本书系统梳理了交通控制技术的演进、应用现状及前沿实践，探讨了交通AI控制在实际应用中的挑战与方法。第1～4章从交通控制起源到三次技术革命，剖析当前业务、数据、网络与应用现状，展望产业机遇与挑战。第5～8章探讨视图AI在交通视频分析中的技术架构与应用、存量检测器数据质量，以及对配时参数的合理性诊断。第9～12章介绍交通网络节点重要度、控制子区动态划分、时空混合图卷积的车速预测等。第13～16章针对局部交通拥堵，提出单点、干线及区域智组织控制方法。第17～20章介绍如何构建交通控制方案滚动生成系统、交通AI控制算法框架与多智能体深度强化学习模型。 本书融合技术方法与工程实践，为交通领域研究者、工程师及管理人员提供从业务、数据到交通AI控制的全流程参考。

第1章 百年城市交通控制
1.1 交通控制起源
1.2 城市交通控制的第一次技术革命
1.3 城市交通控制的第二次技术革命
1.4 城市交通控制的第三次技术革命
1.4.1 高效与低效的差别
1.4.2 城市交通控制方法的瓶颈
1.4.3 AI将辅助突破当前交通控制低效的瓶颈
第2章 交通控制技术演进历程
2.1 无数据时代的交通控制技术
2.2 小数据时代的交通控制技术
2.3 大数据时代的交通控制技术
2.3.1 “互联网+信号灯”的兴起
2.3.2 “互联网+信号灯”的局限性
2.4 AI时代的交通控制技术
第3章 交通控制应用现状
3.1 交通控制业务现状
3.1.1 信号配时工程师与交通信号配时中心
3.1.2 信号配时人员及交通信号配时中心的困境
3.1.3 交通信号配时中心业务面临的挑战
3.2 工程侧交通数据现状
3.2.1 工程侧对交通数据的达标要求
3.2.2 环形线圈车辆检测器数据
3.2.3 地磁车辆检测器数据
3.2.4 雷达检测器数据
3.2.5 视频车辆检测器数据
3.3 工程侧网络环境现状
3.4 交通控制安全现状
3.4.1 交通控制安全问题
3.4.2 交通控制安全问题解决思路
第4章 交通控制机遇与挑战
4.1 交通控制业务应如何升级
4.1.1 交通控制业务的三次变革
4.1.2 城市交通管理业务的主要模式
4.1.3 交通管理产品的迭代历程
4.2 交通控制系统如何解决数据瓶颈
4.2.1 交通控制系统的数据瓶颈
4.2.2 交通控制系统突破数据瓶颈的路径
4.3 交通控制应用如何突破当前桎梏
4.3.1 国外经验参考
4.3.2 经验借鉴转化
4.3.3 国内推进工作
4.4 交通控制产业如何走向良性健康
4.4.1 SCATS Cornerstone及未来创新模式
4.4.2 我国交通控制产业革新模式
第5章 视图AI应用于交通视频分析
5.1 视图AI在城市交通领域的应用简介
5.2 交通视频解析的技术架构
5.2.1 视频采集模块
5.2.2 预处理模块
5.2.3 目标检测与目标跟踪模块
5.2.4 场景分割模块
5.2.5 行为分析模块
5.2.6 事件检测模块
5.2.7 数据融合与统计模块
5.2.8 数据存储与管理模块
5.2.9 可视化与报警模块
5.2.10 API接口模块
……
第6章 存量检测器采集的交通流量
第7章 存量检测器数据质量诊断
第8章 信号控制系统配时参数合理性诊断
第9章 交通网络重要节点及控制子区判断
第10章 基于时空混合图卷积的车速预测
第11章 基于改进ACGAN的排队估计
第12章 车辆排队微观仿真框架设计
第13章 智组织交通控制方法
第14章 单点智组织控制方法
第15章 千线智组织控制方法
第16章 区域智组织控制方法
第17章 交通控制方案滚动生成系统设计
第18章 交通AI控制算法框架
第19章 交通AI控制方法
第20章 交通AI控制方案验证
参考文献
后记