本文来自微信公众号“电子发烧友”，文/李弯弯。
随着城市交通流量的不断增长，道路的安全隐患也越来越多。交通更加拥堵，尤其是在城市。面对日趋严峻的交通矛盾，构建一套由大数据驱动的，能够有效缓解交通拥堵，改善交通状况的智慧交通系统，是解决城市交通问题的重中之重。
智慧交通是AI落地应用的重要市场
近几年，在新基建和交通强国的大背景下，国家出台了一系列的政策鼓励智慧交通行业发展，新型智慧交通业务不断涌现，智慧高速、智慧公路、智慧停车、车路协同、智慧交管等细分领域正在推动着交通体系向智能化转型。人工智能技术在这个转型过程中将起到至关重要的作用。
AI技术在交通中的价值近些年也逐渐体现出来。比如电子警察，早期的“电子警察”功能单一，主要在城市道路、路口等区域进行违法抓拍，图像质量和智能化水平都很低，覆盖的范围一般在30米左右，要求车速也相对较低，车速一高基本很难抓拍到交通违法行为。
目前市场常见的“电子警察”系统，前端主要有卡口、电警、违停抓拍球机等组成。系统通过AI前端采集设备，抓拍不文明交通行为，如机动车闯红灯、超速、加塞变道、随意停车、闯禁行、不按规定行驶；司机不系安全带、开车打电话看手机；非机动车驶入机动车道、闯红灯、逆行；行人闯红灯等违法行为等。
AI电子警察前端摄像机借助深度学习，通过机器视觉，能实现交通违法行为的分析判断，可以对车辆、人脸进行识别，对数据进行储存，通过大数据和人工智能算法技术可以对几十种违法行为进行分析和取证，完成对交通违章违法行为的研判和取证。此外还可以实现对重点人、重点车的精准交通管理。相对而言，AI电子警察比人的判断更准确，失误率更低。
AI在智慧交通中的价值
智慧交通中智能物联网安防摄像头和AI视频分析的结合，可帮助交通主管部门、交通规划人员和高速公路运营单位更全面、系统地监控和了解交通道路及驾驶行为。
当前视频监控系统已成为交通运输安全的重要组成部分。随着监控基础设施的发展，大多数摄像机网络在不断扩展，这伴随着大量的视频数据的产生。有大量视频数据需要实时查看，但没有足够的人员或时间来查看。这就是需要AI视频智能分析技术。
在深度学习和人工智能的支持下，视频分析检测、提取和分类视频中的所有对象并构建数据，使其变得可搜索、可操作和可量化。通过利用视频数据，交通运输部门可以提高态势感知能力以提升实时响应的能力、迅速调查和处理应急事件、识别和了解一段时间内的交通流量趋势和交通行人的统计数据。
比如提高实时态势感知能力。交通管理人员可以利用AI视频分析系统，从视频中检测和提取物体信息、基于设定规则的警报，从而提高交通管理的态势感知能力。通过触发告警，视频监控系统将检测到的相关事件放在首位，以便安全人员可以做出及时响应与处理的决策。
还可以加速事件后的安全调查。虽然智能告警可以使交通管理人员能够在事件发生时进行预防和主动响应，但AI视频智能分析技术对于发生安全事件或犯罪后，做出的反应也至关重要。事件发生后，通常需要查看视频片段以了解发生的事情并提取相关证据。AI视频智能分析技术使工作人员能够快速过滤和搜索视频中的相关细节，从而加快这些调查。
整体而言，人工智能在智慧交通中的应用够可以一定程度缓解交通的拥堵问题。比如通过AI算法对路口运行效率进行实时监测和展示，从而起到优化信号灯配时作用来进行调节。主要针对两种现象，一是路口运行失衡，二是出口溢出。当一个交叉口某个方向非常拥堵，而其他方面运行顺畅，则称之为路口失衡，这种情况可以适当增加拥堵方向的信号配时，减少顺畅方向的配时来缓解路口的拥堵。出口溢出预警则是监控出口拥堵情况，将溢出可能性大的路口进行排序展示，以便及时实施流量控制和干预，避免路口溢出导致路口瘫痪。
