AI智慧城市课程：交通调度实战

以下是关于AI智慧城市课程中「交通调度实战」的核心内容梳理，结合技术要点与典型应用场景，帮助学员快速掌握关键技术栈及实操方法： 一、课程定位与技术栈基础 核心技术栈 编程框架：以Spring Boot为核心简化开发流程，结合Spring MVC处理Web请求。 数据库与ORM：Hibernate实现全自动ORM映射，MyBatis支持灵活SQL编写；HikariCP作为高性能连接池。 构建工具：Maven（XML配置）与Gradle（Groovy/Kotlin脚本）对比，后者更适合复杂项目构建。 AI集成开发工具 InsCodeAIIDE：支持自然语言生成代码框架，快速搭建交通流量预测、信号灯控制算法，并提供代码优化与测试功能。 二、交通调度核心技术模块 动态信号灯控制 实时数据采集：通过摄像头、雷达、GPS设备获取车流量、车速等多源数据。 AI算法优化：基于历史与实时数据训练模型，动态调整绿灯时长（如主干道流量超阈值时延长绿灯）。 绿波协调：实现条道路、个路口的绿波带覆盖，平均车速提升.30%。 全局流量预测与路径规划 预测模型：利用时序数据分析预测未来分钟车流高峰（如“路网先知”大模型的拥堵预警）。 路径优化：集成Dijkstra/A*算法生成避堵路线，结合共享出行数据分流拥堵区域。 智能公交与物流调度 公交动态排班：根据客流密度与天气因素调整发车间隔，30%轨道站点米内设公交接驳。 无人机配送：实现末端物流“低空+地面”协同，提升城市配送效率。 三、典型实战案例解析 合肥“交通超脑”系统 日均处理亿条多源数据，实现信号灯智能优化、交通事故主动预警，支撑公里绿波带运行。 “路网先知”智慧交通大模型 结合历史与实时数据预测拥堵路段，支持高速公路“预测-调度-处置”全链路管理。 无人驾驶公交试点 合肥T路无人公交采用全自动运行系统，提升调度效率并降低运营成本。 四、综合实训建议 项目设计 场景选择：优先模拟交通拥堵热点（如学校周边、商业区交叉口）。 工具链搭建：使用InsCodeAIIDE生成基础代码，集成Spring Cloud微服务框架实现多模块协同。 能力培养重点 数据治理：掌握多源异构数据清洗与特征提取方法。 模型调优：通过A/B测试对比不同信号控制策略的通行效率提升效果。 拓展学习：可参考中的技术细节与案例源码，或通过SpringAI组件探索交通场景下的语义搜索与智能问答功能。