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利用人工智能和计算机视觉引导城市交通

2019/10/29    来源:intel        
关键字:人工智能  物联网  AI  
为了应对这些挑战,智能城市正在部署智能交通系统 (ITS)。物联网和人工智能 (AI) 技术对于实现实时交通管理的愿景至关重要。

    举例来说,旧金山的交通运输现如今发展迅猛。自从 2018 年以来,车流量增长了 27%。而替代性共享交通激增。在平常的工作日,市区街道上遍布 6,300 辆共享单车、2,000 辆电动自行车和 2,300 辆电动助力车。

    除了传统的交通方式外,Uber 和 Lyft 等共享出行方式也很丰富。这些新的选择使人们出行更便利,但与此同时,也在不断考验交通管理系统的承受极限。

    城市管理者需要 21 世纪的解决方案来跟上这种动态的交通趋势,以在将来更好地优化交通规划、通勤和行人安全以及紧急服务。

    他们需要更好的数据来分析一种交通方式如何影响另一种交通方式。这包括在数周、数天或数小时内对事件的态势感知,而不是持续数年或数十年的时间。

    为了应对这些挑战,智能城市正在部署智能交通系统 (ITS)。物联网和人工智能 (AI) 技术对于实现实时交通管理的愿景至关重要。

    管理层级

    在整个城市交通基础设施中使用现有的传感器(例如交通和监控摄像头),可以为交通运输管理人员提供领先优势。下一步是在 ITS 解决方案中部署分层数据智能体系结构架构。

    Hitachi Vantara 智能空间和视频智能营销全球总监 Justin Bean 做出了相应的解释。

    他说:“借助计算机视觉和机器学习,我们能够分析现有数据并将其转化为丰富的见解。例如,我们可以查看流量的组成。街道上有多少辆自行车、小轿车、卡车和公共汽车?小轿车都停放在哪里?人行道和人行横道上的人流如何?”

    这类计算机视觉需要进行大量数据处理,而现场架设的传统摄像头无法达到这样的性能要求。相反,可以使用边缘网关或服务器。这些系统会编译视频流,实时应用计算机视觉算法,并将相关的元数据发送回运营中心以进行更多分析。

    可以在现有摄像头上实现计算机视觉的是英特尔® NUC 数字安全和监视解决方案。紧凑的平台可提供自动车牌识别等任务所需的计算和图形性能(图 1)。

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 图 1. 可以对英特尔® NUC 进行定制,以满足摄像头改造对计算机视觉的要求。(资料来源:英特尔® 公司)

    下一个最具影响力的数据智能层级是一套完整的可视化套件。这些软件应用集成了来自传感器、网关和其他流量管理系统的数据。因此,交通运输管理人员可以通过一个窗格查看实时视频流和长期流量趋势。

    开放框架将其整合在一起

    挑战是将这些基础设施组件组合在一起。例如,不同的摄像机和传感器利用了一组不同的通信协议和数据格式。这可能会导致信息孤岛,从而限制交通管理系统提供实时反馈的能力。

    将此基础设施连接到可视化和分析仪表盘需要端到端数据采集策略。而且,它必须基于可扩展的 ITS 设计,且不受专有解决方案的约束,也不必依赖即将淘汰的技术。

    使用设备连接器的物联网应用框架是实现此目的的一种方法。连接器是一个薄层软件,可从一个系统获取数据并重新打包以供其他系统解释。通过这种方式,数据可以从边缘系统传输到云可视化平台。

    Hitachi Vantara 已将这样的一个框架集成到其 Smart Spaces and Video Intelligence 平台(图 2)。

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 图 2。Hitachi Smart Spaces and Video Intelligence 是一个端到端物联网应用框架。(资料来源:Hitachi Vantara)

    日立平台是一种超可扩展的智能城市管理解决方案,可提供基于一系列连接器的松散数据集成框架。日立与设备制造商合作,为设备的平台编写连接器,不受设备的原生通信协议或原始数据格式限制。

    Bean 解释道:“我们的应用框架提供获取多种类型数据的服务。该服务将数据转换为可供发送的元数据,例如,JSON 格式。这种格式会适当地编排数据,并将其合并到数据湖中。”

    Bean 还说道:“这种类型的时间序列数据便于在地图上显示。但是,如果我们想利用视频流,就可以直接进入素材本身。”

    利用计算机视觉和人工智能进行趋势分析

    使用此框架,可以将视频分析流和其他交通数据提取到 Hitachi Visualization Suite (HVS)中。HVS 是一个智能管理仪表板,支持不限数量的数据层,以帮助交通运营商实时、长期地评估交通运输环境(图 3)。

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 图 3. Hitachi Visualization Suite。(资料来源:Hitachi Vantara)

    HVS 将历史时间序列数据和实时视频流都集成到同一仪表板中。这类信息以地理空间视图的形式显示出来,可帮助交通部门的官员可视化流量趋势。

    这些层次可以帮助政府当局充分利用交通运输资源。操作人员还可以使用 HVS 将数据集配置为可自定义的图表、图形和其他格式,以帮助他们将一种信息类型与其他流量趋势进行分组。

    Bean 说:“您还可以将数据输入到实时应用(如停车引导应用)中,以便人们知道哪里可以停车。这有助于操作人员实时了解交通流量,从而调整信号灯时间。还可以直观地看到事故地点、人流、交通方式选项等信息。”

    另一个重要的解决方案组件是 Hitachi Video Analytics。该组件增强了诸如英特尔 NUC 之类的平台提供的边缘分析功能,支持人车统计、流量分析和停车检测等功能。用户还可以在数小时的视频中快进和回看,搜索特定的对象或事件。

    更智能的交通,更智能的城市

    Hitachi Smart Spaces and Video Intelligence 的开放性使其可以与现有交通系统完美地结合在一起,有助于城市维持其在硬件、软件和联网方面的投资。但是,该解决方案与其他城市管理系统集成后,便成为智能城市管理能力的倍增器。

    进一步扩展连接器概念可为城市提供新的机会。数据可以在交通系统、公用事业交付、紧急服务和其他公民信息存储库之间流动。可视化所有这些信息的能力意味着城市管理者可以设计使城市地区比以往更清洁、更安全、更便捷的政策。

责任编辑:田耘
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