SI-Trans · Smart & Intelligence for Transportation
陈艳艳教授的个人网站。这里记录交通感知、预测、决策与智能体方面的兴趣探索，并分享本人与合作者的研究工作和研发的系统。
技术方向
把视觉模型、时空预测、优化求解与多智能体用在交通规划、管控、运维与应急中，对应个人关注的智慧低碳出行、安全韧性和城市交通综合治理。
北京工业大学 · 交通科创中心主任
享受国务院政府特殊津贴、百千万人才工程国家级人选、北京市科技新星、教育部全国优秀骨干教师、北京市优秀中青年骨干教师、入选2026年度斯坦福大学"全球前 2% 顶尖科学家"榜单。
交通运输部专家委员会专家、交通工程国家重点实验室培育基地主任、交通运输部城市数字化人才培养基地主任、全国智能运输系统标准化技术委员会委员，全国客运标准化技术委员会委员。研究方向聚焦人工智能与大数据赋能城市交通治理、安全韧性提升与交通行业数智化转型，致力交城融合、交智融合、交能融合与交旅融合，先后承担国家重点研发计划及省部级科研项目80余项，获省部级奖20余项，专利70余项。
英国帝国理工学院访问学者。
AI应用探索
感知、预测、仿真、决策、评估。
问题：路侧视频中多目标漏检、身份切换导致状态误判。
方法：检测+多目标跟踪+分级判断，输出运行指标。
场景：走廊检测、路口评价、视频复盘。
检测与评价
问题：孪生场景构建成本高，运行速度慢、风险推演难。
方法：手绘三维场景映射运行状态，叠加预警规则。
场景：通道走廊安全风险预警。
数字孪生
问题：多源状态接入后，多级管控策略协同效果不佳。
方法：状态分级、策略联动、SVG 方案与模拟演练。
场景：综合管控会商、应急桌面推演。
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交通管控
问题：基础设施病害依赖人工巡查，报告周期长、一致性差。
方法：结构比对 + 视觉模型分析，生成巡检报告。
场景：设施巡检、状态预判、报告归档。
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问题：出方案慢、信息散、大模型不可靠、指挥过程乱。
方法：结构化事件输入、态势汇集、规则预案增强、对话智能体、指挥闭环。
场景：监控中心或路网应急指挥的辅助
灾害应急
问题：区域、路段与车辆碳排放数据分散，难以监测。
方法：排放分析+车辆监测，配套数据与模型任务管理。
场景：排放态势研判、热点区域识别、监测设备与 OBD 数据管理。
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碳排放监测评估
问题：识别问题路段、时段，及什么是有效的解决办法。
方法：自研中观内核，结合Logit与逐日学习，综合分析评估停车、公交、轨道、道路调整后的效果。
场景：程序化城镇、真实片区、京津冀区域。
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城市仿真
问题：轨道站点周边更新改造时看不清短板、说不清依据、分不出优先次序。
方法：情景站域评价、街景要素识别、资产测算与复评。
场景：TOD 站域体检、优先改善筛选、更新方案比选。
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TOD 决策
问题：客流在哪里、运力够不够、调整线路会有何影响。
方法：公交刷卡、运营和站点数据通过时段划分、客流汇总、空间分析、运力对比，计算出行服务指数。
场景：日常监测、高峰复盘、线网方案制定、公交与地铁衔接分析。
点击放大线网优化决策
问题：多图层地图的显示、查询，数据打通与制图分散，定位数据采集及制图。
方法：自研地图读写，结合 Leaflet 做轨迹与栅格制图。
场景：路网查询、分析与地图制作。
点击放大路网 GIS
