数字赋能城市管理精选(五篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的5篇数字赋能城市管理，期待它们能激发您的灵感。

篇1

天津高速公路集团为实现高速公路收费的自动化并改进交通流管理，仅用3个月即部署了电子收费系统，连接了3个独立站点以及道路公司、服务提供商和银行的应用，改进了数据管理和交通流，实现了对每辆移动车辆收费可在3秒钟内完成，提高了效率，降低了成本。

这样的案例还有很多，它们分布在全球不同的城市，像荷兰特塞尔的能源管理与分析、法国巴黎的交通管理系统、泰国曼谷特案厅的智能分析，以及海南省的智能旅游业等。这些城市由于采用了先进的解决方案，已经或正在把他们的城市建设得更加智能，向智慧城市迈进。

如果探求以上案例的背后，我们会发现，这些成功所仰仗的先进的解决方案都来自同一家厂商或它的合作伙伴，这就是微软，它的解决方案叫“CityNext（未来城市）”。

近日，这一在全球范围内已经开始实施的“未来城市”计划正式在中国启动，开始了它在中国城市间的“游走”历程。

联合实验室打造技术基础

与CityNext同时启动的是“住房和城乡建设部数字城市工程中心智慧城市技术解决方案联合实验室”（下文简称“联合实验室”），这是微软与住房和城乡建设部数字城市工程研究中心（下文简称住建部城市工程研究中心）联合组建的，旨在共同打造中国未来城市智慧发展重要技术支撑平台。

微软全球副总裁、公共事业部总经理Laura Ipsen介绍说，联合实验室将以服务中国城市智慧发展为目标，充分发挥双方优势，并整合资源，从中国城镇化发展的现实需求出发，专注于研究和制定相关的政策和认证标准，打造技术平台和整体方案，共同在建设领域中进行城市发展技术的研究及成果推进。

据悉，联合实验室在分工合作上，住建部城市工程研究中心将主要担负政策层面的业务研究，包括申请和推广技术规范和认证、明确未来城市的业务需求、选定试点合作城市等；而微软则将提供前沿技术、应用平台、产品授权，以及资金、渠道等层面的支持。在联合实验室启动初期，双方将首先专注于推广便民服务、提高政府管理效率、改善环境保护、促进企业服务及经济增长等应用项目，住建部已公布的两批193个智慧城市试点将有望率先尝试这些应用方案。

近年来，中国城镇化发展迅速，在过去的几十年中，中国城镇化率已从原来的10%猛增到50%以上，平均每年都有上千万人口移居城市区域。微软全球高级副总裁、大中华区董事长兼首席执行官贺乐赋（Ralph Haupter）表示：“如此高速的城镇化发展对于城市职能提出了新的要求，需要政府一方面满足不断增长的居民需求，一方面建设可持续的城市发展模式，以确保居民拥有良好的生活质量。”他认为，在城镇化的进程中，如果能将科技应用于传统和新兴的城市管理职能中，利用创新技术的优势来打造交通、教育、环保等先进的解决方案，就可以对城市的顺利转型起到关键的促进作用。

城镇化的发展使智慧城市建设尤为重要。智慧城市更强调节能、低碳、可持续发展，还涉及为城市提供就业机会。如何通过中国智慧城市建设的新模式，带动就业机会的提升，将是当下需要解决的重要问题之一。中国智慧城市的需求和发展与其他国家不同，但先进城市的经验值得借鉴。微软希望能与中国住建部合作，运用各自的专业技术，针对中国智慧城市的建设探索和建立一套科学的标准评估体系。

“未来城市”落地中国

CityNext是微软的一项全球计划，已经在世界范围内为许多城市提供了创新的技术和解决方案。Laura Ipsen表示，CityNext计划进入中国后，将借助微软及合作伙伴提供的大数据和现代云计算平台技术方案，变革城市运营和基础设施的运作，吸引市民和企业参与城市管理，加速城市创新并创造更多机会，实现“优政、兴业、利民”三大目标。

