從北京的首都到"首堵"，到深圳的英雄難過(guò)梅林關(guān)，城市交通擁堵已經(jīng)成為了制約城市發(fā)展以及改善人民宜居體驗(yàn)的關(guān)鍵因素之一。到底如何才能解決愈演愈烈的城市交通擁堵問(wèn)題，有沒(méi)有靈丹妙藥呢？
我們都知道，城市的交通繁忙十字路口，我們通常都能看到一個(gè)或多個(gè)攝像頭，它們的作用是監(jiān)視交通狀況，為交通違法行為提供圖像甚至是視頻證據(jù)。但是，它們還能發(fā)揮更大的作用嗎？它們是否能幫助城市規(guī)劃者優(yōu)化交通流量或確定疑似交通事故的發(fā)生地點(diǎn)嗎？
美國(guó)德克薩斯高級(jí)計(jì)算中心（TACC）以及德克薩斯大學(xué)交通研究中心的研究人員認(rèn)為，攝像頭是可以做到這一點(diǎn)的。他們一同致力于開(kāi)發(fā)人工智能工具，使用深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行復(fù)雜的、可搜索的流量分析。
在本月舉行的IEEE國(guó)際大數(shù)據(jù)會(huì)議上，他們將提出一種新的深度學(xué)習(xí)工具，使用奧斯汀市的原始交通攝像頭來(lái)識(shí)別人、汽車(chē)、公交車(chē)、卡車(chē)、自行車(chē)、摩托車(chē)和交通燈等物體，并描述這些物體如何移動(dòng)以及如何相互作用。交通工程師們可以對(duì)這些信息進(jìn)行分析鑒別，看看每條車(chē)道上有多少汽車(chē)是開(kāi)錯(cuò)道的。
TACC的數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)組組長(zhǎng)Weijia Xu表示，"我們希望開(kāi)發(fā)一個(gè)靈活高效的系統(tǒng)來(lái)滿(mǎn)足交通研究者和決策者的動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)分析需求。我們不想為某個(gè)特定的問(wèn)題開(kāi)發(fā)一個(gè)交鑰匙解決方案，而是探索一些可能有助于分析需求的方法，甚至那些將來(lái)可能出現(xiàn)的需求。"
他們開(kāi)發(fā)的用于流量分析的算法自動(dòng)地從原始數(shù)據(jù)中標(biāo)記所有潛在的對(duì)象，通過(guò)與先前識(shí)別的對(duì)象進(jìn)行比較來(lái)跟蹤對(duì)象，并比較每個(gè)幀的輸出以發(fā)現(xiàn)對(duì)象之間的關(guān)系。
一旦研究人員開(kāi)發(fā)出一種能夠?qū)煌ㄟM(jìn)行標(biāo)記、跟蹤和分析的系統(tǒng)，他們可以將其應(yīng)用于兩個(gè)實(shí)際的例子：計(jì)算有多少移動(dòng)車(chē)輛沿著道路行駛，并確定車(chē)輛和行人之間的密切聯(lián)系。
系統(tǒng)自動(dòng)計(jì)算10分鐘的視頻里有出現(xiàn)了多少車(chē)輛，初步結(jié)果表面，他們的工具整體準(zhǔn)確率高達(dá)95%。
UT交通研究中心網(wǎng)絡(luò)建模中心主任Natalia Ruiz Juri表示，了解交通流量及其分布的時(shí)間是驗(yàn)證交通模式和交通網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)價(jià)的關(guān)鍵。
她認(rèn)為，"目前的做法往往依賴(lài)于使用昂貴的傳感器連續(xù)數(shù)據(jù)收集，或在某個(gè)特定的時(shí)間段內(nèi)進(jìn)行流量采樣研究。而利用人工智能從現(xiàn)有攝像頭自動(dòng)生成交通流量將提供更廣泛的空間和時(shí)間覆蓋面的運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)，促進(jìn)產(chǎn)生有價(jià)值的數(shù)據(jù)集，以支持創(chuàng)新的研究，并了解交通管理和經(jīng)營(yíng)決策的影響。"
在潛在的密切接觸的情況下，研究人員能夠自動(dòng)識(shí)別一些車(chē)輛和行人非常接近的情況。 這些都不代表現(xiàn)實(shí)生活中的危險(xiǎn)，但是它們表明了系統(tǒng)如何在沒(méi)有人為干預(yù)的情況下發(fā)現(xiàn)危險(xiǎn)的地點(diǎn)。
奧斯汀市的咨詢(xún)工程師Jen Duthie表示，"奧斯汀市致力于終結(jié)交通死亡事故，視頻分析將是一個(gè)強(qiáng)大的工具來(lái)幫助我們找出存在潛在危險(xiǎn)的地方。在受傷或死亡事故發(fā)生之前，我們可以將我們的資源用于解決問(wèn)題地點(diǎn)。"
研究人員計(jì)劃探索自動(dòng)化如何促進(jìn)其他與安全有關(guān)的分析，如識(shí)別行人穿過(guò)指定人行道外的繁忙街道的位置，了解駕駛員如何對(duì)不同類(lèi)型的行人產(chǎn)生標(biāo)志作出反應(yīng)，并量化行人愿意為了使用斑馬線而行走多遠(yuǎn)。
該項(xiàng)目展示了人工智能技術(shù)如何大大減少分析視頻數(shù)據(jù)所需的工作量，并為決策者提供可操作的信息。
Ruiz Juri認(rèn)為，"大家期待已久的無(wú)人駕駛及聯(lián)網(wǎng)汽車(chē)的上路，可能會(huì)導(dǎo)致車(chē)輛和行人的行為以及公路的行為發(fā)生重大變化，視頻數(shù)據(jù)將在了解這些變化中發(fā)揮關(guān)鍵作用，而人工智能可能是實(shí)現(xiàn)真正捕捉新技術(shù)影響的全面大規(guī)模研究的關(guān)鍵。"
不管你用不用，攝像頭都已經(jīng)立在那里。利用這些現(xiàn)成的設(shè)施，再加上人工智能和大數(shù)據(jù)，城市交通擁堵問(wèn)題就能迎刃而解嗎？我們拭目以待。
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