電腦視覺將重塑城市交通的四種方式

智慧交通是智慧城市的基本組成之一。數位科技與實體交通基礎設施的整合將改變人們在城市的生活、工作和出行方式。自動駕駛汽車、物聯網、大數據分析和更多技術的使用將使城市居民更安全、更便宜、更快捷。

城市空間中的出行和通訊網路使任何城市都能順利運作。在其中添加智慧交通元素將使城市更有效率、宜居和永續。電腦視覺有望在多種智慧交通應用中發揮關鍵作用，例如從自動駕駛汽車和交通流量分析，到停車位管理和路況監測等等。

探索電腦視覺在智慧交通中的影響

智慧交通依賴以影像、視訊、音訊檔案、基於文字的資訊、GPS 和GIS 資料、物聯網感測器資料和其他形式的數據形式處理大量資訊的數位系統。需要機器學習和電腦視覺演算法來處理這些原始訊息，並將其轉化為可操作的見解，供城市規劃機構制定有效的智慧城市政策。這些技術也是自動駕駛汽車、智慧交通管理、智慧機場視訊監控和自動停車系統等複雜應用背後的驅動力。

一、改善道路安全

根據世界衛生組織 (WHO) 的統計，每年約有 130 萬人死於道路交通事故。交通事故的一些主要原因是超速、酒後駕駛、未戴安全帽和安全帶等安全裝備、分心駕駛和不遵守交通規則。由此可見，人為錯誤是大多數交通事故的原因。

自動駕駛汽車可以從這些情況中消除人為因素，從而大大降低發生事故的機率。自動駕駛汽車將持續從汽車、道路和交通號誌上的龐大感測器和攝影機網路收集資訊。電腦視覺演算法將分析這些原始數據以優化道路安全，並即時產生關於碰撞警報和道路上行人的見解。

自動駕駛汽車可以動態處理數據，並在做出準確調整之前檢測它與行人、其他車輛、騎自行車者和道路上潛在危險的距離有多近。影像處理演算法還將使自動駕駛汽車能夠在光線不足的區域識別出移動的物體，並在發生碰撞時自動觸發安全氣囊和自動煞車。

自動駕駛汽車中將改變道路安全的其他安全技術包括：

1. 盲點安全監控系統
2. 智慧速度適應系統
3. #夜視系統
4. 路標辨識
5. 車道維持系統

這些應用程式依賴電腦視覺和機器學習演算法才能正常運作。最近，德國烏爾姆大學和海爾布隆應用科學大學合作創建了一個自學習道路預警系統，該系統利用感測器、雷達和攝影機資料來識別移動物體並警告駕駛員以防止事故發生。

二、緩解交通壅塞

#智慧交通不僅涉及自動駕駛汽車，還涉及道路網路的最佳化。交通擁堵是城市出行時間增加的最大原因。它會導致更高的燃料消耗和空氣污染。智慧交通監控和管理可以透過利用電腦視覺來減少擁塞和燃料消耗來解決這些問題。

智慧交通監控系統的第一步是透過高空和地面攝影機、GPS、GIS 和射頻設備收集資料。這些數據被饋送到電腦視覺演算法中，該演算法將檢測道路上的車輛，計算交通密度並將其狀態傳遞給當地的交通控制中心。進一步分析即時道路擁塞數據，以將車輛重新引導到不太擁擠的道路上。在這種情況下，自動連網車輛也將作為交通偵測系統資訊的來源，其攝影機將即時資料傳送到控制中心。

交通中靜止的車輛浪費了大量燃料，加劇了本已很高的空氣污染水平。因此，智慧交通中的電腦視覺可以透過此類車輛的物件偵測和名稱識別來解決這個問題。機器學習演算法可以識別車輛及其大致油耗。這些知識將有助於相應地調節下一個路口的交通號誌燈，以保持車輛行駛。

美國橡樹嶺國家實驗室 (ORNL) 的研究人員使用機器學習和電腦視覺設計了一個系統，該系統可以讓交通有效地通過十字路口，並最大限度地減少燃料浪費。

三、加強機場旅客安全

航空旅行也是城市交通的一個顯著特徵。機場的智慧交通應用著重於乘客安全、機場人員安全和客戶體驗。在繁忙的假期期間，機場在安全檢查站和報到櫃檯排起了長隊。在這裡，配備電腦視覺的攝影機可以改善隊列管理。這種攝影機可以持續監控使用者排隊，電腦視覺和深度學習演算法將預測何時需要客戶服務人員在特定櫃檯，或者是否需要打開另一個視窗。監控數據也將用於分析和計算乘客等待時間。這些計算將有助於減少安全檢查中的行李和客戶瓶頸以及裝卸期間的等待時間。

這些演算法甚至能夠進行臉部辨識來驗證乘客的身份，並授權他們在沒有人為幹預的情況下繼續前進。通常，安全人員會對機場攝影機進行實體掃描，以識別和追蹤可疑活動。機器學習和電腦視覺也將使這一過程自動化，從而加快回應時間並提高機場安全性。

例如，物件識別將用於追蹤可疑設備或潛在有害物質。臉部辨識演算法將識別和追蹤潛在威脅，而無需接觸相關人員或影響其他旅行者。

四、設計更好的停車位

當城市沒有特定區域停車時，人們會在道路上非法停車，減少車輛可用的道路空間並造成交通擁堵。人們也花費大量時間開車尋找合適的停車位，造成時間和燃料的浪費。智慧交通可以透過收集有關車輛移動、停車位置、非法停車位、專用交付區、叫車區域、行人交通和車輛活動增加時期的關鍵資訊來解決這個問題。這些數據大部分是圖像和視訊的形式，因此需要電腦視覺演算法來處理這些數據，並為城市規劃者設計停車政策提供見解。

透過智慧交通優化停車可減少使用者尋找停車位的時間，從而減少交通延誤。停車位的即時監控可用於指導駕駛人開放停車位。即時停車可用性功能可以幫助送貨車隊提高路線效率，因為送貨合作夥伴不必在路邊停車。此應用程式將節省送貨公司支付路邊停車罰款的費用。

沒有電腦視覺、人工智慧和物聯網，就無法建造智慧交通系統，進而建構智慧城市。電腦視覺驅動的系統構成了智慧城市計畫每個應用的支柱。無論是改善交通狀況、遏制空氣污染、在城市周圍安全運送乘客還是幫助設計更好的城市空間，智慧交通中的電腦視覺都將徹底改變人們在城市中的生活、旅行和工作方式。

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