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        淺析人工智能核心技術(shù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用

        2021-06-08 10:59:46陸清煬
        中國(guó)新通信 2021年5期
        關(guān)鍵詞:計(jì)算機(jī)視覺云計(jì)算大數(shù)據(jù)

        陸清煬

        【摘要】? ? “人工智能”一詞最初在美國(guó)達(dá)特茅斯大學(xué)被創(chuàng)造,其愿景是創(chuàng)造出可以模擬甚至替代人類智力的機(jī)器。自從人工智能誕生以來,歷代學(xué)者對(duì)人工智能的探究逐漸加深,從最初的專家系統(tǒng)到計(jì)算機(jī)視覺,再到近十年來的深度學(xué)習(xí),各項(xiàng)技術(shù)逐漸從實(shí)驗(yàn)室中的科學(xué)研究,走向了產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用階段。本文專注于人工智能各項(xiàng)技術(shù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用,首選概述了人工智能的發(fā)展歷程,并對(duì)國(guó)內(nèi)該領(lǐng)域研究現(xiàn)狀進(jìn)行總結(jié),又論述了計(jì)算機(jī)視覺、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù),并分別總結(jié)出上述技術(shù)與交通領(lǐng)域應(yīng)用場(chǎng)景的結(jié)合,包括計(jì)算機(jī)視覺在無人駕駛中的應(yīng)用、大數(shù)據(jù)在智慧交通中的應(yīng)用、云計(jì)算在交通路網(wǎng)最短路徑規(guī)劃中的應(yīng)用,在此基礎(chǔ)上分析出人工智能技術(shù)在交通領(lǐng)域的廣闊應(yīng)用前景。

        【關(guān)鍵詞】? ? 計(jì)算機(jī)視覺? ? 大數(shù)據(jù)? ? 云計(jì)算? ? 交通

        引言

        當(dāng)科技不斷融入我們的生活,人工智能開始崛起,運(yùn)用到了各個(gè)方面的領(lǐng)域之中。人工智能在交通領(lǐng)域的應(yīng)用—無人駕駛開始嶄露頭角。

        在2020年9月15日召開的百度線上發(fā)布會(huì)中,地圖事業(yè)部副總裁季永志向我們展示了人工智能地圖賦能交通強(qiáng)國(guó)建設(shè)的階段性成果。分析了打造智能交通數(shù)字化基礎(chǔ)建設(shè)的三個(gè)方面—智能交通、智能停車、智能物流以及現(xiàn)階段的智能百度地圖。展現(xiàn)了人工智能在交通領(lǐng)域應(yīng)用的發(fā)展?jié)摿?。而在隨后的第三屆世界人工智能大會(huì)上,百度CEO李彥宏表示人工智能(AI)會(huì)改變現(xiàn)在的每一個(gè)行業(yè),而AI在無人駕駛的領(lǐng)域正在證明其顛覆和重構(gòu)潛力。

        目前,無數(shù)走在科技前沿的人對(duì)于人工智能有著巨大的肯定與信心,相信它會(huì)改變我們的世界。人工智能在交通領(lǐng)域的應(yīng)用,具有場(chǎng)景豐富、落地成熟等優(yōu)勢(shì),有必要進(jìn)行詳細(xì)論述和分析。

        一、人工智能概述

        1.1人工智能發(fā)展歷程

        上世紀(jì)四五十年代,人類發(fā)明了計(jì)算機(jī),便開始探索如何讓計(jì)算機(jī)代替人類進(jìn)行部分腦力活動(dòng)。1956年,在達(dá)特茅斯會(huì)議上,“人工智能”的概念開始出現(xiàn),而后Donald Hebb首次提出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念。通過算法來模擬人類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為特征。

        到了五六十年代,人工智能處于形成階段,其概念被逐漸提出,直到1969年第一屆國(guó)際人工智能會(huì)議的召開,人工智能才正式被世界承認(rèn)。

        七十到九十年代,人工智能進(jìn)入發(fā)展階段,實(shí)現(xiàn)了從理論走向應(yīng)用。1975年,斯坦福大學(xué)推出科學(xué)推理程序;1974年,Pual Werbos提出BP算法;1980年美國(guó)召開的第一屆機(jī)器人學(xué)習(xí)國(guó)際研討會(huì),代表了機(jī)器人的興起。從此之后,機(jī)器人發(fā)展迅速,取得了豐碩成果。1997年,IBM在國(guó)際象棋中第一次擊敗了人類世界冠軍。

