人工智能在交通领域应用的原理?什么是人工智能技术?运用到我们生活哪些场景呢?

2024-01-29 04:38:27 文章来源 :网络 围观 : 评论

  人工智能在交通领域应用的原理?

  随着人工智能、大数据、物联网、云计算等技术的兴起与发展,各类设备、终端、系统平台等都会产生海量的数据,加之传统的处理方式已经逐渐落伍,因此,这些智能便捷化的技术便逐渐渗透到各行各业中。像交通行业随着交通路线、卡口的增多及大规模联网,这就汇集了海量车辆通行记录信息,如果单纯地延续传统的数据统计模式来进行分析和事件处理,将会有大量数据及信息得不到及时反馈与解决。

  而利用人工智能、大数据、物联网、云计算等技术,可实时分析城市交通流量,调整红绿灯间隔,缩短车辆等待时间,提升城市道路的通行效率。城市级的人工智能大脑,实时掌握着城市道路上通行车辆的轨迹信息,停车场的车辆信息,以及小区的停车信息,能提前半个小时预测交通流量变化和停车位数量变化,合理调配资源、疏导交通,实现机场、火车站、汽车站、商圈的大规模交通联动调度,提升整个城市的运行效率,为居民的出行畅通提供保障。

  本文我们将浅谈一下人工智能、大数据、云计算、物联网等技术将会给交通行业带来哪些便利与变革:

  1.数据资源整合

  由于我国线路众多,与交通相关的绝大多数部门都有自己的信息化平台,并产生着海量数据,但是现在的每个部门及单位内的系统平台大都是独立的,信息与数据也大都不互通互联,这就造成数据资源的散乱与不共享。现在,由于云计算的深入应用,交通行业也开始了数据上云、资源整合,这将为交通行业的管理、规划、运营与服务提供有利的支撑。

  比如EasyNVR+EasyNVS的结合就已经实现了交通上云的转变,在某省高速集团撤销省界站项目的视频云服务项目中,已成功接入设备2000+路,借助于视频大数据分析加速案件处理效率。

  2.智能分析与决策

  由于交通行业的卡口、监控视频、交通事故、公交线网、车辆定位、车辆运营等模块众多、数据体量大,如果继续采用之前的统计分析来辅助决策,就会增加时间、人力、物力等成本。现在基于大数据计算、人工智能辅助决策的方式来处理交通行业的事件,会达到及时、有效的处理,并且可以及时追溯事件的发生,为未来避免相同事件的发生提供决策及依据。

  3.车辆统计与识别

  目前车辆统计与识别是交通行业最为热门的应用,虽然现在的识别度不是很高,但是随着人工智能、深度学习的应用,这一情况将会得到很大的改善。目前EasyCVR已经实现了车牌识别,在未来也将会在持续在智能分析上发力。借助智能视频分析与识别技术,交通行业能统计车流量、车牌识别、车型检测等,利于交通行业实现公路交通的全方位监控、巡逻;便于疏通交通堵塞;利于交通事件的追查与溯源。

  4.自动处理与车辆跟踪

  基于智能视频识别技术与大数据计算能力,可以实现除车流量统计、车辆识别,还可以根据提取出的车辆信息结合GIS或卫星定位技术,用来进行车辆的跟踪。并在高速出入口设置自动收费系统,实现自动化、智能化的业务处理,便于车辆快速通行。

  5.远程指挥调度

  基于车辆跟踪技术,一旦发生追捕、急救等事件,交通部门可以进行应急预案,通过交通平台的数据互联互通,实现急救与抓捕的人员、车辆调度,并及时做好疏通与运营。

  在AI智能分析、大数据、云计算、物联网等新技术给各行各业带来的变革与创新会一直驱动着我们推陈出新,而TSINGSEE青犀视频所具备的智能分析平台EasyGBS、EasyCVR等也将适应时代的发展,与新技术结合,这些新兴技术在交通行业的应用也远不止于此,未来在交通信号控制、智能联网汽车、智能公交车等领域也会实现新的发展与突破。TSINGSEE青犀视频智能分析平台可以为众多行业场景下的物联网设备提供安全、可靠、高效的视频连接、存储、智能应用服务,为众多的行业用户提供PaaS级的智能化视频云平台服务。

  什么是人工智能技术?运用到我们生活哪些场景呢?

  人工智能就是AI,目前最贴近我们生活的就是手机上的拍照功能,AI美颜,AI修图,AI超级夜景等,通过机器学习数据,对用户拍的照片做优化,使照片成像更讨人眼球,质量更高。手机领域AI功能最强的应该还是华为,华为最新的soc麒麟990整合了多个npu,它的AI能力远超前代和友商高通的产品。

  人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,是认知、决策、反馈的过程。

  人工智能的定义是让机器实现原来只有人类才能完成的任务,其核心是算法。

  当然一方面人工智能的确是未来的方向,而另一方面则是因为人工智能有可能是科技圈中的下一个黑天鹅。说不定什么时候,一只独角兽就会从中诞生。

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  但在此之前,一定要正确的认清什么才是真正的人工智能。

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  伪人工智能横行

  现在大多数人工智能都属于伪人工智能。为什么这么说,可以从以下两个方面来解释。

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  第一,人工智能不是一下就能做出来的,需要时间以及实验的积累。

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  而做出人工智能的这些人才也是一样,他们需要切实的接触到真正的人工智能当中,不过这样的人才在全世界也就寥寥几百个。

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  但是好像在一瞬间,在中国就有几万个人工智能方面的人才被选拔了出来,可想而知这样的人才是真正的人工智能专家吗?

