智能交通技术是干什么的,无人驾驶汽车价格

为了开始识别和可视化行人的任务，计算机视觉系统使用边界框。为了检测行人，已经使用了不同类型的特征，包括基于运动的特征、基于纹理的特征、基于形状的特征和基于梯度的特征。

一些方法还结合了人体姿势估计，这是一种整理有关特定对象（在本例中为人类）的即时行为的信息的技术。这旨在将有关行人下一步打算做什么的信息传递给自动驾驶汽车。

例如，本文研究了如何通过深度学习网络使用 2D 骨骼姿势序列预测行人的意图。研究人员希望创建一个模型，可以毫不含糊地告诉他们行人是否要过马路。

他们将人类骨骼的动态与意图联系起来，以克服典型交通环境中实时谨慎意图预测的问题。实验结果表明，SPI-Net在基于JAAD数据集的人行横道预测中达到了94.4%的准确率。

这是该过程的简单可视化：

当然，在训练数据方面仍有挑战需要克服，其中包括不同场景下的不同照明参数、行人所穿的不同姿势和服装，以及不断变化的照明条件。

后一个问题因机器视觉和相机的使用而受到阻碍，这就是为什么需要更先进的技术来提供更准确的数据，然后可以用来在所有照明条件下成功识别行人。此外，机器学习算法的成功率将最终决定行人检测的成功程度。

交通流量会影响一个国家的经济好坏，也会影响道路安全。交通拥堵会耗费金钱和时间，会给司机和乘客带来压力，还会导致全球变暖。有了更好的交通流量，一个国家的经济才能更好地发展，道路使用者的安全也得到了不可估量的改善。

考虑到这一点，人工智能现在正在为使用机器学习和计算机视觉进行更好的交通流分析铺平道路也就不足为奇了。人工智能可以帮助减少瓶颈并消除阻塞我们道路和经济的阻塞点。

由于计算机视觉的进步，现在可以实现基于无人机和摄像头的交通流量跟踪和估计。

这些算法能够准确地跟踪和计算高速公路交通流量，并分析城市环境中的交通密度，例如高速公路和十字路口。这有助于城镇了解正在发生的事情，以便他们可以设计更有效的交通管理系统，同时改善道路安全。

闭路电视摄像机可以发现危险事件和其他异常情况，并提供对高峰时段、阻塞点和瓶颈的洞察。它还可以量化和跟踪一段时间内的变化，以便测量交通拥堵情况。因此，城市规划者可以大大减少城市交通和排放。

Flir、Viscando 和 SwissTraffic 等公司一直在将人工智能用于交通流量，Viscando 使用立体视觉技术来监控和控制交通。

Viscando 的系统监控十字路口和其他开放区域的交通流量，它可以同时发现和跟踪各种车辆以及行人和自行车。

此类功能确保 Viscando 能够跟踪交通信号灯处道路使用者的轨迹，识别冲突风险并计算道路使用者在汽车之间留下的距离。

正如 Viscando 的首席执行官 Amritpal Singh 所说：它还为城市提供了更多关于十字路口如何运作、队列长度和等待时间持续时间的数据，并且能够将行人和骑自行车的人包括在同一优化方案中。

本文提出了一个包含大量运动和类别的框架，以更好地计数车辆。研究人员使用先进的深度学习方法进行车辆检测和跟踪，以及允许他们监控车辆运动的轨迹方法。

研究人员希望改进基于闭路电视系统的交通流量计算过程，这本身就是一项复杂的任务。问题一直是涉及太多车辆运动。如果研究人员可以实施区分区域跟踪以监控车辆的不同运动，他们可以改进计数过程。

实验结果很有希望，模型对不同运动的准确率在 80% 到 98% 之间，所有这些都只需要一个相机视图。除了增加交通流量外，人工智能还补充了其他智慧城市目标，例如可持续性。

曾经花了很长时间试图找到停车位吗？

哎呀，谁没有！停车位问题在当今社会如此普遍，以至于世界顶级喜剧演员都拿它开玩笑。伍迪艾伦打趣道：“宇宙每分每秒都在膨胀，但我还是找不到停车位。”

Seinfeld 甚至制作了两集关于停车位的剧集。当然，寻找停车位实际上并不好笑。它可能会带来巨大的压力（以及对环境的不利影响），而解决停车场问题是世界各地城镇都在努力解决的问题。

计算机视觉如何用于停车管理？

让我们首先从传感器开始。安装了传感器来监控停车场是否有任何空位。每当车辆停在空间中时，传感器都能够计算到其底部的距离。

但由于传感器无法扫描车牌，摄像头、停车计时器和计算机视觉需要参与其中。因此安装了使用计算机视觉来识别没有米的地点的相机。使用自动车牌技术，他们可以发现停放的车辆，并测量它们停放的时间。

然后，计算机视觉可以使用数据实时更新所有空置和可用空间的库存，司机可以在他们的移动设备上访问地图，查看所有可用的停车位。这可以大量节省时间，尤其适用于机场等人满为患的停车场。

该系统也已经投入使用，城镇和城市在停车引导和信息 (PGI) 系统中使用计算机视觉来进行视觉停车场占用检测。此外，与基于传感器的技术相比，它是一种更实惠的选择——这些技术价格昂贵，需要经常维护。

例如，Zensors 已经将计算机视觉用于停车管理。他们有一个平台，可以按空间跟踪停车位占用情况，并引导司机找到可用空间。他们的人工智能系统“允许机场交通管理人员提供前往可用停车位的转弯指示，最大限度地延长旅客在空侧购物和餐饮设施的时间。”

坑洼损坏是美国的一个主要问题，据估计，它每年给司机造成的损失超过 3,000,000,000 美元。然而，多年来，道路状况监测主要掌握在公民手中，他们的“任务”是提高当地议会对受损道路的认识。

现在，人工智能运输中的计算机视觉可以成功检测到缺陷，并通过寻找沥青和混凝土的变化来评估周围的基础设施。

计算机视觉算法能够识别坑洼，并准确显示道路损坏程度，以便相关当局可以采取行动并改善道路维护。这些算法通过收集图像数据来工作，然后再对其进行处理以创建自动裂缝检测和分类系统。然后，这些将促进有针对性的康复和预防性维护，并且无需人工参与。

换句话说，报告坑洼和其他道路损坏的责任将不再由公民承担。相反，人工智能系统将实时更新，以便采取更快的行动，这可以节省时间和金钱。自动路面遇险 (PD) 检测的总体目标是提高道路维护分配效率，同时提高道路安全性，从而大大减少事故。