利用人工智能和大數(shù)據(jù),城市交通擁堵問題就能迎刃而解?

極客網(wǎng)
佚名
隨著城鎮(zhèn)人口的增多,交通擁擠成為很多城市的通病之一,特別在一些大城市列如:北京、上海等地更為明顯,面對日益嚴(yán)峻的交通擁擠現(xiàn)象,我們到底該怎樣解決那?研究人員致力于開發(fā)人工智能工具,使用深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖...

隨著城鎮(zhèn)人口的增多,交通擁擠成為很多城市的通病之一,特別在一些大城市列如:北京、上海等地更為明顯,面對日益嚴(yán)峻的交通擁擠現(xiàn)象,我們到底該怎樣解決那?研究人員致力于開發(fā)人工智能工具,使用深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行復(fù)雜的、可搜索的流量分析。

從北京的首都到"首堵",到深圳的英雄難過梅林關(guān),城市交通擁堵已經(jīng)成為了制約城市發(fā)展以及改善人民宜居體驗的關(guān)鍵因素之一。到底如何才能解決愈演愈烈的城市交通擁堵問題,有沒有靈丹妙藥呢?

我們都知道,城市的交通繁忙十字路口,我們通常都能看到一個或多個攝像頭,它們的作用是監(jiān)視交通狀況,為交通違法行為提供圖像甚至是視頻證據(jù)。但是,它們還能發(fā)揮更大的作用嗎?它們是否能幫助城市規(guī)劃者優(yōu)化交通流量或確定疑似交通事故的發(fā)生地點(diǎn)嗎?

美國德克薩斯高級計算中心(TACC)以及德克薩斯大學(xué)交通研究中心的研究人員認(rèn)為,攝像頭是可以做到這一點(diǎn)的。他們一同致力于開發(fā)人工智能工具,使用深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行復(fù)雜的、可搜索的流量分析。

在本月舉行的IEEE國際大數(shù)據(jù)會議上,他們將提出一種新的深度學(xué)習(xí)工具,使用奧斯汀市的原始交通攝像頭來識別人、汽車、公交車、卡車、自行車、摩托車和交通燈等物體,并描述這些物體如何移動以及如何相互作用。交通工程師們可以對這些信息進(jìn)行分析鑒別,看看每條車道上有多少汽車是開錯道的。

TACC的數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計組組長Weijia Xu表示,"我們希望開發(fā)一個靈活高效的系統(tǒng)來滿足交通研究者和決策者的動態(tài)、實(shí)時分析需求。我們不想為某個特定的問題開發(fā)一個交鑰匙解決方案,而是探索一些可能有助于分析需求的方法,甚至那些將來可能出現(xiàn)的需求。"

他們開發(fā)的用于流量分析的算法自動地從原始數(shù)據(jù)中標(biāo)記所有潛在的對象,通過與先前識別的對象進(jìn)行比較來跟蹤對象,并比較每個幀的輸出以發(fā)現(xiàn)對象之間的關(guān)系。

一旦研究人員開發(fā)出一種能夠?qū)煌ㄟM(jìn)行標(biāo)記、跟蹤和分析的系統(tǒng),他們可以將其應(yīng)用于兩個實(shí)際的例子:計算有多少移動車輛沿著道路行駛,并確定車輛和行人之間的密切聯(lián)系。

系統(tǒng)自動計算10分鐘的視頻里有出現(xiàn)了多少車輛,初步結(jié)果表面,他們的工具整體準(zhǔn)確率高達(dá)95%。

UT交通研究中心網(wǎng)絡(luò)建模中心主任Natalia Ruiz Juri表示,了解交通流量及其分布的時間是驗證交通模式和交通網(wǎng)絡(luò)性能評價的關(guān)鍵。

她認(rèn)為,"目前的做法往往依賴于使用昂貴的傳感器連續(xù)數(shù)據(jù)收集,或在某個特定的時間段內(nèi)進(jìn)行流量采樣研究。而利用人工智能從現(xiàn)有攝像頭自動生成交通流量將提供更廣泛的空間和時間覆蓋面的運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò),促進(jìn)產(chǎn)生有價值的數(shù)據(jù)集,以支持創(chuàng)新的研究,并了解交通管理和經(jīng)營決策的影響。"

在潛在的密切接觸的情況下,研究人員能夠自動識別一些車輛和行人非常接近的情況。 這些都不代表現(xiàn)實(shí)生活中的危險,但是它們表明了系統(tǒng)如何在沒有人為干預(yù)的情況下發(fā)現(xiàn)危險的地點(diǎn)。

奧斯汀市的咨詢工程師Jen Duthie表示,"奧斯汀市致力于終結(jié)交通死亡事故,視頻分析將是一個強(qiáng)大的工具來幫助我們找出存在潛在危險的地方。在受傷或死亡事故發(fā)生之前,我們可以將我們的資源用于解決問題地點(diǎn)。"

研究人員計劃探索自動化如何促進(jìn)其他與安全有關(guān)的分析,如識別行人穿過指定人行道外的繁忙街道的位置,了解駕駛員如何對不同類型的行人產(chǎn)生標(biāo)志作出反應(yīng),并量化行人愿意為了使用斑馬線而行走多遠(yuǎn)。

該項目展示了人工智能技術(shù)如何大大減少分析視頻數(shù)據(jù)所需的工作量,并為決策者提供可操作的信息。

Ruiz Juri認(rèn)為,"大家期待已久的無人駕駛及聯(lián)網(wǎng)汽車的上路,可能會導(dǎo)致車輛和行人的行為以及公路的行為發(fā)生重大變化,視頻數(shù)據(jù)將在了解這些變化中發(fā)揮關(guān)鍵作用,而人工智能可能是實(shí)現(xiàn)真正捕捉新技術(shù)影響的全面大規(guī)模研究的關(guān)鍵。"

不管你用不用,攝像頭都已經(jīng)立在那里。利用這些現(xiàn)成的設(shè)施,再加上人工智能和大數(shù)據(jù),城市交通擁堵問題就能迎刃而解嗎?我們拭目以待。

(原標(biāo)題:人工智能和大數(shù)據(jù)是拯救城市交通擁堵的靈丹妙藥?)

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