智能配時、圖片識別…AI為你的春運保駕護航!

開發技術 2019-01-01

又到了一年一度春運時,票搶到沒?假請好沒?做好了接受親戚朋友“奪命三連問”的心理準備沒?盡管不少人感慨年味越來越淡,但據艾媒咨詢發布的《2018中國智慧交通行業專題報告》顯示,有72%的受訪者表示回家是其春運出行的主要目的——回家過年仍然是春運不變的主題。但是,火車出行者車票難買,汽車、摩托出行者交通安全堪憂,加之人流擁擠、信息提醒不準確、道路交通擁堵等問題,依舊困擾著所有踏上春運歸途的人。

在這種情況下,是否能讓交通管理變得更智慧一些呢?環保、便捷、高效、可視、可預測是我們對智慧交通的一致期望,而實現智慧的途徑是復雜的,除了利用新一代傳感技術、信息網絡技術,還包括云計算、物聯網、人工智能等多種信息技術,實現對城市軌道交通、公交系統和高速公路的智能化管理。今天我們不妨換個思考方式,以春節用汽車出行的方式回家,這一路所遇到常見的問題為案例,去看看智慧交通解決出行痛點的愿景,到底是如何一步步實現的。

一、堵在出城的路上心急如焚

春節放假,火車票難搶,最終決定開車回家,未想剛一拐進主干道就被堵得寸步難行。前方路口的車輛溢出,紅燈長時間不變,綠燈只閃現幾秒,每三四分鐘才能挪動半米,等了十來個紅燈連一個小小的路段都通過不了,這種把人脾氣磨光的堵車體驗,被形容是“少小離家老大回”。

盡管導致道路擁堵的因素是多方面的,然而在2016年互聯網企業紛紛布局智能交通時,智慧交通信號燈成為了各家企業的切入口。阿里“城市大腦”的著力點在智能交通,智能交通的著力點在“信號控制”;滴滴智慧信號燈也布局多座城市;百度智慧信號燈研判平臺在國內首次實現交警信號系統平臺數據與互聯網數據的秒級聯網互通,互聯網企業都在以信號為抓手布局智能交通市場。

智能交通信號燈的本質是一個全智能交通綜合管控平臺系統,其總邏輯是通過攝像頭、紅綠燈全局感知到路口的人行、車行實況,如若路口擁堵,測算出擁堵時長和擁堵長度,之后按照全局調節的思路制定一套配時優化策略,將路口的綠燈配時延長,相應地其它幾個路口的綠燈配時縮短,如此一來擁堵路口的通行效率得以提升,同時也節約了其它路口綠燈時間資源的浪費。目前,多個城市都已上線不同企業提供技術支持智慧交通信號燈,據相關媒體報道,優化系統的上線讓應用區域的路口通行效率提升了5.7%—11.8%,后續隨著技術的逐漸完善,該項數據統計或將有更明顯的變化。

二、兩輛私家車發生剮蹭,堵在路上不肯挪車

一點點地龜速往前挪動,終于發現了致堵的原因之一——一輛本地車牌的SUV與一輛外地車牌的轎車發生剮蹭,轎車保險杠和車門輕微損傷。這本是一起小事故,雙方拍照取證,互相查看證件留下聯系方式后應該立刻撤離現場,但是由于轎車司機是外地人,對事故快處政策不了解,堅決不肯撤離現場,雙方在路上僵持起來,導致原本不算通暢的路面變得擁堵不堪。

對于這種常見的突發性情況,很多城市交通部門選擇利用大數據分析研判、建立智慧交通指揮中心來協助治理。當路況出現異常時,系統會及時彈出預警,顯示擁堵源頭、形成時間和速度,形成回放,這讓指揮員隨時掌握該擁堵形成的過程。同時,系統也會自動將擁堵點周邊附近的警務資源打開,指揮員可以調派最近的民警到場處置。如果發生交通事故,指揮員可以通過視頻監控直接看到事故雙方的車牌,系統智能關聯車主信息,然后分控中心打電話給車主,人未傷車能動可進行快速理賠。

