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  • 人工智能在轨道交通领域应用

    千次阅读 2019-09-05 12:49:16
    人们交通出行方面,如轨道交通和无人驾驶方面也与人工智能逐渐相匹配融合,通过云计算、大数据、深度学习、自然语言、生物读取等多种人工智能技术,未来在轨道交通方面运用也将越来越多。 一、更智能更便捷...

    2019-09-05 11:53:22

    随着科技的发展,人工智能技术在全球飞速发展,越来越多的领域也开始了人工智能的运用。人们交通出行方面,如轨道交通和无人驾驶方面也与人工智能逐渐相匹配融合,通过云计算、大数据、深度学习、自然语言、生物读取等多种人工智能技术,未来在轨道交通方面运用也将越来越多。

     

     

     

    一、更智能更便捷的入站方式

    人工智能运用,可以实现对站内流量的预估,可以根据高峰时段进行可变化闸机开放模式,以达到效率最高的控客模式。也可以在进站方式选择上,进行多元化的出处理,客户可以在进站口进行二维码、APP、人脸识别、语音等方式进行支付。

    无论是地铁支付收费系统还是整个闸机及地铁站内的数据统计,将可实现预估站内流量,也同时可根据高峰时段进行可变化闸机开放模式,做到最优效率的客控模式。同时在进站方式的选择上,多样化的选择方式越来越普遍,无论是传统现金支付,亦是二维码、互联网、积分、电子票或通过人脸,语音,生物识别等各方式途径支付,更低成本更便捷高效的支付方式或最终脱颖而出,但多样化的支付模式已经逐步走进我们的生活。

    二、更多元化的地铁站服务

    作为客流散集中心,地铁站的重要性不言而喻。地铁站又分为换乘站和一般站,作为轨交行业的客流集散中心,地铁站的重要性不言而喻。而目前我国大部分地铁站的附加值依旧相对较小,通过AI赋能地铁站不仅能推算出各个地铁站各适合开设的商铺,提供的服务,也可根据历史客流量推算各个地铁站的对应时间段拥挤度等相关数据,乘客出行更加便捷。

    三、更高效更舒适的乘车体验

    在我国地铁车现阶段中,车厢里出现最多的就是广告,近乎还是一成不变的拉手,座椅及相关广告版,在不久的将来,人工智能的大数据及相应深度学习技术,实施预报查询各线路列车客流情况及近期情况,在将来,人工智能的大数据会给客户带来出行参考、媒体资讯、列车时间信息等,或者还会给大家带来更多地铁车厢内的共享经济,使旅途不再枯燥乏味。

    四、更精确精细化更可靠的调度

    在未来,人工智能列控系统,智能化集中协调统一管理线网。同时也能进一步提高城市管理的自动化程度,可通过开放数据平台访问按需服务,同时与共享汽车、单车、出租、公交等交通终端并网,可查询实施信息及重大事件。

    列车传统控制和管理向智能化转型,后台能够模拟人的行为来实施对列车和列车群的管理。前者为智能列车,通过车载电脑来控制列车辅助和自动驾驶,而后者通过调度中心智能工作站对列车进行控制完成行车计划、运营管理和信息服务等功能。

    在未来,随着人工智能不断的进步和完善,轨道交通和各种新兴技术的结合带人们的便利远不止这些,大量的轨交数据,能为城市的发展带来巨大的作用,如学校规划,商圈布局,住宅区的选址提出更多有价值的建议。

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  • 5月27日上午,英伟达人工智能城市 CTO Mulind Naphade 发表了主题为《交通系统中的人工智能革命》的演讲。Milind 关注机器学习应用问题,打造过十几个认知计算产品,在分析、智能解决方案方面有很多的经验。他拥有...

