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展望：當智慧交通遇上人工智能
發布時間：2017-08-24 分類：趨勢研究
日前，在剛剛結束的第九屆中國國際道路交通安全產品博覽會，江蘇交警展示了一款利用人臉識別、行為檢測技術的智能視頻分析預警系統。
該系統由人工智能程序分析駕駛員行為，當駕駛員注意力不集中或出現疲勞狀態時，及時給出警告，減少不必要的交通事故。
國家推進人工智能與交通融合
提到人工智能相信每個人都不陌生，因為它的當下最前沿最火爆的科技之一。而智慧交通作為人工智能的一個重要應用領域，在無人駕駛、治理擁堵、強化安全、便捷出行等方面都值得我們探討與思考。
簡單來說人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI，是一門新的綜合性技術科學或工程，能夠和人一樣進行感知、認知、決策、執行的人工程序或系統。
國務院發布的《新一代人工智能發展規劃》，提出推動人工智能與各行業融合創新，智能載運工具、智能物流等交通運輸領域多項重點位列其中。
根據《規劃》，國家將促進智能交通發展，研究建立營運車輛自動駕駛與車路協同的技術體系。研發復雜場景下的多維交通信息綜合大數據應用平臺，實現智能化交通疏導和綜合運行協調指揮，建成覆蓋地面、軌道、低空和海上的智能交通監控、管理和服務系統。
人工智能成熟應用于車輛識別
目前在智慧交通領域，人工智能分析及深度學習比較成熟的應用技術以車牌識別算法最為理想。
自動駕駛仍有很長的路要走
其實，說到人工智能在交通領域的應用，大家首先想到的并不是識別車牌，而是自動駕駛。在交通領域自動駕駛確實是將人工智能運用最徹底的一個方面。
自動駕駛涉及環境感知、智能決策和規劃、智能控制等多門學科，其中人工智能、云計算等是限制無人駕駛發展的關鍵技術和瓶頸技術。
雖然當前自動駕駛技術發展日新月異，但具體產業化應用未真正啟動，有賴于人工智能、云計算等技術的發展。
目前自動駕駛已進入以企業為主體、以市場為主導的新階段。行業普遍認為，2021年前后將是自動駕駛汽車發展的產業元年。自動駕駛產業落地速度的驟然加快，在很大程度上得益于人工智能近五年來取得的突破性進展。
此外，在高精地圖、車聯網與智能交通系統等的合力支撐下，自動駕駛汽車有望具有接近于人類水平的視覺感知、緊急情況預測與駕駛技巧學習等能力，其中路測大數據與低功耗高性能人工智能芯片正成為產業競爭的焦點。
人工智能在交通中的意義
交通是由人、車還有環境等綜合因素構成的，人工智能的加入，讓交通變得更加智慧。
采用人工智能，比如異常檢測、圖像識別、視頻分析等技術，可以增強交通管理機構的監控能力和準確度，從而避免一些交通安全事故的發生，同時能夠規范交通駕駛行為，提升交通文明。
利用人工智能技術可以實時對全城、區域、商圈等的交通路況、擁堵、事故等行為進行分析，通過對歷史數據的深度挖掘和理解，按年、月、日等形式形成多維度的綜合交通管理應急指揮預案，進而提高交通效率。
人工智能算法可以根據城市民眾的出行偏好、生活、消費習慣等方式，分析出城市人流、車流的遷移與城市建設及公眾資源的數據?；谶@些大數據的分析結果，為政府決策部門進行城市規劃，特別是為公共交通設施的基礎建設提供指導和借鑒。
此外，人工智能可以將各個方面的資源聯系在一起，通過大數據平臺的輔助，智能地調度資源，減少資源錯配，減少各類交通空載率，減少汽車數量，從而達到環境保護和節約能源的目的。
該系統由人工智能程序分析駕駛員行為，當駕駛員注意力不集中或出現疲勞狀態時，及時給出警告，減少不必要的交通事故。
國家推進人工智能與交通融合
提到人工智能相信每個人都不陌生，因為它的當下最前沿最火爆的科技之一。而智慧交通作為人工智能的一個重要應用領域，在無人駕駛、治理擁堵、強化安全、便捷出行等方面都值得我們探討與思考。
簡單來說人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI，是一門新的綜合性技術科學或工程，能夠和人一樣進行感知、認知、決策、執行的人工程序或系統。
國務院發布的《新一代人工智能發展規劃》，提出推動人工智能與各行業融合創新，智能載運工具、智能物流等交通運輸領域多項重點位列其中。
根據《規劃》，國家將促進智能交通發展，研究建立營運車輛自動駕駛與車路協同的技術體系。研發復雜場景下的多維交通信息綜合大數據應用平臺，實現智能化交通疏導和綜合運行協調指揮，建成覆蓋地面、軌道、低空和海上的智能交通監控、管理和服務系統。
人工智能成熟應用于車輛識別
目前在智慧交通領域，人工智能分析及深度學習比較成熟的應用技術以車牌識別算法最為理想。
此外，人工智能在車輛顏色、車輛廠商標志識別、無牌車檢測、非機動車檢測與分類、車頭車尾判斷、車輛檢索、人臉識別等方面的應用也比較成熟。
自動駕駛仍有很長的路要走
其實，說到人工智能在交通領域的應用，大家首先想到的并不是識別車牌，而是自動駕駛。在交通領域自動駕駛確實是將人工智能運用最徹底的一個方面。
自動駕駛涉及環境感知、智能決策和規劃、智能控制等多門學科，其中人工智能、云計算等是限制無人駕駛發展的關鍵技術和瓶頸技術。
雖然當前自動駕駛技術發展日新月異，但具體產業化應用未真正啟動，有賴于人工智能、云計算等技術的發展。
目前自動駕駛已進入以企業為主體、以市場為主導的新階段。行業普遍認為，2021年前后將是自動駕駛汽車發展的產業元年。自動駕駛產業落地速度的驟然加快，在很大程度上得益于人工智能近五年來取得的突破性進展。
此外，在高精地圖、車聯網與智能交通系統等的合力支撐下，自動駕駛汽車有望具有接近于人類水平的視覺感知、緊急情況預測與駕駛技巧學習等能力，其中路測大數據與低功耗高性能人工智能芯片正成為產業競爭的焦點。
人工智能在交通中的意義
交通是由人、車還有環境等綜合因素構成的，人工智能的加入，讓交通變得更加智慧。
采用人工智能，比如異常檢測、圖像識別、視頻分析等技術，可以增強交通管理機構的監控能力和準確度，從而避免一些交通安全事故的發生，同時能夠規范交通駕駛行為，提升交通文明。
利用人工智能技術可以實時對全城、區域、商圈等的交通路況、擁堵、事故等行為進行分析，通過對歷史數據的深度挖掘和理解，按年、月、日等形式形成多維度的綜合交通管理應急指揮預案，進而提高交通效率。
人工智能算法可以根據城市民眾的出行偏好、生活、消費習慣等方式，分析出城市人流、車流的遷移與城市建設及公眾資源的數據?；谶@些大數據的分析結果，為政府決策部門進行城市規劃，特別是為公共交通設施的基礎建設提供指導和借鑒。
此外，人工智能可以將各個方面的資源聯系在一起，通過大數據平臺的輔助，智能地調度資源，減少資源錯配，減少各類交通空載率，減少汽車數量，從而達到環境保護和節約能源的目的。
