使用AI进行流量监控

2020年8月20日,星期四

交通监控系统简介:-

交通AI一词指的是在交通系统中利用人工智能(AI)和机器学习(ML)。交通AI框架收集和检查交通信息,制定安排,并将其应用于交通基础设施。

交通AI领域仍在测试中,协会,政府机构和大学都在关注交通优化问题。逐渐地,交通AI系统使城市社区能够改善交通检查和交通信息调查。稍后,可以准备一个稳定,稳定的交通AI,以实现自给自足的交通流量控制。

交通AI通过从连接的交通框架收集信息来工作,这些信息对实时交通或长时间记录的交通行为做出了贡献。为了理解这些非结构化信息,它利用AI模型来处理,检查和查找流量框架。那时的AI利用这些知识来解决交通问题。

 

常规交通监控系统的问题:

传统的交通监控系统主要由交通信号灯控制。交通信号灯的缺点是-

他们通过在繁忙时段将车辆停在会合处来延缓交通。

在信号故障期间,高峰时段面临严峻而广泛的交通挑战。

尽管许多人都知道交通信号灯可以减少会聚的角度碰撞次数,但很少有人知道,信号灯同样会导致各种事故的增加。

例如,到处都有报道称,引入标志后,不同类型的事故(主要是追尾事故)通常会增加。通常,交通工程师渴望减少后端冲突的增加,以减少更极端的边缘事故。尽管如此,当在交叉点没有发生点事故时,也没有什么可妥协的,交通信号灯的设置实际上会导致交叉口的总体安全性下降。

交通信号灯不应被视为“cure-all”解决交通拥堵问题,所有交通工程师的首要目标是获得最安全,最有效的交通流量。除了增加事故频率外,不合理的交通信号还可能导致过度的延误,信号的不服从和交通转向不足的替代路线。

红绿灯不应被视为“万能药””对于交通拥堵,所有交通工程师的基本目标是实现可实现的最安全,最高效的交通流。尽管增加了事故再发性,但未经召唤的交通信号灯同样可能导致过高的延误,不遵守标志以及将交通重定向到不适当的替代路线。

AI如何克服常规交通监控问题:

  • 消除驾驶员造成的车祸

驾驶员的失误是街头交通事故的主要根源。它不应该让人感到惊讶,因为人们过于僵化,无法在分心,饱食,高昂或疲倦时开车。

对于这种危险的驾驶员行为,无可否认的答案是,在驾驶人的行为方式时,将方向盘放到没有装备的东西上,以使其变得忙碌,进食,精神饱满和乏味。今后对车辆自动化的要求。

一些技术人员认为,距离街上看到5级自动驾驶汽车(AVs)尚有数十年的时间,但该技术只是通过尖端的驾驶员辅助系统来为驾驶员提供支持。
尽管如此,AV设计人员的最终目标是将AI放入驱动程序中’从一开始就坐。从表面上看,这预示着良好的发展,因为PC可能是经验丰富的人类驱动程序本身的首选驱动程序。

无人驾驶汽车配备了前线摄像头,传感器和雷达,可以查看周围的因素和其他街道使用者,从而以我们永远无法解决的局限性和劣质感来预测不稳定现象。

这些先进的车辆和卡车同样对危险做出更快的反应。此外,车辆与车辆之间的对应关系可以使他们及时交易数据,并就危险警告彼此警告。

  • 确定危险路线

人工智能驱动的车辆可能依靠汽油和电力运行,但它们却受到信息的推动。智能车辆和卡车会不断收集数据,这些数据可以通过合法的分析提供值得注意的知识。
由于某些解释,运输兴趣者可以利用这些发现来确定哪些街道自然危险,从而为驾驶员设计更安全的路线。

  • 简化交通模式

人工智能和大数据分析可以使专家控制各个地区的车辆流量。交通主管可以选择在市区内避免拥堵或限制繁忙时段的交通拥堵。考虑到所有因素,它们将更有效地服务于开放式车辆郊区居民。

此外,人工智能在预测弱势街道用户(例如行人和骑自行车的人)的方式中起着至关重要的作用。人工智能驱动的交通管理可能意味着多种用途的选择,事故和损失的数量减少以及温室气体的流出量很小。

  • 应对突发事件

一些车辆模型使用AI来更轻松地应对紧急情况。这项技术带来的自动功能包括可以识别心脏病发作等健康状况,对健康服务的需求并提供诸如车辆位置之类的相关信息。这种能力对在夜间和夜间工作的卡车司机特别有用。

  • 识别驾驶员的弱点

借助AI以及面部识别等所有其他创新技术,管理人员可以实时监控驾驶员的表现。这种奢华不仅使决策者能够根据情况派遣救助驾驶员,而且还能减少不良的驾驶习惯。此类信息的可用性使运输行业/组织可以为大多数驾驶员提供更好的培训。

结论:

因此,在这个博客中,我们了解了很多有关 使用AI进行流量监控。随着世界朝着自动化迈进,这些具有AI的流量监控将成为人们期待的技术。使用AI的整体交通系统的成本,时机和准确性将比传统系统好得多。 像素解决方案z的我们将提供使用AI进行流量监控的端到端解决方案。要利用我们的服务,请不要犹豫 联系我们.

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