在中国，微软已经开始携手合作伙伴，通过CityNext计划中的技术和平台，为教育、卫生、能源、交通、公共安全、政府管理、城市建设规划、旅游及文化等8大领域提供了30种先进的解决方案，能够满足现代城市90%以上的业务需求。

尽管CityNext刚刚在中国，但其实微软与中国一些城市的合作早已经开始。2012年6月，微软与云南省政府就达成了为期5年的战略合作备忘录，在信息化、软件产业、人才培养、技术交流、软件正版化等多领域展开合作，并以信息技术创新为切入点，强化云南信息产业的发展，增强云南科技的竞争力，实现经济转型，将云南打造成中国与南亚及东南亚地区经贸交流的纽带。其中红河是试点城市之一。根据合作备忘录，双方将共同发展智能旅游、智能医疗、智能教育、少数民族语言翻译服务、信息化、人才培养、合作伙伴生态系统建设等方面，并将建立一个可以覆盖中东、南亚及东南亚地区的云服务平台。

对于微软CityNext与各地政府的合作，贺乐赋表示，在合作中，微软会充分考虑到各城市和地区自身的现实情况和发展需求，达成战略合作。他举例说，微软与海南省的合作，就是通过信息技术支持海南省智能旅游产业的发展；与长春的合作，则是通过创新技术发展汽车工业；对于中小企业密集的温州，微软则选择与当地政府合作，推广能够显著降低企业运营成本、提升生产效率和办公品质的Office 365云服务。

未来城市（CityNext）计划解决方案亮点

城市指标仪表板（CityNext Dashboard）：智能城市评估工具，能整合来自于不同部门的数据，通过网页浏览器、大屏幕或移动终端设备等方式，实时展示城市智能指数，帮助政府简化从问题识别到解决的流程。

智能交通（Intelligent Traffic）：通过创新技术打造智能交通管理方案，帮助政府部门实时监测城市交通状况，预测高峰点并据此疏导交通。例如从数万辆出租车上采集到的路线信息，可以帮助司机更高效地选择路线、帮助乘客更方便地打到车、帮助城市规划者消灭交通死角。

篇2

与此同时，对中国市场的认识也需要快速更新，才能在市场快速变化中及时应对。我们已经发现了一些IT产品销售过程中的变化。

客户群体的改变。以前我们关注较多的客户是CIO，现在也开始关注CMO和CFO等人员。我们所谓的赋能或者使能技术，一般都是先从提供新的产品开始，我们为他们提供的一些赢得新用户的能力，对CMO有很大的吸引力。比如说小银行、小城市或者医疗服务的提供者，我们已经给他们提供了一些针对各个行业的能力。

客户消费IT产品及服务目的的变化。他们已经从过去简单的购买一种产品向能够购买IT技术服务的概念转变，需要能够在本地实现的一种解决方案。同时他们希望具有更高的灵活性和更高成本效率，把IT作为一种服务去消费。

再看看目前市场的情况以及客户变化的情况。我们在寻求更高价值的解决方案，不像以往只强调产品的销售或者单纯提供物流的做法。我们也正在寻求业务部门的高管层对话，而非简单地找他们的CIO。

交付模式也需要创新。现在我们的客户已经采用一种新的途径来享受IT服务，不再只是自己在开发，比如通过云的方式享受数据中心的服务。现在很多针对行业提供的技术解决方案，很多公司会找ISV（独立软件供应商）跟他们合作，给他们提供服务。我们把这样的服务提供商叫做管理服务供应商，就是MSP。

总体来讲，为什么MSP在今后的发展中越来越受欢迎或者变得越来越普遍？中小型企业真正能够享受到IT的好处都是通过所谓的IT即服务这种方式，同时减少在数据中心购买设备的成本和维护成本，以保持更高的灵活性，响应飞速发展的市场需求。

IBM特别强调在四个领域，给合作伙伴这四个方面的解决方案，提供新的一整套的服务，开发新的市场。

就解决方案来说，第一个大概念是智慧地球。现在在全球已经建立起了一千个智慧地球的范例。我们给客户业务提供针对大数据的分析，这种大数据能够变成他们对客户的洞察，在2011年我们已经实现了1.5万个业务分析的认证。

