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          姜良維:《人工智能技術在交通管理中的應用探討》

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          點擊次數:870 更新時間:2017年11月08日17:32:58 打印此頁 關閉

          9月21日,由中國智能交通協會支持,湖南省智能交通行業協會、深圳市智慧交通產業促進會、上海智能交通系統產業聯盟、南京市智能交通產業協會、安徽省智能交通協會等地方行業組織聯合主辦的“2017年中國城市智能交通管理暨科技創新論壇”在長沙楓林賓館舉辦。公安部交通管理科學研究所首席研究員姜良維分享了《人工智能技術在交通管理中的應用探討》的主旨演講。本文為現場演講速記整理,未經演講者本人審核。

          姜良維:非常感謝組委會提供這個平臺跟大家交流,在交通管理中到底怎么使用人工智能,跟大家一起分享我的感悟。

          7月11日,公安部在全國公安廳、局長會上提出要積極適應信息化發展大勢,提出主動擁抱大數據、云計算、人工智能新時代,大力推進警務機制改革與現代科技應用深度融合,深入推進大數據建設,加快構建數據支撐的情報引領的新機制,大力推進大數據時代的社會治理創新,實現對各類風險、隱患的自動識別,敏銳感知和預測預警、預防、預控,在這里,把人工智能大數據技術提到一個新高度。

          今天講的主要是從四個方面來跟大家進行交流。

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          人工智能的內涵

          人工智能從上世紀70年代以來人工智能與空間技術、能源技術并為世界三大尖端技術,人工智能與基因工程、納米科學也被稱之為21世紀的三大尖端技術。今年是人工智能最火的一年,計算機通過深入學習和神經網絡真正實現預測、適應合理解。人工智能不僅影響了我們的生活,也對我們的工作思維模式帶來非常的大影響,并且推動整個社會經濟轉型和發展。

          到底什么是人工智能?這個定義五花八門,我個人理解就是研究人類智能活動的規律,模擬人類某些智能行為的基本理論方法和技術,因此,人工智能本質是對人類思維過程的模擬,是人類智能的物化。馬云日前在無錫物博會上提出:因為物聯網,萬物互聯,它會真正讓我們帶入到一個數據的時代,它真正讓我們的計算能力,云的能力,人工智能,成為可能,離開了萬物互聯,再大的計算能力等于沒有用,再強大的機器沒有原材料是空轉。

          2
          人工智能的分類

          目前,人工智能劃分成三類,第一類是弱人工智能,具體功能就是在感知、記憶、存儲方面,在特定領域的應用主要是在圖象識別、語音識別、語音分析、智能搜索方面的應用。第二類是強人工智能,主要是認知與學習能力,決策與執行能力,多領域綜合智能,無人駕駛,機器人都屬于人工智能。第三類,未來還有超人工智能,就是說具有獨力意識域創新創造,將超越人類的智能,國外有一個很有名的專家杰姆-格倫稱,未來20年,世界上將有40%的人失業,失業的原因就是工作被人工智能代替了。

          人工智能的原理,歸納來講就是由智能感知、精確性及智能反饋,控制三個核心環節組成。目的是體現感知、思考、行動三個層層遞進的特征。智能感知就是收集足夠多的結構化數據表述具體應用場景,使計算機能聽、會看。第二部分就是功能上,涉及到精確性計算,具備足夠的計算能力,模擬人的邏輯思維過程和行為,并對分析搜集的數據信息進行判斷,比如自我學習,信息檢索,邏輯判斷,高效決策等。智能反饋就是通過自身運動和媒介信息傳輸或外部設備,實現人、機、物的信息交流和物理互動,涉及到核心技術主要是機器學習,深度學習,人工神經網絡等。

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          交管應用場景

          交警的主要工作是查處道路交通違法行為,預防和處理道路交通事故,維護道路交通和治安秩序,對車輛、駕駛人、道路實施有效監管等。人工智能技術目前在交通管理中的應用狀況。人工智能技術目前在交管工作中應用的領域,主要在運動目標檢測和識別上。

          我羅列了12種常用應用場景:交通路況巡邏,動態違法取證,交通信號控制,路網流量調控,人車特征關聯,交通行為研判,視覺盲區識別,側方碰撞規避,前方障礙識別,危險路段行車、行車路口安全,交管窗口服務,從這12個方面跟大家交流。

