人工智能推動交通執(zhí)法技術變革

????????警用裝備網(wǎng)訊： 去年8月，秦嶺隧道發(fā)生客車安全事故，大巴車直接撞上隧道口，死亡36人；去年7月，廣東廣河高速一輛客車側翻，死亡19人；前年在內蒙古，一輛貨車為躲避馬匹，撞上一輛客車，12人遇難……我國高速公路通車里程居全世界首位，但高速公路事故率卻是普通公路的三倍，近三年來，我國每年高速公路死亡超過10人的特大事故都維持在約4起，主要的事故形態(tài)基本都是失控碰撞。

　　“跟國外相比，我國公路交通環(huán)境非常復雜，交通安全的隱患更加多樣。面對不斷增加的機動車保有量，我們要實施交通事故黑點的全方位運行，從源頭上保安全，減事故?！苯眨谟杀本┣Х娇萍脊煞萦邢薰境修k的“中國人工智能+交通發(fā)展論壇”上，公安部交通管理科學研究所首席研究員姜良維提出，人工智能視覺芯有望從源頭上實現(xiàn)交通環(huán)境的全天候感知，助力交通隱患精細化預警。

　　人工智能視覺芯彎道超車

　　如果說2017年是人工智能概念普及年，2018年就是人工智能落地應用年。

　　“對于交通而言，數(shù)據(jù)不缺、場景豐富，現(xiàn)在缺的就是高效實用的算法和高性價比的計算力。”姜良維表示，驅動人工智能發(fā)展的四要素是數(shù)據(jù)、算法、計算力、場景，其中計算力對人工智能的發(fā)展發(fā)揮了重要的作用。

　　由于人工智能深度學習的特殊性，通用處理器很難勝任，這也促使處理器的架構完全發(fā)生了變化。近年來，英偉達的圖形處理器GPU、谷歌的張量處理器TPU、微軟的全息處理器HPU、地平線的人腦處理器BPU等人工智能處理器不斷被推出。

　　“這些讓人眼花繚亂的人工智能處理器，正在以一種前所未有的速度顛覆傳統(tǒng)思維，讓我們跨入人工智能處理器‘芯’時代?！苯季S說。

　　對于交通管理應用場景，人工智能芯片更多是視覺場景感知、目標行為識別，需要軟件和硬件的功能融合?！坝嬎懔謴姶螅倚酒墓囊欢ㄒ?，應用算法嵌入應靈活方便，芯片成本更不能太高，否則影響交通產品的推廣普及?！苯季S說。

　　人工智能視覺芯方面，我國企業(yè)一直在努力實現(xiàn)彎道超車。據(jù)姜良維介紹，我國首款全球領先的嵌入式人工智能視覺芯已實現(xiàn)量產，實時處理1080p30幀視頻，每幀中同時對行人、機動車、非機動車、車道線、交通標志牌、紅綠燈等200多個目標進行檢測、跟蹤、識別，典型功耗1.5W，每幀延時小于30ms。

　　“交通行業(yè)的人工智能很熱，現(xiàn)有蛋糕也很大，未來期望值更高。因此，交通行業(yè)的人工智能視覺芯更應具備全天候的像素級感知、不確定目標的特征識別、復雜場景中異常行為的認知理解等能力?！苯季S說。

　　助力交通精細化預警

　　面對頻發(fā)的交通安全事故，“十三五”公安部創(chuàng)新專項規(guī)劃中提出，“開展風險干預技術集成應用，實現(xiàn)重特大事故的主動監(jiān)測與防控”。姜良維預測說，在未來幾年內，人工智能將推動我國公安交通安全執(zhí)法領域的技術變革。

　　“當前的問題是路上裝那么多監(jiān)控設備，場景卻非常有限，夜間視頻圖像清晰度很差?！苯季S表示，目前的主要任務就是研發(fā)基于人工智能視覺芯的高速公路行車環(huán)境全息感知技術，構建智能化設備。

　　針對當前高速公路交通行為分類不細、識別不準等問題，姜良維還提出要研究大場景視頻中運動目標檢測跟蹤與特征識別技術，開發(fā)基于深度學習的機動車通行行為精準識別軟件，并將該軟件直接嵌入到高速公路行車環(huán)境全息感知設備中，向行車、占用應急車道、不規(guī)定車道行駛等交通行為的分類理解，為交通隱患預警提供依據(jù)。

　　姜良維還提出，針對當前高速公路交通事故現(xiàn)場預警手段不健全、警示信息發(fā)布不及時等問題，研制基于聲光電的交通隱患即時預警設備，安裝在特殊交通路段和交通事故現(xiàn)場的前方后方，以聲光電方式警示通行車輛，實現(xiàn)交通事故風險的防控。

　　另外針對復雜通行條件和惡劣行車環(huán)境下安全行車問題，集成基于人工智能視覺芯的高速公路行車環(huán)境全息感知設備、基于聲光電的交通隱患即時預警設備，形成具有高速公路交通事故預警預測的新型交通監(jiān)控設備，構建基于人工智能視覺的高速公路交通事故預警預測技術體系，實現(xiàn)在交通違法易發(fā)路段、交通隱患頻現(xiàn)部位示范應用，保障機動車安全、有序通行。

　　關鍵難題待解

　　由于高速公路行車速度快、通行流量大、部分路段行車環(huán)境惡劣。第一個難題就是怎樣全息感知高速公路行車環(huán)境。

　　“現(xiàn)在的問題是，怎么匹配監(jiān)控的視野和車輛行為之間的特征？高速公路很難補光，怎么解決清晰度的問題？其次，在監(jiān)控設備里嵌入芯片，也面臨著路側的設備電壓不穩(wěn)、功耗大、晝夜溫差大等問題?！苯S良說。

　　另外，他還表示，在運動目標檢測跟蹤方面要解決交通行為分類理解與車輛特征精準識別難題；在交通隱患預警方面，需要提升車內駕駛人員對聲光電警示的適配性，還要提高實際隱患點與告示點之間的有效性；在集成應用方面，也需要解決交通監(jiān)控設備的智能化問題，以及交通事故預警難題。

　　姜維良稱，高速公路大場景中環(huán)境動態(tài)復雜、車輛目標眾多、行為識別困難，對交通監(jiān)控設備的計算處理能力提出了苛刻的要求，需要權衡處理器性能、功耗、芯片可嵌入性、代碼可移植性等芯片性能指標，并支持深度學習硬件快速處理的視頻分析、目標檢測和行為識別功能。

　　“我們的目的是事故預測預警，在違法行為頻發(fā)的地方裝上設備，在車輛進入隱患路段的前后都有預警預測，如果有車輛交通違法，馬上告知車主?，F(xiàn)在有一些高速公路路段做了類似工作，但不是自動預警，未來要要通過人工智能實現(xiàn)自動預警。”姜維良說。

　　“人工智能芯片嵌入之后，不光是視頻感知，還可以通過智能分析交通環(huán)境，最終實現(xiàn)事故多發(fā)路段的管控，事故預警預測。”姜維良表示，嵌入人工智能視覺芯的交通監(jiān)控設備，集高清晰成像、全天候感知、多維度識別、精細化預警等功能于一體，將從本質上改變交通監(jiān)控設備的內涵，為解決復雜交通場景下高速公路路況全息感知、行為智能識別、隱患精準預警提供條件。

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