我们还特别强调云战略的解决方案，提供新的IT技术交互模式，现在我们在全球已经有1000个和业务合作伙伴联合的云解决方案。

篇3

关键词：数字孪生流域；水利工程；水资源管理

数字孪生流域与数字孪生水网、数字孪生水利工程互联互通、信息共享、各有侧重，共同构成数字孪生水利系统核心，是推动新时代水利高质量发展的重要实施路径之一。当前水利部已编制完成《数字孪生流域建设技术大纲(试行)》《数字孪生水利工程建设技术导则(试行)》《水利业务“四预”功能基本技术要求（试行）》《数字孪生水网建设技术导则（试行）》等一系列文件，为数字孪生流域、数字孪生水网、数字孪生水利工程建设提供了技术指南。在水利部统一部署下，长江水利委员会、黄河水利委员会等7大流域管理机构和三峡、小浪底等11家水利工程管理单位均完成了数字孪生流域或数字孪生水利工程建设先行先试实施方案编制工作，为流域防洪和水资源管理调配等业务系统建设提供了指南。本文调研梳理了数字孪生流域缘起、主要进展和未来研究方向，以期为数字孪生流域建设提供借鉴参考。一、缘起与发展

数字孪生流域构想可追溯到21世纪初提出的“数字黄河”，随着数字孪生技术发展，数字流域和数字孪生逐步融合嬗变，诞生“数字孪生流域”。

1.数字黄河

数字黄河的基础是数据，核心是模型，目标是应用。围绕模型这个核心，清华大学王光谦等主持研发了数字流域模型，数字流域理论和技术在水利信息化的推动下逐步深化拓展，为流域水循环及其伴生过程耦合模拟提供了关键支撑。

2.数字孪生技术

2002年美国密歇根大学MichaelGrieves教授首次明确提出“物理产品的数字等同体或数字孪生体”概念,2017年我国提出“数字中国”概念，数字孪生技术与流域及城市管理等行业逐步融合，形成了数字孪生技术下的数字孪生城市等一系列新概念。

3.数字孪生

流域2021年，水利部正式启动数字孪生流域建设工作，指出要按照“需求牵引、应用至上、数字赋能、提升能力”要求，以数字化、网络化、智能化为主线，以数字化场景、智慧化模拟、精准化决策为路径，以算据、算法、算力建设为支撑，加快推进数字孪生流域建设，实现预报、预警、预演、预案功能。在现代人类活动影响下，流域物理空间实体既包括自然地貌、植被和水系，也包括水库、堤防、闸坝、泵站等水利工程体系，还包括流域和水利工程监测、管理及服务机构等，对象种类繁多、关系复杂、系统耦联，亟待研发一套技术实现上述实体与自然水系数字体、水利工程智能体和水利管理智慧体的全要素映射、多过程模拟和复杂场景推演。

二、主要进展

数字孪生流域建设及应用主要包括信息化基础设施、数字孪生平台、业务应用系统三大部分。在以往信息化建设基础上通过理念更新、数字赋能、奋发建设，数字孪生流域已经取得一系列重要进展和成果。

1.信息化基础设施

基于全国水文水资源监测站网，构建了天—空—地一体化水利监测感知网，实现了重要水信息及时掌握。全国各类水情站点达到12万处，5186条有防洪任务的中小河流实现水文监测全覆盖，11万座国家报汛站雨量水情监测信息收集传输时间由过去的小时级缩短到分钟级，在有防治任务的2076个县建设了山洪灾害监测预警平台，监测预报预警能力显著提升。水利信息网传输能力、安全性、可靠性大幅度提升。综合应用低功耗物联网、北斗卫星通信技术等实现了偏远、无公共网络覆盖地区的水文要素监测与数据传输。水利云服务设施随着业务系统的建设和升级稳步拓展，业务覆盖范围越来越广，智慧水利管理类App等“微应用”在水利业务管理中的应用日益广泛。

