鸟瞰视图人工智能:利用无人机改善交通流量

作者 Daniel Saaristo

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。