打通北京交通“经脉”有望？使用AI构建智能交通模型

城市规划者拥有大量有关交通流量的数据，但拥堵仍然是当今许多城市的一个问题。而北京城的问题已经成为社会各界都非常关注的问题，甚至有网民戏称首都北京为“首堵”，尤其是在一些临近CBD的、城市道路中心要道上。但城市交通拥堵治理是一件非常复杂的系统工程，当然政府也一直在采取各种各样的措施，然而收效甚微。

近日，得克萨斯州高级计算中心（TACC），德克萨斯州大学运输研究中心和奥斯汀市的一个团队认为，AI可以帮助优化交通。那么，打通城市交通的“脉络”，AI真的可靠么？让我们一起去一探究竟。

该团队的工作是使用深度学习和数据挖掘来开发可搜索的流量分析。这个工具使用交通摄像头生成的原始数据，其算法能够识别镜头中的各种对象，然后描述这些对象如何移动和交互。这些信息可以由交通规划人员查询，从而更好地了解交通网络。

该团队的专业人员表示，希望开发一个灵活高效的系统来帮助交通研究者和决策者获得动态的、真实的分析需求。当然不仅仅是为单一的具体问题建立一个全面的解决方案，我们最希望的是探索可能有助于解决一些分析需求的手段，甚至未来可能出现的分析需求也充分考虑进去。

更智能的交通管理

该系统能够自动标记在原始数据中遇到的每个对象，然后在整个素材中跟踪它们的移动。通过比较每帧的输出，该算法能够发现这些对象之间的关系。

该系统在两个实际的使用案例中进行了测试。第一次看到的是道路上行驶的车辆数量，第二次是车辆和行人之间的差距。结果表明，该算法在计算车辆时精确度约为95％。

系统在十分钟的视频剪辑中自动计数车辆，初步结果显示他们的工具整体上达到了95％的精确度。该小组认为，初步调查结果验证了该系统，这对于评估当前使用的交通模式将是至关重要的（并且具有成本效益）。

该团队解释道，“目前的做法通常依靠使用昂贵的传感器进行连续的数据采集，或者在选定的时间段内，选定几天的交通量进行分析。使用人工智能从现有摄像机自动生成交通量，将为交通网络提供更广泛的时间和空间覆盖范围，促进产生有价值的数据集，以支持创新研究，并了解交通管理和运营决策的影响。 ”

预见险情

该系统还能够准确地发现车辆和行人之间的一些险情。由于这些事件都不是现实生活中的危险因素，所以在现有的交通监控系统中可能不会被发现，但是它们有助于确定危险的地点，并在事故发生前让工作人员进行干预。

团队希望继续开发该平台，以便能够自主分析其他与安全相关的事物，例如行人不安全地过马路。

这是一个很好的例子，说明人工智能如何利用大多数城市当前所产生的交通数据，有效地用于提供更全面、更准确的分析，为决策者提供可行的见解。

高度期待的自动驾驶和联网汽车的引入可能会导致车辆和行人的行为以及道路的性能发生重大变化，研究小组总结：“视频数据将在理解这些变化中发挥关键作用，而人工智能可能是实现真正捕捉新技术影响的全面大规模研究的关键。”