          交通路況巡邏

          路況巡邏,交警巡邏的工作是辛苦而重復性的,這些工作可以由人工智能代替。人工智能無人機技術,可以實現大場景、立體化、全方位。其效果是高效率,低成本抗風險,定時定線路智能識別,這個應用場景已經比較多。比如湖南有一個很有名的矮寨交警中隊,在崎嶇的山路上執法,實際上可以用無人機巡航指揮。

          動態違法取證

          交通行為具有隨機性,瞬時性、危險性特點。人工智能隨時監測和抓拍不良交通違法行為,利用視頻分析技術實現車輛動態違法行為的取證。

          交通信號控制

          我的研究方向是執法管理,對信號不是很了解。但目前交通信號控制算法實時性和全局性還是很缺乏。2016年10月卡內基梅隆大學的一個教授說正在開發人工智能驅動的智能交通信號系統,在實際測試中能把旅行時間縮短了25%,發動機空轉率減低40%。這是一個很好的案例,通過這個信號系統可以優化整個城市的交通流量,實現優化控制,把人工智能和交通控制理論進行深度融合,這一塊在中國來說有非常大的市場。

          路網流量調控

          改革開放30年以來,道路里程迅猛增長,部分道路通行條件非常復雜,有些路段有必要規劃一些特殊區域對車輛進行控制,比如高速公路節點匯聚區、長隧道、特大橋、出入口等特殊區域行動車輛控制十分必要。我們國家有一個錯誤理念,以為高速公路不要信號燈,事實上并非如此,高速公路也需要信號燈,特別是瓶頸區,我始終堅持高速公路一定要全面感知各節點和路段流量,主動調節一些瓶頸區,路網流量分布,這是確保安全暢通的重要舉措。

          人車特征關聯

          目前已經出現了很多人臉抓拍和識別的監測系統,能24小時全天候監測行車軌跡和路線,這對交警幫助很大。當前涉案嫌疑人員學歷與智商越來越高、作案手段五花八門、犯罪形式復雜多樣等特點,綜合應用公安物聯網、車聯網、警務大數據、人工智能等新技術,構建數據支撐、情報引領的打擊犯罪新機制,不斷提升警情全息感知與智能發現的精確性、主動性、時效性。

          交通行為研判

          目前公安部交通管理科學研究所里每天匯聚過來6萬個全國聯網卡口的數據,每天通行車輛信息2.5億條,這些信息傳送上來以后在全國范圍內進行軌跡的碰撞、比對,目前每天預警的嫌疑車輛已經達到392萬輛,每天查處各類違法車輛1.2萬臺,通過大數據和人工智能算法分析,可以進行分析的違法行為已經達到33種。

          視覺盲區識別

          有些事故的發生是由于駕駛人變道存在視覺盲區而導致的,這種事故,我認為更大的責任在汽車制造本身,現在很多車輛的功能并不完善。其實視覺盲區可以增加變道視覺控制功能,從技術很容易實現,特別是有了人工智能,只要方向盤一轉動,后視鏡也可跟著轉,從而實現視覺盲區識別。 

          側方碰撞規避

          人的素質有高低,認識問題的能力有高低?,F在的問題是不允許駕駛員犯一次小錯誤,犯一個小錯誤就是以生命的代價,所以在要提升車輛、路網的容錯設計,未來基于人工智能可以規避一些這方面的風險。

          前方障礙識別

          秦嶺隧道交通事故,七級地震死亡25人,西漢高速一次死亡36人,這是交通人恥辱。這個事故給我們的教訓之一是,必須要加強客車上安全設施。至少在洞墻上方增加警示燈設施,或者在洞墻上設置目標傳感器,或者在客運車輛上安裝相應傳感器, 通過人工智能算法監測預警車輛前方障礙物。

          危險路段行車

          在危險路段行車就是進入死亡國,你不撞人家,人家要撞你。所以車上的設施確實要高配,通過基于視覺的人工智能算法在未來實現。

          行車路口安全

          中國式過馬路、非機動車、摩托車等,行動車間路口這方面的安全設施,視覺判斷還不夠完善。目前國內有一些城市開始利用人工智能的技術來實現行人闖紅燈人臉抓拍和識別。

          交管窗口服務

          目前,車管所駕駛員培訓考場等地方都可以通過基于人工智能的機器人,進行身份認證或業務審核,可以提高辦事效率,浙江交管現在正在做這方面的工作,讓老百姓少跑步,數據多跑路。

