利用人工智能技术,全面推进人、车、路协同

细细数来,普遍困扰大家的痛点无非有以下三点:
首先是道路拥堵。其实这也是老大难问题了,甚至可以说是城市治理中的“痼疾”。谁还没经历过几次堵车长龙呢?以往处理道路拥堵问题,只能通过后台监控画面进行人工判断,然后增派警力到拥堵点进行疏导。然而这种方式相对被动且耗费人力,效率也不高。
其次是识别违法行为耗时耗力。在交通治理过程中,这一点也让绝大多数的交警倍感头疼。一方面,人、车、数据相互独立,形成数据孤岛,使违法预警十分困难;另一方面,违法取证耗费大量人力物力,如果发生在没有监控的视野盲区,那就更是难上加难。
第三是应急处理效率有待提升。尤其是在交通事故发生,或是正常交通秩序被意外事件阻断时,如果交管部门无法及时到场,一来将增加二次事故的风险,同时也会让当下交通环境雪上加霜。
曾经的深圳也面临以上种种交通难题。深圳城市面积不足2000平方公里,却有2200多万人口,全市道路里程只有6500多公里,平均每公里的车辆密度为530辆。人、车、路的矛盾更加凸显。如何应对交通乱象,是深圳交管部门必须直面的一道课题。但如今,深圳的道路交通面貌却发生了质的变化。
最亮双眼+最强大脑+最快双手=深圳破局
为有效缓解以上交通问题,深圳交警与华为合作,将ai、大数据、云计算、5g等技术融入交通执法、车辆查控以及交通管控等关键业务场景,以创新解决方案,打造“鹏城交通智能体”,全面谋划深圳城市交通体系,全面提升交通智慧化、精准化管控水平,为交管提供“最亮双眼”、“最强大脑”和“最快双手”。
1、从车看灯,到灯看车:
信号灯控制与配时优化
早在,华为就已配合深圳交警建立了智能信控(trafficgo)联合创新实验室,共同建立了“专家+ai”的道路交通优化新模式。同时,围绕实现城市级智能信控目标,华为推出了软件定义摄像机和边缘智能计算平台,实现了端(摄像机)-边(路口)-云(中心)三级架构的数据和算法协同。
trafficgo解决方案可以根据路口车流情况,动态优化信号灯配时,提升通行效率。过去是车看灯,读秒数通行;现在是灯看车,读车数放行。据统计,部署trafficgo解决方案路口的等待时长平均下降了8%-12%,通行“速”、“率”齐升。
2、ai“警官”上任:不到现场,亦能执法
过去,在执法过程中,深圳交警采用的均是人工方式,违法行为的确认需要人工审核以确保符合相应的法律法规。如今引入人工智能技术后,通过ai技术对视频流和过车图片进行解析,就能自动结合规则库对违法行为有效检出。同时,ai技术还可以对疑似违法图片进行预审,改变纯人工审核的现状,提升效率和准确率。
自ai技术投入使用后,大数据研判平台实现了对卡口数据运算的秒级响应,对于车牌、车型的识别精度达98%。经检验,在部署了开车打手机、未系安全带、刷脸执法等ai应用后,深圳交警执法量提升了15%,执法“量”、“质”齐升。
3、最强大脑:提升指挥效率
此外,深圳交警还与华为通过联合创新共建了“城市交通大脑”,从顶层设计入手,全面规划深圳城市交通体系,建立一个统一、开放、智能的交通管控系统。2019年,双方又通过搭建优化全市外场感知体系覆盖网,构建城市级视频云存储及ai资源,探索实践“云—边—端” 运算新模式,将“城市交通大脑”升级为“鹏城交通智能体”。
深圳交管部门构建了新型运营指挥中心,通过“最亮双眼”实现路网全息感知,通过“最强大脑”精准研判交通态势,实现交通治堵实时处置,隐患风险精准打击,通过“最快双手”快速联动勤务处置,实现在事故快处快撤等交管业务上的快速闭环。
新时代的变化,需要新的交通管理模式。基于对行业的持续深耕和专注,华为作为加速各行业数字化转型的“懂行”人,将核心业务场景与最新数字技术相融合,携手“内行”伙伴,打造创新的场景化解决方案,全面推进人、车、路协同,为百姓的交通出行提供更好的保障和体验。


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