2.数字孪生平台

2022年4月水利部启动数字孪生流域建设先行先试项目，黄河、长江、淮河等主要江河流域的数字孪生平台建设陆续规划实施，在数据底板、模型和知识平台方面进展显著。全国规划在建主要流域L1级数据底板，蓄滞洪区等重点区域L2级数据底板，以及重点水利工程L3级工程模型，部分接入水文水资源监测基础设施获取的多要素实时监测数据，构建了流域及工程动态数据资源库。水利部汇聚完成全国水利一张图，覆盖55类1600万个水利对象，全国范围内规模以上江河湖泊、水利设施、水行政主管单位都实现了空间化管理，为水利高质量发展提供了坚实数据支撑。在模型和知识平台方面，基本建成洪水调度和水资源配置专业化模型和知识库等，水利部正在组织专业机构研发完善具有自主知识产权的流域产汇流及洪水预报模型、全国地下水通用模型和水土保持预报预警模型等。北京市、深圳市等依托市域智慧水务工程建设开展了数字孪生流域和数字孪生水利工程实践探索，流域、省级、市域的数字孪生平台建设稳步推进。

3.业务应用系统

按照需求牵引、应用至上原则，数字孪生流域和数字孪生水利工程建设特别强调业务化应用，尤其是预报、预警、预演、预案“四预”功能。水利业务应用主要包括流域防洪、水资源管理调配以及水利工程建设和运行管理等“N”项业务，目前已经探索建立水利业务数字孪生建模平台，强化大数据、人工智能等新一代信息技术与水利业务的深度融合，水旱灾害监测预报预警、水资源管理调配、水利工程建设和运行管理能力显著提升。

三、未来研究方向

数字孪生流域要通过全面感知、动态模拟、虚拟现实、增强现实等技术融合，建立流域物理空间实体在虚拟数字空间动态映射，未来需重点研究解决“感、存、仿、知、行”五方面技术难题，以获得科学认知、开展快速推演、实施精准操控。

1.“感”——流域透彻感知

研发“天—空—地—水”“车—船—站—网”全方位立体监测技术体系，突破关键设备技术瓶颈，开发数据采集端边缘计算和智能感知技术，支撑流域透彻感知，实现流域水循环物质—能量全要素、多过程、跨尺度实时动态监测。

2.“存”——数据融合存储

研究汇聚多来源涉水数据，突破数据噪声去除、多源数据融合协同等关键技术，构建水利数据模型和网络模型，创新发展流域大数据分析算法与应用体系，打通水利多领域知识关联，提升数据价值和信息、知识服务能力，为流域数字孪生平台建设提供数据处理技术支撑。

3.“仿”——过程数字仿真

通过仿真技术与水利专业模型相结合，研发流域洪水快速演进模型、城市洪涝精细化模拟及风险评估模型、水工结构运行安全监控及风险预警模型、水电站智能运维关键技术模型等，采用GPU、CPU并行计算加速技术及分布式并行调度算法，实现流域自然—社会二元水循环流场实时、动态、精细化模拟，综合构建流域、区域/城市、工程不同尺度的智慧模拟平台，为数字孪生流域和数字孪生水利工程建设提供科技支撑。

4.“知”——业务智能决策

面向“2+N”典型业务应用需求，深入研究流域自然规律，创新升级现有水动力学、水资源配置、防洪决策、灌区需耗水预测和用水多过程调控等模型；研究典型水利应用场景“预报、预警、预演、预案”决策智慧推演技术；开发水旱灾害防御、水资源管理调配、城市水系统智慧调度、灌区高效用水调控等业务方面具有四预功能智慧决策系统。

5.“行”——工程安全运行

基于芯片级国产硬件设备、国产操作系统、国产数据库系统环境，开展安全可控的水利工程智能测控一体化平台研发，重点突破水工程堤—库—渠—闸—泵—阀等运行智能诊断、智能控制、智能处置等技术，同时强化水利控制网络安全防护能力，支撑水利工程智能体建设和业务智能管理能力升级。

