研究人员运用AI技术,智能相机和传感器来寻找更好地管理交通,节省燃料和减轻交通负担的方法。车辆停在红灯处,在等待信号灯改变并加速后加速以恢复速度时空转,这浪费了燃料,并向空气中添加了污染物。空转车辆每年浪费的汽油和柴油合计超过60亿吨 。
研究人员创建了一种新的交通交叉口模型,用于减少能源消耗并改善交通流量。 该项目的目标是开发一种自动交通控制系统,该系统将在保持安全和高效的运输环境的同时,将走廊水平的燃油消耗降低20%。研究人员打算将AI和机器学习应用于支持多种智能交通应用,包括紧急车辆抢先,交通信号优先和行人安全 。
下一步是通过AI合并这些系统。创建这样的系统,尤其是对于密集的城市走廊和四处蔓延的郊区,可以极大地改善能源和可持续性的影响,运输在一段时间内将严重依赖汽油动力车辆。人工智能和机器学习算法可识别出效率最低的车辆,然后跟踪其路径和速度,以提前改变交通信号。这消除了一定程度的低效率的交叉路口起停,并最大程度地减少了油耗。
智能AI相机正变得越来越普及
智能AI相机将在2025年转变交通管理,根据研究机构的报告分析,摄像机将启用机器视觉应用,例如行人检测和警报。 到2025年,将使用超过155,000个基于AI的摄像头,高于2020年 的33,000个。交通管理应用程序包括自适应交通灯,车辆优先级抢占,停车通道和检测以及电子收费。 低延迟计算机网络是经过优化以处理大量数据消息而具有最小延迟或延迟的网络。
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