人工智能的狂潮已經(jīng)席卷世界，標(biāo)志著智能化所代表的下一代生產(chǎn)力規(guī)則已經(jīng)影響和改變當(dāng)下的秩序，同時(shí)也正在顛覆智能交通行業(yè)。說及顛覆，必然是對之前傳統(tǒng)方式的極大提升，而人工智能在智能交通領(lǐng)域的應(yīng)用，主要集中在交通管控、智慧出行兩個(gè)方面，這也是本文探討的主要內(nèi)容。

談及交通管控，最為頭疼的問題就是交通擁堵。為此，2016年杭州云棲大會(huì)召開，杭州市政府就聯(lián)合阿里巴巴推出了城市大腦智慧城市建設(shè)計(jì)劃，并首戰(zhàn)交通擁堵。至此，AI成為了治療城市擁堵時(shí)立竿見影的一劑猛藥。
 

用AI控制交通燈，為交通擁堵提供良方
 

云棲大會(huì)會(huì)上，阿里發(fā)布了人工智能的互聯(lián)網(wǎng)+信號(hào)燈控制優(yōu)化平臺(tái)，經(jīng)過一年多的應(yīng)用，阿里用人工智能調(diào)試交通信號(hào)燈的方式在杭州蕭山區(qū)的試點(diǎn)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示車輛通行速度提升11%左右。

廣州是阿里人工智能互聯(lián)網(wǎng)+信號(hào)燈控制優(yōu)化平臺(tái)首個(gè)真正應(yīng)用案例，廣州市交警支隊(duì)副支隊(duì)長吳澤駒在接收媒體時(shí)說，阿里的這一平臺(tái)可應(yīng)用于路口運(yùn)行效率監(jiān)控。路口運(yùn)行效率監(jiān)控主要針對兩種現(xiàn)象，一是路口運(yùn)行失衡，二是出口溢出。當(dāng)一個(gè)交叉口某個(gè)方向非常擁堵，而其他方面運(yùn)行順暢，則稱之為路口失衡。這種情況可以適當(dāng)增加擁堵方向的信號(hào)配時(shí)，減少順暢方向的配時(shí)來緩解路口的擁堵。對于嚴(yán)重失衡的路口，系統(tǒng)會(huì)發(fā)出報(bào)警，提醒交通指揮員關(guān)注，并采取下一步措施。出口溢出預(yù)警則是監(jiān)控出口擁堵情況，將溢出可能性大的路口進(jìn)行排序展示，以便及時(shí)實(shí)施流量控制和干預(yù)，避免路口溢出導(dǎo)致路口癱瘓。

在應(yīng)用之前廣州海珠區(qū)路口全天平均失衡指數(shù)排名表顯示，南華中路-寶崗大道位居失衡之首，失衡指數(shù)為1.14。而在人工智能的助力之下，交警部門對這一路口采取優(yōu)化措施，將擁堵時(shí)段增加南華中路放行時(shí)間至70秒；并拆分南華中路放行相位。最新數(shù)據(jù)顯示，經(jīng)過一段時(shí)間優(yōu)化，南華中路-寶崗大道9時(shí)~13時(shí)和15時(shí)~20時(shí)的平均擁堵指數(shù)分別下降了25.75%和11.83%，路段擁堵指數(shù)下降超25%。

百度也在這方面積極探索，他們的人工智能交通燈可根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果重新設(shè)置紅綠燈時(shí)間、實(shí)時(shí)識(shí)別現(xiàn)場的交通狀況。該系統(tǒng)由視頻采集分析存儲(chǔ)上傳系統(tǒng)、閘機(jī)、控制器、顯示屏、語音播報(bào)和前端計(jì)算機(jī)等組成，可實(shí)現(xiàn)語音播報(bào)、延時(shí)關(guān)閉、檢測控制、人臉識(shí)別和抓拍報(bào)警功能。簡單來說，就是用人工智能識(shí)別分析車輛、人等運(yùn)動(dòng)物體的運(yùn)動(dòng)信息，推斷交通狀況進(jìn)一步調(diào)配車輛與行人的放行時(shí)間。

