5G 和边缘AI处理交通管理问题
发布时间：2022-05-10 10:38:23 所属栏目：通讯 来源：互联网
导读：随着时间的推移，我们通勤的方式可能发生了改变，但交通管理的方式却没有改变。INRIX全球交通记分卡报告称，2018年，全球20个最拥堵的城市人均拥堵时间减少了164至210小时。城市车辆的指数增长是造成交通拥堵的核心原因。 改善公共交通是解决方案，但与此同
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随着时间的推移，我们通勤的方式可能发生了改变，但交通管理的方式却没有改变。INRIX全球交通记分卡报告称，2018年，全球20个最拥堵的城市人均拥堵时间减少了164至210小时。城市车辆的指数增长是造成交通拥堵的核心原因。 改善公共交通是解决方案，但与此同时，我们也需要考虑如何提高交通管理的效率，以改善现场。交通管理部门曾尝试将被动管理转变为主动的交通管理，但一直受到网络速度和边缘处理能力的限制。5G和人工智能为交通管理提供了巨大的机遇。 人工智能解决方案和大数据 人工智能 (AI) 和大数据的力量与 5G 技术的优势相结合，将提供一个强大的解决方案，将高可靠性和无处不在的网络接入相结合。 5G 提供的低延迟在这里是关键，人工智能模型使用实时网络信息和历史数据来检测事件的可能性，并即时设计优化的响应计划以高速交付。使用传统和基于边缘的 AI 系统的组合，可以实时捕获来自整个道路网络的交通元数据。 5g 和人工智能的这种结合将成为未来十年改变交通管理的答案。它还可能标志着协作连接系统中自动驾驶汽车急需的推动力。让我们看看两个基于 AI 的特定解决方案及其对车辆活动的影响。 人工智能和智能交通灯 基于人工智能的红绿灯控制将对车辆活动产生重大影响，显着减少车辆行驶中的冲突并增加道路网络容量。有效交通管理的集成设置将涉及自适应交通灯系统、边缘系统和后端监控系统。使用 IP 摄像头捕获的视频被中继到基于边缘的 AI 系统，该系统在将数据发送给后端监控之前分析数据。预训练的深度学习模型将处理后的信息实时发送回自适应交通信号灯，以创造交通流畅性。 通过红绿灯实时适应不断变化的交通，道路上的运动可以通过红绿灯定时来控制，红绿灯定时可以自我调整。可以通过互操作的通信共享不断变化的交通场景和交叉路口的时间，以便所有交叉路口都准备好优化接近的交通流量。据报道，在宾夕法尼亚州匹兹堡部署的试点系统将旅行时间减少了 26%，怠速时间减少了 41%，排放量减少了 21%。有趣的是，自适应红绿灯系统还将总事故和致命事故减少了 13-36%。 简化交通管理 为了兑现 5G 的承诺，道路和运输网络管理系统也需要随着时间的推移而发展。来自不同来源的数据必然会更加复杂。所有系统协同工作以普遍并立即响应的过程需要精确实施。在技术适应性中，重要的是智能网络决策是自主且易于理解的。当需要时，这将为人类决策和干预以及技术提供空间。虽然自世界上第一条高速公路建成以来，我们可能已经过了一个世纪，但直到现在，世界才开始为推动这一进程而加速。 （编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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