交通分野における人工知能の応用

1, 交通渋滞の緩和

現在の都市交通ガバナンスにおける中心的な問題の 1 つは、どのようにして交通渋滞を緩和するかということです。交通渋滞を緩和するために。人工知能アルゴリズムを使用して信号機を調整することは、大手インターネット企業やIT企業が過去2年間で渋滞問題を軽減するために試み始めた戦略であり、一線都市でパイロットプロジェクトを構築し、最終的に良好な結果を達成した。 AIアルゴリズムを活用して交差点運営効率をリアルタイムに監視・表示し、信号機のタイミングを最適化するもので、主に交差点運営のアンバランスと出口オーバーフローの2つの現象を対象としている。交差点が一方向では非常に渋滞しているのに、他の方向ではスムーズに進む場合、これを交差点アンバランスと呼びます。この場合、渋滞方向の信号タイミングを適切に上げ、スムーズな方向の信号タイミングを短くすることで、交差点の渋滞を緩和することができる。著しくアンバランスな交差点の場合、システムは警報を鳴らして交通管制官に注意を促し、次の措置を講じるよう促します。出口オーバーフロー警告は、出口渋滞を監視し、オーバーフローの可能性が高い交差点を分類して表示するため、タイムリーに交通規制と介入を実施して、オーバーフローによる交差点の麻痺を回避できます。

人工知能信号機システムも、インテリジェント交通分野における人工知能の応用製品であり、信号機の時刻をリセットしたり、現場の交通状況を識別したりすることができます。車両数と歩行者数の統計結果に基づいてリアルタイムに計測します。このシステムは一般に、ビデオ収集、分析、保存およびアップロードシステム、ゲート、コントローラ、表示画面、音声ブロードキャスト、フロントエンドコンピュータなどで構成されます。音声ブロードキャスト、遅延シャットダウン、検出制御、顔認識、スナップショットアラームを実現できます。機能。簡単に言うと、人工知能を活用して車両や人などの移動体の移動情報を識別・分析し、交通状況を推測して車両や歩行者の解放時間をさらに調整します。

2, インテリジェントナビゲーションと無人運転

自動運転は現在注目の課題であり、その基礎はは、車両に最適なルートを効果的に提供して、道路の渋滞区間を回避し、あらゆる面で効果的に交通速度を向上させることができるインテリジェント ナビゲーション システムです。道路認識技術を車両の運転に適用することで、無人運転の要件を効果的に満たし、人々の移動効率を包括的に向上させることができます。スマートマップを活用したインテリジェントなナビゲーションは、実際の道路状況に基づいて最適な運転方向を実現するのに役立ちます。自動車の運転を最適化します。 。

3, 道路維持管理

当社における道路維持管理の需要成長傾向を見ると、長年の「復興と軽整備」の考え方により、初期段階で建設された多くの道路が徐々に再建、拡張、大規模・中規模道路の段階に入っている。

人工知能アルゴリズムの急速な反復と進歩に伴い、舗装の病気の識別における人工知能アルゴリズムの適用に関する試みと研究が徐々に増加しています。現時点で、市場に導入されて成功しているインテリジェント道路検査製品は比較的少数であり、主に上海知能交通、COSCO Shipping、Carlo などの企業から提供されています。 SenseTime、Tencent、その他の大手企業が含まれており、同社の製品のほとんどは、フロントエンドの視覚センシング機器、エッジ処理機器、人工知能アルゴリズムに基づいており、道路の欠陥を収集、送信、識別し、最終的に結果を Web プラットフォームまたはモバイルプラットフォーム。

4、スマートパーキング

渋滞に加えて, 駐車に関する難しい問題も多くの注目を集めており、それが近年、スマートパーキングに対する継続的な要求にもつながっています。したがって、人工知能も静かにスマートトラベルを破壊しつつあります。私たちの国での運転時間のほとんどは、渋滞に費やされるか、駐車スペースを探すことに費やされます。

人工知能に基づくセンサーレス駐車は、従来の駐車モデルを変えるだけでなく、交通管理の概念を完全に変革します。多くの都市は、駐車場の需要と供給の矛盾を緩和するには、新しい駐車スペースを追加するだけでは十分ではないことにますます気づき始めています。第一に、土地資源が不足しており、第二に、建設サイクルが長すぎます。動的なバランスを達成するための正しい方法は、人工知能、モノのインターネット、ビッグデータ、クラウド コンピューティングなどのスマート パーキング テクノロジを使用して、駐車場の活性化と改善を行うことです。既存の駐車スペースの利用率と回転率。

#5、電子警察

## 交通管理は、テクノロジー応用の最も初期の分野の 1 つです。 、私たちがよく知っている「電子警察」など、早くも1997年に使用され始めました。現在、「電子警察」法執行（現場外法執行）は完全に普及しており、交通警察の法執行を支援する重要な手段の一つとなっている。

初期の「電子警察」は単一の機能を持っていました。主に都市部の道路、交差点、その他のエリアで違法な写真を撮影しました。画質と知能レベルは非常に低かったです。カバー範囲は一般に約30メートル 要件 車両の速度も比較的低く、基本的に高速走行時の交通違反の取り締まりは困難です。

#何度かの反復とアップグレードを経て、我が国の「電子警察」システムの適用は徐々に成熟してきました。市場で一般的に見られる「電子警察」システムのフロントエンドは、主に銃剣、電気警察、違法駐車、シューティングボールマ​​シンなどで構成されています。

このシステムは、AI フロントエンド収集装置を使用して、赤信号での自動車の走行、スピード違反、渋滞での車線変更、駐車などの非文明的な交通行動を捕捉します。規則に従って運転する、シートベルトを着用しない運転者、運転中に携帯電話で通話する、非電動車両が自動車専用レーンに進入する、赤信号を走行する、逆走する歩行者、走行中の歩行者赤信号やその他の違法行為。

AI電子警察フロントエンドカメラは、ディープラーニングとマシンビジョンを使用して交通違反の分析と判断を実現し、車両と顔を識別できます。が保存され、ビッグデータと人工知能アルゴリズム技術を通じて数十件の違法行為を分析し、証拠を収集することで、交通違反の調査、判断、証拠収集を完了できます。

# さらに、主要人物や車両の正確な交通管理も実現できます。比較的、AI電子警察は人間の判断よりも正確であり、エラー率も低いです。

スマート交通の最高の「領域」は、人、車、道路の連携です。我が国ではそれだけでは不十分であり、AI、5Gなどの先端技術が急務となっています。

将来の交通情報化は、全方位、完全な範囲、プロセス全体であり、旅行だけでなく、人、車両、道路も高度に情報化され、調整されます。輸送の安全性のレベルも大幅に向上します。

「交通パワー」戦略の実施とさまざまな先進技術の統合と応用により、我が国のスマート交通産業の発展が全体的に加速されます。 。したがって、スマート交通分野における AI の応用の可能性は非常に広いです。

#AI にとって、将来のスマート交通市場は、箸さえも芽吹く肥沃な土地となるでしょう。

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