“中國式過馬路”作為城市交通管理難點(diǎn)的代表作，是造成交通安全事故的主要原因之一。2017深圳交警正式啟用人工智能交通產(chǎn)品“智能行人闖紅燈取證系統(tǒng)”，對行人闖紅燈行為進(jìn)行整治。同一期間，深圳的智能行人過街系阻止行人闖紅燈。在紅燈亮?xí)r，關(guān)閉閘門，阻止行人前行；綠燈亮?xí)r，打開閘門。該系統(tǒng)主要包括視頻采集分析存儲(chǔ)上傳系統(tǒng)、控制器、顯示屏、閘機(jī)、語音播報(bào)和前端計(jì)算機(jī)等系統(tǒng)組成，擁有檢測、控制、語音、人臉識(shí)別、自動(dòng)抓拍報(bào)警、ITS等技術(shù)。
 

安防企業(yè)以人工智能改變交通數(shù)據(jù)的獲取方式，讓管理更智能
 

在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)暢想人工智能解決交通擁堵的同時(shí)，安防企業(yè)也在以基于人工智能改變交通管理方面努力。在2017深圳安博會(huì)我們最為常見的就是基于車牌識(shí)別的應(yīng)用。目前在智能交通領(lǐng)域，人工智能分析及深度學(xué)習(xí)比較成熟的應(yīng)用技術(shù)以車牌識(shí)別算法最為理想，雖然目前很多廠商都宣稱自己的車牌識(shí)別率已經(jīng)達(dá)到了99%，但這也只是在標(biāo)準(zhǔn)卡口的視頻條件下再加上一些預(yù)設(shè)條件來達(dá)到的。在針對很多簡易卡口和卡口圖片進(jìn)行車牌定位識(shí)別時(shí)，較好的車牌識(shí)別也很難達(dá)到90%。不過隨著采用人工智能、深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，這一情況在2018年將會(huì)得到很大的改善。

在傳統(tǒng)的圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法研發(fā)中，很多特征都是人為制定的，比如hog、sift特征，在目標(biāo)檢測和特征匹配中占有重要的地位，安防行業(yè)的很多具體算法所使用的特征大多是這兩種特征的變種。人為設(shè)計(jì)特征和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，由于理論分析的難度大，訓(xùn)練方法又需要很多經(jīng)驗(yàn)和技巧，一般需要一定的時(shí)間才會(huì)有一次突破性的發(fā)展，而且對算法工程師的知識(shí)要求也一直在提高。

人工智能則不然，在進(jìn)行圖像檢測和識(shí)別時(shí)，無需人為設(shè)定具體的特征，只需要準(zhǔn)備好足夠多的圖進(jìn)行訓(xùn)練即可，通過逐層的迭代就可以獲得較好的結(jié)果。從目前的應(yīng)用情況來看，只要加入新數(shù)據(jù)，并且有充足的時(shí)間和計(jì)算資源，隨著深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)層次的增加，識(shí)別率就會(huì)相應(yīng)提升，比傳統(tǒng)方法表現(xiàn)更好。另外在車輛顏色、車輛廠商標(biāo)志識(shí)別、無牌車檢測、非機(jī)動(dòng)車檢測與分類、車頭車尾判斷、車輛檢索、人臉識(shí)別等相關(guān)的技術(shù)方面安防企業(yè)也比較成熟。

以記者評測過的海康神捕系列人工智能產(chǎn)品為例，在與廠家溝通中技術(shù)人員告訴記者，當(dāng)AI來臨時(shí)，促使我國交通管理方式從“交通違章執(zhí)法管理”到“交通秩序管理”的轉(zhuǎn)變，交管信息化系統(tǒng)建設(shè)需要更準(zhǔn)確、更豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和更智能的感知手段。該產(chǎn)品沿用交通綜合管控平臺(tái)云圖底層+前端子系統(tǒng)的經(jīng)典架構(gòu)，基于AI深度智能的海康神捕將不系安全帶算法和開車接打手機(jī)交通違法檢測準(zhǔn)確率提升逾30個(gè)百分點(diǎn)，從而將這兩項(xiàng)功能真正推向非現(xiàn)場執(zhí)法實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用。

同時(shí)集成了基于AI深度智能的遠(yuǎn)光燈檢測算法，能夠?qū)Τ鞘幸归g車輛濫用遠(yuǎn)光燈的違法行為進(jìn)行智能識(shí)別和有效取證。在前端架設(shè)專屬的駕駛員人臉抓拍機(jī)，同時(shí)利用基于AI深度智能的人臉捕獲深度學(xué)習(xí)算法，大幅度提高畫面中人臉的檢出率和高清摳圖的質(zhì)量，為后端進(jìn)行人臉的建模和比對提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)報(bào)警攔截。在2018年，該神捕系列人工智能產(chǎn)品會(huì)可以在現(xiàn)有電子警察的基礎(chǔ)上集成交通事故檢測功能，當(dāng)路口范圍內(nèi)發(fā)生交通事故或者交通擁堵時(shí)，可以實(shí)時(shí)檢測到并向指揮中心發(fā)送報(bào)警信號(hào)。

