當今的中國,擁堵已經(jīng)成為城市化交通建設的一大“攔路虎”,它不僅影響著百姓的正常出行,還限制了城市化發(fā)展的空間上限。根據(jù)百度地圖發(fā)布的《2017年第三季度中國城市研究報告》數(shù)據(jù)顯示,2017年第三季度全國主要城市擁堵哈爾濱居工作日早晚高峰擁堵指數(shù)第1名,重慶、上海、北京分居第2、3、4名,而2017年第三季度交通擁堵加劇的城市主要有拉薩、臺州、青島、中山和廣州。
系統(tǒng)解決交通問題、以科技手段提升治理水平、優(yōu)化道路路口的通行效率,多層次、多維度地實現(xiàn)交通管理的規(guī)范化和精細化是目前的大勢所趨,那么如何實現(xiàn)?可以從下面幾個方面入手。
一、頂層設計三步走
城市化的快速推進,使得交通問題已經(jīng)成為城市管理中最核心的一環(huán),不再是通過修路、增加交通警力就能解決的問題,而是需要通過人、車、路三個層面的建模和分析,構建路與環(huán)境的互動模型,確定每個城市在不同層面的問題和建設重點,從而實現(xiàn)最優(yōu)化的智慧交通,避免重復建設和低效運營。
目前各個城市的智慧交通的建設分為三個階段:
第一、完善前端設備,提升感知能力:
通過增加攝像頭、信號燈、線圈等,不斷補全道路交通的感知盲點,或者將現(xiàn)有模擬、標清攝像頭升級到高清攝像頭,強化前端的感知能力。
這也給安防企業(yè)帶來了巨大的市場機會,海量的前端市場讓很多廠商實現(xiàn)了快速發(fā)展。
第二、數(shù)據(jù)匯聚,統(tǒng)一分析和調(diào)度:
將離散在各個NVR等前端設備中的數(shù)據(jù)(視頻、圖片)等匯聚到云端,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一調(diào)度。
這需要企業(yè)在云計算與網(wǎng)絡能力方面具備較多的積累,能夠給交通部門提供快速部署、快速上線、便捷運維的云能力,以華為的視頻云為代表的方案在這方面最為成熟和完備。
第三、大數(shù)據(jù)分析,AI創(chuàng)新應用:
在數(shù)據(jù)匯聚的基礎上,對交通領域的視頻和圖片進行結(jié)構化處理,識別出違法行為等,并通過大數(shù)據(jù)分析和碰撞,形成眾多的創(chuàng)新應用。
這個階段需要企業(yè)具備AI計算、分析能力,同時能提供高效能的大數(shù)據(jù)分析平臺,從而滿足交通部門在業(yè)務開展中的各種需求。
不同的階段,智慧交通的建設目標和需求都有巨大的差異,需要對城市的交通狀況和訴求進行針對性的分析,量體裁衣地給出診斷方案和規(guī)劃方案,讓每個城市的智慧交通實現(xiàn)最優(yōu)的發(fā)展策略。
二、AI為交通應用創(chuàng)造紅利
從應用角度看,城市交通的發(fā)展經(jīng)過了“看得見、看得清、看得懂”三個階段,對應著“模擬/標清攝像頭、高清攝像頭、AI+攝像頭”。
目前,很多城市已經(jīng)完成了高清攝像頭的升級,訴求重點已經(jīng)轉(zhuǎn)移到基于AI的業(yè)務應用,希望AI能夠完成以前由人腦完成的工作,甚至能夠完成人腦無法完成的任務。
以目前的交通領域AI應用為例,主要聚焦于圖片識別功能,借助該功能可以識別各種違法行為。這個領域中的算法和應用正在快速推進,節(jié)約了大量的人力。
當違法圖片的總量達到百萬級以上,就不是簡單地增加人力所能解決的,必須由AI對這些圖片進行識別和過濾。
在其他方面,AI同樣可以產(chǎn)生積極的作用。例如,僅僅做統(tǒng)計和分類無法分析出從宏觀區(qū)域到微觀卡口的出行規(guī)律,而利用強化學習的方式,可以快速形成不同維度的交通出行規(guī)律模型,這也是AI應用的一大場景。
在無人駕駛領域,AI也發(fā)揮了巨大的作用。一方面是無人汽車本身的AI應用,另一方面是無人汽車與視頻識別相結(jié)合,形成智慧警車。此外,AI與信號燈形成互動系統(tǒng),可以實現(xiàn)路權的最優(yōu)管理。
基于AI的應用正在釋放出巨大的紅利,給智慧交通帶來一個全新的發(fā)展空間。
三、路口創(chuàng)新,提升通行效率
在交通出行的總體控制當中,路口的控制和管理非常關鍵。各地交警在路口創(chuàng)新方面提出了眾多的思路并落地實踐,形成了一系列的成果,但交警依靠經(jīng)驗和車流情況優(yōu)化路口通行效率,這需要交警個人具備豐富的交通管理經(jīng)驗,無法復制。
本質(zhì)上,路口創(chuàng)新是對交通路權的管理,把空間的利用效率做到最大,把通行時間分配到最優(yōu),把每一個路口,每一條道路的通行潛力發(fā)揮到最大。深圳、成都、西安等城市實踐了很多提高路口通行效率的創(chuàng)新方法,例如排陣式通行、可變車道、潮汐車道、借道左轉(zhuǎn)、拉鏈式交替通行、雙待疊加等。
現(xiàn)在,可以通過AI與交通仿真結(jié)合的方式驗證不同的路口通行方式,部分城市也在探索這方面的實踐,有了階段性的成果。
2018年,更多的創(chuàng)新和實踐將會紛至沓來,城市交通將更加安全、有序、暢通、智能,出行可以預見。
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