        九十年代末至今,人工智能已逐漸成熟,深度學(xué)習(xí)的研究興起。人工智能在各個(gè)行業(yè)得到了廣泛應(yīng)用,其各項(xiàng)水平甚至超越了人類。2016年,谷歌開發(fā)的AlphaGo程序,在圍棋方面戰(zhàn)勝了世界頂尖的選手。自此深度學(xué)習(xí)也被學(xué)界認(rèn)可。

        現(xiàn)如今,正是人工智能發(fā)展的第三次高潮,以深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算為代表的人工智能核心技術(shù),正在逐漸從科學(xué)研究走向產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的層面,人工智能所帶來的工業(yè)革命正把我們帶到一個(gè)嶄新的“未來世界”。

        二、人工智能核心技術(shù)

        2.1 計(jì)算機(jī)視覺

        近幾年來,隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,它們正逐步進(jìn)入我們的生活,計(jì)算機(jī)的視覺技術(shù)也有了很大的發(fā)展。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)被分為“視覺感知”和“視覺與語言”在視覺感知中,計(jì)算機(jī)通過物體的大類識(shí)別和細(xì)粒度視覺分類來識(shí)別物體。由于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的引入,計(jì)算機(jī)對(duì)于物體大類識(shí)別的準(zhǔn)確率大大提升。

        而對(duì)于細(xì)粒度視覺分類,它通過圖像整體信息并結(jié)合特定區(qū)域的特征信息進(jìn)而判斷圖像。第二點(diǎn)是關(guān)于計(jì)算機(jī)的目標(biāo)檢測(cè),它運(yùn)用算法定位目標(biāo)在圖中的準(zhǔn)確位置,并給出準(zhǔn)確目標(biāo)信息,是諸多細(xì)粒度分支任務(wù)中的一個(gè)。除了以上兩個(gè)基礎(chǔ)任務(wù)外,還有許多計(jì)算機(jī)視覺理解的任務(wù),旨在進(jìn)一步分析理解圖像。計(jì)算機(jī)需要將圖像轉(zhuǎn)換、分割,從而達(dá)到理解的目的。

        2.2 大數(shù)據(jù)

        大數(shù)據(jù)指的是海量數(shù)據(jù),我們需要專業(yè)的數(shù)據(jù)處理軟件,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的利用價(jià)值,使其更加有效率,實(shí)現(xiàn)各個(gè)單位的良好運(yùn)贏。

        大數(shù)據(jù)有著許多特點(diǎn):

        (1)大量化,數(shù)據(jù)顯示出爆炸式的增長(zhǎng),近兩年數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)量就達(dá)到了以前產(chǎn)生數(shù)據(jù)的總和;

        (2)快速化,大數(shù)據(jù)時(shí)代,人們開始主動(dòng)創(chuàng)造數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)產(chǎn)生到利用的時(shí)間大幅減少,從而縮減了生產(chǎn)決策的時(shí)間;

        (3)多樣化,新型數(shù)據(jù)源的產(chǎn)生,是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化,結(jié)構(gòu)、格式多樣,使用的標(biāo)準(zhǔn)也具有了多樣性,因此我們需要更加智能化的信息技術(shù)來處理信息;

        (4)價(jià)值化,數(shù)據(jù)十分海量,從而導(dǎo)致其價(jià)值密度減小,我們要在海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值化,這也成為了大數(shù)據(jù)未來發(fā)展面對(duì)的重大挑戰(zhàn)。

        大數(shù)據(jù)技術(shù)可以處理P8級(jí)別的數(shù)據(jù),可滿足數(shù)據(jù)爆發(fā)式的增長(zhǎng),它可以適應(yīng)各數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、格式上的不同,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)處理。目前為止,許多網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)開始運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù),企業(yè)研發(fā)大數(shù)據(jù)技術(shù),應(yīng)用到企業(yè)管理之中,大大提高了管理和生產(chǎn)效率。

        2.3 云計(jì)算

        簡(jiǎn)單來說,云計(jì)算的核心是一種分布式處理與運(yùn)算方法,但其主體不是我們常見的計(jì)算機(jī),而是網(wǎng)絡(luò)。“云計(jì)算”是一種統(tǒng)一調(diào)配與管理大量網(wǎng)絡(luò)連接的計(jì)算資源,并將原本復(fù)雜且龐大的計(jì)算拆開重組,分散到不同的服務(wù)器系統(tǒng)進(jìn)行處理與分析,最后將得到的結(jié)果進(jìn)行整合的一種計(jì)算方法。

