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一碩:三階段方案推動 道路號誌AI化指日可待

機器學習可以克服光線與天候的限制。一碩科技

一碩科技開發出城市車流解決方案,應用魚眼鏡頭與影像辨識技術,做到即時車流掌握與辨識。方案負責人一碩科技副總經理連仲祺表示,這是一個三階段的方案,現在已經做到第一步掌握真實車流量,第二步重要路口重整,最後隨著實行的路口越來越多,希望可以做到以AI控制號誌,達成路網號誌自動化。

連仲祺表示,隨著AI的發展,影像辨識在車輛辨識的重要性逐漸提高。傳統CCTV在偵測車輛時,容易受限於光線與天候,然而應用AI影像辨識,只要拿大量陰天、雨天等天候不佳時的車輛影像來訓練機器,電腦就能夠克服過去光學上的限制,準確辨識車輛數量。這即為第一步,AI的力量讓魚眼鏡頭所偵測的車流幾近真實,這些數據能夠讓交通主管機關在進行交通規劃時,做出更為精確的決策。連仲祺舉例,今年1月寒流導致竹科大塞車,若是應用這個方案,只要調出所有氣溫15度以下的車流資料,就能夠找出問題,並提出日後低溫時的交通疏導方案。

第二步,路口重整。在掌握真實車流資料之後,便能夠在主要幹道進行路口重整。連仲祺表示,新竹市東區慈雲路直通竹科園區,加上附近有大型商場,過去在上下班時段長年塞車,在應用魚眼鏡頭進行偵測之後,找到車流壅塞的好發路口,釐清原因,並透過號誌時相管理,對其他支線等次要路口進行截流及分流管理,平均減少了600秒的塞車時間。

最後一步,是要建立一個透過AI控制的路網。連仲祺舉例,AlphaGo在下每一步棋都充分評估,以創造最大贏面;同樣能夠將AI應用在城市號誌控制,以疏通車流為最高原則,創造最高道路服務水準。隨著路口重整的規模越來越大,結合手機信令資料、eTag、CCTV、車輛偵測器等所蒐集的資料,轉換成標準的交通參數,並將路口重要程度分級,AI能夠依照各路段的車流數量,即時調整號誌時相,讓壅塞路段快速疏通。

基地台可藉由手機信令大致識別用戶手機所在位置,即使現階段技術無法像GPS般精確,只能得出用戶大致的所在範圍與移動趨勢,但一碩科技現已與電信業者合作,主因是宏觀來看,可利用手機信令資料作大規模車流移動的參考數據,微觀而言,可透過魚眼鏡頭監測道路狀況。兩者相輔,期待能夠如逢年過節有大規模人車流移動時,在目的地做好交通規劃等管理。

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