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ai“上路”-路且長聚焦人工智能在高速公路領(lǐng)域的應(yīng)用-預(yù)覽頁

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【正文】能搜索、大數(shù)據(jù)應(yīng)用；強人工智能具有認知與學(xué)習(xí)、決策與執(zhí)行功能，是多領(lǐng)域綜合智能，應(yīng)用場景是無人駕駛、機器人；超人工智能具有獨立意識與創(chuàng)新創(chuàng)造功能，將超越人類的智能，應(yīng)用場景是創(chuàng)新創(chuàng)造和解決人類無法解決的問題。近年來，我國高速公路路網(wǎng)建設(shè)發(fā)展迅速，以高速公路為骨架、普通公路為主體的公路網(wǎng)已基本形成。因此，高速公路的發(fā)展需滿足應(yīng)急、監(jiān)測、管理、服務(wù)、決策這五個方面的需求。　　機器視覺－－　　機器視覺技術(shù)是人工智能研究的分支之一，是一門研究如何使機器“看”的科學(xué)，能夠在圖像及圖像描述之間建立映射關(guān)系，從而使計算機能夠通過數(shù)字圖像處理和分析來理解視頻畫面中的內(nèi)容，自動地分析和抽取視頻源中的關(guān)鍵信息。中設(shè)設(shè)計集團股份有限公司在內(nèi)蒙古的無人區(qū)進行了大規(guī)模的科研，通過無人機裝備的掛載攝像機、掛載喇叭，將其應(yīng)用于應(yīng)急現(xiàn)場實時管控、違法侵害路產(chǎn)路權(quán)監(jiān)管、超載超限監(jiān)管等場景。石臼湖大橋、繞城公路　　基于虛擬現(xiàn)實的應(yīng)急演練——傳統(tǒng)應(yīng)急培訓(xùn)演練主要通過講座、視頻、現(xiàn)場演習(xí)等方式實現(xiàn)，具有一定的局限性，如危險場景的模擬，無法對每個個體操作的規(guī)范性實現(xiàn)監(jiān)督，而通過虛擬現(xiàn)實技術(shù)可模擬真實現(xiàn)場環(huán)境，提高應(yīng)急演練的效果。面對日益延伸的高速公路和不斷增加的機動車，只有強化通行車輛的全天候管控、實施交通事故黑點的全方位預(yù)警，才能從源頭上確保“保安全、保暢通、降事故”的目標得到實現(xiàn)。　　機動車通行行為精準識別　　基于深度學(xué)習(xí)算法提煉車輛的辨識特征和運動特征，并利用這些特征對車輛的通行行為進行分類識別。　　　幾點思考－－　　對于高速公路交通事故預(yù)警預(yù)測，姜良維給出了幾點建議和思考。　　嵌入人工智能視覺芯的交通監(jiān)控設(shè)備，將集高清晰成像、全天候感知、多維度識別、精細化預(yù)警等功能于一體，將從本質(zhì)上改變交通監(jiān)控設(shè)備的內(nèi)涵，為解決復(fù)雜交通場景下高速公路路況全息感知、行為智能識別、隱患精準預(yù)警提供條件。　　針對這兩個問題，黑龍江省交通信息通信中心總工程師寧書勛講解了車輛多維特征及大數(shù)據(jù)在打逃中的應(yīng)用，可有效突破打逃瓶頸。　　信息處理及其關(guān)鍵技術(shù) 　　信息處理環(huán)節(jié)利用前端設(shè)備采集的各種信息，結(jié)合相鄰系統(tǒng)數(shù)據(jù)，建立起大數(shù)據(jù)分析平臺，實現(xiàn)各類營運分析應(yīng)用與逃費稽查功能，可實現(xiàn)數(shù)據(jù)查詢、逃費分析、路徑識別、布控報警、流量統(tǒng)計、黑名單管理、統(tǒng)計報表等功能。如何重建缺失信息、如何剔除錯誤信息對分析結(jié)果的正確性具有重大影響。國家智能交通系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心副主任孟春雷指出，現(xiàn)在業(yè)內(nèi)對于人工智能的理解就是從各自學(xué)習(xí)的角度去判斷，就如同蘇軾的《題西林壁》所言——橫看成嶺側(cè)成峰，遠近高低各不同，不識廬山真面目，只緣身在此山中。在人工智能這個大領(lǐng)域中，機器視覺只是其中占比不到十分之一的一個細分領(lǐng)域，而深度學(xué)習(xí)又是機器視覺領(lǐng)域中占比不到十分之一的一個細分領(lǐng)域。從算法的先進性以及計算的深度來看，這無疑是人工智能的進步，人類在最不可能被戰(zhàn)勝的項目上被AI戰(zhàn)勝了，可以說這是人工智能發(fā)展的里程碑。自動/無人駕駛車輛一直在上路測試，是因為即使行駛一百萬公里，都不能遍歷所有的情況

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