人工智能使交通管理员能够更好地控制十字路口

December 27, 2018 Georganne Benesch

高效的汽车交通是一项基本城市服务。如果交通缓慢,生产力会受到影响,商品无法流动,第一反应人会延误。

然而,全球的许多城市仍在为街道管理问题而感到头疼。十字路口也许是最大的交通控制难题。十字路口存在各种各样的风险:驾驶员闯红灯、非法转弯或避让行人。因此,在美国的所有交通意外事故中有 40% 在十字路口时发生,这个数字并不让人感到意外。

这些难题会随着街道变化而增多。无人驾驶汽车和共享摩托车等新交通模式增加了交通监控的复杂程度。不断变化的环境优先顺序不断增加行人和骑自行车的人混杂,带来安全隐患。另外,交通的未来发展方向不明,这意味着规划人员需要灵活的方法来快速适应新的环境。

好消息是新的人工智能解决方案可让使十字路口更智能。

数据智能带来可测量的结果

采用新技术来解决这些难题的城市典范是泰国曼谷。曼谷部署了 GRIDSMART 支持人工智能的摄像机和机器学习,来监控和控制数以百计的十字路口。借助部署在整个城市中的将近 400 个装置,它体验到了明显的积极影响:

  • 交通延误减少了近 25%
  • 平均排队车辆长度缩短了高达 30%
  • 闯红灯的车辆数减少了 68%
  • 每年节省了近 52,000 小时的车辆通勤时间
  • 估计曼谷市每年节省了 855,000 美元

“我们的愿景是通过智能提高十亿人民的生活,” GRIDSMART Technologies 的创始人兼首席执行官 Bill Malkes 说道。“我们通过智能实现这个目标的唯一途径是拥有处理和缩减数据的能力。”

对更智能的解决方案的需求

传统的十字路口控制系统能力十分有限。它们通常只跟踪在一个十字路口中发生了什么情况,不会跟踪驶入/驶出车辆的数量、类型和速度。它们还需要多部摄像机才能看全整个十字路口,因此大多数系统难以安装、配置和维护。

为了赶在快速变化的运输趋势的前面,城市管理员和交通工程师需要不但能解决目前所面临的这些难题、而且要着眼未来的解决方案。他们需要部署新的系统或升级现有的系统,以获得在将来轻松添加新功能的能力。

基本要求有哪些?高效的十字路口监控、安全和控制必须具备三项特性:

  • 智能,可以处理更多车辆,使得在城市现有的基础设施和道路上行驶时延误更少
  • 开放式架构,可与空气质量跟踪等其它智能城市应用配合工作
  • 易于部署、管理和维护,以减少资源使用并降低成本

GRIDSMART 系统应运而生。它是面向十字路口红绿灯控制、交通数据收集和环境感知的独一无二的摄像机解决方案。 与 GRIDSMART 标志性的钟形罩摄像机一起,该系统使用计算机视觉算法来跟踪所有移动的物体。它可提供实时数据以管理红绿灯的定时,提高了十字路口的效率和安全。另外,如图 1 所示,GRIDSMART 系统可提供简单、灵活和透明的优势。

图 1. 简单、灵活和透明对于 GRIDSMART 解决方案而言至关重要。

“如果您考虑 GRIDSMART 系统,可以说它与传统视频系统相比,平均安装时间大约只有 25%,维护时间不到 25%。” Malkes 表示。

摄像机捕获完整的十字路口视图,包括汽车、卡车、摩托车、自行车和行人通过道路的中心位置。系统会在此交通物体接近、进入、通过和离开十字路口时跟踪它的轨迹。

这意味着交通模式更准确,从而可以实时调整红绿灯周期的时间间隔。借助广泛的数据分析,城市规划者可以真正对人们的生活质量和安全带来积极的影响。

例如,一个城市将重要的十字路口更改为允许左转弯,导致多 10% 的车辆使用这个十字路口,一天可消除偏僻街道上滞留的数千辆车。

“允许左转弯往往会因为转弯车辆抢道直行车辆而造成交通事故。GRIDSMART 独一无二的能看到十字路口的中心,因此我们能够确认当车流量增加时,从不允许左转弯更改为允许左转弯不会导致交通意外增加,” Malkes 表示。“该城市实现了效率提高,而不会造成事故增加。”

一部摄像机如何管理复杂的十字路口

GRIDSMART 解决方案包含三个主要组件:钟形罩摄像机、GS2 处理器和 GRIDSMART 客户端,如图 2 所示。

图 2. 摄像机通过以太网供电并直接连接到 GRIDSMART GS2 处理器。

钟形罩摄像机受到由其别具一格的钟形壳体保护,可缓解太阳的眩光和恶劣的天气情况,并降低维护成本。

鱼眼镜头提供了独一无二的十字路口全方位视图,这与仅提供单一方向视图的其它摄像机不同。结果是更准确地了解情况和无遮挡的交通意外事故视图。此外,该摄像机的虚拟平移-俯仰-变焦功能使交通管理员能够设置和调整多个视图。

当车辆和行人进入范围之后,摄像机开始构建每个 “物体” 的三维模型。根据预编程的逻辑,这些模型确定红绿灯定时。

GS2 处理器安装在标准控制柜中,并直接连接到钟形罩摄像机。它使用 GRIDSMART 专有算法,是在其中进行计算的处理器引擎。它在英特尔® 酷睿 i5 CPU 和英特尔® 固态盘的基础上运行。

在夜间,大量详细的交通统计信息(例如每小时左转弯车辆数或车辆速度)从 GS2 处理器上传到云。这使交通操作员和工程师能够访问当前和历史活动及趋势报告。

该解决方案的第三个组件 GRIDSMART 客户端软件就是笔记本电脑上的交通管理中心 (TMC)。交通工程师使用该客户端应用程序来配置、控制和查看十字路口,以及监控运行性能报告并将配置同步到云。客户端是虚拟 DVR 的大本营,可支持大量的十字路口视图。

最后,GRIDSMART 解决方案提供了一个开放式 API,这是绝无仅有的。这意味着,城市可以轻松实现从其现有的交通控制系统中自动检索数据和图像。

Malkes 说:“我们已经在全球范围内,在各种类型的环境条件下,处理了超过 50 万小时的视频和 430 亿辆车。这需要应用密集的视觉处理算法,因此需要快速且可靠的计算能力。这正是为什么英特尔® 一直是我们最出色的合作伙伴的原因。我们专注于做与交通相关的事情,而英特尔持续地以极具成本效益的方式为我们提供更多能力。”

作者简介

Georganne Benesch

Georganne Benesch is the Senior Content Editor and Writer for insight.tech. Before this she was an independent writer, authoring blogs, web content, solution guides, white papers and more. Prior to her freelance career Georganne held product management and marketing positions at companies such as Cisco, Proxim and Netopia. She earned a B.A. at University of California at Santa Cruz.

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