人工智能在交通领域的应用
1、缓解交通拥堵
当前城市交通治理最核心的问题之一是如何缓解交通拥堵。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。
2、智能导航和无人驾驶
无人驾驶则是当前的热点问题,其基础则是智能导航系统,能有效提供车辆行驶的最优化路线,实现拥堵路段的避开,全方位有效提升通行速度。在行驶车辆上应用道路识别技术,能有效实现无人驾驶的要求,全方位提升人们出行效率,借助于智能地图作用而开展智能导航,有利于实现最佳行驶方向,并能根据实际的路况来优化汽车驾驶。
3、道路养护
在我国道路养护需求呈现快速的增长趋势上,长期以来的“重建轻养”观念,大量早期修建的道路陆续进入改扩建及大中修养护阶段,
近年来随着人工智能算法的快速迭代和进步,人工智能算法应用在路面病害识别的尝试和研究也逐渐多了起来。目前市场上已成功应用的道路智能化巡检产品还比较少,主要来自上海智能交通、中远海运、卡罗这几家公司,正在这方面布局还在研发过程中的有商汤、腾讯等大公司,大多数产品都是基于前端的视觉传感设备、边缘处理设备和人工智能算法对路面病害进行采集、传输和识别,最后在web平台或移动平台结果呈现。
4、智慧停车
除了拥堵,停车难的问题也备受关注,也造成近几年来智慧停车的呼声高居不下。因此,人工智能在智慧出行方面也在悄然颠覆。我国大部分驾驶时间要么花费在交通拥堵中,要么是在寻找停车位。
基于人工智能的无感停车,不仅改变传统停车模式,还彻底革新了交通管理理念。很多城市越来越深刻地认识到,缓解停车供需矛盾,光靠新增停车位是不够的。一是用地资源紧张,二是建设周期过长,而以人工智能、物联网、大数据、云计算等智慧停车技术手段盘活、提高存量车位的利用率和周转率,才是实现动态平衡的正确思路。
5、电子警察
交通管理是科技应用最早的领域之一,比如我们熟悉的“电子警察”,早在1997年就开始应用。现在,“电子警察”执法(非现场执法)已经全面普及,成为辅助交警执法的重要手段之一。
早期的“电子警察”功能单一,主要在城市道路、路口等区域进行违法抓拍,图像质量和智能化水平都很低,覆盖的范围一般在30米左右,要求车速也相对较低,车速一高基本很难抓拍到交通违法行为。
几经迭代和升级发展,我国“电子警察”系统应用逐渐成熟。目前市场常见的“电子警察”系统,前端主要有卡口、电警、违停抓拍球机等组成。
系统通过AI前端采集设备,抓拍不文明交通行为,如机动车闯红灯、超速、加塞变道、随意停车、闯禁行、不按规定行驶;司机不系安全带、开车打电话看手机;非机动车驶入机动车道、闯红灯、逆行;行人闯红灯等违法行为等。
AI电子警察前端摄像机借助深度学习,通过机器视觉,能实现交通违法行为的分析判断,可以对车辆、人脸进行识别,对数据进行储存,通过大数据和人工智能算法技术可以对几十种违法行为进行分析和取证,从而完成对交通违章违法行为的研判和取证。
此外还可以实现对重点人、重点车的精准交通管理。相对而言,AI电子警察比人的判断更准确,失误率更低。
智慧交通的最高“境界”是人、车、路的协同,目前我国人、车、路的协同并不充分,迫切需要AI、5G等先进技术的融合支撑。
未来的交通信息化是全方位、全覆盖、全过程的,人、车、路将高度信息化、协同化,不仅出行效率大幅提高,交通运输安全水平也将大大提高。
“交通强国”战略的实施和各种先进技术的融合应用,将推动我国智慧交通产业发展全面提速。因此,AI在智慧交通领域的应用前景非常广阔。
对AI而言,未来的智慧交通市场将是一块插根筷子都会发芽的肥沃土地。
以上是人工智能在交通领域的应用的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

本站6月27日消息,剪映是由字节跳动旗下脸萌科技开发的一款视频剪辑软件,依托于抖音平台且基本面向该平台用户制作短视频内容,并兼容iOS、安卓、Windows、MacOS等操作系统。剪映官方宣布会员体系升级,推出全新SVIP,包含多种AI黑科技,例如智能翻译、智能划重点、智能包装、数字人合成等。价格方面,剪映SVIP月费79元,年费599元(本站注:折合每月49.9元),连续包月则为59元每月,连续包年为499元每年(折合每月41.6元)。此外,剪映官方还表示,为提升用户体验,向已订阅了原版VIP