    5月27日上午,英伟达人工智能城市 CTO Mulind Naphade 发表了主题为《交通系统中的人工智能革命》的演讲。Milind 关注机器学习应用问题,打造过十几个认知计算产品,在分析、智能解决方案方面有很多的经验。他拥有伊利诺伊大学香槟分校电子与计算工程博士学位,,从事机器学习和图像处理研究。曾在柯达、IBM、思科等企业工作。在IBM ,他领导的团队在 IBM THINK 实验室里创造出第一个 IBM 智能城市,第一个大规模认知环境,也打造了第一个语义视频搜索解决方案。2017年加入英伟达,出任人工智能城市CTO。

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    在这次主题演讲中,他分享了英伟达和合作伙伴如何助力交通系统中的智能革命。以下是该演讲的主要内容。深度学习预示着人工智能的新纪元。从 IDISA CNN,2012年斩获 ImageNet 冠军的 AlexNet到前不久惊艳世人的谷歌NMT,人工智能正经历大爆炸。


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    在人类社会系统中,作为城市毛细血管的交通是一套非常复杂的系统。这套系统包括交通工具,基础设施(比如桥梁、隧道、道路等),信号系统,货运与物流(将很多物品送达世界各地),它们是人工智能非常重要的应用领域,人工智能正让这些系统越来越聪明,也更加安全。对于不同领域,人工智能的意义也不同。在交通领域,人工智能让自动驾驶成为可能;基础设施方面,人工智能可以帮助实现预测性维护;信号系统可以让出行更加安全和有效;货运和物流也更加高效。


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    在自动驾驶领域,英伟达推出了 Drive PX 。正确设计的自动驾驶汽车需要强大的处理能力来管理传感器、控制器以及学着实现完全自动。而自动驾驶所需要的计算力,是过去任何一台计算机都没有达到过的。Drive PX   是英伟达专门针对自动驾驶的产品线,可以大幅增加自动驾驶的识别速度。


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    2020年,智能城市将会有10亿个摄像头运行,它会形成一个庞大的市场,为视频物联网设备提供深度学习。视频数据不断增加,需要一个系统指出最重要的关注点在哪里,哪里需要马上采取行动。深度学习可以拥有强大的智能视频分析能力,将匿名视频变成实时、高价值见解,增强安全性,改善生活。Metropolis  是一个交通中的人工智能都需要边缘到云的端到端平台,这个平台可以对智能城市应用生成的视频流进行分析,用深度学习技术进分析,帮助城市监控视频,应对速度很快。


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    Milind 介绍说,我们需要把交通变革放到云的架构上去,很多问题如果没有相应的基础设施是很难实现的。比如,城市的停车场,我们也可以看一下整个系统,有很多的监控摄影机,还有云的设施,在这个系统当中,我们确实需要传到云的系统。整个传到云的平台,英伟达是具有一个非常强有力的平台,有非常好的运算效果,能够让我们运用这个数据,包括数据中心的数据,而且最后它会进行云上的培训。这是第一个,NICT,端对端的培训,可以应用于非常多的驾驶的案例。在数据中心,我们也可以把它放到A级当中,同时上传到云上,所有的数据也会回到数据中心进行培训。

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    Metropolis实际上就是将Nvidia的多个产品整合,按统一的架构运行。高性能深度学习推断在边缘发生,用NvidiaJetson嵌入式运算平台完成,然后通过NvidiaTeslaGPU加速器穿过服务器和数据中心。数据可视化用NvidiaQuadro专业显卡完成,整个平台由NvidiaSDK提供支持,包括JetPack、DeepStream和TensorRT。


    人工智能助理变革的交通领域还有预测性维护,利用做维护、检查。比如,利用深度学习技术对道路或铁路视频数据进行分析,进行道路检测并采取相应维护。这也是最重要的一个AI能够在基础设施方面发挥作用的地方。


    在一些公共场合,比如机场、地铁还是其他人群密集的地方,需要分析信息,分析这些收集来的视频信息可以作为安全防护一个有利的工具,以确保人跟基础设施都是以高效和安全的方式在运行的。比如,就是看一个广泛连接的摄象头,摄象头只是一个例子,因为它是最常用的,而且是数据量最大的一个数据来源,我们把摄象头的数据从一整个机场,一整个商场,一整个城市的视频连成网络,在这里进行分析,还有很多的合作伙伴利用视频分析的技术。发生紧急情况,需要疏散人群时,可以进行更加快速、智能的应急处理。