大華2017年推出了一體化智能攝像機(jī)，搭載VPU深度學(xué)習(xí)芯片，算力是傳統(tǒng)智能攝像機(jī)的20倍以上，它支持準(zhǔn)確識(shí)別14種車型、200多種車輛品牌、3000多種車系、13種車身顏色以及車輛年款、年檢標(biāo)志、紙巾盒、掛墜、香水盒等更多細(xì)節(jié)特征，相對于傳統(tǒng)設(shè)備將車輛主要屬性識(shí)別轉(zhuǎn)變?yōu)檐囕v“全”屬性識(shí)別;在違章行為分析上增加不禮讓行人檢測、加塞檢測、左轉(zhuǎn)不讓直行檢測、開車抽煙打電話檢測等;同時(shí)它從車智能擴(kuò)展到人智能，支持非機(jī)動(dòng)車、行人特征檢測、駕駛員、行人人臉檢測實(shí)現(xiàn)了交通道路場景下的交通參與者全目標(biāo)分析。數(shù)據(jù)是應(yīng)用的基礎(chǔ)，慧系列交通AI攝像機(jī)的強(qiáng)大感知能力將全面提升交通管理者對人、車管控的能力。

人工智能在安防行業(yè)受到熱寵，研發(fā)制造企業(yè)都不遺余力在研發(fā)公安和交通應(yīng)用的智能產(chǎn)品。

這些產(chǎn)品無論是以哪種產(chǎn)品形態(tài)或是采用哪種架構(gòu)，都集中體現(xiàn)在交通管理三個(gè)方面的技術(shù)功能設(shè)定：

● 識(shí)別行人的生理屬性。通過分析道路行人的身體結(jié)構(gòu)，準(zhǔn)確識(shí)別視頻中人物的性別、年齡、姿態(tài)等多種生理特征；

● 識(shí)別行人車輛。基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測算法能夠在各類遮擋的情況下精確找出行人位臵，并能夠進(jìn)一步分析行人姿態(tài)和動(dòng)作，可應(yīng)用于交通監(jiān)控、輔助駕駛、無人駕駛等。

● 可以在行車場景、交通監(jiān)控場景、卡口場景中檢測多種不同角度的車輛，并同時(shí)給出車牌號(hào)碼、汽車品牌、型號(hào)、顏色等物理特征；實(shí)現(xiàn)人群分析。在高密度公共場所，例如地鐵，廣場，估計(jì)人群數(shù)量和密度，同時(shí)檢測人群過密、異常聚集、滯留、逆行、混亂等多種異常現(xiàn)象。

AI賦能智慧出行，讓出行更簡單

除了擁堵，停車難的問題也備受關(guān)注，也造成近幾年來智慧停車的呼聲高居不下。因此，人工智能在智慧出行方面也在悄然顛覆。

我國大部分駕駛時(shí)間要么花費(fèi)在交通擁堵中，要么是在尋找停車位。人工智能如何改變停車難問題，記者走進(jìn)了華夏智信這家企業(yè)。副總經(jīng)理王偉從事智慧停車多年，他告訴記者每個(gè)城市都面臨著一個(gè)巨大的難題，那就是停車難。

以深圳為例，去年注冊的車輛大概是318萬輛，但是車位保有量是191萬個(gè)。如果去掉公交車和大車的停車位，給小車的預(yù)留車位只有136萬個(gè)，停車位嚴(yán)重不足。華夏智信的入口車牌識(shí)別相機(jī)、車位相機(jī)、路邊停車相機(jī)都基于最新的人工智能算法，相較于傳統(tǒng)的車牌識(shí)別具有識(shí)別速度快、準(zhǔn)確率高、魯棒性好三大優(yōu)點(diǎn)。可以識(shí)別國內(nèi)目前最多的全品類車牌，在超大角度(75°)車牌識(shí)別上具有明顯的優(yōu)勢，可適應(yīng)寬車道、短進(jìn)深、多方向來車等各種復(fù)雜場景下的車牌識(shí)別，可支持超寬動(dòng)態(tài)圖像優(yōu)化，適應(yīng)各種光影情況復(fù)雜，包括雨雪天氣場景、順逆光車牌、污損車牌、夜間車牌等。

