技术创新驱动智能交通产业升级

2019-05-20 09:40张岩
中国公共安全 2019年11期
关键词:交通车辆人工智能

□ 文/张岩

科技是第一生产力,任何一个行业的发展都离不开技术的创新,智能交通行业也不例外。技术创新可以为交通行业的科技进步注入力量和动能,提升服务体验,助力攻坚克难,推动交通强国发展。2019年9月,由中共中央、国务院印发实施的《交通强国建设纲要》中关于技术创新也提出了相应的要求:瞄准新一代信息技术、人工智能、智能制造、新材料、新能源等世界科技前沿,加强对可能引发交通产业变革的前瞻性、颠覆性技术研究;推动大数据、互联网、人工智能、区块链、超级计算等新技术与交通行业深度融合。

近几年,随着科技的进步,一些新的技术正在被逐渐融入智能交通行业,带动智能交通产业的升级,例如人工智能、物联网、大数据、云计算等技术已经成为推动智能交通行业发展的源动力。

人工智能助力交通管控,提升管控成效

谈及交通管控,最主要的问题就是交通拥堵。利用人工智能算法调节交通信号灯是这两年各大互联网和IT企业开始尝试缓解拥堵问题的一种策略,并纷纷在一线城市建设试点,最终也取得了不错的效果。通过AI算法对路口运行效率进行实时监测和展示,从而起到优化信号灯配时作用,主要针对两种现象,一是路口运行失衡,二是出口溢出。当一个交叉口某个方向非常拥堵,而其他方面运行顺畅,则称之为路口失衡。这种情况可以适当增加拥堵方向的信号配时,减少顺畅方向的配时来缓解路口的拥堵。对于严重失衡的路口,系统会发出报警,提醒交通指挥员关注,并采取下一步措施。出口溢出预警则是监控出口拥堵情况,将溢出可能性大的路口进行排序展示,以便及时实施流量控制和干预,避免路口溢出导致路口瘫痪。

人工智能交通灯系统也是人工智能技术在智能交通领域应用的产物,可根据车辆和行人通行数量统计结果重新设置红绿灯时间、实时识别现场的交通状况。该系统一般由视频采集分析存储上传系统、闸机、控制器、显示屏、语音播报和前端计算机等组成,可实现语音播报、延时关闭、检测控制、人脸识别和抓拍报警功能。简单来说,就是用人工智能识别分析车辆、人等运动物体的运动信息,推断交通状况进一步调配车辆与行人的放行时间。

在互联网企业畅想人工智能解决交通拥堵的同时,安防企业也在基于人工智能改变交通管理方面努力。天地伟业作为全球领先的智能安防解决方案提供商,通过发挥自身在人工智能和视频图像处理等方面的技术优势,推出众多助力交通管理方面的产品和创新应用,其中包括“天眼”系列智能交通一体机、行人闯红灯取证系统、非机动车违法抓拍系统、违法鸣笛抓拍系统、闯拥堵违章抓拍系统、失驾人员管控系统、前后牌照比对取证系统等一系列交通违法取证系统,为提升交警现场和非现场执法能力,规范文明出行起到了辅助作用。

天地伟业“天眼”系列智能交通一体机,搭载了AI深度学习芯片,算力是传统智能摄像机的几十倍以上,它支持准确识别19种车型、250多种车辆品牌、3500多种车系、11种车身颜色以及车辆年款、年检标志、纸巾盒、挂坠、香水盒等更多细节特征,相对于传统设备将车辆主要属性识别转变为车辆“全”属性识别;在违章行为分析上增加不礼让行人检测、加塞检测、左转不让直行检测、开车抽烟打电话检测等;同时它从车智能扩展到人智能,支持非机动车、行人特征检测、驾驶员、行人人脸检测实现了交通道路场景下的交通参与者全目标分析。数据是应用的基础,交通AI摄像机的强大感知能力将全面提升交通管理者对人、车管控的能力。

物联网技术促进人、车、路协同,提升交通精细化管理水平

物联网中自动控制、传感器技术对交通的实时控制与指挥管理有巨大的用处,常见的感知方式主要包括RFID、DSRC、位置感知等技术:

基于RFID技术的智能交通管理系统需要针对每辆合法注册的机动车辆加装RFID电子标签(如将电子标签固封在车辆号牌中),为这些车辆配发一张固定且唯一的“电子行驶证”,再通过特定的阅读器识别道路上行驶的各种车辆信息,实现对机动车辆、交通流量和可疑车辆等方面实时监控管理的目的。同时可将该系统与银行结算、高速公路或各种停车场收费系统结合起来,可实现电子钱包结算,不停车收费,从而提高道路通行能力,保证交通安全。

