利用人工智能算法調(diào)節(jié)交通信號燈是這兩年各大互聯(lián)網(wǎng)和IT企業(yè)開始嘗試緩解擁堵問題的一種策略，并紛紛在一線城市建設(shè)試點(diǎn)，最終也取得了不錯(cuò)的效果。通過AI算法對路口運(yùn)行效率進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和展示，從而起到優(yōu)化信號燈配時(shí)作用，主要針對兩種現(xiàn)象，一是路口運(yùn)行失衡，二是出口溢出。當(dāng)一個(gè)交叉口某個(gè)方向非常擁堵，而其他方面運(yùn)行順暢，則稱之為路口失衡。這種情況可以適當(dāng)增加擁堵方向的信號配時(shí)，減少順暢方向的配時(shí)來緩解路口的擁堵。

對于嚴(yán)重失衡的路口，系統(tǒng)會(huì)發(fā)出報(bào)警，提醒交通指揮員關(guān)注，并采取下一步措施。出口溢出預(yù)警則是監(jiān)控出口擁堵情況，將溢出可能性大的路口進(jìn)行排序展示，以便及時(shí)實(shí)施流量控制和干預(yù)，避免路口溢出導(dǎo)致路口癱瘓。

人工智能交通燈系統(tǒng)也是人工智能在智能交通領(lǐng)域應(yīng)用的產(chǎn)物，可根據(jù)車輛和行人通行數(shù)量統(tǒng)計(jì)結(jié)果重新設(shè)置紅綠燈時(shí)間、實(shí)時(shí)識(shí)別現(xiàn)場的交通狀況。該系統(tǒng)一般由視頻采集分析存儲(chǔ)上傳系統(tǒng)、閘機(jī)、控制器、顯示屏、語音播報(bào)和前端計(jì)算機(jī)等組成，可實(shí)現(xiàn)語音播報(bào)、延時(shí)關(guān)閉、檢測控制、人臉識(shí)別和抓拍報(bào)警功能簡單來說，就是用人工智能識(shí)別分析車輛、人等運(yùn)動(dòng)物體的運(yùn)動(dòng)信息，推斷交通狀況進(jìn)一步調(diào)配車輛與行人的放行時(shí)間。

在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)暢想人工智能解決交通擁堵的同時(shí)，安防企業(yè)也在基于人工智能改變交通管理方面努力。天地偉業(yè)作為全球領(lǐng)先的智能安防解決方案提供商，通過發(fā)揮自身在人工智能和視頻圖像處理等方面的技術(shù)優(yōu)勢，推出眾多助力交通管理方面的產(chǎn)品和創(chuàng)新應(yīng)用，其中包括“天眼”系列智能交通一體機(jī)、行人闖紅燈取證系統(tǒng)、非機(jī)動(dòng)車違法抓拍系統(tǒng)、違法鳴笛抓拍系統(tǒng)、闖擁堵違章抓拍系統(tǒng)、失駕人員管控系統(tǒng)、前后牌照比對取證系統(tǒng)等一系列交通違法取證系統(tǒng)，為提升交警現(xiàn)場和非現(xiàn)場執(zhí)法能力，規(guī)范文明出行起到了輔助作用。

高清監(jiān)控系統(tǒng)公司表示天地偉業(yè)“天眼”系列智能交通一體機(jī)，搭載了AI深度學(xué)習(xí)芯片，算力是傳統(tǒng)智能攝像機(jī)的幾十倍以上，它支持準(zhǔn)確識(shí)別19種車型、250多種車輛品牌、3500多種車系、1 1種車身顏色以及車輛年款、年檢標(biāo)志、紙巾盒、掛墜、香水盒等更多細(xì)節(jié)特征，相對于傳統(tǒng)設(shè)備將車輛主要屬性識(shí)別轉(zhuǎn)變?yōu)檐囕v“全”屬性識(shí)別：在違章行為分析上增加不禮讓行人檢測、加塞檢測、左轉(zhuǎn)不讓直行檢測、開車抽炯打電話檢測等；同時(shí)它從車智能擴(kuò)展到人智能，支持非機(jī)動(dòng)車、行人特征檢測、駕駛員、行人人臉檢測實(shí)現(xiàn)了交通道路場景下的交通參與者全目標(biāo)分析。數(shù)據(jù)是應(yīng)用的基礎(chǔ)，交通AI攝像機(jī)的強(qiáng)大感知能力將全面提升交通管理者對人、車管控的能力。

