AI 模型与平台
人工智能和物联网:智能城市的交通管理

如今的智能城市由不断演变的先进技术所驱动,这些技术正在改变城市的面貌。人工智能和物联网正在成为城市运营的不可或缺的组成部分。基于云的服务、物联网、分析平台和各种人工智能工具正在改变市民与城市环境的交互方式。
这些现代技术,如Blue Orange Digital所述,这是一家位于纽约市的顶级人工智能咨询和开发机构,能够实现从废物管理到食品供应优化和医疗保健数字化等广泛的应用。在此过程中,它们正在颠覆整个行业并创造新的商业机会和应用。
在所有城市责任中,交通管理是一个有趣的问题,甚至对于最先进的人工智能工具和技术来说也是如此。城市交通是一个高度动态的环境,成千上万的参与者使用不同的交通方式以复杂的方式相互作用。另外,需要实时做出决定,以确保所有交通参与者的安全和福祉。在这样的环境中进行活动规划是一个极其具有挑战性的任务。幸运的是,人工智能驱动的智能城市技术已经在解决一些最紧迫的交通管理问题方面取得了显著的进展。
下面是物联网和人工智能技术所支持的最常见的交通管理解决方案列表。
众包数据实现所有车辆类型的优化路线
数据就是力量,这一点对城市规划师来说尤其重要:他们的决策必须以数据为依据。关于市民如何使用不同城市区域(移动数据)的信息可以提供对交通需求的关键见解。它为他们提供了对不同城市路径使用情况的准确概述,从而增加了更准确、更适合市民的规划的可能性。
众包数据如今无处不在,来源于各种设备。我们的智能手机、平板电脑、笔记本电脑,甚至汽车都在不断发出地理位置数据。各种应用程序正在捕获这些数据并使用它们来支持面向消费者的服务。同时,分析框架使得从这些异构数据源中提取见解变得容易。通过与城市管理和城市规划师共享这些数据,可以利用这些丰富的移动数据来改善规划过程。
想想你所在城市中最受欢迎的自行车道或最繁忙的行人区。在没有了解这些区域使用情况的知识的情况下进行规划就相当于在黑暗中、没有任何视力地攀登珠穆朗玛峰。可视化和分析绝对必要,以便为规划过程带来光明,并确保所有规划决策都由市民生成的数据驱动。
众包移动数据的好处可以转化为改善步行便利性和减少通勤时间。对于骑自行车的人来说,这意味着优化的路线和更绿色的道路;对于驾驶员来说,这意味着在城市中心等待交通信号和行人时花费的时间更少。移动数据使所有交通参与者都受益。

计算机视觉和人工智能实现行人和车辆安全
确保公共道路安全是交通管理系统的关键责任。由车辆和行人组成的复杂环境需要被密切监控,以确保所有交通参与者的安全。
幸运的是,有技术可以自动执行这些监控任务,并将它们委托给软件和算法。计算机视觉和视频分析可以在路边摄像头上实施,也可以在汽车上实施。算法可以在边缘进行计算,并可以在发生时检测异常情况和行为。从自动读取车牌到检测行走模式,各种应用程序都可以通过计算机视觉实现。当将其作为交通管理系统的一部分实施时,它们可以最小化与粗心驾驶相关的高风险,并确保公共行人区的安全。
将任务委托给软件具有创造更安全环境的潜力。计算机视觉和视频分析是此类努力的领先技术。

物联网传感器实现智能城市的精确交通监控
理解交通是一个需要实时完成的任务,以便能够优化交通流,既包括城市内部也包括城市外部。这涉及识别和传达事故、拥堵和临时路边障碍等交通事件。
传感器技术和先进的无线通信协议使得所有类型的车辆都可以相互通信,传递方向、速度和行驶时间等信息。它们可以传递的信息量没有限制,考虑到物联网设备的可定制性。它们不仅可以附着在任何移动对象上,还可以从环境中收集和传递上下文信息。
传感器收集的数据可以实现实时分析,支持立即的交通管理决策。一个典型的应用例子是自适应交通信号,它们不仅仅是预编程的,还会考虑到实时交通信息。
基于传感器的解决方案的好处可以转化为主动的交通管理措施。它们可以实现短期预测和控制,并可以减少拥堵,提高交通流畅度。通过帮助交通管理机构减少排放、噪音和行驶时间,基于物联网的传感器技术在任何现代交通管理系统中都发挥着至关重要的作用。
智能城市中人工智能和物联网的未来是什么?
城市规划师和工程师现在正在处理日益复杂的环境,并需要解决日益复杂的问题。人工智能和物联网正在帮助他们解决这些问题。交通和交通管理提出了一个现代挑战,如果没有软件和算法的帮助,很难解决。另外,交通管理在任何智能城市中都发挥着至关重要的作用,因为它可以轻松影响城市其他功能的正常运作。
幸运的是,现代技术使得利用市民生成的移动数据来解决这些复杂任务成为可能。随着分析框架、云服务和数据收集设备的可用性增加,能够找到现代解决方案并将实时数据纳入交通管理决策成为可能。
当数据被用于决策和更好地理解城市旅行动态时,管理应用程序的质量也会提高。这确保了交通控制策略和未来基础设施开发项目将准确匹配市民的需求。人工智能和物联网正在成为新的技术标准,我们期待这一未来。












