陈闽捷, 刘晓星, 李利彬, 李舒豪, 任帅, 张帆
广州大学学报(自然科学版). 2025, 24(4): 28-36.
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城市交通拥堵是现代都市面临的重大挑战之一。在城市交通中,驾驶者由于视野有限,倾向于选择当前看似最通畅的车道,然而这种“局部最优”的选择可能导致整体交通效率降低。为解决这一问题,该研究针对城市快速路和高速公路提出了一种智能导流系统。该系统通过交通路网中的摄像头实时捕获视频数据,运用Yolo算法和DeepSORT算法对车辆进行精确检测与追踪。系统将以上数据映射到图结构中,利用图神经网络模型对车道级交通流量进行预测。基于预测结果,系统生成并实时更新导流信息,通过道路情报板向驾驶者推荐最佳行驶路线。该系统在广州华南快速路春岗立交段部署并稳定运行,实验数据表明该系统能改善车道级车流的均匀度,提升道路通行效率,验证了智能导流系统的有效性。