        云計(jì)算具有如下特征:

        (1)規(guī)模龐大,大量服務(wù)器疊加前所未有的計(jì)算能力。

        (2)虛擬化,“云”并不是實(shí)體,而是由網(wǎng)絡(luò)組成的“云端”,沒有物理界限的限制,可隨時(shí)獲取服務(wù)。

        (3)高可用性,云計(jì)算具有優(yōu)異的保障措施。

        (4)通用性,“云”可以適用于各種各樣的應(yīng)用場(chǎng)景。

        (5)動(dòng)態(tài)的可擴(kuò)展性,“云”使用戶可以隨時(shí)隨地根據(jù)需求增減IT資源,如服務(wù)器算力。

        (6)按需服務(wù),“云”是資源,如同水電煤一般,是新時(shí)期的“基礎(chǔ)設(shè)施”。

        三、人工智能技術(shù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用

        3.1 計(jì)算機(jī)視覺在交通領(lǐng)域的應(yīng)用

        計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景主要為無人駕駛領(lǐng)域。在無人駕駛領(lǐng)域,計(jì)算機(jī)視覺相當(dāng)于車輛的“眼睛”,通過攝像頭采集圖像,進(jìn)而提取有用信息、過濾無用信息,為自動(dòng)行駛的車輛提供環(huán)境感知功能。具體功能包括:車道線檢測(cè)、交通標(biāo)示識(shí)別、行人檢測(cè)等。以車道線檢測(cè)為例,激光雷達(dá)等傳統(tǒng)的車輛感知元器件并不能檢測(cè)車道線,只能通過攝像頭進(jìn)行感知,現(xiàn)階段主流算法為基于特征的車道線檢測(cè)和基于模型的車道線檢測(cè),由于基于特征的車道線檢測(cè)對(duì)車道線邊界的清晰度有一定要求,且車道線的磨損和遮擋均會(huì)對(duì)檢測(cè)結(jié)果產(chǎn)生較大影響,因此基于模型的車道線檢測(cè)更具有應(yīng)用價(jià)值。

        而基于特征的檢測(cè)方法更適用于交通指示牌檢測(cè),交通指示牌輪廓清晰,色彩辨識(shí)度高且常用文字注釋,有更為突出的特征。在檢測(cè)到交通指示牌后,仍需對(duì)內(nèi)容進(jìn)行識(shí)別,獲取指示牌上的道路交通信息,常見的方法為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和SVM分類算法。此外,計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用在無人駕駛領(lǐng)域,還要考慮光線過強(qiáng)或過弱、霧霾等特殊天氣等場(chǎng)景下的可靠性,避免道路環(huán)境惡劣的情況下自動(dòng)駕駛車輛造成的路面隱患。

        3.2 大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用

        大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的主要應(yīng)用場(chǎng)景是智慧交通?,F(xiàn)如今,隨著車輛擁有者的數(shù)量逐漸攀升,城市交通的壓力越來越大,而基于大數(shù)據(jù)的智慧交通系統(tǒng)可有效緩解此類問題。智慧交通的體系主要由三部分組成:感知層、軟件應(yīng)用平臺(tái)和預(yù)測(cè)與優(yōu)化系統(tǒng)。其中感知層負(fù)責(zé)收集交通信息,即交通大數(shù)據(jù),包括行人、車流量、路面狀況等情況,在硬件上可使用傳感器和攝像頭實(shí)現(xiàn)信息采集,在軟件層面,智慧交通系統(tǒng)可獲取手機(jī)等移動(dòng)終端的位置信息,實(shí)現(xiàn)路面擁堵狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。軟件應(yīng)用平臺(tái)將感知層采集到的大數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和轉(zhuǎn)換,為進(jìn)一步的預(yù)測(cè)和優(yōu)化做好支撐。

        而預(yù)測(cè)與優(yōu)化系統(tǒng)要挖掘出交通大數(shù)據(jù)的價(jià)值,進(jìn)而對(duì)交通做出實(shí)時(shí)控制,包括車流控制、智能誘導(dǎo)、事故緊急處理、停車位規(guī)劃等,使得城市交通保持最優(yōu)化的運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)并對(duì)交通事故做出快速反應(yīng)。