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    英伟达的合作伙伴正为我们提供各种交通解决方案。比如,一个合作伙伴用视频分析的技术来分析路上的情况,交通的状况,我在十字路口的时候,交通灯在亮,但是左右两边都没有车,此时能不能开过去?可以借用深度学习进行实时路面分析,作出决策。一个行人,他在路口需要等的平均时间是多少,这对于行人的安全,对于自行车的安全非常重要,这也是人工智能的一个重要应用领域。


    再比如物流和货运。在物流领域,比如最后一公里的快递。仓库也是一个非常重要的管理地方,也有情况比较复杂的情况,实时了解库存,仓库里到底有哪些东西,放在哪里,这可不容易。快速拿到货物也不容易。所以,人工智能会在未来的物流和货运领域起重要作用。


    英伟达的合作伙伴,正在提供各种不同人工智能交通解决方案。


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    最后值得一提的是,他认为,如果大家正好在人工智能领域工作,现在就是一个最好的时期。

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    人工智能赛博物理操作系统

    AI-CPS OS

    人工智能赛博物理操作系统(新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)分支用来的今天,企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中,利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量,实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。


    AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能,而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化,这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合,没有颠覆现状的意愿,这些将不可能实现。


    领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量,领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位:

    1. 重新行业布局:你的世界观要怎样改变才算足够?你必须对行业典范进行怎样的反思?

    2. 重新构建企业:你的企业需要做出什么样的变化?你准备如何重新定义你的公司?

    3. 重新打造自己:你需要成为怎样的人?要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位,你必须如何去做?

    AI-CPS OS是数字化智能化创新平台,设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端,可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系,实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉,形成了领导力模式,使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置:

    1. 精细种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切,进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。

    2. 智能:模型随着时间(数据)的变化而变化,整个系统就具备了智能(自学习)的能力。

    3. 高效:企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力,这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。

    4. 不确定性:数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验,其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域:技术、文化、制度。

    5. 边界模糊:数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化,还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

    AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长:

    1. 创造虚拟劳动力,承担需要适应性和敏捷性的复杂任务,即“智能自动化”,以区别于传统的自动化解决方案;

    2. 对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升,提高资本效率

    3. 人工智能的普及,将推动多行业的相关创新,开辟崭新的经济增长空间


    给决策制定者和商业领袖的建议:

    1. 超越自动化,开启新创新模式:利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能,为企业创造新商机;

    2. 迎接新一代信息技术,迎接人工智能:无缝整合人类智慧与机器智能,重新

      评估未来的知识和技能类型;

    3. 制定道德规范:切实为人工智能生态系统制定道德准则,并在智能机器的开

      发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践;

    4. 重视再分配效应:对人工智能可能带来的冲击做好准备,制定战略帮助面临

      较高失业风险的人群;

    5. 开发数字化+智能化企业所需新能力:员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说,创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。


    子曰:“君子和而不同,小人同而不和。”  《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能,像君子一般融合,一起体现科技就是生产力。


    如果说上一次哥伦布地理大发现,拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现,拓展的就是人们的数字空间。在数学空间,建立新的商业文明,从而发现新的创富模式,为人类社会带来新的财富空间。云计算,大数据、物联网和区块链,是进入这个数字空间的船,而人工智能就是那船上的帆,哥伦布之帆!


    新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力,将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。





    产业智能官  AI-CPS



    用“人工智能赛博物理操作系统新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能;实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链





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    新技术:“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”;新产业:“智能制造”、“智能农业”、“智能金融”、“智能零售”、“智能城市”、“智能驾驶”;新模式:“财富空间”、“特色小镇”、“赛博物理”、“供应链金融”


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  • 交通领域自动驾驶确实是将人工智能运用最彻底一个方面。 自动驾驶涉及环境感知、智能决策和规划、智能控制等多门学科,其中人工智能、云计算等是限制无人驾驶发展关键技术和瓶颈技术。 虽然当前自动驾驶技术...