四、结语与展望

篇4

伴随着大数据时代的到来，人工智能在过去的几年内取得了突破性的进展，其中人工智能+云计算更是成为未来的大势。

数据显示，2017年全球公有云市场规模已达2602亿美元，同比增长18.5%，到2020年更是将达到4114亿美元，而在这场“云巅大战”中，AWS、Azure、Alibaba Cloud(阿里云)成为目前全球云计算三大巨头(3A)，并借助在云计算基础设施上的优势，扩展至人工智能领域。

如此激烈的追逐战中，2018年还将有哪些产业登上“云端之巅”？未来变幻莫测，但至少我们可以尝试重新审视，这场由人工智能+云计算相互融合而带来的新产业机遇。

餐饮：解码饿了么跑的比对手更快的秘诀

从稻香集团自助炒菜机到肯德基人脸识别点餐，人工智能技术的每一次进步都为餐饮业带来翻天覆地的变化，数据显示，目前30%的外卖平台已经实现人工智能化，在用机器智能调度整个餐饮行业的备料、运输到互联网客流引入等全产业环节，餐饮行业在悄无声息之下已经进入人工智能时代。

以饿了么为例，阿里云ET大脑帮助饿了么搭建起覆盖全国100万家餐厅和180万名饿了么小哥的线上调度系统，餐厅的出餐速度和饿了么小哥的骑行速度精准匹配，当系统接到一个新订单后，ET大脑会根据历史数据和实时交通信息合理分配给相应外卖员，达到配送最优化。

农业：几千年养猪行业引入高科技，解码每只母猪多生3个仔的奥秘

由于自然环境的多变性和复杂性，人工智能技术在农业领域表现出多样化和定制化的特性。谷歌投资企业Abundant Robotics开发出自主采摘取水果技术，阿里云则与隆平高科借助人工智能技术，就筛选育种、基建数据化、农事管理、基地选址及农作物生产进行探索。

近期在国内，人工智能技术则率先实现养殖业的新突破。

阿里云与特驱集团正式达成AI养猪合作，人工智能技术将帮助养殖产业实现疾病识别、生育能力预测、进食分析等方面的智能管理，在前期理论验证阶段，ET大脑可以让母猪每年多产3头小猪仔，且猪仔死淘率降低3%左右。以点推面，2018年人工智能在农业领域的应用和大规模推广将会成为现实。

互联网：茫茫人海不仅靠缘分，人工智能还能帮你找到更适合自己的“真爱”

互联网行业成为应用人工智能技术最广泛的行业，各种人工智能为互联网行业带来源源不断的创新力。

数据显示，中国内地单身人数在2017年已经达到2亿，其中73%的人有婚恋倾向。而在具体应用场景下，婚恋平台使用阿里云ET大脑的技术对用户行为进行分析，帮助约会对象建立数据画像，为约会双方进行精准的智能匹配，通过人工智能技术找到更适合自己的真爱。

城市管理：大脑让城市学会思考，为城市配备一位智能管家

2016年，在杭州市政府的牵头下，阿里云ET城市大脑以杭州萧山区为试点，通过智能调节城市全局红绿灯状况，实现区域内通行速度提升15%，对于特种车辆更是实现120救护车到达现场时间缩短一半。而近期，马来西亚正式引进阿里云ET城市大脑，中国人工智能技术正式向世界提供解决方案，首期将应用在吉隆坡281个道路路口上……

这些一直困扰着人们的城市问题，将在人工智能协助下，逐渐解决。

航空：世界第二大机场的智能之道

在航空业，由于机位资源、地勤保障资源有限，资源分派压力巨大，人工操作耗费时间长且灵活性低，往往会导致或加剧航班延误。这个困扰诸多航空公司的问题也即将在人工智能的帮助下得到解决。

作为全球最繁忙的机场之一，首都机场率先引入阿里云ET大脑，实现每天调度1700架次航班、每天节省旅客时间5000个小时。在这个巨型客流枢纽中，庞大的旅客流、飞机流、行李流互相交织，ET大脑实现每个航班都能高效中转，减少延误。