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  这些人才往往被大公司冠以年薪30万或50万疯抢,虽然里面的确有很多优秀的人才,但是这样未免显得太过着急。从人才培养角度来看,人工智能领域还存在着大量的泡沫。

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  第二,许多项目只不过是换了个‘马甲’。

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  许多创业公司喜欢为自己的项目贴上一个标签,这样的话不但可以吸引眼球,更能得到投资人的青睐。

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  虽然不能说这种做法是错误的,但这显然也不是真正的人工智能,甚至会误导其他人对于人工智能的认知。

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  比如许多项目在贴上人工智能标签之前非常简单,只是一些如同机器人学习,或者算法研究之类的项目,如今摇身一变全都成为了人工智能。

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  什么才是真正的人工智能?

  我们既不是专家,也不是专门研究这种领域的学者,有没有简单的方法直接辨别什么是人工智能,什么是伪人工智能?

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  答案是有的。

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  举一个简单的例子,之前人们也尝试教计算机下国际象棋。计算机经过学习之后,与人们依然互有胜负,在最终完全战胜人类的时候,时间已经过去了10年。

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  而谷歌的AlphaGo,从什么都不会到围棋中不可战胜的存在只用了短短一年的时间。

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  由此可以看出,真正的人工智能体现在其卓越的学习能力。

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  如果你隔一段时间,大概3个月左右去看一个算法的进步,比如面部识别,如语音识别,如果该算法进步只是代数级,没有达到指数级,那么这种算法可能更多的是机器学习,还未达到人工智能水平。

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  既然已经辨别了什么是真正的人工智能,那么对于人工智能而言,什么才是最重要的。

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  可能有些人会说算法,有些人会说设备,有些人会说编程技术。虽然它们也是构成人工智能中重要的一环,但是这些都不是最重要的。

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  对于真正的人工智能而言,最重要的永远是大数据,只有拥有完整的数据,人工智能才能真正的发展起来。就像是一把宝刀,需要有一块好的磨刀石才能让它更加锐利,而大数据恰好就是这块最好的磨刀石。

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  就像是谷歌的AlphaGo,有人说为什么AlphaGo不去下象棋,而是只在围棋领域中称雄呢。

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  AlphaGo的专家则表示,不是他们不想这么做,而是无法这么做。因为在围棋中,日本人一直以来有保存棋谱的习惯,在每个棋谱上都标注了什么是第1手,什么是第100手,这样很容易被AlphaGo学习。

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  但是对于象棋来说,自古以来大多数都是残局。虽说残局也很精彩,但是对于AlphaGo来说,它不知道残局形成的原因,对之前的步骤一无所知,这样就会对它的认知造成障碍。

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  这也说明,完整的数据对于人工智能多么重要。任何抛开数据谈人工智能的,全都是耍流氓。

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  人工智能中的独角兽

  目前,中国的大部分数据全都被BAT所掌握着,国外则是Facebook、Google、亚马逊之类的企业。对于创业者而言,想要打破数据的垄断具有相当大的挑战,但也不是没有机会。

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  比如说医疗数据,BAT就还没有形成垄断。金融方面数据,更多的掌握在金融公司手中,这些互联网企业也没有。

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  在这两个领域,不管你的技术水平如何,至少在数据方面是在同一起跑线上,这对于创业者或后进入的公司是一个难得机遇。同时,下一个巨头也有可能在这两个领域诞生。

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  就拿医疗来说,国外已经有许多家企业与医院达成协作,直接读取医院中的病例以及X光片或者CT片。

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  医生一天看10张并且分析出症状都已经是非常有经验了,而人工智能,则可以在1个小时内看10万张,效率不可同日而语。

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  对于医生而言,诊断病因需要基于自己的经验积累。但是对于人工智能来说这就太简单了,通过图像和最终诊断结果的闭环学习,人工智能很快就能对X光片或CT片进行病因分析。当然这一过程需要不断完善,才能提升正确性及智能化。

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  在国外由于隐私保护非常严密,很多数据无法开放,因此无法做到大量数据录入。

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  但是由于如今中国民众对于隐私保护还没有那么严格,因此中国企业还是有机会在这个领域中实现超越的。

