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AI释放出红利 智慧交通进入全新发展空间

当今的中国,拥堵已经成为城市化交通建设的一大“拦路虎”,它不仅影响着百姓的正常出行,还限制了城市化发展的空间上限。根据百度地图发布的《2017年第三季度中国城市研究报告》数据显示,2017年第三季度全国主要城市拥堵哈尔滨居工作日早晚高峰拥堵指数第1名,重庆、上海、北京分居第2、3、4名,而2017年第三季度交通拥堵加剧的城市主要有拉萨、台州、青岛、中山和广州。

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系统解决交通问题、以科技手段提升治理水平、优化道路路口的通行效率,多层次、多维度地实现交通管理的规范化和精细化是目前的大势所趋,那么如何实现?可以从下面几个方面入手。

一、顶层设计三步走

城市化的快速推进,使得交通问题已经成为城市管理中最核心的一环,不再是通过修路、增加交通警力就能解决的问题,而是需要通过人、车、路三个层面的建模和分析,构建路与环境的互动模型,确定每个城市在不同层面的问题和建设重点,从而实现最优化的智慧交通,避免重复建设和低效运营。

目前各个城市的智慧交通的建设分为三个阶段:

第一、完善前端设备,提升感知能力:

通过增加摄像头、信号灯、线圈等,不断补全道路交通的感知盲点,或者将现有模拟、标清摄像头升级到高清摄像头,强化前端的感知能力。

这也给安防企业带来了巨大的市场机会,海量的前端市场让很多厂商实现了快速发展。

第二、数据汇聚,统一分析和调度:

将离散在各个NVR等前端设备中的数据(视频、图片)等汇聚到云端,实现数据的统一调度。

这需要企业在云计算与网络能力方面具备较多的积累,能够给交通部门提供快速部署、快速上线、便捷运维的云能力,以华为的视频云为代表的方案在这方面最为成熟和完备。

第三、大数据分析,AI创新应用:

在数据汇聚的基础上,对交通领域的视频和图片进行结构化处理,识别出违法行为等,并通过大数据分析和碰撞,形成众多的创新应用。

这个阶段需要企业具备AI计算、分析能力,同时能提供高效能的大数据分析平台,从而满足交通部门在业务开展中的各种需求。

不同的阶段,智慧交通的建设目标和需求都有巨大的差异,需要对城市的交通状况和诉求进行针对性的分析,量体裁衣地给出诊断方案和规划方案,让每个城市的智慧交通实现最优的发展策略。

二、AI为交通应用创造红利

从应用角度看,城市交通的发展经过了“看得见、看得清、看得懂”三个阶段,对应着“模拟/标清摄像头、高清摄像头、AI+摄像头”。

目前,很多城市已经完成了高清摄像头的升级,诉求重点已经转移到基于AI的业务应用,希望AI能够完成以前由人脑完成的工作,甚至能够完成人脑无法完成的任务。

以目前的交通领域AI应用为例,主要聚焦于图片识别功能,借助该功能可以识别各种违法行为。这个领域中的算法和应用正在快速推进,节约了大量的人力。

当违法图片的总量达到百万级以上,就不是简单地增加人力所能解决的,必须由AI对这些图片进行识别和过滤。

在其他方面,AI同样可以产生积极的作用。例如,仅仅做统计和分类无法分析出从宏观区域到微观卡口的出行规律,而利用强化学习的方式,可以快速形成不同维度的交通出行规律模型,这也是AI应用的一大场景。

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在无人驾驶领域,AI也发挥了巨大的作用。一方面是无人汽车本身的AI应用,另一方面是无人汽车与视频识别相结合,形成智慧警车。此外,AI与信号灯形成互动系统,可以实现路权的最优管理。

基于AI的应用正在释放出巨大的红利,给智慧交通带来一个全新的发展空间。

三、路口创新,提升通行效率

在交通出行的总体控制当中,路口的控制和管理非常关键。各地交警在路口创新方面提出了众多的思路并落地实践,形成了一系列的成果,但交警依靠经验和车流情况优化路口通行效率,这需要交警个人具备丰富的交通管理经验,无法复制。

本质上,路口创新是对交通路权的管理,把空间的利用效率做到最大,把通行时间分配到最优,把每一个路口,每一条道路的通行潜力发挥到最大。深圳、成都、西安等城市实践了很多提高路口通行效率的创新方法,例如排阵式通行、可变车道、潮汐车道、借道左转、拉链式交替通行、双待叠加等。

现在,可以通过AI与交通仿真结合的方式验证不同的路口通行方式,部分城市也在探索这方面的实践,有了阶段性的成果。

2018年,更多的创新和实践将会纷至沓来,城市交通将更加安全、有序、畅通、智能,出行可以预见。

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