以貴陽為例,貴州省公安廳交通管理局與清華數據院交通大數據研究中心團隊合作開展了關于復合型大數據交通態勢感知智慧指揮中心的課題研究,專注于利用交通仿真、大數據學習、機器學習和深度學習技術,融合多達100類跨界多類型、多源頭大數據,實現交通態勢和交通風險的感知,將交通安全管理從被動的事后應對處置轉變為交通風險的主動的事前預警處理、事中快速疏導,從而降低交通事故死亡率,優化交通管理和治理。該套系統已經在黃果樹瀑布景區擁堵事件和去年春運期間均發揮了重要作用。

三、前方小車疑似違法被警察攔下

在行駛過某一路口時,警察突然出現,讓某一輛小汽車靠邊接受檢查,路過的駕駛者們均產生了“警察為何會鎖定這輛車”的疑惑。原來,該車在通過上一路口時,市交警大隊指揮中心的卡口報警設備立即發出提示:這輛車“身背”180條交通違法記錄未處理,于是民警迅速鎖定位置將其查獲。

很多抱有僥幸心理違法開車上路的司機都會想,交警那么忙,路上那么多車,我套牌、無證上路應該不會被查。但通常這些司機開了幾公里后,交警就能將他們攔下。如此高效率的背后,得益于各種智能設備的應用和后臺數據的強大支撐。

以濟南交通為例,目前,依托市交警支隊研發的“一個中心、三大平臺”,濟南交警部門以“指揮中心”為統領,通過“大數據平臺”分析研判、“治安交通智能化綜合管控平臺”實時預警、“指揮調度平臺”快反處置,打造現代交通管理工作體系,智能管控綜合效能不斷提升。那些有違法行為的駕駛員、車輛早已被交警列入了重點管控,這些人和車一旦上路,民警就能捕捉到他們的身影,并在各個卡口重點查控,讓違法行為無處遁形。無處不在的電警設備既為交通違法處罰提供了依據,也為人民群眾的安全出行構筑了科技屏障。

四、差點撞上亂過馬路的行人,氣急敗壞

在駛向一個顯示綠燈的路口時,突然一位行人強行過馬路,雖然車速不快并未造成事故,但這種“我行我素”的行為引發了駕駛者的怒路癥:這種既不看路況也不遵守交規的行人,被撞到不是活該?

很多駕駛者呼吁應該對行人和非機動車輛的不規范行為進行強制管理,盡管目前難以實施,但抓拍闖紅燈者違法行為的人臉識別攝像頭已得到廣泛運用。以南京為例,南京交通采用的“人臉比對行人闖紅燈交通管理報警設備”是通過視頻采集及人臉捕獲,對闖紅燈當事人人臉抓拍、人臉特征進行提取,并將數據送入人臉信息綜合應用系統,實現人臉動態比對、實施預警等功能。在南京淮海路洪武路路口安裝的信息大屏,會實時發布當事人闖紅燈的特寫照片,配合語音提示、聲音威懾、警告,隨后曝光當事人交通違法行為。整套設備在不需要人工介入的前提下自動運行。

據了解,當行人闖紅燈時,整個違法過程會被抓拍三張照片:第一張:斑馬線通行顯示為紅燈時,行人闖紅燈,此時路口設備會提醒過馬路的行人:“您好,現在是紅燈,請不要闖紅燈”;第二張:當行人無視聲音提醒,繼續闖紅燈時,拍照設備會繼續拍下一張照片;第三張:當行人走到攝像機視野下方時,曝光設備會發出類似急剎車以及車輛碰撞的聲音威懾行人,希望能夠警示當事人返回路口,同時再次拍下行人闖紅燈的照片;第四張:這時行人闖紅燈的違法事實已經被全部記錄下來,設備會截取一張闖紅燈行人的特寫圖片,能夠看清及分析出該行人的全貌。特寫照片可以選擇從前三張圖片中截取,同時會截取人臉特寫圖像疊加到圖像中。

