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            人工智能是如何應(yīng)用于智能交通領(lǐng)域

            發(fā)布時(shí)間:2017-09-25 11:08

            在智能交通行業(yè)“井噴”以及各大挑戰(zhàn)的共同作用下,政策支持也在醞釀之中。據(jù)了解今年以來,發(fā)改委基礎(chǔ)司頻繁調(diào)研智能交通,具體內(nèi)容涉及不停車收費(fèi)系統(tǒng)(ETC)、北斗系統(tǒng)交通行業(yè)應(yīng)用、集裝箱鐵水聯(lián)運(yùn)信息化等多個(gè)方面。而不久前,國家發(fā)改委基礎(chǔ)司副司長(zhǎng)鄭劍赴杭州開展綜合交通樞紐建設(shè)和智能交通發(fā)展專題調(diào)研,預(yù)示著政策層面對(duì)智能交通的關(guān)注度日益提高。


              隨著交通卡口的大規(guī)模聯(lián)網(wǎng),匯集了海量車輛通行記錄信息,利用人工智能技術(shù),可實(shí)時(shí)分析城市交通流量,調(diào)整紅綠燈間隔,縮短車輛等待時(shí)間等舉措,提升城市道路的通行效率。


              城市級(jí)的人工智能大腦,實(shí)時(shí)掌握著城市道路上通行車輛的軌跡信息,停車場(chǎng)的車輛信息以及小區(qū)的停車信息,能提前半個(gè)小時(shí)預(yù)測(cè)交通流量變化和停車位數(shù)量變化,合理調(diào)配資源、疏導(dǎo)交通,實(shí)現(xiàn)機(jī)場(chǎng)、火車站、汽車站、商圈的大規(guī)模交通聯(lián)動(dòng)調(diào)度,提升整個(gè)城市的運(yùn)行效率,為居民的出行暢通提供保障。


            車牌識(shí)別是人工智能應(yīng)用最理想的領(lǐng)域


              目前在智能交通領(lǐng)域,人工智能分析及深度學(xué)習(xí)比較成熟的應(yīng)用技術(shù)以車牌識(shí)別算法最為理想,雖然目前很多廠商都宣稱自己的車牌識(shí)別率已經(jīng)達(dá)到了99%,但這也只是在標(biāo)準(zhǔn)卡口的視頻條件下再加上一些預(yù)設(shè)條件來達(dá)到的。在針對(duì)很多簡(jiǎn)易卡口和卡口圖片進(jìn)行車牌定位識(shí)別時(shí),較好的車牌識(shí)別也很難達(dá)到90%。不過隨著采用人工智能、深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用,這一情況將會(huì)得到很大的改善。


              在傳統(tǒng)的圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)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(biāo)檢測(cè)和特征匹配中占有重要的地位,安防領(lǐng)域中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(jì)特征和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,從以往的經(jīng)驗(yàn)來看,由于理論分析的難度大,訓(xùn)練方法又需要很多經(jīng)驗(yàn)和技巧,一般需要5到10年的時(shí)間才會(huì)有一次突破性的發(fā)展,而且對(duì)算法工程師的知識(shí)要求也一直在提高。深度學(xué)習(xí)則不然,在進(jìn)行圖像檢測(cè)和識(shí)別時(shí),無需人為設(shè)定具體的特征,只需要準(zhǔn)備好足夠多的圖進(jìn)行訓(xùn)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(yīng)用情況來看,只要加入新數(shù)據(jù),并且有充足的時(shí)間和計(jì)算資源,隨著深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)層次的增加,識(shí)別率就會(huì)相應(yīng)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(biāo)志識(shí)別、無牌車檢測(cè)、非機(jī)動(dòng)車檢測(cè)與分類、車頭車尾判斷、車輛檢索、人臉識(shí)別等相關(guān)的技術(shù)方面也比較成熟。


            車牌顏色識(shí)別


              在車輛顏色識(shí)別方面,基本上克服了由于光照條件變化、相機(jī)硬件誤差所帶來的顏色不穩(wěn)定、過曝光等一系列問題,因此解決了圖像顏色變化導(dǎo)致的識(shí)別錯(cuò)誤問題,卡口車輛顏色識(shí)別率從80%提升到85%,電警車輛主顏色識(shí)別率到從75%提升到80%以上。