医疗：人工智能让普惠医疗成为现实

作为国计民生的医疗领域，医疗也是AI最先落地的行业。我国人口老龄化高速增长、医疗资源供需失衡等问题，造就了医疗人工智能的巨大需求。阿里云ET大脑可以实现医院线上挂号、缴费、取报告在线完成，节省人力物力，还能协助医生进行临床分析，并让医院对病人的全生命周期管理成为可能。

交通：刷脸进站语音购票

成熟的人工智能技术“语音识别”和“人脸识别技术”，正在应用到这一领域。

阿里云ET大脑与上海地铁牵手，实现首个强嘈杂环境下的语音购票、人脸识别过闸体验，还有替代肉眼的智能客流分析技术。今后，地铁买票只需喊一声，全程不过几秒钟。过闸机直接刷脸，地铁拥挤也有望缓解。

体育：百年奥运首次实现“全数字化”

在2017年中国国际体育用品博览会开幕式上，国家体育总局副局长赵勇指出，体育行业要运用大数据与新技术，迈进智能化的时代。

随着阿里巴巴成为奥运会“云服务”及“电子商务平台服务”的官方合作伙伴，奥林匹克将进入新的一轮时代变革，以平昌冬奥会为开端，阿里巴巴将通过云计算、人工智能让“云上奥运”成为现实。

篇5

关键词：道路拥堵；车流量；交通控制器；ARM芯片

中图分类号：TP331文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2011)29-7222-03

Design the Intelligent Traffic Controller Based on the ARM Chip

RAO Wei-dong

(Computer Center, Jishou University, Jishou 416000, China)

Abstracts: With the rapid increase of automobiles, road congestion is a very annoying motorist. It is on the city management has brought new challenges and tasks. This paper discusses the use of modern information technology to design of intelligent traffic controller by the ARM chip and the sensor. It can cross to the flow size to determine the direction of the vehicle running time. In order to improve road traffic efficiency, alleviating the traffic pressure greatly.

Key words: road congestion; vehicle flow; traffic controller; ARM chip

当今世界上，各个国家都面临着一个严峻的问题：城市人口不断增长，随之而来车辆的数目也在不断的增加。面对这样的情况，传统的只能设定固定通行时间的交通灯管理系统已经显得力不从心了，在各个城市每天都会出现或大或小的交通拥堵现象。怎么样解决这一矛盾，缓解交通压力？本文介绍利用现代信息技术，采用ARM7 S3C44BOX芯片和传感器设计智能交通控制器，它能根据车流量的大小来决定该方向上的车辆通行时间，从而有效的提高了道路的通行效率。

1 ARM芯片介绍

ARM芯片S3C44BOX是一款由Samsung Electronics Co.，Ltd为手持设备设计的低功耗，高速度集成的基于ARM7TDMI核的微处理器，如图1所示。为了降低系统总成本和减少器件，这款芯片中还集成了下列不见：1个IIS总线控制器，以及5通道PWM定时器，71个通用I/O口，8个外部中断源，实时时钟，8通道10位ADC等。它广泛应用于PDA，移动通讯，路由器，工业控制等。

2 控制器设计的原理及方法

2.1 系统功能框图

如图2所示，虚线框里是交通控制器各功能图，它是由输入接口、定时器、数据处理、控制器、输出接口等组成。传感器采集车流量数据通过输入接口实现A/D转换，转换后的数字信号送入数据处理器进行分析处理。定时器主要是用来协调各部分工作和决定通行时间，在本系统中，利用的是RTC实时时钟的秒时钟计数器寄存器来实现的，由于其寄存器的内部数据问题，我们在这里用到了一点小技巧，具体将在后面代码部分可以看到。控制器是对处理后的数据进行条件执行，它将数据传回数据处理器再由输出接口进行D/A转换，输出到红绿灯和时间显示单元。

2.2 主程序流程图

主程序流程图如图3所示，首先进行初始化，然后扫描键盘，再将传感器采集到的数据进行处理，最后输出显示，完成一个循环的控制，再进行到下一个循环。

3 程序设计与实现

系统进入后是一个选择界面，通过键盘扫描程序来判断执行什么。如果按下1键转入功能简介，按下2键进入系统，再按下Enter键，进入系统的执行。主要程序如下：

for( row = 0; row < 4; row++)