五、高速收費不停車,攝像機精準識別車牌

終于出城上了高速,收費站多通道排起長隊,而走ETC通道的車輛毫無障礙地快速駛離,感覺享受了高速VIP待遇。

傳統高速收費系統都是需要專人坐在高速收費口,一桿一車,有時現金付賬還需要找零,耗時費力,逢節假日更是在收費口排起長龍。現階段隨著智慧交通的深入發展,車主安裝ETC則無需等待、無需停車就可快速通過高速收費口。ETC( Electronic Toll Collection ) 是目前世界上最先進的路橋收費方式。通過安裝在車輛擋風玻璃上的車載電子標簽與在收費站 ETC 車道上的微波天線之間的微波專用短程通訊,利用計算機聯網技術與銀行進行后臺結算處理,從而達到車輛通過路橋收費站不需停車而能交納路橋費的目的。2018年8月,全國首條高速公路主線ETC自由流在廣東省廣珠西線南丫站建成開通,這意味著即使在高速公路主線車道上,高速行駛的車輛也能實現提前繳費,不僅拓寬預交易的應用場景,還將提高ETC過車速度和收費廣場通行效率。

不過,由于ETC在國內使用率不高,為解決高速收費擁堵的問題,如今很多高速收費站開放了電子支付方式,部分收費站甚至能實現無感支付。今年1月15日,廣東交通集團屬下高速公路收費站實現無感支付全覆蓋,全省2200條車道強勢上線,車主只要綁定了車牌和支付通道,可在車輛出站瞬間實現自動扣費,整個過程僅3秒左右即可完成。

六、高速公路上遭遇團霧

高速上一路順暢,夜色降臨,進入山區,無可避免的遭遇了冬季高速公路上的“流動殺手”——團霧。盡管打開霧燈降低車速,驟降的能見度依舊讓駕駛員心驚膽戰。秋冬季是團霧的高發季節,由于“團霧”預測預報難、區域性很強,車輛難以提前得到通知或警示,等駕駛員意識到有霧的時候,已進入團霧中心了,有時駕駛員剛從一團霧中出來,可下一團霧卻又在不經意間降臨,讓人防不勝防。

為解決團霧造成的出行危險,多山地丘陵的四川省早在2014年就開始試點雨霧安全行車誘導系統,利用設置在公路兩側的“小黃燈”為途經車輛提供交通安全引導。2017年,新的高速公路智能化管理系統投用后,‘小黃燈’升級為智能樁,每隔20米左右安裝一個,內置了傳感器,實時采集數據,可在平臺上預警。

2018年,這一“秘密武器”首次應用于春運。春運第一天上午,雅西高速公路拖烏山段即遭遇團霧。四川省交通運輸廳高速公路管理局指揮員點開實時圖片,發現道路有些朦朧、智能樁“小黃燈”亮起、車輛行駛速度明顯減慢,便迅速給四川雅西高速公路有限責任公司打電話,提醒注意該路段的巡邏。同時,從其他高速轉上成雅高速公路的司機會發現,信息電子顯示屏上及時出現了對拖烏山段“霧天慢行”的行車提醒。

七、無法避免的疲勞駕駛可能會害人害己

長途行車,無法避免疲勞駕駛。靠激烈的音樂、抽煙、放下車窗已無法解決困意,此時,駕駛員需要一個明確的指令提醒他到最近的服務區休息。基于機器視覺以及對視頻的智能分析能力,AI可以完成這個任務。

目前,市場上防止駕駛疲勞的智能車載系統多面向客車和貨車司機,能夠通過攝像頭自動識別駕駛員抽煙、打電話、疲勞駕駛、注意力分散、跟車過近、車道偏離以及前向碰撞預警等危險駕駛行為,進行主動報警和提醒,解決在長途行駛中駕駛員狀態起伏過多,容易分心的問題。在AI技術層面,整套系統要運用到人臉識別、肢體動作識別、物體識別、OCR文字識別、視頻智能分析,以及數據智能化管理技術,以此建立對司機面部神態、動作,以及車外路況、環境和車牌的多維把控與主動提醒。

