隨著城市化進程的不斷加速，交通需求的急劇增長對傳統的交通管理方式提出了前所未有的挑戰。本項目依托澳門大學智慧城市國家重點實驗室，針對現有交通系統數據稀疏、强隨機及實時響應不足等關鍵問題，創新性提出一套深度融合大數據、人工智能與物聯網技術的交通感知與推演方法。項目團隊研發了低成本高成效的非侵入式道路交通狀態識別軟硬件系統，運用先進傳感器與算法，精準採集分析路况。同時，打造網絡級交通狀態感知與信號控制協同優化系統，憑藉自適應强化學習算法實時調整信號策略，實現交通流量最優匹配。實際應用中，該方案顯著提升交通狀態感知的精準度與效率，優化城市交通管理模式，推動其向智能化、精細化轉變，爲智慧城市建設提供堅實技術支撑。目前，相關技術已成功應用於阿里雲城市大腦4.0，以及博維資訊系統有限公司、金溢科技等內地及澳門行業領軍企業，並服務於北京冬奧會、冬殘奧會、昆明世界多樣性大會、疫情防控等重大活動。成果在全國29個省市推廣，有力推動城市交通智能化，助力綠色可持續發展。

圖1 樣本受限下的高效輕量化城市認知引擎算法

圖2 低成本高成效的非侵入式道路交通狀態識別軟硬件系統

圖3 港澳新冠疫情熱點分析系統