2023年4月17日上午，内华达大学里诺分校高级交通研究中心主任田宗忠教授和佐治亚理工大学博士后陆佳炜博士应邀为我院做学术讲座。其中，田教授的讲座题目是“干线交通信号绿波协调方案质量评价方法”，陆博士的讲座题目是“Joint freeway traffic state and queue profile estimation using heterogeneous data sources: Differentiable programming reformulation on a layered computational graph（中文：基于异构数据的高速公路交通状态和排队长度联合估计）”。讲座通过线上腾讯会议开展，学院师生积极参加并进行了深入讨论。

田教授首先介绍了绿波协调的原理以及感应控制下的干线协调方法；接着分别介绍了两种干线协调质量评价方法：基于信号机设备记录的方法以及基于车辆轨迹的方法；然后针对基于车辆轨迹的干线协调评价方法深入介绍了绿波协调质量指数的概念和评价方法。田教授强调采用单纯信号机事件记录的红灯或绿灯车辆到达率并不能很好的用于协调方案的整体评价，而基于轨迹的协调评价方法更加直观也更切合实践应用。田教授指出自动车辆轨迹大数据会随着科技发展变得更普遍更精确。在讲座中田教授还展示了大量的实际案例，通过这些案例能够直观的了解不同干线协调质量评价方法之间的差异。

陆博士在讲座中首先介绍了交通流状态估计的必要性。陆博士指出目前交通流状态识别问题一般包括两类：交通状态估计TSE和排队长度估计QPE，而且要同时实现交通状态估计和排队长度估计是非常有挑战性的。接着陆博士在讲座中深入介绍了其开发的交通状态和排队长度联合估计（JSQE）框架，该框架采用先进的机器学习技术能够处理多源异构交通数据。最后陆博士通过一个实际的案例展示了采用该框架进行交通流状态估计的效果。

我院师生就干线协调交通运行评价方法的发展趋势、Computational Graph的应用等问题向田教授和陆博士进行了咨询，田教授和陆博士也都针对我院师生提出的问题进行了耐心和细致的回答。本次讲座不仅有助于开阔我院师生的国际视野，同时也提高了大家对智能交通领域问题的研究兴趣。