问题：公交线网运行监测准确性、实时性有待提高。
方法：矢量图层渲染、高斯投影与邻接换乘边，衔接路径规划。
场景：北京公交线网监测与评价。
点击放大公交运行监测
问题：多条路最短路算法搜索速度慢、路径不合理。
方法：实现 Dijkstra、A*、D* 、K 条路及carpool算法，并展示搜索过程。
场景：路径规划算法对照与可靠性分析。
路径算法
问题：原始视频难以直接变成可用于模型训练的交通数据集。
方法：切分抽帧、视觉理解与交通增强，导出数据集。
场景：高质量数据集构建。
点击放大语料生成
问题：通用模型对交通目标识别不准，专用模型迭代慢。
方法：用通用大模型自动标注图片，再训练交通专用模型。
场景：专用模型迭代。
点击放大模型训练
问题：报告/标准/论文审查，以及报告的生成、修改过程中出现的幻觉。
方法：RAG专业知识库+大模型工作流。
场景：专业准确的知识问答、报告修改、规范对照。
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项目研究
依据纵向课题与横向合同，沿全息感知、主动安全、出行服务、低碳与产业四条线索整理代表性项目。纵向侧重方法与平台突破，横向侧重场景落地与工程转化；下列为各线索近年代表性节点，并对照论文、授权专利与奖励。
科学问题：多源异构数据尺度不一，路网、枢纽与区域运行状态难以形成可计算、可预测的统一表达。
研究路径：多尺度动态获取 → 区域生命体征与时空建模 → 路侧感知与枢纽多源数据工程应用。
问题：路网信息跨尺度分散，动态获取后仍难形成可用的精准状态。
落地：形成多尺度信息动态获取与精准感知技术，支撑出行全过程感知。
国家重点研发计划 · 可对照：北京市科学技术奖、中国公路学会科学技术奖（出行全过程精准感知）
问题：区域运行数据分散，难以及时判断路网健康水平与短时演化。
落地：建立区域交通生命体征计算体系，开展短时预测与应用示范。
北京市科技计划课题 · 可对照：Expert Systems with Applications, 2024；发明专利 CN116884207B
问题：城市出行时空过程缺乏可复用的统一模型表达。
落地：面向出行一张网需求，研制出行时空模型算法。
问题：路侧感知与车端视频表达不一致，协同应用链路不完整。
落地：开发路侧感知驱动的车路视频转换技术。
问题：枢纽多源数据难以统一采集并形成可计算的感知结果。
落地：开展枢纽多源数据采集与智能感知算法开发。
成果回声：出行全过程精准感知相关省部级奖励；交通流估计与预测方法论文；阻抗矩阵交通流预测等授权专利。
科学问题：风险同时存在于车辆、驾驶员与枢纽行人场景，事后处置难以满足主动防控要求。
研究路径：在途状态诊断预警 → 驾驶行为识别 → 枢纽异常处置 → 自动驾驶与车路安全验证。
问题：异常驾驶与驾驶风格变化难以在行进中识别，主动防控缺少依据。
落地：形成异常行为识别方法，并在车联网环境下动态判别驾驶风格。
北京市科技计划课题 · 可对照：发明专利 CN117104245B；IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 2025
问题：在途风险兼具单车与路网双重尺度，事后处置滞后。
落地：建成车辆级与网络级运行状态诊断及在线预警平台。
国家重点研发计划 · 可对照：公安部科学技术奖；中国公路学会科学技术奖（道路交通安全主动防控）
问题：综合枢纽异常发现滞后，现场决策缺少可执行依据。
落地：形成预警与决策成套关键技术，支撑枢纽运行处置。
北京市新世纪百千万人才工程 · 可对照：公安部科学技术奖（交通安全预警与应急管控）
问题：枢纽通道行人异常依赖人工巡查，拥挤条件下引导能力不足。
落地：实现通道异常事件自动检测，并按步行空间行人流需求实施引导。
北京市新世纪百千万人才工程 · 可对照：发明专利 CN121938177B
问题：实战场景中驾驶员行驶状态监测手段不足。