天地伟业基于视频和RFID技术的融合,推出了视频检测识别加RFID读识基站集成于一体的“双基”一体机设备,可以实现机动车辆证照管理、交通流检测及违章取证、交通救援和特殊车辆监控、智能停车场管理、多义性路径识别及高速公路收费拆分账管理等功能。

专用短程通信技术(DSRC)是智能交通领域为车辆与道路基础设施间通信而设计的一种专用无线通信技术,是针对固定于车道或路侧单元与装载于移动车辆上的车载单元(电子标签)间通信接口的规范。DSRC技术通过信息的双向传输,将车辆和道路基础设施连接成一个网络,支持点对点、点对多点通信,具有双向、高速、实时性强等特点,广泛地应用于道路收费、车辆事故预警车载出行信息服务、停车场管理等领域

智能交通中的位置感知技术目前主要分为两类,一类基于卫星通信定位,如美国的全球定位系统(GPS)和中国的北斗定位系统,它们利用绕地球运行的卫星发射基准信号,接收机同时接收4颗以上的卫星信号,通过三角测量的方法确定当前位置的经纬度。通过在专门的车辆上部署该接收器,并以一定的时间间隔记录车辆的三维位置坐标(经度坐标、纬度坐标、高度坐标)和时间信息,辅以电子地图数据,可以计算出道路行驶速度等交通数据。另一类位置感知技术基于蜂窝网基站,其基本原理是利用移动通信网络的蜂窝结构,通过定位移动终端来获取相应的交通信息。

物联网技术作为连接交通人、车、路三大核心要素的重要感知和连接技术,势必成为推动智能交通发展的核心技术之一。就目前而言,我国智能交通中对于物联网的应用还不够全面,尚缺乏统一的技术标准和操作规范。随着经济及科技的不断发展,相信物联网技术在智能交通行业的应用范围也会越来越广,从而切实提升智能交通的精细化管理和服务水平。

大数据技术赋能交通数据分析,发掘数据背后的价值

在交通行业中,规模庞大的感知设备、繁多的业务系统每天产生海量的交通数据,这些数据既有结构化数据,也有半结构化和非结构化数据,如何合理的存储和应用这些数据才能够为交通管理产生更大的价值,是我们要解决的问题。

天地伟业交通大数据平台,基于HADOOP的组件框架做了深入优化,平台功能主要涉及数据整合、数据存储、挖掘应用等多个方面,主要包括:

可扩展的数据描述规范:设计面向多维数据的本体描述框架,可以较全面地描述多维语义内容。

多维数据集成共性技术:利用工具将数据按照统一的规则进行集成,完成数据从多数据源向统一目标数据库的转化。

大数据存储技术:百亿甚至千亿级的结构化数据为存储和查询带来巨大压力,传统的关系型数据库已无法支撑此类应用。采用针对海量数据特性设计的分布式数据存储架构和列式数据库技术,可以较好地满足大数据存储系统可扩展性、高可靠性的要求。

大数据检索:大数据仅仅依靠单节点进行智能全文检索已远远无法满足性能要求,系统采用分布式的多节点并行处理技术,能有效缩短响应时间,提高系统性能。

大数据挖掘技术:假套牌车分析 、毒驾和失驾人员分析、车牌缺失或遮挡车辆分析、黄标车或者逾期未报废车辆分析等功能。

基于大数据的智慧交通存在多种可能,利用大数据技术和智能分析技术,整合城市管理的其他数据,将真正推动智慧交通建设,为交通管理奠定良好的基础。目前大数据技术主要还是应用在交警和交管部门道路,随着交通数据的进一步联网开放,整合停车场、铁路、轨道交通、公交等等各种来源的数据,将可以为城市提供更为丰富的交通应用,让道路畅通,停车位不再难找,提升城市整体运营效率。

结束语

智能交通技术创新正在变成一股新的动能,正在深刻改变从业者的思维方式、工作方式,塑造行业发展新优势。科技创新将数字化、网络化、智能化有机结合,将物联网、大数据、人工智能深度融合,将模式、业态、产品、服务等元素融汇集合,更好地实现科技资源开放共享、科研平台管理、科技成果转化,进一步加快新技术攻关和推广应用,从而驱动智能交通产业的变革和升级。

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