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展望：当智慧交通遇上人工智能
发布时间：2017-08-24 分类：趋势研究
日前，在刚刚结束的第九届中国国际道路交通安全产品博览会，江苏交警展示了一款利用人脸识别、行为检测技术的智能视频分析预警系统。
该系统由人工智能程序分析驾驶员行为，当驾驶员注意力不集中或出现疲劳状态时，及时给出警告，减少不必要的交通事故。
国家推进人工智能与交通融合
提到人工智能相信每个人都不陌生，因为它的当下最前沿最火爆的科技之一。而智慧交通作为人工智能的一个重要应用领域，在无人驾驶、治理拥堵、强化安全、便捷出行等方面都值得我们探讨与思考。
简单来说人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI，是一门新的综合性技术科学或工程，能够和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。
国务院发布的《新一代人工智能发展规划》，提出推动人工智能与各行业融合创新，智能载运工具、智能物流等交通运输领域多项重点位列其中。
根据《规划》，国家将促进智能交通发展，研究建立营运车辆自动驾驶与车路协同的技术体系。研发复杂场景下的多维交通信息综合大数据应用平台，实现智能化交通疏导和综合运行协调指挥，建成覆盖地面、轨道、低空和海上的智能交通监控、管理和服务系统。
人工智能成熟应用于车辆识别
目前在智慧交通领域，人工智能分析及深度学习比较成熟的应用技术以车牌识别算法最为理想。
自动驾驶仍有很长的路要走
其实，说到人工智能在交通领域的应用，大家首先想到的并不是识别车牌，而是自动驾驶。在交通领域自动驾驶确实是将人工智能运用最彻底的一个方面。
自动驾驶涉及环境感知、智能决策和规划、智能控制等多门学科，其中人工智能、云计算等是限制无人驾驶发展的关键技术和瓶颈技术。
虽然当前自动驾驶技术发展日新月异，但具体产业化应用未真正启动，有赖于人工智能、云计算等技术的发展。
目前自动驾驶已进入以企业为主体、以市场为主导的新阶段。行业普遍认为，2021年前后将是自动驾驶汽车发展的产业元年。自动驾驶产业落地速度的骤然加快，在很大程度上得益于人工智能近五年来取得的突破性进展。
此外，在高精地图、车联网与智能交通系统等的合力支撑下，自动驾驶汽车有望具有接近于人类水平的视觉感知、紧急情况预测与驾驶技巧学习等能力，其中路测大数据与低功耗高性能人工智能芯片正成为产业竞争的焦点。
人工智能在交通中的意义
交通是由人、车还有环境等综合因素构成的，人工智能的加入，让交通变得更加智慧。
采用人工智能，比如异常检测、图像识别、视频分析等技术，可以增强交通管理机构的监控能力和准确度，从而避免一些交通安全事故的发生，同时能够规范交通驾驶行为，提升交通文明。
利用人工智能技术可以实时对全城、区域、商圈等的交通路况、拥堵、事故等行为进行分析，通过对历史数据的深度挖掘和理解，按年、月、日等形式形成多维度的综合交通管理应急指挥预案，进而提高交通效率。
人工智能算法可以根据城市民众的出行偏好、生活、消费习惯等方式，分析出城市人流、车流的迁移与城市建设及公众资源的数据。基于这些大数据的分析结果，为政府决策部门进行城市规划，特别是为公共交通设施的基础建设提供指导和借鉴。
此外，人工智能可以将各个方面的资源联系在一起，通过大数据平台的辅助，智能地调度资源，减少资源错配，减少各类交通空载率，减少汽车数量，从而达到环境保护和节约能源的目的。
该系统由人工智能程序分析驾驶员行为，当驾驶员注意力不集中或出现疲劳状态时，及时给出警告，减少不必要的交通事故。
国家推进人工智能与交通融合
提到人工智能相信每个人都不陌生，因为它的当下最前沿最火爆的科技之一。而智慧交通作为人工智能的一个重要应用领域，在无人驾驶、治理拥堵、强化安全、便捷出行等方面都值得我们探讨与思考。
简单来说人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI，是一门新的综合性技术科学或工程，能够和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。
国务院发布的《新一代人工智能发展规划》，提出推动人工智能与各行业融合创新，智能载运工具、智能物流等交通运输领域多项重点位列其中。
根据《规划》，国家将促进智能交通发展，研究建立营运车辆自动驾驶与车路协同的技术体系。研发复杂场景下的多维交通信息综合大数据应用平台，实现智能化交通疏导和综合运行协调指挥，建成覆盖地面、轨道、低空和海上的智能交通监控、管理和服务系统。
人工智能成熟应用于车辆识别
目前在智慧交通领域，人工智能分析及深度学习比较成熟的应用技术以车牌识别算法最为理想。
此外，人工智能在车辆颜色、车辆厂商标志识别、无牌车检测、非机动车检测与分类、车头车尾判断、车辆检索、人脸识别等方面的应用也比较成熟。
自动驾驶仍有很长的路要走
其实，说到人工智能在交通领域的应用，大家首先想到的并不是识别车牌，而是自动驾驶。在交通领域自动驾驶确实是将人工智能运用最彻底的一个方面。
自动驾驶涉及环境感知、智能决策和规划、智能控制等多门学科，其中人工智能、云计算等是限制无人驾驶发展的关键技术和瓶颈技术。
虽然当前自动驾驶技术发展日新月异，但具体产业化应用未真正启动，有赖于人工智能、云计算等技术的发展。
目前自动驾驶已进入以企业为主体、以市场为主导的新阶段。行业普遍认为，2021年前后将是自动驾驶汽车发展的产业元年。自动驾驶产业落地速度的骤然加快，在很大程度上得益于人工智能近五年来取得的突破性进展。
此外，在高精地图、车联网与智能交通系统等的合力支撑下，自动驾驶汽车有望具有接近于人类水平的视觉感知、紧急情况预测与驾驶技巧学习等能力，其中路测大数据与低功耗高性能人工智能芯片正成为产业竞争的焦点。
人工智能在交通中的意义
交通是由人、车还有环境等综合因素构成的，人工智能的加入，让交通变得更加智慧。
采用人工智能，比如异常检测、图像识别、视频分析等技术，可以增强交通管理机构的监控能力和准确度，从而避免一些交通安全事故的发生，同时能够规范交通驾驶行为，提升交通文明。
利用人工智能技术可以实时对全城、区域、商圈等的交通路况、拥堵、事故等行为进行分析，通过对历史数据的深度挖掘和理解，按年、月、日等形式形成多维度的综合交通管理应急指挥预案，进而提高交通效率。
人工智能算法可以根据城市民众的出行偏好、生活、消费习惯等方式，分析出城市人流、车流的迁移与城市建设及公众资源的数据。基于这些大数据的分析结果，为政府决策部门进行城市规划，特别是为公共交通设施的基础建设提供指导和借鉴。
此外，人工智能可以将各个方面的资源联系在一起，通过大数据平台的辅助，智能地调度资源，减少资源错配，减少各类交通空载率，减少汽车数量，从而达到环境保护和节约能源的目的。
