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人工智能在交通管理的應用

2019年06月17日 08:47:29來源：中國安防協(xié)會點擊量：43663

導讀在交通管理工作中，人工智能主要用于運動目標檢測和識別，常用的應用場景包括動態(tài)違法取證、交通信號控制、路網(wǎng)流量調(diào)控、人車特征關聯(lián)、交通行為研判等。

　　【安防展覽網(wǎng) 視點跟蹤】在交通管理工作中，人工智能主要用于運動目標檢測和識別，常用的應用場景包括動態(tài)違法取證、交通信號控制、路網(wǎng)流量調(diào)控、人車特征關聯(lián)、交通行為研判等。

　　在交通信號控制方面，利用人工智能技術可實時分析城市交通流量，調(diào)整紅綠燈間隔，縮短車輛等待時間，提升城市道路的通行效率。2016年在杭州蕭山區(qū)的部分路段安裝人工智能中樞——“城市數(shù)據(jù)大腦”，通過“城市大腦”智能調(diào)節(jié)紅綠燈，車輛通行速度高提升了11%。浙江寧波智能警亭實現(xiàn)了實時掌握警務區(qū)道路交通運行狀態(tài)，提前預判交通擁堵，及時發(fā)現(xiàn)交通事件，快速調(diào)度轄區(qū)警力，因地制宜開展預警、干預、處置，實現(xiàn)指揮扁平化、決策科學化。青島公安交警部門通過布設的1200余臺高清攝像機，4000處微波、超聲波、電子警察檢測點，組建智能交通系統(tǒng)，實時優(yōu)化城市主干道、高速公路及國省道的紅綠燈市場，使得整體路網(wǎng)平均速度提高9.71%，通行時間縮短25%，高峰持續(xù)時間減少11.08%。

　　在車輛識別方面，基于深度學習的車輛識別技術將特征范圍由單純的車牌或車標擴展到整個車身。車輛的車燈、格柵、車窗等均是車輛的重要特征，對車輛這些特征的引入，不僅大大提升了車輛識別的準確率，對干擾、遮擋等問題的適應性也更強，識別的類別也更加細化，不僅能識別車輛的品牌，而且能識別車輛的子品牌、型號、年款等詳細類別。*車輛在視頻圖像數(shù)據(jù)中的檢索除了可以通過車牌、品牌、型號、顏色等描述信息進行外，還可以通過車輛圖片或年檢標、掛飾等局部特征進行。目前，國內(nèi)很多城市的車輛卡口系統(tǒng)在現(xiàn)有系統(tǒng)的基礎上擴展了車輛識別功能，也稱為車輛二次分析系統(tǒng)，基本可以識別2000余種細化到年款的車輛類型，并在此基礎上擴展出很多如“假/套牌分析”等實戰(zhàn)業(yè)務應用。特別是針對“假牌”、“套牌”、“車內(nèi)不系安全帶”、“開車打電話”等需要人工甄別的違法行為，這些智能交通系統(tǒng)不僅事半功倍，而且極大減少人工投入，大大提升工作效率。

　　阿聯(lián)酋迪拜警方在警車內(nèi)安裝了人工智能設備，旨在監(jiān)控駕駛員的車內(nèi)情況。該設備由Com-iot Technologies研發(fā)，可對安裝于警車內(nèi)的攝像頭數(shù)據(jù)進行分析，能夠抓捕違反道路交通規(guī)則的駕駛員。若在駕駛中打手機、吃吃喝喝、魯莽駕駛或追逐其他車輛，人工智能裝置隨后就會告知對方，受監(jiān)控駕駛車輛的車內(nèi)情況。

關鍵詞人工智能交通管理應用

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