向量数据库 在智能交通信号领域通过 **embedding** 技术整合路况视频、车流数据等非结构化信息,结合 **RAG** 架构实现交通信号优化与拥堵预测。向量数据库的实时索引与动态更新能力,为智慧交通提供语义级数据支撑。

交通信号数据的 embedding 向量化策略

智能交通数据的 embedding 生成需关注:

· 路况视频 embedding:YOLO-CLIP 模型提取拥堵、事故的视觉语义特征;

· 车流时序 embedding:LSTM 处理车流量、速度数据的时序语义,关联时空模式;

· 信号文本 embedding:BGE 模型将控制日志转为语义向量,结合路口元数据。某交通局用该策略使路况状态 embedding 识别准确率提升 35%。

向量数据库的交通索引优化

针对智能交通信号,向量数据库采用:

· 时空 - 车流混合索引:HNSW 处理语义检索,结合路口坐标建立四维索引;

· 拥堵特征过滤:基于 embedding 中的排队长度、延误指数特征建立倒排索引;

· 边缘 - 云端协同索引:路口边缘节点存储实时数据 embedding,云端管理历史信号数据。某城市借此将交通检索延迟降至 100ms。

RAG 架构的交通信号闭环

在 “交通 embedding + 向量数据库” 的 RAG 流程中:

1. 实时路况数据由 embedding 模型转为向量;

2. 向量数据库 检索相似拥堵场景的 embedding 及信号方案;

3. RAG 整合结果并输入信号模型,生成配时策略。该方案使某城市的平均拥堵时长减少 28%,验证 **RAG** 在智能交通信号场景的价值。