     2019-09-05 11:51:21

     

    说到人工智能在交通领域的应用,大家首先想到的并不是识别车牌,而是自动驾驶。在交通领域自动驾驶确实是将人工智能运用最彻底的一个方面。

    自动驾驶涉及环境感知、智能决策和规划、智能控制等多门学科,其中人工智能、云计算等是限制无人驾驶发展的关键技术和瓶颈技术。

    虽然当前自动驾驶技术发展日新月异,但具体产业化应用未真正启动,有赖于人工智能、云计算等技术的发展。自动驾驶大规模的商业化应用仍需要相当长的一段时间,未来最快让普通人真实体验自动驾驶技术的方式,很可能是通过出行服务平台提供混合派单,在路况相对简单的条件下,平台通过分析评估可能会派出配有安全驾驶员的自动驾驶车辆;而大多数复杂路况订单仍要派给专业的驾驶员。自动驾驶可以在特定场景下提供运力补充,填补供需不足。

    目前自动驾驶已进入以企业为主体、以市场为主导的新阶段。行业普遍认为,2021年前后将是自动驾驶汽车发展的产业元年。自动驾驶产业落地速度的骤然加快,在很大程度上得益于人工智能近五年来取得的突破性进展。

    此外,在高精地图、车联网与智能交通系统等的合力支撑下,自动驾驶汽车有望具有接近于人类水平的视觉感知、紧急情况预测与驾驶技巧学习等能力,其中路测大数据与低功耗高性能人工智能芯片正成为产业竞争的焦点。

    非常重要的一个技术点就是图象识别,通过图像识别前方车辆、行人、障碍物、道路以及交通信号灯和交通标识,这项技术的落地应用将给人类带来前所未有的出行体验,重塑交通体系,并构建真正的智能交通时代。

    公路交通安全防控体系涉及的核心技术是交通行为监测、交通安全研判、交通风险预警、交通违法执法,而这些技术现已与人工智能融为一体。实现公路交通运行状态"看得见"、车辆通行轨迹"摸得透"、重点违法行为"抓得住"、安全隐患事件"消得了"、路面协作联动"响应快"、交通信息应用"服务优"等目标,都离不开人工智能技术。

    自动驾驶目前在智能交通领域被认为是最具潜力的应用方向之一,近年来受到资本的青睐。

    自动驾驶的愿景虽然美好,但现阶段依然存在着很多问题,例如自动驾驶车辆也频繁发生交通事故,很多自动驾驶的演示方案往往是一些路况条件特别好的道路,对于大角度的弯道或一些具有非视距障碍物的道路,往往很难有效处理。

    这一些的问题导致最近一年来,产业界对自动驾驶普遍持悲观态度,认为其可能是未来二十年甚至更久才能实现的故事,美国现任总统川普前一阵甚至说未来五十年都不可能实现。

    但基于自动驾驶技术已经可以落地的辅助驾驶今年备受资本关注,原因是其可以更好的商业化落地。我个人比较看好辅助驾驶。

    目前我们也正在打造了一项短期内可服务于辅助驾驶,远期可助力自动驾驶的技术--车路协同道路全息感知。

    我们通过道路路侧的摄像机精准感知道路的路况、车辆以及行人等参与主体的位置、速度和方向,识别道路上的一些异常交通事件,落地车路感知技术。交通事件检测系统在高速公路上目前已经大量投入使用,城市道路近年也在逐步开始应用,但仅限于异常交通事件的检测和报警。

    通过路侧摄像机将道路参与主体(人、车、非机动车)的状态、速度、方向、位置等信息进行检测,通过C-V2X或5G技术给周边车辆进行超低延时的广播,让其知道自己所处的环境,这显著提升了车载辅助驾驶系统和未来的自动驾驶车辆的环境感知能力,它相当于给每一辆车安装了一个"天眼",能够站在高空俯视车辆周边的道路和环境,类似于极品飞车里的"上帝视角"。

