今年1月的消費電子展引發(fā)了未來幾年自動駕駛汽車進入汽車市場的新浪潮。人們的大部分注意力都集中在這些車輛的技術(shù)上。然而。嵌入道路基礎(chǔ)設(shè)施的技術(shù)也促使服務(wù)提供商和市政當(dāng)局之間進行更多討論。

隨著人工智能和 5G

網(wǎng)絡(luò)連接的進步，智能道路基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)有望被添加到美國許多不同的道路、橋梁和其他交通系統(tǒng)中，以期改善實時交通分析并應(yīng)對最具挑戰(zhàn)性的道路安全和交通管理問題。本次討論的核心技術(shù)之一是當(dāng)前使用 AI 增強相機以及未來對 LiDAR 技術(shù)的承諾。

人工智能將增強相機傳感性能

如今，僅在美國就部署了數(shù)十萬臺交通攝像頭，如果考慮到閉路電視攝像頭，甚至還有數(shù)百萬臺。它們主要用于道路監(jiān)控和基本的交通管理應(yīng)用(例如循環(huán)仿真)。然而，將 AI 的最新進展引入這些資產(chǎn)可以立即提高基本應(yīng)用程序性能并解鎖更高級的軟件應(yīng)用程序和用例。

與傳統(tǒng)相機中的傳統(tǒng)計算機視覺技術(shù)相比，人工智能和機器學(xué)習(xí)提供了卓越的傳感性能。它們通過能夠自動適應(yīng)各種照明和天氣條件的算法，對所有道路使用者進行更穩(wěn)健、靈活和準(zhǔn)確的檢測、跟蹤和分類。此外，它們還具有預(yù)測能力，可以更好地模擬道路使用者的運動和行為，并提高道路安全。市政機構(gòu)可以立即受益于人工智能增強型攝像頭，其應(yīng)用包括道路沖突檢測和分析、行人過路預(yù)測以及用于 AV 部署的基礎(chǔ)設(shè)施傳感。

LiDAR 技術(shù)無法完全取代攝像頭LiDAR 可以提供與相機互補且有時重疊的價值;但是，仍然存在一些安全關(guān)鍵的邊緣案例，其中 LiDAR 技術(shù)表現(xiàn)不佳(包括大雨和大雪)，并且相機已被證明更好。此外，由于高單價和有限的視野，今天的激光雷達(dá)技術(shù)大規(guī)模部署仍然很昂貴。例如，在一個路口部署多個 LiDAR 裝置需要巨額投資，而一個 360 度 AI 攝像頭可能是更具成本效益的解決方案。

對于許多注重預(yù)算的社區(qū)來說，人工智能增強型相機仍然是當(dāng)今經(jīng)過驗證的首選技術(shù)。隨著時間的推移，隨著 LiDAR 技術(shù)成本的降低，社區(qū)應(yīng)評估使用此類傳感器增強其基礎(chǔ)設(shè)施。

最終，傳感器融合將帶來強勁的結(jié)果

當(dāng) LiDAR 技術(shù)的成本最終達(dá)到預(yù)期的降低時，它將被視為對當(dāng)今安裝的 AI 增強相機的強大且可行的補充。與自動駕駛汽車類似，傳感器融合將成為智能基礎(chǔ)設(shè)施解決方案的首選方法，并使城市能夠最大限度地利用這兩種技術(shù)的優(yōu)勢。 (傳感器融合是將來自多個 LiDAR、攝像頭、雷達(dá)、CCTV 和其他來源的數(shù)據(jù)輸入整合在一起形成單一環(huán)境模型或圖像的能力。)

今天使用具有成本效益和性能的人工智能攝像頭，再加上未來幾年LiDAR的巨大潛力，可以幫助社區(qū)和市政當(dāng)局實現(xiàn)今天和明天的雙贏局面。

歸根結(jié)底，目標(biāo)是改善整體交通流量，減少車輛碰撞和死亡人數(shù)，但技術(shù)和實施戰(zhàn)略必須是正確的。監(jiān)控我們道路的技術(shù)也需要改變，因此需要考慮今天使用人工智能支持的攝像頭，并有望在明天使用LiDAR。