通过将检索增强生成和语义记忆纳入AI编码助手,提升开发人员的生产力、效率和准确性。译自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。虽然基本AI编程助手自然有帮助,但由于依赖对软件语言和编写软件最常见模式的总体理解,因此常常无法提供最相关和正确的代码建议。这些编码助手生成的代码适合解决他们负责解决的问题,但通常不符合各个团队的编码标准、惯例和风格。这通常会导致需要修改或完善其建议,以便将代码接受到应

大型语言模型(LLM)是在巨大的文本数据库上训练的,在那里它们获得了大量的实际知识。这些知识嵌入到它们的参数中,然后可以在需要时使用。这些模型的知识在训练结束时被“具体化”。在预训练结束时,模型实际上停止学习。对模型进行对齐或进行指令调优,让模型学习如何充分利用这些知识,以及如何更自然地响应用户的问题。但是有时模型知识是不够的,尽管模型可以通过RAG访问外部内容,但通过微调使用模型适应新的领域被认为是有益的。这种微调是使用人工标注者或其他llm创建的输入进行的,模型会遇到额外的实际知识并将其整合

想了解更多AIGC的内容,请访问:51CTOAI.x社区https://www.51cto.com/aigc/译者|晶颜审校|重楼不同于互联网上随处可见的传统问题库,这些问题需要跳出常规思维。大语言模型(LLM)在数据科学、生成式人工智能(GenAI)和人工智能领域越来越重要。这些复杂的算法提升了人类的技能,并在诸多行业中推动了效率和创新性的提升,成为企业保持竞争力的关键。LLM的应用范围非常广泛,它可以用于自然语言处理、文本生成、语音识别和推荐系统等领域。通过学习大量的数据,LLM能够生成文本

编辑|ScienceAI问答(QA)数据集在推动自然语言处理(NLP)研究发挥着至关重要的作用。高质量QA数据集不仅可以用于微调模型,也可以有效评估大语言模型(LLM)的能力,尤其是针对科学知识的理解和推理能力。尽管当前已有许多科学QA数据集,涵盖了医学、化学、生物等领域,但这些数据集仍存在一些不足。其一,数据形式较为单一,大多数为多项选择题(multiple-choicequestions),它们易于进行评估,但限制了模型的答案选择范围,无法充分测试模型的科学问题解答能力。相比之下,开放式问答

机器学习是人工智能的重要分支,它赋予计算机从数据中学习的能力,并能够在无需明确编程的情况下改进自身能力。机器学习在各个领域都有着广泛的应用,从图像识别和自然语言处理到推荐系统和欺诈检测,它正在改变我们的生活方式。机器学习领域存在着多种不同的方法和理论,其中最具影响力的五种方法被称为“机器学习五大派”。这五大派分别为符号派、联结派、进化派、贝叶斯派和类推学派。1.符号学派符号学(Symbolism),又称为符号主义,强调利用符号进行逻辑推理和表达知识。该学派认为学习是一种逆向演绎的过程,通过已有的

编辑|KX在药物研发领域,准确有效地预测蛋白质与配体的结合亲和力对于药物筛选和优化至关重要。然而,目前的研究没有考虑到分子表面信息在蛋白质-配体相互作用中的重要作用。基于此,来自厦门大学的研究人员提出了一种新颖的多模态特征提取(MFE)框架,该框架首次结合了蛋白质表面、3D结构和序列的信息,并使用交叉注意机制进行不同模态之间的特征对齐。实验结果表明,该方法在预测蛋白质-配体结合亲和力方面取得了最先进的性能。此外,消融研究证明了该框架内蛋白质表面信息和多模态特征对齐的有效性和必要性。相关研究以「S

本站7月5日消息,格芯(GlobalFoundries)于今年7月1日发布新闻稿,宣布收购泰戈尔科技(TagoreTechnology)的功率氮化镓(GaN)技术及知识产权组合,希望在汽车、物联网和人工智能数据中心应用领域探索更高的效率和更好的性能。随着生成式人工智能(GenerativeAI)等技术在数字世界的不断发展,氮化镓(GaN)已成为可持续高效电源管理(尤其是在数据中心)的关键解决方案。本站援引官方公告内容,在本次收购过程中,泰戈尔科技公司工程师团队将加入格芯,进一步开发氮化镓技术。G
