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人工智能如何賦能交通出行

發布者:河南藍特科技有限公司 發布時間:2017-11-13

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“開車上路,全程綠燈。”

  這是很多私家車主駕車出行時的最大願望,如今,在人工智能技術的支持下,這樣的想法已經不再遙不可及。

  借助海信智能交通系統,青島市內很多道路都已實現“綠波帶”,即私家車按照特定速度行駛,在特定路段內逢紅綠燈時,基本都是綠燈,不僅提高了城市道路車輛的出行效率,更是大幅改善了駕車出行體驗。

  而這只不過是“人工智能+交通”或人工智能技術賦予城市交通管理的冰山一角。那麽,海信智能交通系統是如何實現“綠波帶”的?在人工智能技術支持下,智能交通還有那些想象空間?

  人工智能賦能交通管理:前提需要有交通運行大數據

  “高德地圖”發布的數據顯示,青島擁堵排名已由2015年的全國排名第9位降至現在的第25位。公安部交通管理科研所評價報告顯示,2016年青島市區整體路網平均速度提高9.71%,通行時間縮短25%,高峰持續時間減少11.08%。

  事實上,青島城市道路出行效率的提升,完全受益于人工智能技術賦能交通管理。

  截止目前,青島市內智能交通高清數字監控攝像機1200台,微波、超聲波、電子警察檢測點4000處,均由海信網絡科技參與或布設,使得智能交通系統設備基本覆蓋到城市主幹道、高速公路及國省道。

  可以看到,“全程綠燈、一路暢通”的交通信號控制或管理,是依托上述攝像機、檢測點等設備及系統形成的大數據,再結合機器算法,設定合理的駕駛速度及車流規模,測算出不同道路間距的信號燈紅綠燈狀態時長,進而使得相應路段內行駛的車輛都可以高效通行。

  簡單說,如果相關部門依托各類道路監控設備形成的不同緯度大數據,是可以精確或合理設定紅綠燈間隔時長,進而實現車流量的合理調控以及出行體驗的大幅提升。

  如今,青島市內很多紅綠燈的秒數,都是根據道路車輛情況自動調整,整個城市的道路出行效率得到了大幅提升。

  “人工智能+交通”:線上線下出行大數據打通融合是趨勢

  目前,在交通出行領域形成的大數據,按照形成方式可以分爲兩類,一種是線上形成的行爲軌迹數據,一種是線下監測的人車流數據。

  前者以百度地圖、高德地圖及滴滴、摩拜等互聯網廠商爲代表,後者主要以各地交管部門依托海信等廠商的智能交通系統爲代表。

  以滴滴爲例,滴滴平台上基于網約車能積累一定的行車軌迹數據,但是,由于其樣本量有效,雖然有價值但並不夠高,而交管部門依托線下攝像機、檢測點等形成更爲精准的人流及車流數據,不過,由于攝像機布局及檢測點設置等問題,也存在部分路段數據不充分問題。

  簡單說,現階段不論是互聯網平台的線上行爲軌迹數據,還是相關部門的線下流量監測數據,都可能存在不完整、不全面的問題,因此,基于大數據的人工智能 ,要想更好的賦能交通管理,就需要實現鏈各個維度的數據融合或打通。

  顯然,與傳統的互聯網數據不同,海信所掌握大數據,既來自互聯網,也來自自己的前端設備,在數據的及時性、准確性和可靠性上更勝一籌,一旦得到有效挖掘和利用,就會釋放巨大的應用潛力。

  海信+互聯網平台或互聯網+海信,“人工智能+交通”新路徑

  構建智慧城市,打造智能交通,讓城市道路運行效率更好,市民出行體驗更加順暢,除去要發揮好相關部門的管理職責外,更重要的是,如何讓這些相關各方或平台一起參與到相應的技術平台搭建中。

  目前,除了青島之外,海信的智慧城市和智能交通産品與解決方案已成功應用于全國100多個城市。全國39個直轄市、省會城市和計劃單列市中,其中28個城市都在應用海信解決方案,占比達71%。

  可以說,海信依托自己的智能交通系統積累了大量的城市路段運行大數據,而類似BAT等巨頭結合自身業務也積累了大量的用戶位置數據。

  打破“數據孤島”或“業務割據”帶來的瓶頸,不論海信+互聯網平台,或互聯網+海信,線上與線下的大數據實現融合或將各類出行大數據整合到一起,在一張圖中呈現,將有助于相關部門更好的管理道路出行,也有助于市民更好的確定出行時間、出行方式或出行路線。

預計不用太久,出門前拿出手機點開APP一看,用戶就能很快決定是就近乘坐公交,還是解鎖單車換乘地鐵,抑或駕車出行,因爲融合人工智能的大數據會根據不同出行方式,更爲精確的告知用戶那種方式更高效或更省時。

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