CMU机器人研究所：人工智能如何接管路灯管理与马路维护？

城市是社会进化的产物，也是工业文明的载体，而体现城市面子的往往是四通八达的道路。谁也不会把崎岖颠簸的道路当做城市繁荣的标志，但是降雨渗入道路使沥青产生裂缝，热胀冷缩会对道路产生破坏。

气候干燥的城市还好，但是湿润多雨的城市就会有很大的道路保养的麻烦。

美国匹兹堡RoadBotics的首席技术官本杰明施密特（Benjamin Schmidt）说：“有些事情可以提前5年甚至10年之前完成，这样可以延长道路的使用寿命。”

「早发现早根治」的原则用在道路维护上也是有效的，但是问题的难度在于第一步：如何早发现？

美国一家名为RoadBotics公司正在使用最先进的计算机视觉技术来帮助地方政府更好地管理道路。

该公司的机器学习算法处理通过智能手机收集的道路图像，进而得到道路的维护情况。RoadBotics公司使用安装在挡风玻璃上的标准Android手机捕获视频和相应的GPS数据，以便使用软件分析。然后，使用这些图像生成一个深入的道路状况在线地图，政府可以用它来做出维护和修理决策。

项目自2016年12月启动以来，卡内基梅隆大学的分支机构已经评估了美国90多个城市，城镇和县一级城市的道路。比如美国城市底特律，2019年初正在使用RoadBotics技术检测其4200公里的公路。

道路维护费用昂贵。

随着时间的推移，沥青会受到天气和交通的影响而自然裂缝。这些裂缝因为盐、燃料和水的渗入损坏，而且它们可能导致更大的问题，修复起来造价不菲。

城市交通道路管理部门定期评估他们的道路，派出检查人员四处寻找道路的损坏迹象并手动记录情况，范围以及位置。但是这需要时间，尤其在人手有限的情况下，工作量难以完成，耽误了维修的最佳时机。假如有大型公路网需要评估，人工不足的情况很常见，RoadBotics技术用定量数据解决了很多这类问题。

RoadBotics公司提供道路评估服务。可以使用公司派出的服务辆车，或者城市可以使用自己的公共服务车辆，如垃圾车、街道清扫车，使用仪表板安装的智能手机来驱动城市网络的每一英里。视频及其GPS位置将上载到云服务器。

然后，该公司的AI算法使用深度学习技术逐个像素地分析视频中的每一帧。该公司通过标记的路面图像来训练神经网络，其中不同的颜色对应于不同类型的损坏。RoadBotics表示，它可以识别路面的每个有用方面，从巨大的坑洼到更多细微差别，如颠簸路面，凹陷和裂缝。

该软件创建了一个道路网络地图，绿色为1，红色为5，意味着急需修理。管理人员可以使用地图来评估，评估维修条件和使用情况，计算路维修费用。

这种自动评估可节省时间和金钱。例如，美国佐治亚州萨凡纳市曾使用18名兼职实习生来完成对1100公里道路的评估。这个过程耗时三年，耗资130000美元。虽然花费巨大，但是数据依然不可靠。RoadBotics在三个月内为该市提供了客观的道路评级报告，费用是之前的三分之一。萨凡纳市经理办公室的Joe Shearouse表示，成本可以让城市能够间隔更短的时间来审查道路交通网络，并在小问题成为大问题之前识别它们。

该公司技术人员表示，道路可能只是一个开始。可以使用其AI技术来评估其他交通资产的状况。比如线路、指示牌、植被、路灯、装饰灯等，以高速公路路灯的管理和日常维护为例，日常巡检、验收、修复、保养及清洁等相关内容都可以评估。马路上所有需要维护的东西都有人工智能技术的用武之地。（完）