趙英華

摘 要：伴隨社會(huì)的發(fā)展與時(shí)代的進(jìn)步，我國(guó)交通領(lǐng)域一改傳統(tǒng)面貌，呈現(xiàn)出全新的發(fā)展形勢(shì)。當(dāng)前，越來(lái)越多的先進(jìn)科學(xué)技術(shù)被應(yīng)用到交通領(lǐng)域，并表現(xiàn)出理想的應(yīng)用效果，而人工智能技術(shù)便是其中最具代表性的技術(shù)之一，在推動(dòng)我國(guó)交通可持續(xù)發(fā)展方面發(fā)揮著不可替代的作用。因此，本文深入分析人工智能技術(shù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù);交通;可持續(xù)發(fā)展

中圖分類(lèi)號(hào)：TP18;U495文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1003-5168（2021）12-0019-03

Application of Artificial Intelligence Technology in the Field of Transportation

ZHAO Yinghua

（Hebei Communications Vocational and Technical College，Shijiazhuang Hebei 050035）

Abstract： With the development of society and the progress of the times， China's transportation sector has changed its traditional appearance and presented a brand-new development situation. At present， more and more advanced science and technology are applied to the transportation field， and show ideal application effects， and artificial intelligence technology is one of the most representative technologies， which plays an irreplaceable role in promoting the sustainable development of China's transportation. Therefore， this paper deeply analyzes the application of artificial intelligence technology in the field of transportation.

Keywords： artificial intelligence technology;transportation;sustainable development

近年來(lái)，人工智能技術(shù)逐漸興起，越來(lái)越多的新型產(chǎn)品問(wèn)世，如無(wú)人駕駛、無(wú)人物流、無(wú)人超市等，這些都是人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用的標(biāo)志性成果，其也在一定程度上代表著未來(lái)社會(huì)的發(fā)展趨勢(shì)?，F(xiàn)階段，我國(guó)交通領(lǐng)域正在積極引入和應(yīng)用人工智能技術(shù)，意在借助其強(qiáng)大優(yōu)勢(shì)來(lái)消除傳統(tǒng)技術(shù)模式遺留的交通管理弊端，提升交通領(lǐng)域的整體發(fā)展水平。

1 三大人工智能核心技術(shù)及發(fā)展現(xiàn)狀

1.1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的很多功能都遠(yuǎn)超于人類(lèi)的視覺(jué)水平。比如，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，運(yùn)用建立在計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)基礎(chǔ)上的騰訊覓影，可以高效、準(zhǔn)確地篩查出食道癌，用時(shí)短且準(zhǔn);媒體領(lǐng)域，運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，可節(jié)省接近一半的視頻內(nèi)容審核時(shí)間。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技能樹(shù)如圖1所示。

當(dāng)前，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)呈現(xiàn)出良好的應(yīng)用效果，但這并不意味著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)就是完美的，其依然存在很多缺陷，亟待完善。例如，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)缺乏可用于人工智能模型訓(xùn)練的大規(guī)模數(shù)據(jù)集，在應(yīng)用場(chǎng)景中沒(méi)法進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，這就使得數(shù)據(jù)不能共享，同時(shí)也沒(méi)有辦法形成閉環(huán)[1]。另外，該技術(shù)在工程化經(jīng)驗(yàn)方面也有所欠缺，從技術(shù)到產(chǎn)品再到規(guī)模化應(yīng)用，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)并不是很豐富。

1.2 自然語(yǔ)言處理技術(shù)

我國(guó)人工智能領(lǐng)域的自然語(yǔ)言處理技術(shù)水平早已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于世界。我國(guó)語(yǔ)言識(shí)別領(lǐng)頭企業(yè)（如搜狗、百度、科大訊飛等）的語(yǔ)音識(shí)別率是97%左右，而谷歌、微軟等國(guó)外語(yǔ)言識(shí)別領(lǐng)頭企業(yè)的語(yǔ)音識(shí)別率則是95%左右。自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)如圖2所示。

新時(shí)代，自然語(yǔ)言處理技術(shù)不僅要讓人們聽(tīng)到聲音和語(yǔ)言，更要確保人們能夠聽(tīng)得懂語(yǔ)義。比如，當(dāng)人們要求系統(tǒng)識(shí)別“飯店”這個(gè)詞時(shí)，系統(tǒng)會(huì)非常直接清晰地進(jìn)行識(shí)別，但是若人們對(duì)系統(tǒng)說(shuō)一些模糊語(yǔ)句，如自助餐、連鎖店這類(lèi)詞語(yǔ)，則系統(tǒng)會(huì)借助自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)用戶(hù)語(yǔ)言進(jìn)行智能化分析，進(jìn)而做出精準(zhǔn)推薦。

