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德克薩斯：用AI從原始交通攝像頭數(shù)據(jù)中識別目標(biāo)物
2017年12月14日 09:19:30來源：蓋世汽車點(diǎn)擊量：34348
導(dǎo)讀隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展以及人們生活水平的提高，汽車的保有量也是越來越多。然而與此同時，停車難、交通擁堵、空氣污染等許多出行問題或者環(huán)境問題也是層出不窮，這也讓我們每個人為此感到頭疼。所幸的是，一場大的變革也正在悄然發(fā)生，城市智能交通，大數(shù)據(jù)交通，共享交通智慧物流生態(tài)圈正在逐漸搭建。
　　【中國安防展覽網(wǎng) 新聞】隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展以及人們生活水平的提高，汽車的保有量也是越來越多。然而與此同時，停車難、交通擁堵、空氣污染等許多出行問題或者環(huán)境問題也是層出不窮，這也讓我們每個人為此感到頭疼。所幸的是，一場大的變革也正在悄然發(fā)生，城市智能交通，大數(shù)據(jù)交通，共享交通智慧物流生態(tài)圈正在逐漸搭建。
 
　　據(jù)外媒報道，德克薩斯州的研究人員正在研發(fā)新款工具，利用人工智能技術(shù)從原始交通攝像頭數(shù)據(jù)中識別目標(biāo)物，然后識別并歸納這類目標(biāo)物的移動及交互方式及特點(diǎn)。
 
　　德克薩斯州先進(jìn)運(yùn)算中心(Texas Advanced Computing Center，TACC)與德克薩斯州大學(xué)奧斯汀分校(University of Texas at Austin)交通研究中心與奧斯汀市共同研發(fā)工具，利用深度學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)成熟、可搜索的交通分析。
 
　　該團(tuán)隊還研發(fā)了深度學(xué)習(xí)工具，從奧斯汀市各交通攝像頭傳回的原始交通錄影中識別目標(biāo)物，如：人、車輛、卡車、自行車、摩托車及交通燈等，還能顯示其交互方式。信息經(jīng)分析后，將接受交通工程師及官方的檢驗(yàn)，從而確定因開錯車并駛?cè)雴涡械赖能囕v數(shù)量。
 
　　為實(shí)現(xiàn)交通分析，研究人員研發(fā)了新算法，可自動為原始數(shù)據(jù)內(nèi)的所有目標(biāo)物做標(biāo)記，將其與早前的已識別目標(biāo)物進(jìn)行對比，追蹤目標(biāo)物，并將各幀的輸出值進(jìn)行比對，發(fā)現(xiàn)各目標(biāo)物間的關(guān)系。他們已研發(fā)出一個新系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)標(biāo)記、追蹤及分析交通流量，可將其應(yīng)用于兩個實(shí)例中：計算道路上的移動車輛的數(shù)量；識別車輛與行人間的緊密接觸。
 
　　針對長達(dá)十分鐘的視頻剪輯，該系統(tǒng)可自動清點(diǎn)其中的汽車數(shù)量，其初步結(jié)果的精度高達(dá)95%。如遇到潛在的近距離接觸，研究人員或?qū)⒆詣幼R別大量用例，在這類用例中，車輛與行人間的距離可謂近在咫尺，但上述用例中并無(碰撞等)危險事故發(fā)生。研究人員還演示了該系統(tǒng)是如何在無人為干預(yù)的情況下發(fā)現(xiàn)危險地區(qū)的。
 
　　研究人員計劃探索自動化是如何對其他安全相關(guān)的分析提供輔助的，如：識別*通道外其他繁華道路上的行人位置；了解駕駛員如何應(yīng)對各類行人引導(dǎo)標(biāo)示，對行人所愿意行走的距離進(jìn)行量化。此外，該項目展示了人工智能技術(shù)是如何大幅降低人員對視頻數(shù)據(jù)分析處理的參與度，并為決策者提供可供執(zhí)行的信息。
 
　　TACC的研究院Weijia Xu表示：“我們希望研發(fā)一款靈活而的系統(tǒng)，對交通研究人員及決策者提供輔助，滿足其多變的實(shí)時分析需求。我們不想打造為單個的特定問題專門打造一個整體解決方案(turnkey solution)。我們想要探索新途徑，有助于應(yīng)對各類分析需求并助推未來技術(shù)發(fā)展。”
 
　　(原標(biāo)題：德州團(tuán)隊引入人工智能技術(shù) 利用原始視頻素材分析交通問題 )
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