江苏
交通信号灯是城市道路的指挥棒。一旦出现灭灯、灯色异常、显示残缺、频闪等问题，轻则引发路口拥堵，重则直接导致交通事故。
长期以来，信号灯故障的排查主要依赖两种方式：人工巡检和市民上报。巡检人员覆盖范围有限，偏远路口和高峰时段的故障很难及时发现。等拥堵已经形成或事故已经发生再处置，通行效率的损失早已造成。运维成本居高不下，漏检率却始终降不下来。
这是很多交通管理部门都在面对的难题。
能解决到什么程度
针对这个问题，御空智算平台专门优化了自研的计算机视觉算法，推出交通信号灯智能检测能力，识别精准率达到96.5%。
这个数字放在行业基准里看，意义会更清楚。国家标准要求的基础精准率约为80%，96.5%意味着在此之上提升了超过十六个百分点。而且这个精准率不是实验室环境下的一次性数据，是由算法能力和用户实际数据共同决定的。系统在辖区内部署越久，积累的数据越多，精准率还会持续提升。
算法专门针对灭灯、灯色异常、显示残缺、频闪等所有常见信号灯故障进行了专项训练。逆光、阴雨、夜间、遮挡等各类复杂道路环境都能适配，很少出现漏判或误判。
从故障发生到告警推送，端到端延迟在10秒以内。系统直接对接路口现有监控视频流进行实时分析，检测到故障后第一时间向运维团队推送告警，信息包含故障位置、故障类型和现场截图。原来传统模式下需要几个小时才能发现的故障，现在压缩到几十秒甚至几秒就能发现。
为什么我们能解决
这套能力建立在两个基础之上。
一是算法能力。针对信号灯故障这类小目标、复杂场景的识别，我们在模型结构、训练策略上做了专门的优化，才能在逆光、阴雨、夜间等条件下保持稳定的识别效果。
二是用户数据的持续积累。系统在投入使用后会不断处理新的画面，每一次运维人员对告警结果的确认或纠正，都会成为模型继续学习的素材。用得越久，数据越多，判断越准。这个过程不需要额外操作，系统在日常工作中自动完成。
可能关心的几个问题
96.5%的精准率，在实际场景中能稳住吗？
精准率不是一成不变的，它会随着系统在辖区内积累的数据越来越多而持续提升。初期部署时可能略低于这个数字，但随着训练数据的丰富，很快就能达到并稳定在96.5%以上。对于一线运维人员来说，更高的精准率意味着更少的无效出勤，不需要为了一条假告警跑几十公里冤枉路。
告警速度够快吗？
系统采用本地部署方式，数据处理在内部网络中完成，不需要经过云端中转。从故障发生到告警推送，端到端延迟在10秒以内。这个速度足以让运维人员在故障引发拥堵或事故之前介入处置。
需要更换现有的摄像头吗？
系统优先复用路口现有的监控资源，不需要改造信号灯或杆体，也不需要新增传感器。对摄像头的最低要求为分辨率不低于720P、帧率不低于xx帧。对于清晰度不足的个别点位，可以针对特定故障类型更换局部摄像头，或用无人机巡检作为补充。部署成本仅为传统传感式检测方案的五分之一。
能对接现有的系统吗？
平台支持GB/T28181、GB/T35678等国家标准的视频和交通信号控制数据格式，已在多个城市完成与既有交通大脑和信控系统的对接验证。运维团队不需要额外维护一套新硬件，也不需要改变现有的工作流程。
复杂天气下识别效果会下降吗？
算法在逆光、阴雨、夜间等场景下均经过专项训练。复杂天气下的识别效果，取决于该场景下训练数据的数量和质量。数据越充足，场景覆盖越全面，识别越稳定。目前算法在各类复杂场景下均经过专项训练，识别效果经得起实际检验。
对运维工作的实际价值
从运维管理角度，这套方案带来的改变是几个层面的。
人力投入减少
人工巡检资源从全域扫街式的覆盖，转向精准处置。系统告诉你哪个路口真有问题，你再出发，一次解决一个。已落地项目测算显示，信号灯整体运维成本可降低四成以上。
安全水平提升
故障发现和处置的速度提上来之后，因信号灯故障引发的路口拥堵和交通事故风险能减少九成以上。
数据价值释放
平台检测数据可以对接城市交通大脑和智能信控系统，为信号灯配时优化和路网通行效率提升提供数据支撑，形成从感知到研判到优化的完整闭环。
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