    可以想象,这种环境感知极大的弥补了辅助驾驶系统和自动驾驶车辆上车载传感器无法解决前方遮挡、大角度弯道或坡道、检测距离有限的非视距问题,随着5G及V2X技术的广泛应用,能够产生极具价值的车联网应用,例如高速公路上的团雾是目前高速公路交通事故特别是连环碰撞事故的主要原因之一,由于其发生距离短,往往只有几百米半径,传统的高速公路气象检测系统不容易发现,即使发现也无法通知车辆。

    而对于基于视觉检测和5G及V2X技术的车路协同感知系统来说,检测相对容易。我们可以利用该技术将检测到的团雾预警信息发送给500米以外的车辆,提醒车辆减速规避危险,可以有效规避团雾引发的连环追尾事件,减少人车伤亡损失。

    可以想象,未来路侧车路协同视觉检测单元,对于道路而言,将会变成一项必备的基础设施,它会像道路两侧的照明灯一样,将整个的道路状况清晰的检测出来,并通过5G等通信技术无延迟的投射到道路上的参与主体--车辆的"大脑"里,为辅助驾驶系统和自动驾驶车辆增加了一双天眼,为道路车辆行驶保驾护航,未来没有配置车路协同道路感知的道路好比是漆黑无灯的乡村公路,汽车都得小心翼翼缓慢行驶,而配置了车辆协同道路感知的道路就好比是灯火通明的公路,汽车视野开阔可以快速通过。

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  • 大数据技术和人工智能技术的广泛推广应用让我们的生活变得更加方便快捷,而以此为基础创建智慧交通管理模式,能够对我国目前的交通拥堵问题进行有效地解决,让我国的交通领域能够实现规范发展,提高交通方面的管理...

    2019-09-03 14:24:51

     

    随着时代的进步,以及各种科技的不断发展,让我们的日常生活发生了巨大的变化,大数据技术和人工智能技术的广泛推广应用让我们的生活变得更加方便快捷,而以此为基础创建智慧交通管理模式,能够对我国目前的交通拥堵问题进行有效地解决,让我国的交通领域能够实现规范发展,提高交通方面的管理效率。文章就此进行了简单的分析。

    无线传感技术和人工智能识别技术是物体感知和标识的主要方式,同时也是建设智慧交通的基础技术条件。智能识别就是物品中独有的二维码或是条形码等能够代表其身份的识别标签,在相关电子标签中记载着独有的位置信息和特征,随后通过人工智能设备能够对这些信息进行准确识别,随后将读取出来的信息上传到控制系统中心,进行分析与决策。无线传感网络主要是在监控目标区域中设置大量微型传感器,并由其组成全面的监控网络,各个节点之间主要是通过无线网络进行信息交流的,其主要的突出优势就是部署方便、低成本运行和灵活布置等特征。智慧交通中的传感器主要包括汇聚节点和采集节点等两部分内容。比如每一单独的采集点实际上都是一种小型的信息处理系统,能够自动收集负责区域内的数据信息,随后将收集上来的各种信息统一传送到其他的节点当中,或是传送到节点汇聚中心,汇聚节点再将综合信息发送到处理中心进行统一处理。

    智慧交通系统中的各个模块目前还处于一种单独作战,信息分离的状态,从而无法促进各个数据信息之间的有效连接,导致数据浪费现象较为严重。智慧交通云是以交通服务领域为主要目标的,属于一种融合云计算的管理技术,同时还具有云计算中的资源统一分析、信息安全与海量信息存储等优势,为城市交通的数据管理和共享提供有效的渠道。云计算实际上就是指在网络中集中大量高速计算机,从而形成一种大型的虚拟资源管理场所,能够为远程网络终端用户提供储存与分析计算的服务,用户可以租用服务商提供的云计算服务,而不用另外购买各种独立硬件。和云服务十分相似,智能交通中的云服务可以分成软件服务、平台服务和基础设施服务等三种内容。云处理平台也是智慧交通主要的研究方向,能够对海量数据进行分析、计算和存储预处理等工作,从而降低数据实时存储压力,提高开发潜力。

