交通分野における人工知能、ビッグデータ、その他の技術の応用に関する簡単な議論

人工知能、ビッグデータ、モノのインターネット、クラウドコンピューティングなどの技術の台頭と発展に伴い、さまざまなデバイス、端末、システムプラットフォームなどから大量のデータが生成されるようになり、従来の処理方法は徐々に時代遅れになり、これらのインテリジェントで便利な技術は徐々に生活のあらゆる分野に浸透してきました。交通業界では、交通ルートや検問所の増加、大規模ネットワーク化に伴い、膨大な量の車両交通記録情報が収集されています。従来のデータ統計モデルをそのまま継続して分析やイベント処理を行っても、大量のデータや情報がタイムリーにフィードバックされ、解決されることはありません。

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人工知能、ビッグデータ、モノのインターネット、クラウドコンピューティングなどの技術を活用することで、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たり、車両の待機時間を短縮したり、都市道路の交通効率を向上させることができます。都市レベルの人工知能頭脳は、都市道路を通過する車両の軌跡、駐車場の車両情報、住宅街の駐車情報などのリアルタイム情報を持ち、30分前に交通量の変化と駐車スペースの数を予測し、リソースを合理的に配分して交通を緩和し、空港、鉄道駅、バス停、ビジネス地区での大規模な交通連携と配車を実現し、都市全体の運営効率を向上させ、住民のスムーズな移動を保証します。

この記事では、人工知能、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、モノのインターネットなどのテクノロジーが運輸業界にもたらす利便性と変化について簡単に説明します。

1. データリソースの統合

わが国では路線数が多いため、交通関係の部門のほとんどが独自の情報プラットフォームを持ち、膨大な量のデータを生み出しています。しかし、各部門やユニット内のシステムプラットフォームは独立していることが多く、情報やデータが相互接続されていないことが多く、データリソースが分散して共有されていない状態になっています。現在、クラウドコンピューティングの徹底的な応用により、運輸業界もクラウドにデータをアップロードし、リソースを統合し始めており、運輸業界の管理、計画、運営、サービスに好ましいサポートを提供します。

例えば、EasyNVR + EasyNVSの組み合わせにより、交通のクラウド化が実現しました。省境駅を廃止する省級高速道路グループのビデオクラウドサービスプロジェクトでは、2,000台以上のデバイスの接続に成功し、ビデオビッグデータ分析の助けを借りて、案件処理の効率が加速されました。

2. インテリジェントな分析と意思決定

運輸業界には、検問所、監視ビデオ、交通事故、バス路線、車両の位置、車両運行など、多くのモジュールと大量のデータがあるため、意思決定を支援するために従来の統計分析を使用し続けると、時間、人員、物的資源、その他のコストが増加します。現在、ビッグデータコンピューティングと人工知能支援による意思決定に基づいて運輸業界での事故を処理することで、タイムリーで効果的な処理を実現し、事故の発生をタイムリーに追跡して、将来同じ事故を回避するための決定と根拠を提供することができます。

3. 車両の統計と識別

現在、車両のカウントと識別は運輸業界で最も人気のあるアプリケーションです。現在の認識率はそれほど高くありませんが、人工知能とディープラーニングの応用により、この状況は大幅に改善されます。現在、EasyCVRはナンバープレート認識を実現しており、今後もインテリジェント分析に注力していきます。運輸業界は、インテリジェントなビデオ分析および認識技術の助けを借りて、車両の流れ、ナンバープレートの認識、車種の検出などをカウントすることができ、これは運輸業界が道路交通の全面的な監視と巡回を実現するのに有益であり、交通渋滞の解消に便利であり、交通事故の追跡と追跡に役立ちます。

4.自動処理と車両追跡

このシステムは、インテリジェントなビデオ認識技術とビッグデータコンピューティング機能に基づき、交通流統計や車両識別に加え、GIS または衛星測位技術と組み合わせた抽出された車両情報に基づいて車両を追跡することもできます。高速道路の出入口に自動料金収受システムを設置し、業務処理の自動化とインテリジェント化を実現し、車両の迅速な通行を促進します。