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人工智能在交通领域的应用

王林

王林

发布时间:2023-04-08 16:51:03

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来源于51CTO.COM

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人工智能在交通领域的应用

1、缓解交通拥堵 

当前城市交通治理最核心的问题之一是如何缓解交通拥堵。利用人工智能算法调节交通信号灯是这两年各大互联网和IT企业开始尝试缓解拥堵问题的一种策略,并纷纷在一线城市建设试点,最终也取得了不错的效果。通过AI算法对路口运行效率进行实时监测和展示,从而起到优化信号灯配时作用,主要针对两种现象,一是路口运行失衡,二是出口溢出。当一个交叉口某个方向非常拥堵,而其他方面运行顺畅,则称之为路口失衡。这种情况可以适当增加拥堵方向的信号配时,减少顺畅方向的配时来缓解路口的拥堵。对于严重失衡的路口,系统会发出报警,提醒交通指挥员关注,并采取下一步措施。出口溢出预警则是监控出口拥堵情况,将溢出可能性大的路口进行排序展示,以便及时实施流量控制和干预,避免路口溢出导致路口瘫痪。

人工智能交通灯系统也是人工智能在智能交通领域应用的产物,可根据车辆和行人通行数量统计结果重新设置红绿灯时间、实时识别现场的交通状况。该系统一般由视频采集分析存储上传系统、闸机、控制器、显示屏、语音播报和前端计算机等组成,可实现语音播报、延时关闭、检测控制、人脸识别和抓拍报警功能。简单来说,就是用人工智能识别分析车辆、人等运动物体的运动信息,推断交通状况进一步调配车辆与行人的放行时间。

2、智能导航和无人驾驶

无人驾驶则是当前的热点问题,其基础则是智能导航系统,能有效提供车辆行驶的最优化路线,实现拥堵路段的避开,全方位有效提升通行速度。在行驶车辆上应用道路识别技术,能有效实现无人驾驶的要求,全方位提升人们出行效率,借助于智能地图作用而开展智能导航,有利于实现最佳行驶方向,并能根据实际的路况来优化汽车驾驶。

3、道路养护

在我国道路养护需求呈现快速的增长趋势上,长期以来的“重建轻养”观念,大量早期修建的道路陆续进入改扩建及大中修养护阶段, 

近年来随着人工智能算法的快速迭代和进步,人工智能算法应用在路面病害识别的尝试和研究也逐渐多了起来。目前市场上已成功应用的道路智能化巡检产品还比较少,主要来自上海智能交通、中远海运、卡罗这几家公司,正在这方面布局还在研发过程中的有商汤、腾讯等大公司,大多数产品都是基于前端的视觉传感设备、边缘处理设备和人工智能算法对路面病害进行采集、传输和识别,最后在web平台或移动平台结果呈现。

4、智慧停车

除了拥堵,停车难的问题也备受关注,也造成近几年来智慧停车的呼声高居不下。因此,人工智能在智慧出行方面也在悄然颠覆。我国大部分驾驶时间要么花费在交通拥堵中,要么是在寻找停车位。

基于人工智能的无感停车,不仅改变传统停车模式,还彻底革新了交通管理理念。很多城市越来越深刻地认识到,缓解停车供需矛盾,光靠新增停车位是不够的。一是用地资源紧张,二是建设周期过长,而以人工智能、物联网、大数据、云计算等智慧停车技术手段盘活、提高存量车位的利用率和周转率,才是实现动态平衡的正确思路。

5、电子警察

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交通管理是科技应用最早的领域之一,比如我们熟悉的“电子警察”,早在1997年就开始应用。现在,“电子警察”执法(非现场执法)已经全面普及,成为辅助交警执法的重要手段之一。

早期的“电子警察”功能单一,主要在城市道路、路口等区域进行违法抓拍,图像质量和智能化水平都很低,覆盖的范围一般在30米左右,要求车速也相对较低,车速一高基本很难抓拍到交通违法行为。

几经迭代和升级发展,我国“电子警察”系统应用逐渐成熟。目前市场常见的“电子警察”系统,前端主要有卡口、电警、违停抓拍球机等组成。

系统通过AI前端采集设备,抓拍不文明交通行为,如机动车闯红灯、超速、加塞变道、随意停车、闯禁行、不按规定行驶;司机不系安全带、开车打电话看手机;非机动车驶入机动车道、闯红灯、逆行;行人闯红灯等违法行为等。

AI电子警察前端摄像机借助深度学习,通过机器视觉,能实现交通违法行为的分析判断,可以对车辆、人脸进行识别,对数据进行储存,通过大数据和人工智能算法技术可以对几十种违法行为进行分析和取证,从而完成对交通违章违法行为的研判和取证。

此外还可以实现对重点人、重点车的精准交通管理。相对而言,AI电子警察比人的判断更准确,失误率更低。

智慧交通的最高“境界”是人、车、路的协同,目前我国人、车、路的协同并不充分,迫切需要AI、5G等先进技术的融合支撑。

未来的交通信息化是全方位、全覆盖、全过程的,人、车、路将高度信息化、协同化,不仅出行效率大幅提高,交通运输安全水平也将大大提高。

“交通强国”战略的实施和各种先进技术的融合应用,将推动我国智慧交通产业发展全面提速。因此,AI在智慧交通领域的应用前景非常广阔。

对AI而言,未来的智慧交通市场将是一块插根筷子都会发芽的肥沃土地。

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