    智慧交通中的数据信息具有异构性、多样性和海量性等特征,从而增加了数据信息的处理难度,简单到来往车辆、各种交通设施的数据收集,复杂工作像是交通事件中的检测判断等工作,都离不开数据的处理工作。而智慧交通中较为常见的处理技术包括数据可视化、数据活化、数据挖掘、数据融合等技术,此外,还应该对数据进行选择上传,从而维护好个人隐私。数据融合也涉及到决策、通信以及人工智能等多个领域的数据处理技术,可以从决策层、特征层和数据层等三种角度出发,全面探测多源信息。因为数据融合这一过程还会涉及到大量的传感器和信息获取工作,因此在正式进行融合工作之前,还应该对相关数据空间和数据时间进行预处理,通过对准时空能够有效避免数据管理混乱状况,促进数据可靠性和一致性的有效提高。

    在现代城市发展过程中的一大问题就是交通拥堵,想要彻底解决城市发展中的这一顽疾,就需要以现代化高科技技术为支撑,建造城市中的智慧交通系统,从源头入手彻底解决城市拥挤的问题。在智慧交通系统当中涉及到云计算、大数据和人工智能AI技术等多种先进的科技,充分利用各种交通资源,促进交通成本的有效降低,让交通领域能够顺利发展。

    智能控制系统中还包括即时反馈、集中指挥、云端处理和信息采集等几种重要的板块。城市中的出租车司机、城市交警以及视频监控系统等是主要的信息采集源泉,将所收集到的信息数据及时传送到城市指挥中心,随后由相关计算机系统对大数据进行集中分析,并制定出城市交通的优化方案,将其反馈到相关管理人员和交通设施当中,从而对城市交通进行智能掌控。比如城市交通中的重要组成因素红绿灯系统,传统的运行模式都是根据固定的时间进行变化,从而容易导致某一方向中出现严重压车等问题,但是在智慧交通系统的管理控制之下,能够结合所收集上来的车辆速度、数量以及分布密度等因素,对相同方向中的路段进行智能分析,随后结合相应的分析结果,科学调控红绿灯的转换,能够促进车辆等待时间的有效降低。

    城市交通系统当中包括轻轨、地铁、出租汽车、电车和公共汽车等部分组成,而上述几种交通方式都有单独负责管理的机构,隶属于不同部门,同时处于一种分割运营的状态,从而降低了不同交通方式之间的转接效率,导致各个交通工具之间的协调配合能力较差,对交通整体的运力发生产生一定的不良影响,为此应该采取有效措施及时解决,以智能调度系统为基础,对城市整体交通运行状态进行科学规划,从而让各种交通方式之间能够进行有效的配合,促进各个交通环节的有效衔接,形成一种良好的交通网络,让乘客能够方便出行,促进交通效率的全面提升,降低空载率,促进城市交通资源的充分利用。

    私家车在城市交通系统中占据着重要的地位,和城市中的公共交通相比,私家车在日常来往中具有一种自由化、个性化和分散化的特征。而智慧交通的作用主要可以体现在对于私家车的引导和服务上,比如通过电子导航、路面显示器以及城市电台等工具为私家车及时传送交通信息以及路面交通状况,引导私家车有效避开城市中的交通拥堵地段,帮助私家车科学规划出行路线,对于城市中的停车难题,可以设计出相应的停车管理模块,并将一些公共停车区域的数据信息容纳到城市交通管理系统当中,让私家车出行可以根据手机相关APP软件来查找空余停车位,促进停车资源的高效利用。

