AI + スマート交通が全体のアップグレードと調整を実現

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人工知能は、人間のように知覚、認識、決定、実行できる人工プログラムまたはシステムである、新しい総合的な技術科学または工学です。

国務院が発表した「新世代人工知能開発計画」では、人工知能とさまざまな産業の融合と革新を推進することを提案しており、その中にはインテリジェント輸送ツールやインテリジェント物流など、輸送におけるいくつかの重要分野が挙げられている。

計画によると、国はインテリジェント交通の開発を推進し、商用車の自動運転や路車協調の技術システムの構築を検討する。複雑なシナリオにおける多次元交通情報の総合的なビッグデータ応用プラットフォームを開発し、インテリジェントな交通迂回と総合的な運行調整・指揮を実現し、地上、鉄道、低高度、海上をカバーするインテリジェントな交通監視、管理、サービスシステムを構築します。

人工知能技術は都市交通システムのさまざまな部分に浸透しており、インテリジェント交通の全体的なアップグレードと調整を実現できます。人工知能の重要な応用分野として、スマート交通はナンバープレート認識、無人運転、渋滞管理、交通事故の防止と削減などの面で議論と検討に値します。

交通は、人、車両、環境などの総合的な要素で構成されています。人工知能が加わることで、交通はよりインテリジェントになります。

異常検知、画像認識、ビデオ分析などの人工知能技術を活用することで、交通管理機関の監視能力と精度を高め、交通安全事故の発生を回避できるほか、交通運転行動を規制し、交通文明を向上させることもできる。

人工知能技術は、都市全体、地域、商業地区などの交通状況、渋滞、事故などの行動をリアルタイムで分析するために使用できます。履歴データの詳細なマイニングと理解を通じて、年、月、日などの形式で多次元の総合的な交通管理緊急指揮計画を作成し、交通効率を向上させることができます。

人工知能アルゴリズムは、都市住民の移動の好み、生活、消費習慣に基づいて、都市内の人や車両の移動、都市建設、公共資源に関するデータを分析できます。これらのビッグデータの分析結果に基づいて、政府の意思決定部門が都市計画、特に公共交通施設のインフラ建設を実施するためのガイダンスと参考資料が提供されます。

さらに、人工知能はあらゆる面からリソースを結び付け、ビッグデータプラットフォームの支援を受けて、リソースをインテリジェントにディスパッチし、リソースのミスマッチを減らし、さまざまなタイプの交通のアイドル率を減らし、車の数を減らすことで、環境保護と省エネの目標を達成することができます。

1. 車両識別に応用された人工知能

車両認識においては、ディープラーニングベースの車両認識技術により、単純なナンバープレートやロゴから車体全体まで特徴範囲が拡大されます。車両のライト、グリル、窓などは、すべて車両の重要な特徴です。これらの特徴の導入により、車両認識の精度が大幅に向上するだけでなく、干渉、遮蔽などの問題への適応性も高まります。認識カテゴリもより詳細になり、車両のブランドを認識できるだけでなく、サブブランド、モデル、年式などの車両の詳細なカテゴリも認識できます。車両のナンバープレート、ブランド、モデル、色などの説明情報の検索に加えて、ビデオ画像データ内の特定の車両を、車両の写真や年次検査ラベル、装飾品などのローカルな特徴を通じて検索することもできます。

現在、スマート交通の分野では、人工知能分析とディープラーニングの比較的成熟した応用技術の中で、ナンバープレート認識アルゴリズムが最も理想的です。さらに、車両の色、車両メーカーのロゴ認識、無免許車両の検出、非自動車の検出と分類、前後車両の判断、車両検索、顔認識などの分野における人工知能の応用も比較的成熟しています。

2. 自動運転における人工知能の応用

実際、交通分野における人工知能の応用というと、真っ先に思い浮かぶのはナンバープレート認識ではなく、無人運転です。交通分野において、自動運転はまさに人工知能の最も徹底した応用です。

