个人信息：

杨达，男，中美联合培养博士、博士后、教授、博士生导师、硕士生导师、西南交通大学“雏鹰学者”、“竢实之星” 、交通部自动驾驶工作委员会委员。从事智慧交通领域相关研究，主要研究方向为车路协同-自动驾驶、基于视频大数据的城市/高速交通计算、交通机器视觉与多源传感融合、驾驶行为检测与评价等。2003年起就读于西南交通大学交通运输学院首届“茅以升班”，2007年获得学士学位，并于同一年保送西南交通大学物流学院攻读硕士学位，2009年获得硕士学位。2009年进入西南交通大学交通运输与物流学院交通运输规划与管理专业攻读博士学位，期间以“中美联合培养博士”的身份赴美国威斯康星大学麦迪逊分校（University of Wisconsin - Madison）交通工程系进行学习，并于2013年完成博士学位论文答辩，获得交通工程方向工学博士学位，同年留校任教。2015年9-12月赴香港科技大学计算机科学与工程系进行学术合作交流。2015年破格晋升副教授。2018年到2024年在公安部交通管理科学研究所从事博士后研究。2021年晋升教授。

发表SCI、EI、核心期刊论文共计80余篇，在交通领域顶级期刊Transportation Research Part B、Transportation Research Part C和IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems等上发表多篇论文，主持和参与各类科研项目40余项，包括国家重点研究计划、国家自然科学基金青年/面上项目、四川省重点研发、成都市重点研发、国家社会科学基金、企业项目、政府项目等，授权中国和美国发明专利10多项，获省部级科技进步二等奖1项，主编全国行业手册《城市道路施工作业交通组织设计手册》1部，主编行业标准1项、地方标准2项，担任Transportation Research Part C, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems等行业顶级SCI期刊的审稿人。

团队信息：

作为负责人组建“西南交大智慧出行研究团队”（缩写SMART，Smart Mobility reseARch Team），团队由来自不同专业（交通、物理、电子、计算机等）的老师和同学组成，具备智慧交通领域软件开发、硬件开发、算法开发能力，团队负责运营“西南交通大学智能网联车路协同实践基地”，拥有自主研发和改装的自动驾驶车2辆、车路协同-自动驾驶测试场1块、仿真平台3套、其他软硬件平台3个，并拥有国内最大之一的交通图像数据库。团队致力于推动智慧交通领域关键技术的革新性突破与有效工程化应用，相关研究成果已经在智慧交通、自动驾驶行业中得到了广泛应用，产生了重要的行业影响力。团队运营2个对外合作平台：

（1）西南交通大学智能网联车路协同研究与实践基地：提供车路协同-自动驾驶相关研究、测试、实践、演示、教学服务。

（2）EYE交通网站与软件：面向全社会免费提供交通视频处理服务，使用者上传拍摄的交通视频即可获得视频中的结构化交通流信息，并通过配套的专用软件进行数据处理，网站地址：https://4h92w39893.zicp.vip:20843（获取详细信息请加qq群：837584323）

团队主要成果：

（1）交通视觉大脑系统：团队架构了云-边协作的计算模式，以处理上万路交通视频为技术目标，研发了一套面向城市和高速公路的大规模交通视频处理与大数据应用系统。根据不同道路类型、不同应用场景和使用环境，研发了一系列具有不同处理能力等级的计算设备，根据算力水平主要分为低、中、高三个等级。开发两个软件平台：城市交通大数据应用平台、高速交通大数据应用平台。两个平台分别面向城市道路和高速公路智慧交通细分领域应用场景，针对城市道路的交叉口、路段、通道、区域、网络和高速道路的路段、匝道、隧道、服务区、路网，进行多层次、多维度数据可视化展示，支持交通状态实时分析和统计，实现对交通状态、事件、违法、事故等的实时检测，为交通管理相关部门提供及时准确的决策支持。

（2）车路智能耦合无人驾驶运输系统：系统通过设置独立路权，在封闭或者半封闭的道路上，使用车-路传感、通信、控制智能耦合的技术，实现纯无人驾驶的落地应用。无人驾驶系统采用灵活、快速的小型运输车辆，实现对大容量、集中式到达交通运输系统的重要补充，是解决交通“最后一公里”的重要方式。可以灵活地穿梭于商场、楼宇、机场、高铁、园区、景区公交专用道等场所，不仅具备私人汽车轻便、灵活、舒适、私享等优势，而且可进一步提升传统交通运输效率，是适应未来城市可持续发展的绿色交通制式。

（3）车路协同系统：车路协同将“聪明的车”、“智慧的路”、“融合的云”有机地联系在一起，通过智能交通信号灯、可变信息板、V2X等实现车和路的通信以及实时路况信息的传递，可以增加道路的感知能力、车辆的驾驶安全性，减少交通事故的发生，化交通流量，减少拥堵，提高道路通行效率。团队研发了面向城市道路和高速公路的车路协同系统，系统包括路侧平台、车载平台、车路协同大脑、数字孪生仿真平台。团队构建了三级方案体系，不同方案有不同的功能。三级方案分别为方案一——基于轻量级（现有道路传感器）的初级车路协同、方案二——基于强化路侧感知（雷视融合）的中级车路协同、方案三——基于车路云全信息的高级车路协同。

（4）基于智能沙盘和ROS小车的车路协同-自动驾驶系统：基于智能沙盘和ROS小车，搭建了一套在涵盖智慧交通管控、车路协同、自动驾驶、车辆群体控制、人工智能、传感器、ROS机器人、V2X、数字孪生等前沿技术的学习与研究平台。所搭建的系统可以满足相关专业学生的知识学习、科学研究、实践训练、技能竞赛等，加深学生对自动驾驶、车路协同、智能交通等知识的理解和应用能力，并为车路协同、自动驾驶、车联网等方面的研究提供科研平台。

（5）驾驶行为检测与图谱分析系统：通过车载多源传感数据融合实现车端驾驶行为检测，包含15+种驾驶行为；以车端驾驶行为检测功能为基础，利用驾驶行为图谱揭示驾驶行为内部复杂数据关系，实现云端驾驶行为分析；最终形成了一套集“数据驱动”、“实时监测”、“多维评价”、“友好交互”等特征于一体的汽车驾驶员驾驶行为检测与分析系统。

（6）城市交通炸街与噪声检测系统：通过集合传统音频分析、深度学习技术、边缘计算、云边协作为一体，提出了一种新型的交通炸街与噪声污染检测技术，提高民众满意度。通过本系统，可实时监测交通炸街与噪声污染，为执法提供有效手段，提高管制力度，减少交通炸街与噪声污染其对社会秩序和公众安全的影响，提升民众对生活环境的满意度。

团队名称：SMART（智慧出行研究团队）

团队介绍：团队由五位各有所长的老师及四十多名硕博学生、工程师组成。五位老师分别在智能交通、软硬件编程、AⅠ等方面各有所长，可以实现对学生的全面培养。
        一、团队精神：努力上进、坚忍不拔、志存高远。
        二、团队定位：科研与工程并重的世界一流智能交通研究团队，以推动智能交通的突破性发展为目标，为国家、社会、行业进步做出贡献。
        三、培养目标：交叉型智慧交通科技人才，培养具备科研能力、编程开发能力、交通工程分析能力、深入思考能力和良好社交能力的高素质、综合型高端人才。
        四、学生责任：认真完成上课和实验室工作。
        五、导师责任：务必认真指导和培养学生，保证公平、公正对待学生，为学生提供良好的学习科研条件，营造良好的学习科研氛围。