落地：面向交通管理需求开展行驶状态检测系统研究。
问题：专用车道方案缺少可复核的仿真验证手段。
落地：开发专用车道方案仿真模型并完成验证。
成果回声：公安部、公路学会道路交通安全主动防控与预警类奖励；驾驶风格识别、行人引导等授权专利；人因驾驶行为建模论文。
科学问题：客流波动、服务中断与大型活动叠加时，固定供给难以匹配异质出行需求。
研究路径：需求响应与多方式协同 → 综合出行与旅游服务 → 中断条件下多网调度 → 枢纽与线网工程应用。
问题：地铁服务中断后，多网与异质乘客疏解需求叠加，固定调度难以应对。
落地：提出多网融合与异质需求导向的数智动态协同调度方法。
北京市自然科学基金前沿项目 · 可对照：Tunnelling and Underground Space Technology, 2025
问题：日常出行与旅游需求叠加于同一服务体系，客流规模与去向难以预先研判。
落地：开展综合出行及旅游服务应用示范，衔接需求预测与服务组织。
交通运输部项目 · 可对照：Information Technology & Tourism, 2023；中国交通运输协会科学技术奖
问题：固定线路难以覆盖分散、临时性出行需求。
落地：开展需求响应公交智能优化计算与服务示范。
北京市科技计划课题 · 可对照：北京市科学技术奖（多方式公共交通协同优化）
问题：赛区客流短时集聚，信息服务难以随人流变化自适应。
落地：开发赛区客流自适应信息服务技术与系统。
国家重点研发计划 · 可对照：中国交通运输协会科学技术奖（大型活动客流全景感知与动态组织）
问题：新区综合枢纽体系与布局需要可论证的系统方案。
落地：开展现代综合交通枢纽体系与布局研究。
问题：全市公交线网规划落地缺少分阶段发展路径。
落地：提出“十四五”公交线网发展研究方案。
成果回声：多方式公交协同优化北京市科学技术奖；大型活动客流组织类行业奖励；旅游需求预测与复合网络出行等相关论文。
科学问题：交通运行与排放过程脱节，智慧出行与车路云产业发展路径缺少可量化的研判依据。
研究路径：交通—排放动态耦合建模 → 移动源碳核算与交易 → 智慧出行产业与标准体系引导。
问题：智慧出行产业优势与短板不清，政策与产业引导缺少依据。
落地：系统梳理发展现状，提出针对性引导对策。
北京市社科基金项目（基地重点）
问题：机动车运行与排放分列统计，难以刻画交通对排放的动态驱动。
落地：建立交通与排放动态模型，并用于北京市应用分析。
北京市创新人才培养计划 · 可对照：Applied Energy, 2023；Energy, 2022
问题：移动源碳排放估算方法难以支撑业务化核算。
落地：形成交通移动源碳排放估算技术。
问题：车路云一体化产业推进缺少可衔接的标准体系。
落地：开展高精尖产业重点领域标准体系研究。
问题：车辆碳减排价值缺少可操作的交易模型与模式。
落地：研究车辆碳交易模型及交易模式。
成果回声：公交碳足迹与低碳交通能源系统等相关论文；产业引导与移动源碳核算对接北京智慧出行与双碳研判。
代表成果
公开资源
个人查阅时常用的标准、会议与期刊入口。
网站技术支持
正高级工程师 / 某智能交通研究中心 总工
多年国外计算机公司系统研发经验（汇编/C/C++）；回国后在交通研究部门长期从事智能交通技术的研究及系统开发。 承担或作为骨干参与了国家科技重大专项、国家重点研发计划、863等国家和部省级科技项目50余项。 获省部级及行业科学技术一等奖4项、二等奖4项，交通运输重大科技创新成果等奖项。获发明专利授权30余项。 负责及参编国家标准9项、行业及地方标准多项。出版专著4部，发表论文40余篇，其中SCI/EI检索论文10余篇。 美国德州大学奥斯汀分校访问学者，导师为美国工程院院士C.Michael Walton教授。
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