自動運転には、環境認識、インテリジェントな意思決定と計画、インテリジェントな制御など、複数の分野が含まれます。その中でも、人工知能とクラウドコンピューティングは、無人運転の発展を制限する重要な技術であり、ボトルネックとなる技術です。

現在の自動運転技術は急速に発展していますが、その具体的な産業応用はまだ本格的には始まっておらず、人工知能やクラウドコンピューティングなどの技術の発展に依存しています。

現在、自動運転は企業が主体となり、市場が原動力となって新たな段階に入っています。業界では一般的に、2021年頃が自動運転車開発の元年になると考えています。自動運転業界の導入ペースが急激に加速したのは、主に過去 5 年間の人工知能の画期的な進歩によるものです。

さらに、高精度地図、車両ネットワーク、インテリジェント交通システムの連携により、自動運転車は視覚認知、緊急予測、運転技能学習能力が人間レベルに近づくことが期待されており、その中でも路上試験ビッグデータと低消費電力、高性能の人工知能チップが業界競争の焦点となっている。

3. 渋滞管理における人工知能の応用

人々が最も懸念している都市部の交通渋滞問題に関しては、AI がさらなる可能性を提供します。現在、私たちが最も慣れ親しんでいるのは、ナビゲーションを使って目的地に到着し、電子地図でバスの位置を確認することです。実は、その背後には高度なAIとディープラーニング技術があります。

ディープラーニングを通じて、人工知能は人間の脳よりも強力かつ迅速に問題を解決する能力を発揮するため、交通渋滞の緩和にも重要な役割を果たすことができます。代表的な例は杭州の「シティブレイン」です。シティデータブレインのテスト導入後、パイロットプロジェクトにおける22キロの高架道路の平均遅延は15.3％短縮され、移動時間は4.6分短縮されました。地上幹線道路の平均遅延は8.5％短縮され、移動時間は1分短縮されました。これらのデータは特に驚くべきものではないかもしれませんが、小規模なパイロットプロジェクト内でこのようなデータの変化を達成するのは容易ではありません。

4. 交通事故の防止と削減のための人工知能

交通事故は都市交通のもう一つの「問題点」です。毎年130万人以上が交通事故で亡くなっています。当社は、人工知能ビジョンコアに基づく高速道路の運転環境のホログラフィック知覚技術、ディープラーニングに基づく自動車交通行動認識、移動目標の監視、追跡、認識技術を使用してソフトウェアを開発します。これにより、道路上での違法な車線変更や速度超過などの違法行為を分類して理解し、早期警告の洗練された基礎を提供します。交通違反が頻発する道路区間に適用され、複雑な交通シナリオにおける道路状況の認識と行動のインテリジェントな認識を解決し、事故の総合的な評価、早期警告、即時介入のための技術システムを構築します。

現在、事故予測と警告は主に2つの側面があります。1つは、違法行為が頻繁に発生する場所に、車両が道路の危険な部分に入る前と後に早期警告予測を提供する装置を設置することです。車両が交通法規に違反した場合、所有者にすぐに通知されます。現在、高速道路の一部区間で同様の作業が行われていますが、自動警告は行われていません。将来的には自動警告が必須となり、これは人工知能によって実現されるでしょう。 2つ目は、悪天候に対する早期警報の提供です。毎年、安徽省付近の高速道路網では天候のせいで数十台の車両が衝突しており、この装置も設置可能です。人工知能チップが組み込まれると、映像を認識できるだけでなく、交通環境などをインテリジェントに分析して早期警告を提供し、最終的には事故多発区間の制御や事故警告・予測を実現します。

交通管理において、人工知能は主に移動ターゲットの検出と認識に使用されます。一般的な応用シナリオには、動的違反証拠収集、交通信号制御、道路網フロー規制、人間と車両の特徴の相関、交通行動分析などがあります。

交通信号制御の面では、人工知能技術を使用して都市の交通の流れをリアルタイムで分析し、信号機の間隔を調整し、車両の待機時間を短縮し、都市道路の交通効率を向上させることができます。