5G 和边缘AI：处理交通管理问题

发布时间：2023-07-14 13:21:11 所属栏目：通讯来源：

导读：随着时间的推移，我们上下班通勤的方式已经不再可能发生了实质性的改变，但交警蜀黍的交通管理的方式却一直都没有实质性的改变。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21

随着时间的推移，我们上下班通勤的方式已经不再可能发生了实质性的改变，但交警蜀黍的交通管理的方式却一直都没有实质性的改变。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。

当 5G 上路时
借助更密集和更复杂的道路网络、更新的技术和更大的数据，5G 将提供更大的可见性和对交通的控制。反过来，这将有助于更快地重新疏通我国的交通网络，进一步减少公共交通的堵塞，消除连锁效应，并使全世界所有用户的道路更平坦安全。借助 5G，边缘设备在通过 AI 分析服务器传输和处理大量数据方面将变得更加强大，这只会有利于流量管理。

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，并及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。让我们观察一下两款利用人工智能的解决措施，以及它们对车载行为产生的影响。

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。使用预先训练好的深度学习模型可以实现在自动信号转换器上即时传输经过处理的通行数据，从而实现更加顺畅的交通流动。

交通事故人工智能
由于事件是意料之外的，有时甚至是灾难性的，将 AI 纳入具有智能交通信号灯的综合可持续交通事件管理系统可以改变交通监控。这就是混合技术联盟的用武之地。来自 IP 摄像头、GPS、手机跟踪、探测车辆和环路检测器的大数据被合并，以得出比独立研究大量信息时更精确的推论。然后，人工智能算法会持续、即时地分析数据，从而融合以检测潜在事件。

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。尽管我们已经经历了超过一个世纪的时间，自从第一段公路建设开始，人类才终于开始在推进这一转变上加快步伐。

（编辑：汽车网）

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