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電子發燒友網報道（文/李彎彎）隨著城市交通流量的不斷增長，道路的安全隱患也越來越多。交通更加擁堵，尤其是在城市。面對日趨嚴峻的交通矛盾，構建一套由大數據驅動的，能夠有效緩解交通擁堵，改善交通狀況的智慧交通系統，是解決城市交通問題的重中之重。

智慧交通是AI落地應用的重要市場

近幾年，在新基建和交通強國的大背景下，國家出臺了一系列的政策鼓勵智慧交通行業發展，新型智慧交通業務不斷涌現，智慧高速、智慧公路、智慧停車、車路協同、智慧交管等細分領域正在推動著交通體系向智能化轉型。人工智能技術在這個轉型過程中將起到至關重要的作用。

AI技術在交通中的價值近些年也逐漸體現出來。比如電子警察，早期的“電子警察”功能單一，主要在城市道路、路口等區域進行違法抓拍，圖像質量和智能化水平都很低，覆蓋的范圍一般在30米左右，要求車速也相對較低，車速一高基本很難抓拍到交通違法行為。

目前市場常見的“電子警察”系統，前端主要有卡口、電警、違停抓拍球機等組成。系統通過AI前端采集設備，抓拍不文明交通行為，如機動車闖紅燈、超速、加塞變道、隨意停車、闖禁行、不按規定行駛；司機不系安全帶、開車打電話看手機；非機動車駛入機動車道、闖紅燈、逆行；行人闖紅燈等違法行為等。

AI電子警察前端攝像機借助深度學習，通過機器視覺，能實現交通違法行為的分析判斷，可以對車輛、人臉進行識別，對數據進行儲存，通過大數據和人工智能算法技術可以對幾十種違法行為進行分析和取證，完成對交通違章違法行為的研判和取證。此外還可以實現對重點人、重點車的精準交通管理。相對而言，AI電子警察比人的判斷更準確，失誤率更低。

AI在智慧交通中的價值

智慧交通中智能物聯網安防攝像頭和AI視頻分析的結合，可幫助交通主管部門、交通規劃人員和高速公路運營單位更全面、系統地監控和了解交通道路及駕駛行為。

當前視頻監控系統已成為交通運輸安全的重要組成部分。隨著監控基礎設施的發展，大多數攝像機網絡在不斷擴展，這伴隨著大量的視頻數據的產生。有大量視頻數據需要實時查看，但沒有足夠的人員或時間來查看。這就是需要AI視頻智能分析技術。

在深度學習和人工智能的支持下，視頻分析檢測、提取和分類視頻中的所有對象并構建數據，使其變得可搜索、可操作和可量化。通過利用視頻數據，交通運輸部門可以提高態勢感知能力以提升實時響應的能力、迅速調查和處理應急事件、識別和了解一段時間內的交通流量趨勢和交通行人的統計數據。

比如提高實時態勢感知能力。交通管理人員可以利用AI視頻分析系統，從視頻中檢測和提取物體信息、基于設定規則的警報，從而提高交通管理的態勢感知能力。通過觸發告警，視頻監控系統將檢測到的相關事件放在首位，以便安全人員可以做出及時響應與處理的決策。

還可以加速事件后的安全調查。雖然智能告警可以使交通管理人員能夠在事件發生時進行預防和主動響應，但AI視頻智能分析技術對于發生安全事件或犯罪后，做出的反應也至關重要。事件發生后，通常需要查看視頻片段以了解發生的事情并提取相關證據。AI視頻智能分析技術使工作人員能夠快速過濾和搜索視頻中的相關細節，從而加快這些調查。

整體而言，人工智能在智慧交通中的應用夠可以一定程度緩解交通的擁堵問題。比如通過AI算法對路口運行效率進行實時監測和展示，從而起到優化信號燈配時作用來進行調節。主要針對兩種現象，一是路口運行失衡，二是出口溢出。當一個交叉口某個方向非常擁堵，而其他方面運行順暢，則稱之為路口失衡，這種情況可以適當增加擁堵方向的信號配時，減少順暢方向的配時來緩解路口的擁堵。出口溢出預警則是監控出口擁堵情況，將溢出可能性大的路口進行排序展示，以便及時實施流量控制和干預，避免路口溢出導致路口癱瘓。