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  只要

  一、交通运输

  1、物流

  所有流动运输中的设备都通过智能标签发送定位信息、设备标识码、状态到物联网中,以便统一调度、指挥。

  智能物流系统:是在智能交通系统和相关信息技术的基础上,以电子商务方式运作的现代物流服务体系。

  智能物流系统:通过智能交通系统和相关信息技术解决物流作业的实时信息采集,并在一个集成的环境下,对采集的信息进行分析和处理。通过在各个物流环节中的信息传输,为物流服务提供商和客户提供详尽的信息和咨询服务的系统。智能物流系统包括:物流运输机器人(无人机、无人驾驶快递汽车)、物流导航、控制、调度。

  2、城市交通

  智能交通系统:是将先进的信息技术、通讯技术、传感技术、控制技术以及计算机技术等有效地集成运用于整个交通运输管理体系,而建立起的一种在大范围内、全方位发挥作用的,实时、准确、高效的综合的运输和管理系统。

  智能交通系统的应用范围:包括机场、车站客流疏导系统,城市交通智能调度系统,高速公路智能调度系统,运营车辆调度管理系统,机动车自动控制系统等。

  无人驾驶汽车:特斯拉。

  3、智能停车场

  智能车牌识别系统主要是由:摄像头、控制程序、嵌入式硬件和停车栏杆控制系统组成。

  港珠澳大桥珠海口岸配套的停车场,采用人工智能识别、导航寻车系统。包括停车场+车牌识别/卡片系统、视频车位引导+反向寻车+线上打折及缴费系统等,三个区域停车场共计18个车道,约2500个车位。由智慧城市公司打造的智慧停车系统,整合了智能硬件、视频识别、车位引导、室内定位、云平台等技术,实现了便捷停车、线上缴费、车位引导、自助寻车、动态导航等功能。

  4、快递。

  智能快递分捡系统、智能快递柜。

  二、安全系统

  1、安防监控

  智能门禁系统:用人脸识别、指纹识别开门。

  2、安检识别

  智能安检仪:基于银河水滴自主研发的深度结构表达模型,通过大量的样本学习、训练,自动识别液体、管制刀具、等违禁品并报警,辅助安检人员进行快速准确的违禁品识别,提升安检速度。

  对地铁轨道与隧道进行智能巡检。该检测车打破国外技术垄断,拥有完全自主知识产权,集成钢轨及锁扣缺陷检测、钢轨内部缺陷检测、车辆限界检测、隧道环境异常检测、接触网缺陷检测、轨距检测等六大功能。

  三、社会交流

  1、识别系统:人脸识别、语音识别、指纹识别。

  2、人机互动:图灵机器人、棋牌机器人、主持机器人、语音翻译机器人。

  3、智能创作:新闻稿件写作、音乐、绘画。

  四、服务系统

  1、家庭服务早教机器人、儿童乐高机器人、伴侣、早教、家务、马桶、医疗保健、远程监控、盲人导航。

  2、共公服务主要运用于银行、餐厅、博览馆、超市、机场等公共场所的迎宾服务,高速公路交警机器人、收费机器人。

  3、智能家居

  炒菜机器人、扫地僧机器人、家庭背物机器人、室内送物机器人。

  五、工业机器人

  1、智能检测

  人工智能就是神经网络,AI芯片就是神经网络芯片。人工智能整体核心基础能力显著增强,智能传感器技术产品实现突破,设计、代工、封测技术达到国际水平,神经网络芯片实现量产并在重点领域实现规模化应用,开源开发平台初步具备支撑产业快速发展的能力。

  智能检测识别信息技术,涉及光电检测、核磁共振、红外紫外、生物识别、基因检测诊断等专业技术,广泛应用于工业、交通、金融、军工、公共事业、医疗、环境监测等领域。

  智能识别及分析技术的主要应用方向,包括高速机器视觉、数据智能分析等。机器视觉技术是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。智能分析是人工智能的重要分支。

  2、自动化机器人

  工程挖掘机器人、水下机器人、航拍无人机、农业喷淋农药无人机,装卸机器人、水下打捞机器人、生命探测机器人、地下钻井机器人。

  3、步态识别

  步态识别,是指通过身体体型和行走姿态来分析人的身份,其物理基础是每个人不同的生理结构,如头型、腿骨、肌肉特点、步幅等。

  目前,银河水滴拥有全球最先进的步态识别技术和最大的步态数据库。

  与指纹识别、人脸识别、虹膜识别比较,步态识别最大的好处就是非接触、远距离。

  中国现在已经有3000万个摄像机,并且每年增长20%,因此,在安防、安全监控方面大有作为。

  当出现远距离、非配合、全视角(只有侧面和背面)、光线弱、有意遮挡面部、多次换服装等情况时,用步态识别技术进行搜检几乎是最优或唯一的选择。

  六、智能围棋手

  阿尔法狗(AlphaGo)是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序,由谷歌(Google)旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发,其主要工作原理是“深度学习”。

  2022年3月份,AlphaGo与李世石的那场围棋人机大战,在科技界和围棋界产生了深远的影响,引爆了人工智能的火花。

  2022年5月其与排名第一的世界围棋冠军柯洁的对战,又将人工智能技术推到了普通公众视线中。

  七、智能教育

  机器人保育员、机器人讲课员、机器人教师。

  八、智能视觉

  航拍

  

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