智能车路协同系统，简称车路协同系统，是智能交通系统最新发展方向。车路协同是采用先进的无线通信和新一代互联网等技术，全方位实施车车、车路动态实时信息交互，并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理，充分实现人车路的有效协同，保证交通安全，提高通行效率，从而形成的安全、高效和环保的道路交通系统。

近年来，研华专注于开发智能交通监控解决方案，致力于为客户提供安全可靠的平台方案，为全世界各地打造智能型运输系统。以十余年的成功经验，协助客户建置智能型运输基础结构解决方案以及安全且轻巧的系统，落实智慧开发与管理，例如电子警察，自动收费 (AFC)，利用精准传感器数据进行实时控制，快速预测以避免交通拥堵。交通系列产品采用轻巧尺寸、低功耗及无风扇设计的强固型系统，具备I/O的优势及良好的可维护性。

在车路协同系统中，研华可以为客户提供车载OBU控制模块，路旁抱杆箱边缘计算节点，路侧信号机中AI推理服务器，联网通讯，协助系统完成从数据采集，控制，联网到智慧决策。

客户痛点

系统架构

方案优势

·端+边AI平台产品形态丰富，可灵活选择

·高性价比方案，节省建置成本

·工业等级设计，适用户外严苛环境

·本地化技术支持，售后服务完善

应用案例

·案例一：研华边缘AI解决方案在车路协同项目应用

2018年2月，中国交通运输部发布了《关于加快推进新一代国家交通控制网和智慧公路试点》的通知 ，提出要从基础设施数字化、路运一体化、车路协同、路网综合管理等六个方向，推动新一代国家交通控制网及智慧公路试点有序开展；2018年12月，工信部发布了《车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划》的通知 ，提出实现车联网产业跨行业融合。车联网是5G移动通信在垂直行业领域最重要的应用之一。实现“人-车-路-边-云”相互协同，提升道路使用者的出行体验。

某集成商在高速普通路段搭建以毫米波雷达、视频相机为主的智慧基站和气象监测设备，实现普通路段的全域交通路况感知、道路环境监测和交通事件监测；通过路侧天线、LED诱导屏对OBU车辆及普通车辆进行信息服务。通过对道路路况全域感知，实现道路环境、交通事件检测及发布。

研华提供的边缘AI平台，能够快速读取交通信号灯的实时相位和配时信息，将交通数据信息广播给车辆与行人，比如危险驾驶提醒、高速匝道辅助、车辆违章预警等；将交通数据信息传递给云边缘MEC平台、其它MEC平台和系统，以进一步处理，云边缘MEC设备常用于生成非实时性的视频分析结果，可以将基于统计分析的交通数据发送给行人与车辆，适合提供交通效率类服务；同时可对接其它MEC平台，进行进一步数据分析。

·案例二：AI智能交通号灯 提升城市效率又减碳

主干道的路幅较宽，为了让行人能够安全穿越马路，相对绿灯秒数也会比较长。此种设计在白天可能并没有太大问题，但到了晚上甚至深夜，人车流量都大幅减少的情况下，主要干道的车辆就很容易遇到红灯空等的状况。

为了减少这种红灯空等的现象、提高行车效率，地方政府导入AI系统，结合路口监控摄影机、研华MIC-720工业级边缘AI运算主机，以及伙伴聪泰科技AI算法，可以根据现场的车流、人流，弹性调整交通号志的灯号，解决既有的交通问题。

架在路口的监控摄影机具备AI影像侦测功能，可以侦测与搜集路口支道的车辆、行人状态，再将影像实时上传至研华MIC-720路侧设备，由MIC-720进行AI影像辨识与计算人和车的位置，以及欲延长绿灯时间，并启动感应性号志，以实时且动态的方式调整交通号志。

推荐方案

边缘AI平台

工业通讯系列

（编辑：中国机器视觉网 姜楠）