没有人是全球范围内最常被提及的困扰之一。
去年，英国司机平均花费在交通拥堵上的时间接近 180 个小时。德国司机平均消耗了 120 个小时。美国司机消耗了将近 100 个小时。
因为时间弥足珍贵，所以，总部位于捷克共和国布尔诺市的 RCE Systems 初创公司（是 NVIDIA 初创加速计划的成员）正在将其科技带到空中，以改善交通流量。
该公司的 DataFromSky 平台将轨迹分析、计算机视觉和无人机结合起来，旨在缓解交通堵塞，提升道路安全。
空中的人工智能
传统交通分析基于固定摄像头拍摄的录像，这些摄像头安装在公路和高速路沿线某些特定位置。
这极大限制了交通分析功能，因为交通在本质上是不断移动和变化的。
通过无人机以鸟瞰视角获得视频，使得 REC 系统能够更深入地了解交通状况。
除了对视频拍摄的物体进行监控外，DataFromSky 平台还通过人工智能分析交通活动，提供交通流中每个对象的高精度遥测数据。
REC 系统使用在全球各地、不同天气状况下拍摄的数千小时的录像对其深度神经网络进行训练。训练使用 Caffe 和 TensorFlow 框架，在 NVIDIA CPU上进行。
然后，这些专用神经网络可以识别出所需对象，并持续在录像中追踪它们。
此人工智能过程收集的信息用于众多研究项目中，从而能够在特定交通状况下，更深入地分析对象交互和驾驶员的新行为模型。
最终，这类数据对自动驾驶汽车的发展也至关重要。
广泛影响
DataFromSky 平台依然处于起步阶段，但是它已经产生了广泛的影响。
REC Systems 正在开发一个基于驾驶员行为分析交叉路口安全性的系统。这包括检测发生率较高的事故情形，然后找出根本原因。
通过更好地了解这些情形，就可以避免事故，使交通状况更加畅通，防止车辆损毁以及潜在的生命损失。
丰田欧洲公司利用 RCE Systems 的 DataFromSky 平台的分析结果，创建驾驶员行为的概率模型，并获得如何通过环岛的更深入分析。
Leidos 利用 RCE Systems 收集的信息来校正交通仿真模型，以检测达拉斯、西雅图、圣安托尼奥以及檀香山狭窄的高速公路车道和路肩。
而且，RCE Systems 公司分析的价值还不仅限于车辆。慕尼黑工业大学已经用其对骑行者和行人的行为进行研究。
继续前行
RCE Systems 希望未来可以使用 NVIDIA Jetson AGX Xavier，在边缘解决方案中对他们的人工智能进行加速。他们目前正在开发一款“监控无人机”，能够在飞行中实时评估图像数据。
有朝一日，它可能会在高速路追逐罪犯的过程中取代警用直升机，或者作为用于财产保护的移动监控系统。