目前，自然語(yǔ)言處理技術(shù)遇到的最大瓶頸便是語(yǔ)義識(shí)別，要想真正做到語(yǔ)義識(shí)別，人們還需要研究非常多的內(nèi)容。如果這一板塊被成功開(kāi)發(fā)出來(lái)，那么其發(fā)展前景不可限量。

1.3 知識(shí)圖譜技術(shù)

知識(shí)圖譜這一概念最開(kāi)始是由谷歌公司提出來(lái)的，其指的是語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)庫(kù)。之前的智能系統(tǒng)是對(duì)每個(gè)個(gè)體進(jìn)行分析和定義，而知識(shí)圖譜則將不同的個(gè)體按照一定準(zhǔn)則聯(lián)系在一起，用圖的形式呈現(xiàn)出來(lái)，個(gè)體與個(gè)體之間的關(guān)系會(huì)變得更加清晰，其與人們的思維模式匹配度也要更高一些[2]。知識(shí)圖譜技術(shù)鏈如圖3所示。

現(xiàn)階段，知識(shí)圖譜技術(shù)主要應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域和商業(yè)領(lǐng)域，特別是商業(yè)領(lǐng)域，互聯(lián)網(wǎng)公司將商業(yè)搜索引擎作為最重要的一項(xiàng)人工智能技術(shù)。另外，知識(shí)圖譜技術(shù)也被應(yīng)用在經(jīng)濟(jì)偵查領(lǐng)域，例如，在反洗錢(qián)或電信詐騙的偵查場(chǎng)景中，偵查人員會(huì)選用知識(shí)圖譜技術(shù)來(lái)追蹤銀行卡與銀行卡間的交易路徑，通過(guò)跟蹤交易軌跡，層層關(guān)聯(lián)，得到更多可疑人員、賬戶(hù)、商戶(hù)或卡號(hào)等信息[3]。

2 人工智能技術(shù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用

2.1 車(chē)牌識(shí)別

就目前人工智能技術(shù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用來(lái)看，其在車(chē)牌識(shí)別中的應(yīng)用效果最為理想。據(jù)調(diào)查，車(chē)牌識(shí)別準(zhǔn)確率很高，可是并沒(méi)有如一些廠(chǎng)家宣傳那般，可達(dá)99%。下面以高速公路上探頭拍下的車(chē)牌照片為例，分析人工智能技術(shù)在車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別中的具體應(yīng)用，如圖4所示。其原理是借助智能計(jì)算機(jī)來(lái)識(shí)別照片里面的數(shù)字。

對(duì)于車(chē)牌號(hào)碼識(shí)別來(lái)說(shuō)，車(chē)牌照片就是輸入對(duì)象，而車(chē)牌號(hào)碼則是輸出對(duì)象。其間需要將照片的清晰度設(shè)為權(quán)重，以圖像比對(duì)算法作為感知器，得到的結(jié)果會(huì)是一個(gè)概率，比如，車(chē)牌號(hào)碼某位有80%的概率偏向數(shù)字5，要設(shè)置一個(gè)閾值，如果比這個(gè)值低，就認(rèn)定得出的結(jié)果是無(wú)效的。一般會(huì)將一組識(shí)別好的車(chē)牌照片作為一組數(shù)據(jù)輸入到模型中，經(jīng)過(guò)無(wú)數(shù)次參數(shù)調(diào)整和甄別，模型最終挑選出正確率最高的一組參數(shù)組合，其即為車(chē)牌識(shí)別結(jié)果[4]。

2.2 車(chē)牌顏色識(shí)別

車(chē)牌顏色識(shí)別準(zhǔn)確率比較高，據(jù)了解，電警類(lèi)車(chē)輛主顏色的識(shí)別率可達(dá)80%，卡口類(lèi)車(chē)輛顏色的識(shí)別率可達(dá)85%。之所以能夠達(dá)到如此高的準(zhǔn)確率，其根源還在于技術(shù)層面的優(yōu)化和升級(jí)，諸如之前發(fā)生過(guò)的因?yàn)橄鄼C(jī)硬件局限或者光照條件變化而導(dǎo)致的過(guò)曝光和顏色不穩(wěn)定等問(wèn)題都得到了妥善的解決，受圖像顏色變化影響的概率降低了很多。