在2017年的百度世界大會上,李彥宏曾親自展示阿波羅的疲勞駕駛監測系統。首先,系統會識別誰是正確的司機。當手機來電,AI會提醒:請集中精力駕駛,手機也會開始提醒他不要看手機了。駕駛兩小時之后,司機犯困打哈欠,AI會提醒:請注意行車安全。當司機開始困到睜不開眼了,AI會提醒:監測到輕度疲勞駕駛,小度幫你推薦一首歌曲幫您提神,并播放歡快的歌曲,幫助司機提神。如果司機依舊疲勞,AI會自動導航到最近的服務區。

春運長途駕車,這一路經歷大堵車、受路人驚嚇、夜間濃霧,精神從緊繃到逐漸放松,多虧有AI的提醒,才能最大程度上幫助駕駛者安全回家。盡管一直以來人們對AI技術的爭議不斷,但能讓家中的年邁父母看到自己平安歸來喜不自禁,便勝過論證AI價值的千言萬語。

黑科技的背后——智慧交通產業快速發展,未來產業生態圈將跨界融合

事實上,旨在減少交通擁堵、降低交通事故、強化環境保護、加快緊急情況處理的智能交通系統(ITS)早已不是新鮮詞,從誕生以來已發展30余年。就目前情況來看,美、歐、日是世界上智能交通系統開發應用的最好國家,基本上完成了ITS體系框架,在重點發展領域大規模應用,已不限于解決交通擁堵、交通事故、交通污染等問題。

相比于國外智能化和動態化的交通系統,中國智能交通整體發展水平還比較落后。正如北京交通大學教授賈利民所說,“智能交通是一個國情相關性很強的領域”。由于人口基數大,交通網絡密集,交通情況復雜,我國在今天依舊是一個交通事故高發國家。為解決這個沉重的社會問題,工信部將“智慧交通”列為十大物聯網示范工程之一。工信部提出的是“智慧”而不是智能,二者本質區別是“智慧交通”是利用現代化科技手段,實現人、車、路和環境的和諧協調的關系處理,使交通發展更加具有現代化意識、更好地節約能源、減低環境污染、改善交通秩序和交通環境的全新交通發展形態,它是多個智能交通的形成。

目前,國內大中型城市已經基本完成智慧交通中級階段的建設,建設了集成指揮平臺以及大數據分析研判中心,實現了所有系統的集中控制、所有數據的集中顯示、綜合統計查詢,并在此基礎上實現了基于GIS地圖的扁平化的指揮調度。國內中小型城市已經基本完成初級階段的建設,外場設施設備以及各種基礎應用系統已經基本建設完善。

在城市智慧交通建設的背后,是越來越多企業的入局。根據市場監測數據顯示,2012年城市智能交通千萬級項目數量235個,千萬級項目市場規模合計68.1億元;至2017年,全國城市智能交通千萬項目數量達到了1087個,千萬級項目市場規模合計達190.08億元,市場項目平均規模約為1748.68萬,行業千萬項目市場發展迅速。截至2018年10月中旬,全國投身“智慧交通”行業的企業數量接近1090家,主要分布在廣東、福建、浙江等東南沿海地區,累計融資總額已超20億元。

就目前來看,國內智慧交通系統行業逐漸從前期走向快速發展階段,但地區差異明顯。由于交通行業信息化需求復雜,覆蓋面較廣,使得細分市場眾多,市場的集中度較低,整個行業中沒有處于絕對市場份額領先的企業。隨著新技術的發展和應用,為出行者提供更加精細、準確、完善和智能的服務,將是智能交通系統面向公眾服務的重要方向。這些服務的提供加速了交通產業生態圈的跨界融合,未來汽車制造業、汽車服務業、交通運營服務、互聯網、信息服務、智能交通等行業的融合發展將是大勢所趨。


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