Anwendung künstlicher Intelligenz im Transportwesen

1. Verkehrsstaus lindern

Eines der Kernthemen des aktuellen städtischen Verkehrsmanagements ist die Reduzierung von Verkehrsstaus. Der Einsatz von Algorithmen der künstlichen Intelligenz zur Anpassung von Ampeln ist eine Strategie, mit der große Internet- und IT-Unternehmen in den letzten zwei Jahren begonnen haben, Stauprobleme zu lindern. Sie haben Pilotprojekte in erstklassigen Städten aufgebaut und letztendlich gute Ergebnisse erzielt. Der KI-Algorithmus wird verwendet, um die Effizienz des Kreuzungsbetriebs in Echtzeit zu überwachen und anzuzeigen und so den Zeitpunkt der Ampel zu optimieren. Er zielt hauptsächlich auf zwei Phänomene ab: eines ist das Ungleichgewicht des Kreuzungsbetriebs und das andere ist der Ausfahrtsüberlauf. Wenn eine Kreuzung in einer Richtung stark überlastet ist, in anderen Richtungen jedoch reibungslos verläuft, spricht man von einem Kreuzungsungleichgewicht. In diesem Fall kann die Signalzeit in der überlasteten Richtung entsprechend erhöht und die Signalzeit in der glatten Richtung reduziert werden, um die Überlastung an der Kreuzung zu verringern. Bei stark unausgeglichenen Kreuzungen gibt das System einen Alarm aus, um die Verkehrsleiter daran zu erinnern, aufmerksam zu sein und die nächsten Schritte zu unternehmen. Die Ausfahrtsüberlaufwarnung überwacht die Überlastung der Ausfahrten und sortiert und zeigt Kreuzungen mit hohem Überlaufpotenzial an, sodass Verkehrskontrolle und -eingriffe rechtzeitig umgesetzt werden können, um Kreuzungslähmungen durch Überlauf zu vermeiden.

Das Ampelsystem mit künstlicher Intelligenz ist auch ein Produkt der Anwendung künstlicher Intelligenz im Bereich des intelligenten Transports. Es kann die Ampelzeit zurücksetzen und die Verkehrsbedingungen vor Ort anhand der statistischen Ergebnisse ermitteln die Anzahl der Fahrzeuge und Fußgänger. Das System besteht im Allgemeinen aus einem Videoerfassungs-, Analyse-, Speicher- und Hochladesystem, Toren, Controllern, Anzeigebildschirmen, Sprachübertragungen und Front-End-Computern. Es kann Sprachübertragung, verzögertes Herunterfahren, Erkennungssteuerung, Gesichtserkennung und Schnappschussalarmfunktionen realisieren. Vereinfacht ausgedrückt wird künstliche Intelligenz verwendet, um die Bewegungsinformationen von sich bewegenden Objekten wie Fahrzeugen und Personen zu identifizieren und zu analysieren und daraus die Verkehrsbedingungen abzuleiten, um die Freigabezeit von Fahrzeugen und Fußgängern weiter anzupassen. 2. Intelligente Navigation und autonomes Fahren Beseitigung von Staus auf Straßenabschnitten und effektive Erhöhung der Verkehrsgeschwindigkeit in alle Richtungen. Der Einsatz der Straßenerkennungstechnologie bei fahrenden Fahrzeugen kann den Anforderungen des fahrerlosen Fahrens effektiv gerecht werden und die Reiseeffizienz der Menschen mithilfe intelligenter Karten umfassend verbessern. Dies trägt dazu bei, die beste Fahrtrichtung zu erreichen und kann auf der Grundlage der tatsächlichen Straßenbedingungen optimiert werden Autofahren.

3, Straßeninstandhaltung

Da der Straßeninstandhaltungsbedarf meines Landes einen schnellen Wachstumstrend zeigt, hat das langjährige Konzept des „Wiederaufbaus und der leichten Instandhaltung“ dazu geführt, dass eine große Anzahl von Straßen gebaut wurde In der frühen Phase sind sie nach und nach in die Phase des Wiederaufbaus, der Erweiterung und der großen Erweiterung eingetreten. In der Zwischenwartungsphase sind In den letzten Jahren mit der schnellen Iteration und dem Fortschritt von Algorithmen, Versuchen und Forschungen zur Anwendung künstlicher Intelligenz eingetreten Der Einsatz künstlicher Intelligenzalgorithmen bei der Identifizierung von Straßenkrankheiten hat nach und nach zugenommen. Derzeit gibt es relativ wenige intelligente Straßeninspektionsprodukte, die erfolgreich auf dem Markt eingesetzt werden. Sie stammen hauptsächlich von Unternehmen wie Shanghai Intelligent Transportation, COSCO Shipping und Carlo Companies, die sich noch im Forschungs- und Entwicklungsprozess befinden Dazu gehören SenseTime, Tencent und andere große Unternehmen. Die meisten Produkte des Unternehmens basieren auf visuellen Front-End-Sensorgeräten, Edge-Processing-Geräten und Algorithmen für künstliche Intelligenz, um Straßenmängel zu erfassen, zu übertragen und zu identifizieren und die Ergebnisse schließlich auf einer Webplattform zu präsentieren oder mobile Plattform.