2.3 車(chē)輛檢索

如果將同一輛車(chē)放置在不同的環(huán)境和場(chǎng)景中，那么單從車(chē)輛圖片來(lái)看，即使是同一輛車(chē)，顏色和尺寸也會(huì)不一樣，所以車(chē)輛檢索過(guò)程中出現(xiàn)檢索準(zhǔn)確率不穩(wěn)定的問(wèn)題也是在所難免的[5]。但是，伴隨相關(guān)人工智能技術(shù)的應(yīng)用，系統(tǒng)可以更加穩(wěn)定地獲取車(chē)輛特征，搜索到的目標(biāo)也更加準(zhǔn)確。此外，人臉識(shí)別采用深度算法，成功擺脫了固定場(chǎng)景和姿態(tài)的局限，其準(zhǔn)確率得到很大提升，光線(xiàn)和姿態(tài)的要求逐漸降低，即使光線(xiàn)和姿態(tài)稍微差一點(diǎn)，也依然可以得到精確的人臉識(shí)別效果。

2.4 道路識(shí)別

人工智能技術(shù)在道路識(shí)別中得到非常廣泛的應(yīng)用，特別是在智慧交通推廣背景下，人工智能技術(shù)的應(yīng)用效果越來(lái)越理想。首先，采用人工智能技術(shù)進(jìn)行道路識(shí)別，通過(guò)道路監(jiān)控來(lái)獲得道路圖像，將圖像傳送至處理端，進(jìn)行圖像灰度化處理，待識(shí)別道路后，再開(kāi)展道路智能化管理工作。然后，利用人工智能技術(shù)對(duì)道路特征進(jìn)行抽取，以此為基礎(chǔ)開(kāi)展小區(qū)域內(nèi)容的劃分，再根據(jù)分界函數(shù)來(lái)識(shí)別車(chē)輛。最后，運(yùn)行相關(guān)算法來(lái)判斷道路上的車(chē)輛行駛速度、車(chē)流量等，分析各種交通狀況發(fā)生的可能性，借助導(dǎo)航來(lái)規(guī)避交通擁堵問(wèn)題，進(jìn)而減少交通問(wèn)題發(fā)生率，提升車(chē)輛行駛的速度和效率[6]。

2.5 交通信號(hào)燈

在對(duì)交通信號(hào)燈進(jìn)行智能化改造后，之前因?yàn)榻煌ㄐ盘?hào)燈而出現(xiàn)的絕大多數(shù)問(wèn)題得到有效解決，智能信號(hào)燈可以對(duì)車(chē)流量進(jìn)行綜合分析，并且根據(jù)不同時(shí)間段的交通情況來(lái)隨時(shí)調(diào)整和控制紅綠燈的停留時(shí)長(zhǎng)，一切以實(shí)際車(chē)流情況為準(zhǔn)，這就在很大程度上有效解決交通堵塞問(wèn)題。

2.6 智能導(dǎo)航和無(wú)人駕駛

智能導(dǎo)航和無(wú)人駕駛是近些年人工智能技術(shù)在交通領(lǐng)域開(kāi)拓的新應(yīng)用空間，特別是車(chē)輛無(wú)人駕駛受到社會(huì)各界的廣泛關(guān)注，未來(lái)，無(wú)人駕駛將會(huì)成為一種發(fā)展趨勢(shì)。無(wú)人駕駛需要借助智能導(dǎo)航來(lái)避開(kāi)擁堵路段，優(yōu)化行駛路線(xiàn)，提升車(chē)輛通行質(zhì)量，尋找最佳行駛目標(biāo)。無(wú)人駕駛技術(shù)不僅能有效控制疲勞駕駛的發(fā)生率，而且可以保證較強(qiáng)的反應(yīng)能力，提升行駛的安全性。

3 結(jié)語(yǔ)

作為一種新技術(shù)，人工智能技術(shù)可以廣泛應(yīng)用于交通領(lǐng)域，它可以發(fā)揮至關(guān)重要的作用。有了人工智能技術(shù)的助力，很多交通問(wèn)題都得到妥善解決，同時(shí)人工智能技術(shù)也為交通管理提供了一些新思路。

參考文獻(xiàn)：

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