{

*keyboard_port_scan = ~(0x00000001

delay(10000); /*延时*/

input_key = (*keyboard_port_value) & key_mask; /*并获取第一次扫描值*/

}

if(key=='1')

{lcd_disp_graph(acgnjjie);}

if(key=='3')

{lcd_disp_graph(ackscd);}

if(key=='2')

break;

}

lcd_clear_screen(WHITE);

lcd_disp_hzk16(100,112,"请按", RED);

Glib_disp_ascii16x8(132,112,"Enter",RED);

lcd_disp_hzk16(172,112,"键开始", RED);

while(1)

{

for( row = 0; row < 4; row++)

{

*keyboard_port_scan = ~(0x00000001

delay(10000);

input_key = (*keyboard_port_value) & key_mask;

if(input_key == key_mask) continue; delay(10000);

if (((*keyboard_port_value) & key_mask) != input_key) continue;

ascii_key = key_get_char(row, input_key);

key=ascii_key;

}

if(key=='C')

break;

}

进入系统后，通过接口电路对传感器采集的信号进行A/D转换，转换后的数字信号与设定值进行比较判断，由定时器赋给相应的值给输出接口电路进行D/A转换，从而显示出相应的时间和决定红绿灯开启时间。部分程序如下：

while(1)

{

rtc_set()

Test_Adc();

chlf=aa*10+bb;

chlf6312=cc*10+dd;

if(chlf

{

while(1)

{

rtc_get();

Test_Adc();

Test_Seg7();

if(sdsq

{

*(unsigned char*)0x2000000 = 0xbf;

lcd_disp_hzk16(90,45,"十字路通控制系统", BLUE);

dingdian(yuan,x,y,BLACK);

dingdian(yuan,a,b,BLACK);

dingdian(yuan,m,n,GREEN);

dingdian(yuan,c,d,RED);

dingdian(yuan,p,q,BLACK);

dingdian(yuan,j,k,BLACK);

}

if(sdsq>20&&sdsq

{

*(unsigned char*)0x2000000 = 0xdf;

dingdian(yuan,m,n,BLACK);

dingdian(yuan,a,b,YELLOW);

}

if(sdsq>30&&sdsq

{

*(unsigned char*)0x2000000 = 0xef;

lcd_disp_hzk16(90,45,"十字路通控制系统", BLUE);

dingdian(yuan,m,n,BLACK);

dingdian(yuan,a,b,BLACK);

dingdian(yuan,x,y,RED);

dingdian(yuan,c,d,BLACK);

dingdian(yuan,j,k,GREEN);

}

if(sdsq>50&&sdsq

{

*(unsigned char*)0x2000000 = 0xdf;

dingdian(yuan,p,q,YELLOW);

dingdian(yuan,j,k,BLACK);

}

if(sdsq>60)

{

sdsq=0;

break;

}

}

}

其他条件的判断程序与此类似，由于篇幅原因，在此省略。

4 结束语

系统设计完成后，由于条件限制，没有传感器，用电位器来模拟传感器采集车流量的数值，在JX44B0-3实验箱上进行了多次模拟实验，达到了预期的结果。在实际应用中还要考虑到传感器的问题，选择什么样的传感器，接口如何实现，这都是有待解决的问题。希望以后有机会可以完善。

参考文献：

[1] 陈赜.ARM嵌入式教学实践教程[M].武汉:华中科技大学,2003.

[2] 谢光前,游庆祥.智能交通信号灯控制器设计[J].电脑知识与技术,2009(9).2198-2199.

[3] 田泽.嵌入式系统开发与应用试验教程[M].北京:北京航天大学出版社,2005.

[4] 卢文汐.基于CPLD的交通灯控制器的设计[J].电脑知识与技术,2010(22):6367-6368.

[5] 沈关明.温冬婵.IBM―PC汇编语言程序设计[M].2版.北京:清华大学出版社,2005.