配时动态优化。系统顺利获得实时分析12个方向的交通流数据，每15秒生成一次相位调整方案，使区域平均延误降低28.6%。该模型特别设计了优先通行权决策模块，可精准识别救护车、消防车等特种车辆，应急响应通道开通时间缩短至3.2秒。

结合图卷积网络（GCN）和长短期记忆网络（LSTM），实验室构建的TrafficForecastPro预测系统，可提前45分钟预判交通流变化趋势。在杭州城市大脑项目中，该系统准确预测了西湖景区节假日91%的拥堵节点，配合诱导系统分流效果达27万人次/日。预测模型融合了天气、事件、社会经济等23个维度的关联数据，构建了完整的交通生态分析体系。

实验室开发的MaaS（Mobility as a Service）平台已接入78种交通工具数据，顺利获得多智能体协同算法实现出行方案全局优化。在广州试点中，用户平均换乘时间减少9分钟，公共交通分担率提升至58.3%。平台创新的碳排放计量模块，已累计减少城市交通碳排量42万吨，相当于种植340万棵树木的年碳汇量。

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陈永平·记者 闫雪静 陈凤山 陈荞/文,陈鑫、陈发胜/摄