        3.3 云計(jì)算在交通領(lǐng)域的應(yīng)用

        交通路網(wǎng)最短路徑規(guī)劃是云計(jì)算在交通領(lǐng)域的典型應(yīng)用場(chǎng)景。路徑規(guī)劃是一個(gè)典型的運(yùn)籌學(xué)問題,在交通領(lǐng)域主要包含出租車調(diào)配、專車接送調(diào)配以及貨運(yùn)路線規(guī)劃。在進(jìn)行大規(guī)模道路網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)規(guī)劃時(shí),需要較大的算力支撐,此時(shí)云計(jì)算可充分調(diào)用云端服務(wù)器,進(jìn)行分布式并行運(yùn)算。MapReduce作為一種并行編程模型框架,可滿足跨省路徑規(guī)劃的計(jì)算要求,具有較高的準(zhǔn)確度。此外,在交通管理方面,云計(jì)算可應(yīng)用于交管系統(tǒng)構(gòu)建和道路違章管理,利用其分布式計(jì)算的優(yōu)勢(shì),節(jié)約交通部門的算力投入,提升管理系統(tǒng)的運(yùn)算能力和時(shí)間節(jié)省度。

        四、結(jié)論

        人工智能技術(shù)經(jīng)歷了近七十年的發(fā)展歷程后,涌現(xiàn)出許多創(chuàng)造性的技術(shù),從最初的專家系統(tǒng)到計(jì)算機(jī)視覺,現(xiàn)如今演進(jìn)到深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等。隨著科學(xué)研究涌現(xiàn)出一個(gè)又一個(gè)創(chuàng)舉,人工智能的產(chǎn)業(yè)化成為現(xiàn)如今的熱點(diǎn)。人工智能在交通領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用,本文探究了計(jì)算機(jī)視覺、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算三項(xiàng)技術(shù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景。計(jì)算機(jī)視覺是無人駕駛的核心技術(shù),包括基于特征和基于模型兩類算法,可實(shí)現(xiàn)車道線和交通標(biāo)識(shí)的檢測(cè)和識(shí)別。大數(shù)據(jù)主要應(yīng)用于智慧交通,通過感知層采集交通大數(shù)據(jù),通過軟件應(yīng)用平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)的整理和分類,進(jìn)而對(duì)城市交通進(jìn)行預(yù)測(cè)和優(yōu)化。

        云計(jì)算具有分布式運(yùn)算的特征,可應(yīng)用于交通路網(wǎng)最短路徑規(guī)劃、交管系統(tǒng)構(gòu)建和道路違章管理等場(chǎng)景,為交通行業(yè)提供大量的計(jì)算資源。人工智能在交通領(lǐng)域的應(yīng)用仍存在許多問題,如無人駕駛領(lǐng)域的安全性和可靠性,以及智慧交通領(lǐng)域的數(shù)據(jù)泄露隱患等。

        參? 考? 文? 獻(xiàn)

        [1]? 李躍勇.大數(shù)據(jù)技術(shù)理論及其應(yīng)用實(shí)踐探索[J].計(jì)算機(jī)產(chǎn)品與流通,2020(11):211.

        [2]? 姜國(guó)睿,陳暉,王姝歆.人工智能的發(fā)展歷程與研究初探[J].計(jì)算機(jī)時(shí)代,2020(09):7-10+16.

        [3]? 范志遠(yuǎn),崔田田,王青松.計(jì)算機(jī)視覺在無人駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用[J].數(shù)碼世界,2020(05):2.

        [4]? 余京蕾.淺談?dòng)?jì)算機(jī)視覺技術(shù)進(jìn)展及其新興應(yīng)用[J].北京聯(lián)合大學(xué)學(xué)報(bào),2020,34(01):63-69.

        [5]? 向陽.駛向未來的無人駕駛汽車[J].科學(xué)24小時(shí),2016(05):4-5.

        [6]? 蘇子毅,顧懷中. 云計(jì)算技術(shù)在智能交通管理中的應(yīng)用探討[A]. 中國(guó)智能交通協(xié)會(huì).第八屆中國(guó)智能交通年會(huì)優(yōu)秀論文集——智能交通與安全[C].中國(guó)智能交通協(xié)會(huì):中國(guó)智能交通協(xié)會(huì),2013:7.

        [7]? 倪琴,許麗.云計(jì)算技術(shù)在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[J].交通與運(yùn)輸(學(xué)術(shù)版),2012(01):106-109.

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