... Künstliche Intelligenz untergräbt daher auch still und leise das intelligente Reisen. Die meiste Fahrzeit wird in unserem Land entweder im Stau oder auf der Suche nach einem Parkplatz verbracht.

Sensorloses Parken auf Basis künstlicher Intelligenz verändert nicht nur das traditionelle Parkmodell, sondern revolutioniert auch das Konzept des Verkehrsmanagements völlig. Viele Städte erkennen zunehmend, dass es nicht ausreicht, nur neue Parkplätze zu schaffen, um den Widerspruch zwischen Parkplatzangebot und -nachfrage zu mildern. Erstens sind die Landressourcen knapp und zweitens ist der Bauzyklus zu lang. Der richtige Weg, ein dynamisches Gleichgewicht zu erreichen, besteht darin, intelligente Parktechnologien wie künstliche Intelligenz, das Internet der Dinge, Big Data und Cloud Computing zur Wiederbelebung und Verbesserung zu nutzen die Auslastung und Umschlagshäufigkeit bestehender Parkraumideen.

5. Elektronische Polizei

Die frühe „elektronische Polizei“ hatte eine einzige Funktion und machte hauptsächlich illegale Fotos auf städtischen Straßen, Kreuzungen und anderen Gebieten. Die Bildqualität und das Aufklärungsniveau waren im Allgemeinen sehr gering und das erforderliche Fahrzeug Die Geschwindigkeit war relativ niedrig. Es ist grundsätzlich schwierig, Verkehrsverstöße bei hohen Geschwindigkeiten zu erfassen.

Nach mehreren Iterationen und Upgrades ist die Anwendung des „elektronischen Polizei“-Systems meines Landes allmählich ausgereift. Das Front-End des auf dem Markt häufig vorkommenden Systems der „elektronischen Polizei“ besteht hauptsächlich aus Bajonett-, Elektropolizei-, Falschpark- und Ballschießautomaten usw.

Das System nutzt KI-Frontend-Erfassungsgeräte, um unzivilisiertes Verkehrsverhalten zu erfassen, wie z. B. das Überfahren roter Ampeln durch Kraftfahrzeuge, Geschwindigkeitsüberschreitungen, Spurwechsel im Stau, Parken nach Belieben, Überqueren verbotener Fahrspuren und Fahren unter Verstoß Vorschriften; Autofahrer dürfen nicht angeschnallt sein, fahren nicht mit dem Auto, fahren über rote Ampeln und fahren nicht in die falsche Richtung.

Die elektronische Frontkamera der Polizei nutzt Deep Learning und maschinelles Sehen, um Verkehrsverstöße zu analysieren und zu beurteilen, Daten zu speichern und Dutzende illegaler Verhaltensweisen zu nutzen analysiert und Beweise gesammelt werden, um die Untersuchung, Beurteilung und Beweiserhebung von Verkehrsverstößen abzuschließen.

Darüber hinaus kann damit auch ein präzises Verkehrsmanagement von Schlüsselpersonen und Fahrzeugen erreicht werden. Relativ gesehen ist die elektronische KI-Polizei genauer als das menschliche Urteilsvermögen und weist eine geringere Fehlerquote auf.

Der höchste „Bereich“ des intelligenten Transports ist die Zusammenarbeit von Menschen, Fahrzeugen und Straßen. Derzeit ist die Zusammenarbeit von Menschen, Fahrzeugen und Straßen in meinem Land nicht ausreichend und es besteht ein dringender Bedarf für die Integrationsunterstützung fortschrittlicher Technologien wie KI und 5G.

Die zukünftige Transportinformatisierung wird umfassend, flächendeckend und prozessübergreifend sein. Nicht nur wird die Reiseeffizienz erheblich verbessert Auch die Transportsicherheit wird erheblich verbessert.

Die Umsetzung der „Transportation Power“-Strategie und die Integration und Anwendung verschiedener fortschrittlicher Technologien werden die allgemeine Beschleunigung der Entwicklung der intelligenten Transportindustrie meines Landes fördern. Daher sind die Anwendungsaussichten von KI im Bereich Smart Transportation sehr breit gefächert.

Für KI wird der zukünftige Markt für intelligente Transportmittel ein fruchtbares Land sein, in dem sogar ein Essstäbchen sprießen wird.

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