             車輛廠商標(biāo)志識(shí)別
             

              在車輛廠商標(biāo)志識(shí)別方面,使用傳統(tǒng)的HOG、LBP、SIFT、SURF等特征,采用SVM機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練一個(gè)多級(jí)聯(lián)的分類器來識(shí)別廠商標(biāo)志很容易出現(xiàn)誤判,采用大數(shù)據(jù)加深度學(xué)習(xí)技術(shù)后,車輛車標(biāo)的過曝光或者車標(biāo)被人為去掉等引起的局部特征會(huì)隨之消失,其識(shí)別率可以從89%提升到93%以上。


            車輛檢索


              在車輛檢索方面,車輛的圖片在不同場(chǎng)景下會(huì)出現(xiàn)曝光過度或者曝光不足,或者車輛的尺度發(fā)生很大變化,導(dǎo)致傳統(tǒng)方法提取的特征會(huì)發(fā)生變化,因此檢索率很不穩(wěn)定。深度學(xué)習(xí)能夠很好地獲取較為較穩(wěn)定的特征,搜索的相似目標(biāo)更精確,Top5的搜索率在95%以上。在人臉識(shí)別項(xiàng)目中,由于光線、姿態(tài)和表情等因素引起人臉變化,目前很多應(yīng)用都是固定場(chǎng)景、固定姿態(tài),采用深度學(xué)習(xí)算法后,不僅固定場(chǎng)景的人臉識(shí)別率從89%提升到99%,而且對(duì)姿態(tài)和光線也有了一定的放松。


            交通信號(hào)系統(tǒng)


              傳統(tǒng)的交通燈使用默認(rèn)時(shí)間轉(zhuǎn)換燈色,雖然轉(zhuǎn)換燈色的時(shí)間會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)每幾年更新一次,但是隨著交通模式發(fā)展,傳統(tǒng)系統(tǒng)很快就會(huì)過時(shí)。而人工智能驅(qū)動(dòng)的智能交通信號(hào)系統(tǒng)則以雷達(dá)傳感器和攝像頭監(jiān)控交通狀況,然后利用先進(jìn)的人工智能算法決定燈色轉(zhuǎn)換時(shí)間,通過人工智能和交通控制理論融合應(yīng)用,優(yōu)化了城市道路網(wǎng)絡(luò)中的交通流量。


            警用機(jī)器人


              人工智能的警用機(jī)器人將取代交通警察,實(shí)現(xiàn)公路交通安全的全方位監(jiān)控、全天候巡邏、立體化監(jiān)管。


             大數(shù)據(jù)分析


              人工智能算法可以根據(jù)城市民眾的出行偏好、生活、消費(fèi)習(xí)慣等方式,分析出城市人流、車流的遷移與城市建設(shè)及公眾資源的數(shù)據(jù)。基于這些大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果,為政府決策部門進(jìn)行城市規(guī)劃,特別是為公共交通設(shè)施的基礎(chǔ)建設(shè)提供指導(dǎo)和借鑒。


             無人駕駛和汽車輔助駕駛


              非常重要的一個(gè)技術(shù)點(diǎn)就是圖象識(shí)別,通過圖像識(shí)別前方車輛、行人、障礙物、道路以及交通信號(hào)燈和交通標(biāo)識(shí),這項(xiàng)技術(shù)的落地應(yīng)用將給人類帶來前所未有的出行體驗(yàn),重塑交通體系,并構(gòu)建真正的智能交通時(shí)代。


              公路交通安全防控體系涉及的核心技術(shù)是交通行為監(jiān)測(cè)、交通安全研判、交通風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、交通違法執(zhí)法,而這些技術(shù)現(xiàn)已與人工智能融為一體。實(shí)現(xiàn)公路交通運(yùn)行狀態(tài)“看得見”、車輛通行軌跡“摸得透”、重點(diǎn)違法行為“抓得住”、安全隱患事件“消得了”、路面協(xié)作聯(lián)動(dòng)“響應(yīng)快”、交通信息應(yīng)用“服務(wù)優(yōu)”等目標(biāo),都離不開人工智能技術(shù)。


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