인공지능을 교통에 적용하다

1. 교통혼잡 해소

현재 도시 교통관리의 핵심 이슈 중 하나는 교통혼잡을 어떻게 완화할 것인가이다. 인공지능 알고리즘을 이용해 신호등을 조정하는 것은 주요 인터넷·IT 기업들이 지난 2년간 혼잡 문제를 완화하기 위해 시작한 전략으로, 1급 도시에 시범사업을 구축해 좋은 결과를 거뒀다. AI 알고리즘은 교차로 운영 효율성을 실시간으로 모니터링하고 표시함으로써 신호등 타이밍을 최적화하는 데 사용됩니다. 이는 주로 교차로 운영의 불균형과 출구 오버플로라는 두 가지 현상을 대상으로 합니다. 교차로가 한 방향에서는 매우 혼잡하지만 다른 방향에서는 원활하게 진행되는 경우를 교차로 불균형이라고 합니다. 이 경우 혼잡한 방향의 신호 타이밍을 적절하게 늘리고 원활한 방향의 신호 타이밍을 줄여 교차로의 혼잡을 완화할 수 있습니다. 심각한 불균형 교차로의 경우 시스템은 경보를 울려 교통 관제사에게 주의를 기울이고 다음 조치를 취하도록 상기시킵니다. 출구 범람 경고는 출구 혼잡을 모니터링하고 범람 가능성이 높은 교차로를 분류하여 표시함으로써 범람으로 인한 교차로 마비를 방지하기 위해 적시에 교통 통제 및 개입을 구현할 수 있습니다.

인공지능 신호등 시스템 역시 지능형 교통분야에 인공지능을 응용한 산물입니다. 차량과 보행자의 수. 시스템은 일반적으로 비디오 수집, 분석, 저장 및 업로드 시스템, 게이트, 컨트롤러, 디스플레이 화면, 음성 방송 및 프런트 엔드 컴퓨터 등으로 구성됩니다. 음성 방송, 지연 종료, 감지 제어, 얼굴 인식 및 스냅샷 알람을 실현할 수 있습니다. 기능. 쉽게 말하면 인공지능을 이용해 차량, 사람 등 움직이는 물체의 움직임 정보를 파악·분석하고, 교통상황을 추론해 차량과 보행자의 하차 시간을 더욱 조정하는 것이다.

2, 지능형 내비게이션과 자율주행

현재 무인운전은 화두이며, 그 기반은 차량이 이동하는 최적의 경로를 효과적으로 제공하고, 혼잡한 도로 구간을 제거하고 모든 방향에서 교통 속도를 효과적으로 높입니다. 도로 인식 기술을 차량 운전에 적용하면 무인 운전의 요구 사항을 효과적으로 충족할 수 있으며, 스마트 지도를 활용한 지능형 내비게이션은 실제 도로 상황을 기반으로 최적의 운전 방향을 찾는 데 도움이 됩니다. .

3, 도로 유지 관리

국내 도로 유지 관리 수요의 급격한 증가 추세에 따라 "재건축 및 경유지 관리"라는 오랜 개념으로 다수의 도로가 건설됨 초기 단계는 점차 재구축, 확장, 메이저에 들어섰고 중간 유지관리 단계에서는

최근 인공지능 알고리즘의 급속한 반복과 발전에 따라 인공지능 알고리즘의 응용에 대한 시도와 연구가 활발히 진행되고 있다. 도로 질병 식별이 점차 증가했습니다. 현재 시장에 성공적으로 적용된 지능형 도로 검사 제품은 상대적으로 적습니다. 이 제품은 주로 Shanghai Intelligent Transportation, COSCO Shipping 및 Carlo와 같은 회사에서 생산되며 아직 연구 개발 단계에 있습니다. SenseTime, Tencent 및 기타 주요 회사를 포함하여 회사 제품의 대부분은 프런트 엔드 시각 감지 장비, 엣지 처리 장비 및 인공 지능 알고리즘을 기반으로 도로 결함을 수집, 전송 및 식별하고 최종적으로 웹 플랫폼 또는 웹 플랫폼에 결과를 표시합니다. 모바일 플랫폼.

