AI來了，智能交通變了！

人工智能的狂潮已經(jīng)席卷世界，標志著智能化所代表的下一代生產(chǎn)力規(guī)則已經(jīng)影響和改變當下的秩序，同時也正在顛覆智能交通行業(yè)。說及顛覆，必然是對之前傳統(tǒng)方式的極大提升，而人工智能在智能交通領(lǐng)域的應用，主要集中在交通管控、智慧出行兩個方面，這也是本文探討的主要內(nèi)容。

談及交通管控，最為頭疼的問題就是交通擁堵。為此，2016年杭州云棲大會召開，杭州市政府就聯(lián)合阿里巴巴推出了城市大腦智慧城市建設(shè)計劃，并首戰(zhàn)交通擁堵。至此，AI成為了治療城市擁堵時立竿見影的一劑猛藥。

用AI控制交通燈，為交通擁堵提供良方

云棲大會會上，阿里發(fā)布了人工智能的互聯(lián)網(wǎng)+信號燈控制優(yōu)化平臺，經(jīng)過一年多的應用，阿里用人工智能調(diào)試交通信號燈的方式在杭州蕭山區(qū)的試點實驗數(shù)據(jù)顯示車輛通行速度提升11%左右。

廣州是阿里人工智能互聯(lián)網(wǎng)+信號燈控制優(yōu)化平臺首個真正應用案例，廣州市交警支隊副支隊長吳澤駒在接收媒體時說，阿里的這一平臺可應用于路口運行效率監(jiān)控。路口運行效率監(jiān)控主要針對兩種現(xiàn)象，一是路口運行失衡，二是出口溢出。當一個交叉口某個方向非常擁堵，而其他方面運行順暢，則稱之為路口失衡。這種情況可以適當增加擁堵方向的信號配時，減少順暢方向的配時來緩解路口的擁堵。對于嚴重失衡的路口，系統(tǒng)會發(fā)出報警，提醒交通指揮員關(guān)注，并采取下一步措施。出口溢出預警則是監(jiān)控出口擁堵情況，將溢出可能性大的路口進行排序展示，以便及時實施流量控制和干預，避免路口溢出導致路口癱瘓。

在應用之前廣州海珠區(qū)路口全天平均失衡指數(shù)排名表顯示，南華中路-寶崗大道位居失衡之首，失衡指數(shù)為1.14。而在人工智能的助力之下，交警部門對這一路口采取優(yōu)化措施，將擁堵時段增加南華中路放行時間至70秒；并拆分南華中路放行相位。最新數(shù)據(jù)顯示，經(jīng)過一段時間優(yōu)化，南華中路-寶崗大道9時~13時和15時~20時的平均擁堵指數(shù)分別下降了25.75%和11.83%，路段擁堵指數(shù)下降超25%。

百度也在這方面積極探索，他們的人工智能交通燈可根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果重新設(shè)置紅綠燈時間、實時識別現(xiàn)場的交通狀況。該系統(tǒng)由視頻采集分析存儲上傳系統(tǒng)、閘機、控制器、顯示屏、語音播報和前端計算機等組成，可實現(xiàn)語音播報、延時關(guān)閉、檢測控制、人臉識別和抓拍報警功能。簡單來說，就是用人工智能識別分析車輛、人等運動物體的運動信息，推斷交通狀況進一步調(diào)配車輛與行人的放行時間。

“中國式過馬路”作為城市交通管理難點的代表作，是造成交通安全事故的主要原因之一。2017深圳交警正式啟用人工智能交通產(chǎn)品“智能行人闖紅燈取證系統(tǒng)”，對行人闖紅燈行為進行整治。同一期間，深圳的智能行人過街系阻止行人闖紅燈。在紅燈亮時，關(guān)閉閘門，阻止行人前行；綠燈亮時，打開閘門。該系統(tǒng)主要包括視頻采集分析存儲上傳系統(tǒng)、控制器、顯示屏、閘機、語音播報和前端計算機等系統(tǒng)組成，擁有檢測、控制、語音、人臉識別、自動抓拍報警、ITS等技術(shù)。

安防企業(yè)以人工智能改變交通數(shù)據(jù)的獲取方式，讓管理更智能

在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)暢想人工智能解決交通擁堵的同時，安防企業(yè)也在以基于人工智能改變交通管理方面努力。在2017深圳安博會我們最為常見的就是基于車牌識別的應用。目前在智能交通領(lǐng)域，人工智能分析及深度學習比較成熟的應用技術(shù)以車牌識別算法最為理想，雖然目前很多廠商都宣稱自己的車牌識別率已經(jīng)達到了99%，但這也只是在標準卡口的視頻條件下再加上一些預設(shè)條件來達到的。在針對很多簡易卡口和卡口圖片進行車牌定位識別時，較好的車牌識別也很難達到90%。不過隨著采用人工智能、深度學習的應用，這一情況在2018年將會得到很大的改善。

