人机交互技术课程展示

人机交互技术
智慧交通应用

唐山市实时交通路况监测案例

主题

智慧城市交通

数据来源

实时路况监测

展示形式

数据可视化

02 / 背景与技术概述

人机交互技术赋能智慧交通

探索HMI（人机界面）如何通过实时可视化、智能预警系统提升城市交通管理效率

为什么需要实时交通监测？

城市化进程加速，机动车保有量持续增长
传统交通管理方式难以应对动态路况变化
交通拥堵导致的经济损失与环境污染问题突出
公众对出行效率和道路安全的期待不断提高

实时交通拥堵指数

综合道路速度占比、流量信息、饱和度等数据计算得出的量化指标，用于直观反映道路拥堵程度。

平均旅行时间指数

实际旅行时间与畅通状态下旅行时间的比值，是衡量交通效率的核心指标。

HMI核心交互设计原则

可视化呈现：将复杂数据转化为直观的图表与色彩编码
实时响应：秒级数据更新，确保信息时效性
分层信息架构：从概览到详情的渐进式信息披露
多模态反馈：视觉、听觉、触觉协同作用
可预测性：系统行为符合用户认知模型

数据采集

传感器与摄像头

→

数据处理

实时计算分析

→

可视化呈现

用户界面展示

→

决策支持

辅助交通管理

03 / 唐山市实时路况数据

唐山市实时路况监测大屏

基于实时交通数据的城市拥堵分析与可视化展示

当前拥堵指数

1.23

畅通状态

全国城市排名

77/101

相对畅通

平均车速

30km/h

轻度拥堵

严重拥堵里程

0.3km

拥堵极低

唐山市各区县交通拥堵指数排名

主要拥堵路段 Top 榜

04 / 交互设计分析与展望

交互设计亮点与未来展望

人机交互技术对城市管理的价值与创新方向

📡

实时性保障

秒级数据更新机制确保路况信息的时效性，让决策始终基于最新交通状况

🗺️

可视化地图

采用色彩编码系统(绿/黄/红)直观呈现拥堵等级，降低认知负荷，提升信息获取效率

🔮

预测提示

基于历史数据和实时趋势的拥堵预测，为用户提供前瞻性出行建议

人机交互技术对城市管理的价值

交通效率提升

实时监测帮助优化信号灯配时，缩短平均旅行时间

事故响应优化

快速发现异常拥堵，缩短应急救援响应时间

公众服务改善

透明的交通信息助力市民规划更优出行路线

数据驱动决策

长期数据积累支撑城市交通规划的科学决策

未来优化方向

车路协同技术

车辆与道路基础设施的实时通信，实现更精准的交通流量预测与管控

AI预判系统

基于机器学习模型的拥堵预测，提前15-30分钟预警潜在交通瓶颈

个性化导航

结合用户偏好与实时路况的智能路线推荐，提供千人千面的出行方案

多模态交互

融合语音、手势、AR技术的自然交互方式，降低驾驶场景下的操作负担

人机交互技术智慧交通应用