4. 스마트 주차

혼잡과 더불어 주차난이도 문제도 많은 주목을 받고 있으며, 이로 인해 최근에도 스마트 주차에 대한 요구가 높아지고 있습니다. 따라서 인공지능은 스마트 여행도 조용히 전복시키고 있다. 우리나라의 운전 시간 대부분은 교통 체증이나 주차 공간을 찾는 데 소비됩니다.

인공지능을 기반으로 한 무센서 주차는 기존의 주차 모델을 바꿀 뿐만 아니라 교통 관리의 개념을 완전히 혁신합니다. 주차 수요와 공급의 모순을 완화하기 위해서는 새로운 주차 공간을 추가하는 것만으로는 충분하지 않다는 사실을 점점 더 많은 도시에서 깨닫고 있습니다. 첫째, 토지 자원이 부족하고 둘째, 건설 주기가 너무 길다. 동적 균형을 달성하는 올바른 방법은 인공 지능, 사물 인터넷, 빅 데이터, 클라우드 컴퓨팅 등 스마트 주차 기술을 활용하여 활성화하고 개선하는 것입니다. 기존 주차 공간의 활용도와 회전율.

5. 전자경찰

교통관리는 초기 기술 적용 분야 중 하나입니다. 예를 들어 우리에게 익숙한 '전자경찰'은 이미 1997년부터 적용되었습니다. 이제 "전자경찰" 법집행(오프사이트 법집행)은 완전히 대중화되었으며, 법집행에 있어 교통경찰을 보조하는 중요한 수단 중 하나가 되었습니다.

초기 '전자경찰'은 단일 기능만 갖고 주로 도심 도로, 교차로, 기타 지역에서 불법촬영을 했으며, 감시범위는 일반적으로 30미터 정도였으며, 필요한 차량도 적었다. 기본적으로 고속에서는 교통위반 단속이 어렵습니다.

몇 차례의 반복과 업그레이드를 거쳐 우리나라의 '전자경찰' 시스템 적용이 점차 성숙해졌습니다. 시중에서 흔히 볼 수 있는 '전자경찰' 시스템의 앞부분은 주로 총검, 전자경찰, 불법주차장, 사격장 등으로 구성된다.

시스템은 AI 프런트 엔드 수집 장비를 사용하여 빨간 신호등을 주행하는 차량, 과속, 교통 체증으로 차선 변경, 임의 주차, 금지 차선 횡단, 위반 운전 등 미개한 교통 행위를 포착합니다. 규정; 운전자는 안전벨트를 착용하지 않고 운전하며 자동차 차선으로 진입하는 비자동차, 빨간 신호등으로 주행하는 보행자 및 기타 불법 행위를 합니다.

AI 전자 경찰 프론트 엔드 카메라는 딥 러닝과 머신 비전을 사용하여 교통 위반을 분석하고 판단하며, 데이터를 저장하고 수십 가지 불법 행위를 사용할 수 있습니다. 교통 위반에 대한 조사, 판단 및 증거 수집을 완료하기 위해 분석되고 증거가 수집될 수 있습니다.

또한 주요 인물과 차량의 정확한 교통 관리도 가능합니다. 상대적으로 AI 전자경찰은 인간의 판단보다 정확하고 오류율도 낮다.

스마트 교통의 최고 "영역"은 사람, 차량, 도로의 협업입니다. 현재 우리나라에서는 사람, 차량, 도로의 협업이 충분하지 않으며 시급한 필요성이 있습니다. AI, 5G 등 첨단기술 통합 지원을 위해

미래의 교통정보화는 사람, 차량, 도로가 모두 고도로 정보화되고 통합될 것입니다. 교통안전도 크게 향상될 것이다.

'교통 강국' 전략의 시행과 다양한 첨단 기술의 통합 및 적용은 우리나라의 스마트 교통 산업 발전을 전반적으로 가속화할 것입니다. 따라서 스마트 교통 분야에서 AI의 적용 전망은 매우 광범위합니다.

AI에게 미래 스마트 교통 시장은 젓가락조차 싹트게 되는 비옥한 땅이 될 것입니다.

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