在傳統(tǒng)的圖像處理和機器學習算法研發(fā)中，很多特征都是人為制定的，比如hog、sift特征，在目標檢測和特征匹配中占有重要的地位，安防行業(yè)的很多具體算法所使用的特征大多是這兩種特征的變種。人為設(shè)計特征和機器學習算法，由于理論分析的難度大，訓練方法又需要很多經(jīng)驗和技巧，一般需要一定的時間才會有一次突破性的發(fā)展，而且對算法工程師的知識要求也一直在提高。

人工智能則不然，在進行圖像檢測和識別時，無需人為設(shè)定具體的特征，只需要準備好足夠多的圖進行訓練即可，通過逐層的迭代就可以獲得較好的結(jié)果。從目前的應用情況來看，只要加入新數(shù)據(jù)，并且有充足的時間和計算資源，隨著深度學習網(wǎng)絡(luò)層次的增加，識別率就會相應提升，比傳統(tǒng)方法表現(xiàn)更好。另外在車輛顏色、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、人臉識別等相關(guān)的技術(shù)方面安防企業(yè)也比較成熟。

以記者評測過的?？瞪癫断盗腥斯ぶ悄墚a(chǎn)品為例，在與廠家溝通中技術(shù)人員告訴記者，當AI來臨時，促使我國交通管理方式從“交通違章執(zhí)法管理”到“交通秩序管理”的轉(zhuǎn)變，交管信息化系統(tǒng)建設(shè)需要更準確、更豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和更智能的感知手段。該產(chǎn)品沿用交通綜合管控平臺云圖底層+前端子系統(tǒng)的經(jīng)典架構(gòu)，基于AI深度智能的海康神捕將不系安全帶算法和開車接打手機交通違法檢測準確率提升逾30個百分點，從而將這兩項功能真正推向非現(xiàn)場執(zhí)法實戰(zhàn)應用。

同時集成了基于AI深度智能的遠光燈檢測算法，能夠?qū)Τ鞘幸归g車輛濫用遠光燈的違法行為進行智能識別和有效取證。在前端架設(shè)專屬的駕駛員人臉抓拍機，同時利用基于AI深度智能的人臉捕獲深度學習算法，大幅度提高畫面中人臉的檢出率和高清摳圖的質(zhì)量，為后端進行人臉的建模和比對提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)報警攔截。在2018年，該神捕系列人工智能產(chǎn)品會可以在現(xiàn)有電子警察的基礎(chǔ)上集成交通事故檢測功能，當路口范圍內(nèi)發(fā)生交通事故或者交通擁堵時，可以實時檢測到并向指揮中心發(fā)送報警信號。

大華2017年推出了一體化智能攝像機，搭載VPU深度學習芯片，算力是傳統(tǒng)智能攝像機的20倍以上，它支持準確識別14種車型、200多種車輛品牌、3000多種車系、13種車身顏色以及車輛年款、年檢標志、紙巾盒、掛墜、香水盒等更多細節(jié)特征，相對于傳統(tǒng)設(shè)備將車輛主要屬性識別轉(zhuǎn)變?yōu)檐囕v“全”屬性識別;在違章行為分析上增加不禮讓行人檢測、加塞檢測、左轉(zhuǎn)不讓直行檢測、開車抽煙打電話檢測等;同時它從車智能擴展到人智能，支持非機動車、行人特征檢測、駕駛員、行人人臉檢測實現(xiàn)了交通道路場景下的交通參與者全目標分析。數(shù)據(jù)是應用的基礎(chǔ)，慧系列交通AI攝像機的強大感知能力將全面提升交通管理者對人、車管控的能力。

人工智能在安防行業(yè)受到熱寵，研發(fā)制造企業(yè)都不遺余力在研發(fā)公安和交通應用的智能產(chǎn)品。

這些產(chǎn)品無論是以哪種產(chǎn)品形態(tài)或是采用哪種架構(gòu)，都集中體現(xiàn)在交通管理三個方面的技術(shù)功能設(shè)定：

● 識別行人的生理屬性。通過分析道路行人的身體結(jié)構(gòu)，準確識別視頻中人物的性別、年齡、姿態(tài)等多種生理特征；

● 識別行人車輛。基于深度學習的行人檢測算法能夠在各類遮擋的情況下精確找出行人位臵，并能夠進一步分析行人姿態(tài)和動作，可應用于交通監(jiān)控、輔助駕駛、無人駕駛等。

● 可以在行車場景、交通監(jiān)控場景、卡口場景中檢測多種不同角度的車輛，并同時給出車牌號碼、汽車品牌、型號、顏色等物理特征；實現(xiàn)人群分析。在高密度公共場所，例如地鐵，廣場，估計人群數(shù)量和密度，同時檢測人群過密、異常聚集、滯留、逆行、混亂等多種異?，F(xiàn)象。