    通过智能警示系统,能够进一步提高公众的文明出行观念,对于城市交通中那些翻越护栏、车辆逆行、闯红灯以及违反导向行驶等违法行为进行有效地惩戒。在人脸识别和车号识别等人工智能识别技术的基础上,利用公安机构中的相关信息系统能够对其进行准确定位,从而将具体的警示信息传送到违法人员的手机当中,或是利用城市中的公共显示屏幕来曝光具体的违法人员,让交警人员对其法律责任进行追究。科技支持、信息铺路,智慧城市主要是以各种先进的高科技为基础建立起来的,为此应该充分利用各种技术,包括数据通讯系统、计算机处理系统、数据采集系统等,同时还应该重视人工智能技术的合理运用。

    综上所述,智慧交通是一种比较复杂的管理系统,其中也涉及到各种方面的内容,需要多种系统和行业部门之间的有效配合。想要建设成智慧交通系统,就应该以先进的科技为基础,在政府部门的前头带领下,打造智慧交通,形成一种高效的管理体制,发挥出城市管理者的重要作用,促进我国交通领域的健康发展。

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    千次阅读 2018-10-29 12:18:00
    我们称之为不同领域(domain),接下来这部分将介绍人工智能研究和应用不同类型,以及影响和挑战,主要有八个方面交通、家庭服务机器人、医疗健康、教育、低资源社区、公共安全、工作和就业、娱乐。...
  • 自动批改作业 拍照搜题 语音识别测评 学习诊断报告 个性化学习 人工智能的柒大应用领域 智能客服 降低风险 人工智能的柒大应用领域 金融 1 2 安防 3 4 5 公安行业 交通行业 智能楼宇 工厂园区 民用安防 人工智能的柒...
  • 你也许见过这样场景:司机一个哈欠接着一个哈欠,像...人工智能在检测驾驶员行为,具体表现在以下方面。 一、驾驶员识别 人工智能软件检测驾驶员是否在车内。 二、人脸识别 通过使用先进面部识别算法,检...
  • 大数据已经颠覆了我们通信以及交通出行,而人工智能的普及应用,则很可能彻底改善人们面对就医难等民生问题。在大连举行夏季达沃斯论坛上,很多与会者认为,人工智能将大幅革新临床诊疗手段,极大改变患者看病...
  • 人工智能与医疗如何结合

    千次阅读 2018-12-04 15:51:26
    这次大会将从技术趋势、产业赋能和经济社会治理三个方面深入探讨和辩论人工智能及其带来变革,人工智能对教育,金融,交通方面都产生了深刻影响,而医疗更加是绕不开话题,中国医疗市场广阔,更加备受关注。...
  • 有学者提出,人工智能给教育系统带来了以下三个方面的挑战:第一,从教育政 策规划的角度出发,如何发掘人工智能在优化教育供给、更新教育管理、赋能教师与 教学、提高学习质量等方面的潜能,扩大教育普及率和确保...
  • 在公司申请方面,美国国际商业机器公司(IBM)的人工智能专利申请数量最多,截至2016年底拥有8290项发明,其次为美国微软公司(Microsoft),拥有5930项发明;前五大申请方还有日本东芝公司(TOSHIBA)、韩国三星...
  • 人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大潜力。而驱动市场主要因素,是人工智能技术在各种终端用户垂直领域应用数量不断增加,尤其是改善对终端消费者服务。 医疗保健...
  • 在此大背景下,中国人工智能学会出台《中国人工智能系列白皮书——智能驾驶2017》,概述汽车智能化发展,分析国内外技术发展现状,从安全性、经济性、互联性、行业性方面具体阐述智能驾驶社会效益与影响,并详细...
  • 上海交通大学计算机专业博士毕业,在校期间主研方向为数据挖掘、机器学习、AI人工智能。毕业后即进入某大型软件上市公司从事大数据、人工智能等技术相关工作。在大数据应用、人工智能方面都有着丰富经验。 ...
  • 近日,德勤发布了《中国人工智能产业白皮书》,认为人工智能将在政府、金融、医疗、交通、零售以及制造行业多点开花,有效解决这些行业的痛点。 1、政府 政府在城市管理方面的痛点主要集中于两点:一是城市人口数量...

空空如也

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交通方面的人工智能