2018年伊始，滴滴出行推出了智慧交通戰(zhàn)略產(chǎn)品“滴滴交通大腦”，攜手交管部門，運(yùn)用AI的決策能力解決交通工具與承載系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)問題，爭做智慧出行履行者。該產(chǎn)品一方面在空間上打破了城市內(nèi)區(qū)域的“數(shù)字”壁壘，實(shí)現(xiàn)高效、全面的交通管理和協(xié)同；另一方面，在時(shí)間上，交通大腦突破了人類的決策能力極限。

人的能力中，最重要的便是思維決策能力，也就是通過各種外部感知判斷以及知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)積累，做出解決問題、有利于自身的行動(dòng)。交通大腦通過機(jī)器自我學(xué)習(xí)的方式，搭建出能夠支撐類腦推理的核心算法模型，可以幫助實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的預(yù)測能力、智能的調(diào)配能力，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的交通組織。目前，滴滴交通大腦已在全國20多座城市落地。

其實(shí)交通企業(yè)在智慧停車方面的人工智能應(yīng)用，基本都是通過智慧停車平臺(tái)下的硬件+軟件的結(jié)合，對整個(gè)停車資源進(jìn)行了智慧化整合。同時(shí)，利用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等技術(shù)，智慧停車平臺(tái)得以生成。通過這個(gè)平臺(tái)，每個(gè)車位都像是一個(gè)人工智能控制點(diǎn)。雖然技術(shù)框架已搭建成功，但最終智慧停車想要邁入人工智能的領(lǐng)域勢必要求整個(gè)社會(huì)的停車資源全部納入到以人工智能為基礎(chǔ)構(gòu)架的智慧停車的大平臺(tái)中。

然而，在目前國內(nèi)乃至全球的智慧停車企業(yè)中，各個(gè)企業(yè)仍然各自為戰(zhàn)，進(jìn)行著圈地、改造、運(yùn)營的單一線性發(fā)展。同行業(yè)間的信息閉塞、眾多車場尚未智慧化。所以2015年中國云停車產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟在深圳成立，記者在近期與該聯(lián)盟理事長楊義平溝通中得知，2018，人工智慧會(huì)更深入滲透到智慧停車領(lǐng)域。

傳統(tǒng)的安防行業(yè)也在對智慧停車表示出了興趣，2017深圳安博會(huì)期間大華技術(shù)人員告訴記者，智慧停車進(jìn)入了由人工智能引發(fā)的視頻時(shí)代。他們的室外視頻車位檢測器應(yīng)用于智慧道路停車領(lǐng)域，其原理結(jié)合了多種人工智能技術(shù)，比如：車牌識(shí)別、超聲波檢測、車牌顏色檢測、車輛模型檢測等技術(shù)。每車位放置1臺(tái)視頻車位檢測器對駛?cè)胲囕v進(jìn)行車牌識(shí)別和車位狀態(tài)判斷，通過終端盒走無線網(wǎng)橋傳輸方式把抓拍圖片和對應(yīng)的識(shí)別結(jié)果上傳給云平臺(tái)。

可見，智慧停車最有價(jià)值的可謂對人工智能的支撐作用。龐大的數(shù)據(jù)流量和廣闊的車主人群都為人工智能的學(xué)習(xí)和進(jìn)化提供了絕佳的成長環(huán)境，如ETCP，其停車場覆蓋城市已超過200座。在其大數(shù)據(jù)停車平臺(tái)上，每月有著超過6000萬次的停車紀(jì)錄和針對上千萬的車主出行駕駛的習(xí)慣分析，其深層價(jià)值已遠(yuǎn)超單純的停車環(huán)節(jié)。

雖然同樣投身于智慧出行領(lǐng)域，但人工智能的無人駕駛的前進(jìn)道路卻比智慧停車更艱辛。
 

結(jié)束語
 

因?yàn)槿斯ぶ悄埽澜缱兞耍惨驗(yàn)槿斯ぶ悄埽悄芙煌ㄒ沧兞恕?018，人工智能將更深一步強(qiáng)化交通的智慧性，推動(dòng)交通管理、城市管理實(shí)現(xiàn)新變革；同時(shí)也在顛覆智慧出行方式和商業(yè)模式。相信2018是人工智能在交通領(lǐng)域唱主角的關(guān)鍵一年，拭目以待！