AI賦能智慧出行，讓出行更簡單

除了擁堵，停車難的問題也備受關(guān)注，也造成近幾年來智慧停車的呼聲高居不下。因此，人工智能在智慧出行方面也在悄然顛覆。

我國大部分駕駛時間要么花費在交通擁堵中，要么是在尋找停車位。人工智能如何改變停車難問題，記者走進了華夏智信這家企業(yè)。副總經(jīng)理王偉從事智慧停車多年，他告訴記者每個城市都面臨著一個巨大的難題，那就是停車難。

以深圳為例，去年注冊的車輛大概是318萬輛，但是車位保有量是191萬個。如果去掉公交車和大車的停車位，給小車的預留車位只有136萬個，停車位嚴重不足。華夏智信的入口車牌識別相機、車位相機、路邊停車相機都基于最新的人工智能算法，相較于傳統(tǒng)的車牌識別具有識別速度快、準確率高、魯棒性好三大優(yōu)點?？梢宰R別國內(nèi)目前最多的全品類車牌，在超大角度(75°)車牌識別上具有明顯的優(yōu)勢，可適應寬車道、短進深、多方向來車等各種復雜場景下的車牌識別，可支持超寬動態(tài)圖像優(yōu)化，適應各種光影情況復雜，包括雨雪天氣場景、順逆光車牌、污損車牌、夜間車牌等。

2018年伊始，滴滴出行推出了智慧交通戰(zhàn)略產(chǎn)品“滴滴交通大腦”，攜手交管部門，運用AI的決策能力解決交通工具與承載系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)問題，爭做智慧出行履行者。該產(chǎn)品一方面在空間上打破了城市內(nèi)區(qū)域的“數(shù)字”壁壘，實現(xiàn)高效、全面的交通管理和協(xié)同；另一方面，在時間上，交通大腦突破了人類的決策能力極限。

人的能力中，最重要的便是思維決策能力，也就是通過各種外部感知判斷以及知識、經(jīng)驗積累，做出解決問題、有利于自身的行動。交通大腦通過機器自我學習的方式，搭建出能夠支撐類腦推理的核心算法模型，可以幫助實現(xiàn)更準確的預測能力、智能的調(diào)配能力，實現(xiàn)最優(yōu)的交通組織。目前，滴滴交通大腦已在全國20多座城市落地。

其實交通企業(yè)在智慧停車方面的人工智能應用，基本都是通過智慧停車平臺下的硬件+軟件的結(jié)合，對整個停車資源進行了智慧化整合。同時，利用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計算等技術(shù)，智慧停車平臺得以生成。通過這個平臺，每個車位都像是一個人工智能控制點。雖然技術(shù)框架已搭建成功，但最終智慧停車想要邁入人工智能的領(lǐng)域勢必要求整個社會的停車資源全部納入到以人工智能為基礎(chǔ)構(gòu)架的智慧停車的大平臺中。

然而，在目前國內(nèi)乃至全球的智慧停車企業(yè)中，各個企業(yè)仍然各自為戰(zhàn)，進行著圈地、改造、運營的單一線性發(fā)展。同行業(yè)間的信息閉塞、眾多車場尚未智慧化。所以2015年中國云停車產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟在深圳成立，記者在近期與該聯(lián)盟理事長楊義平溝通中得知，2018，人工智慧會更深入滲透到智慧停車領(lǐng)域。

傳統(tǒng)的安防行業(yè)也在對智慧停車表示出了興趣，2017深圳安博會期間大華技術(shù)人員告訴記者，智慧停車進入了由人工智能引發(fā)的視頻時代。他們的室外視頻車位檢測器應用于智慧道路停車領(lǐng)域，其原理結(jié)合了多種人工智能技術(shù)，比如：車牌識別、超聲波檢測、車牌顏色檢測、車輛模型檢測等技術(shù)。每車位放置1臺視頻車位檢測器對駛?cè)胲囕v進行車牌識別和車位狀態(tài)判斷，通過終端盒走無線網(wǎng)橋傳輸方式把抓拍圖片和對應的識別結(jié)果上傳給云平臺。

可見，智慧停車最有價值的可謂對人工智能的支撐作用。龐大的數(shù)據(jù)流量和廣闊的車主人群都為人工智能的學習和進化提供了絕佳的成長環(huán)境，如ETCP，其停車場覆蓋城市已超過200座。在其大數(shù)據(jù)停車平臺上，每月有著超過6000萬次的停車紀錄和針對上千萬的車主出行駕駛的習慣分析，其深層價值已遠超單純的停車環(huán)節(jié)。

雖然同樣投身于智慧出行領(lǐng)域，但人工智能的無人駕駛的前進道路卻比智慧停車更艱辛。

結(jié)束語

因為人工智能，世界變了，也因為人工智能，智能交通也變了。2018，人工智能將更深一步強化交通的智慧性，推動交通管理、城市管理實現(xiàn)新變革；同時也在顛覆智慧出行方式和商業(yè)模式。相信2018是人工智能在交通領(lǐng)域唱主角的關(guān)鍵一年，拭目以待！