AI与智慧交通一同实现交通升级协同

AI与智慧交通一同实现交通升级协同

人工智能是一门新兴的综合技术科学或工程，是一种可以像人类一样感知、识别、决策和执行的人工程序或系统。利用人工智能技术，可以实时分析整个城市、区域、商圈的交通状况、拥堵、事故等行为。通过对历史数据的深入挖掘和理解，可以形成年、月、日的多维综合交通管理应急指挥预案，提高交通效率。

人工智能算法可以根据城市群众的出行偏好、生活、消费习惯等，对城市人的迁移、交通、城市建设、公共资源等进行分析。基于这些大数据的分析结果，可为政府决策部门在城市规划，尤其是公共交通设施的基础设施建设方面提供指导和参考。此外，人工智能可以将各个方面的资源链接在一起，通过大数据平台的辅助，智能调度资源，减少资源错配，降低各种交通空载率，减少车辆数量，从而实现环保和节能的目标。

1、人工智能应用于车辆识别

在车辆识别方面，基于深度学习的车辆识别技术将特征范围从简单的车牌或车标扩展到整个车身。车辆的灯光、格栅和车窗都是车辆的重要特征，车辆这些特征的引入，不仅大大提高了车辆识别的准确率，而且对干扰、遮挡等问题有更强的适应性，识别的类别也更加详细，不仅可以识别车辆的品牌，还可以识别车辆的子品牌、车型、车型等详细类别。视频图像数据中指定车辆的检索不仅可以通过车牌、品牌、车型、颜色等描述信息进行，还可以通过车辆图片、年检标志、装饰物等局部特征进行。

目前，在智能交通领域，车牌识别算法是人工智能分析和深度学习最理想的应用技术。此外，人工智能在车辆颜色、车辆厂商标识识别、无牌车辆检测、非机动车检测分类、前后判断、车辆检索、人脸识别等方面的应用是相对成熟的。

2、人工智能应用于治理拥堵

在人们最为头疼的城市交通拥堵问题方面，AI给出了更多的可能。目前我们最习以为常的通过导航去往目的地，和通过电子地图查询公交车的位置，其实这背后蕴含着先进的AI和深度学习技术。

通过深度学习，人工智能会显示出比人脑更为强大和更为迅速的解决难题的能力，所以也可以在缓解交通拥堵方面发挥重要的作用。比较典型的案例就是杭州的”城市大脑”，城市数据大脑上线测试运行后，试点的22公里高架路平均延误降低15.3%，出行节省时间4.6分钟，地面主干路的平均延误降低了8.5%，出行节省时间1分钟，这些数据也许并不特别惊人，但在小范围试点范围内取得这样的数据变化也是非常不容易的。

3、人工智能应用于无人驾驶

无人驾驶在交通领域自动驾驶确实是将人工智能运用最彻底的一个方面。自动驾驶涉及环境感知、智能决策和规划、智能控制等多门学科，其中人工智能、云计算等是限制无人驾驶发展的关键技术和瓶颈技术。虽然当前自动驾驶技术发展日新月异，但具体产业化应用未真正启动，有赖于人工智能、云计算等技术的发展。

目前自动驾驶已进入以企业为主体、以市场为主导的新阶段。行业普遍认为，2021年前后将是自动驾驶汽车发展的产业元年。自动驾驶产业落地速度的骤然加快，在很大程度上得益于人工智能近五年来取得的突破性进展。

此外，在高精地图、车联网与智能交通系统等的合力支撑下，自动驾驶汽车有望具有接近于人类水平的视觉感知、紧急情况预测与驾驶技巧学习等能力，其中路测大数据与低功耗高性能人工智能芯片正成为产业竞争的焦点。

4、人工智能用于预防和减少交通事故

交通事故是城市交通的另一个“痛点”。每年将有130多万人死于交通事故。利用基于人工智能视觉核心的高速公路行驶环境全息感知技术、基于深度学习的机动车交通行为识别、运动目标监测跟踪识别技术，开发软件对道路上的变道、超速等违法行为进行分类理解，为预警提供精细化依据。应用于交通违法频繁的路段，解决复杂交通场景下的路况感知和行为智能识别；构建事故综合评估、预警和即时干预的技术体系。

目前，事故预测和预警主要是两个方面，一是在违法活动频繁的地方，安装设备，车辆进入隐蔽路段前后有预警和预测。如有交通违章，将立即通知车主。目前，一些高速公路路段已经做了类似的工作，但都不是自动预警，未来将通过人工智能实现自动预警。二是恶劣天气预警，高速路网每年都有因天气恶劣出现辆车相撞的案例。人工智能芯片嵌入后，不仅可以感知视频，还可以智能分析交通环境等，从而给出预警，最终实现事故多发路段的控制和事故的预警预测。