“天眼”集成了基于AI深度智能的遠(yuǎn)光燈檢測算法，能夠?qū)Τ鞘幸归g車輛濫用遠(yuǎn)光燈的違法行為進(jìn)行智能識(shí)別和有效取證。在前端架設(shè)專屬的駕駛員人臉抓拍機(jī)，同時(shí)利用基于Al深度智能的人臉捕獲深度學(xué)習(xí)算法，大幅度提高畫面中人臉的檢出率和高清摳圖的質(zhì)量，為后端進(jìn)行人臉的建模和比對提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)報(bào)警攔截一同時(shí)，通過人工智能分析及深度學(xué)習(xí)算法，比較成熟的應(yīng)用技術(shù)以車牌識(shí)別算法最為理想，雖然日前很多廠商都宣稱自己的車牌識(shí)別率已經(jīng)達(dá)到了99%，但這也只是在標(biāo)準(zhǔn)卡口的視頻條件下再加上一些預(yù)設(shè)條件來達(dá)到的。在針對很多簡易卡口和卡口圖片進(jìn)行車牌定位識(shí)別時(shí)，較好的車牌識(shí)別也很難達(dá)到90%。不過隨著采用人工智能、深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，這一情況將會(huì)得到很大的改善。在傳統(tǒng)的圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法研發(fā)中，很多特征都是人為制定的，比如hog、sift特征，在目標(biāo)檢測和特征匹配中占有重要的地位，安防行業(yè)的很多具體算法所使用的特征大多是這兩種特征的變種。人為設(shè)計(jì)特征和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，由于理論分析的難度大，訓(xùn)練方法又需要很多經(jīng)驗(yàn)和技巧，一般需要一定的時(shí)間才會(huì)有一次突破性的發(fā)展，而且對算法工程師的知識(shí)要求也一直在提高。人工智能則不然，在進(jìn)行圖像檢測和識(shí)別時(shí)，無需人為設(shè)定具體的特征，只需要準(zhǔn)備好足夠多的圖進(jìn)行訓(xùn)練即可，通過逐層的迭代就可以獲得較好的結(jié)果。從目前的應(yīng)用情況來看，只要加入新數(shù)據(jù)，并且有充足的時(shí)間和計(jì)算資源，隨著深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)層次的增加，識(shí)別率就會(huì)相應(yīng)提升，比傳統(tǒng)方法表現(xiàn)更好。另外在車輛顏色、車輛廠商標(biāo)志識(shí)別、無牌車檢測、非機(jī)動(dòng)車檢測與分類、車頭車尾判斷、車輛檢索、人臉識(shí)別等相關(guān)的技術(shù)方面 安防監(jiān)控工程企業(yè)也比較成熟。

智能行人闖紅燈取證系統(tǒng)的推出主要是為了治理“中國式過馬路”的行人闖紅燈問題，該問題是造成交通安全事故的主要原因之一。該系統(tǒng)主要包括行人闖紅燈抓拍一體機(jī)，違章行為聲音提示單元、違章行為曝光顯示屏、信號燈狀態(tài)監(jiān)測等設(shè)備，該系統(tǒng)通過人工智能技術(shù)對行人闖紅燈的行為進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測，一旦發(fā)現(xiàn)行人準(zhǔn)備闖紅燈，優(yōu)先進(jìn)行語音提醒，對于不聽勸阻的行人的闖紅燈行為進(jìn)行全過程抓拍和錄像并實(shí)時(shí)發(fā)送到違法曝光屏進(jìn)行曝光警示，對不遵守交通規(guī)則的行人起到一定制止和震懾的作用。

這些產(chǎn)品無論是以哪種產(chǎn)品形態(tài)或是采用哪種架構(gòu)，都集中體現(xiàn)在交通管理三個(gè)方面的技術(shù)功能設(shè)定：

1、識(shí)別行人的生理屬性．通過分析道路行人的身體結(jié)構(gòu)，準(zhǔn)確識(shí)別視頻中人物的性別、年齡、姿態(tài)等多種生理特征；

2、識(shí)別行人狀態(tài)。基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測算法能夠在各類遮擋的情況下精確找出行人位置，并能夠進(jìn)一步分析行人姿態(tài)和動(dòng)作，可應(yīng)用于交通監(jiān)控、輔助駕駛、無人駕駛等。

3、可以在行車場景、交通監(jiān)控場景、卡口場景中檢測多種不同角度的車輛，并同時(shí)給出車牌號碼、汽車品牌、型號、顏色等物理特征；實(shí)現(xiàn)人群分析。在高密度公共場所，例如地鐵，廣場，估計(jì)人群數(shù)量和密度，同時(shí)檢測人群過密、異常聚集、滯留、逆行、混亂等多種異常現(xiàn)象。