          4
          人工智能戰略

          今年3月份,公安部公布十三五科技創新專項規劃,我也參與部分內容的起草,提出要開展風險評估與監測預警,警情研判與快速相應,決策智慧與協同處置等方面的關鍵技術及裝備研發,這些裝備研發離不開人工智能的應用。其中還提到一些核心的東西,比如研制具有人、車、物特征信息感知功能的警用服裝及標識,構建基于人、車、物、網、地的時空圖譜,基于車聯網的交通時間智能感知及擁堵疏導技術,構建社會安全事故主動防控技術體系,實現對重大事故綜合評估、提前預警,即時干預與快速處置。

          國務院發布的人工智能發展規劃和相關的智能政務計劃中提到,要實現對復雜社會問題的研判、政治評估、風險預警、應急等方面的戰略決策應用。智能交通提出建立營運車輛自動駕駛與車路協同的技術體系,研發復雜場景下的多維交通信息綜合大數據應用平臺,實現智能化交通疏導和綜合運行協調指揮。

          公安部和工信部、江蘇省,近日簽署了共建國家智能交通綜合測試基地協議?,F在車輛上牌的職能屬于公安部門,公安部交通管理科學研究所準備為公安部提供這方面的技術支撐,對自動駕駛汽車功能復合型、性能可靠性和穩定性進行運行安全測試報告,現在駕校培訓學員,要考駕駛證必須到公安交管部門考,未來自動駕駛、自動駕駛員考試也要到公安部門來考。這個綜合基地將在2018年10月建成,測試基地周邊半開放環境基本完成,可對外開放測試。

          今年的物聯網博覽會上我們跟中國移動、華為、一汽奧迪以及無錫交警等聯合開展基于公共開放道路的LTE—V2X+交通信號燈的車聯網示范體驗。體驗項目在實際公共道路環境中,利用已有的交通信號控制機、視頻檢測器、高清視頻攝像機等路側交通基礎設施,搭建了基于中國和歐州主導的LTE-V2X標準的無線通信環境,在國內率先實現了高可靠、低延遲的交通路況信息實時推送和調取,確保車載智能終端同步顯示前方路口的信號燈狀態、排隊長度和交通視頻信息。在國內首次實現了汽車前裝車載終端(如儀表盤或中控屏)與交通信號控制機間的路況信息實時交互展示應用,特別是首次高度融合了路口紅綠燈剩余時間和車道排隊長度等信息的集成應用。 

          整車廠可以做的V2I智能化還有很多。首先是紅綠燈燈色等通行狀態實時推送顯示。在奧迪A4、Q7儀表盤上和紅旗H7中控屏上可以實時顯示前方路口的交通信號燈燈色、紅綠燈剩余時間、車道排隊長度等,并依此提供“建議行駛速度”。未來將用于發動機控制,優化啟停系統(START/STOP),有效減少油耗和尾氣排放。

          其次是實時路況視頻車內動態點播推送。駕駛者可以在車輛中控屏或后視鏡上按需點播(或采取定制化自動接收方式),實時獲取數百米遠的前方路口車輛排隊和交通視頻圖像,用“千里眼”真切感知前方路況。

          此外還有交通管制/事件信息實時共享推送。在行駛途中,如遇道路施工路段、臨時交通管制、交通事故、擁堵事件等,車載智能終端(中控屏或后視鏡)將自動獲取并同步顯示(或語音或蜂鳴)前方路口信號控制機推送的交通預警信息,及時提醒公眾安全出行。

          人工智能發展是一個漸進性的過程,從單一功能設備向通用設備,從單一場景到復雜,簡單行為到復雜行為深化應用,是一個鏈條的過程。目前有了大數據、計算力、算法,GPU發展迅速,加上算法和場景,到了人工智能的新時代。交管部門已經在積極主動推廣應用人工智能技術,只有駕駛人更聰明,機動車更安全,道路更智慧,交管工作才得到和人民群眾的認可。人工智能時代,數據最寶貴,而交管數據最多,這值得期待。

          謝謝大家!

          上一條:交通運輸部印發《智慧交通讓出行更便捷行動方案(2017—2020年)》
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