随着近年来人工智能技术的发展，人工智能技术已经融入到许多行业的实际应用中，从原来的互联网 逐渐转变为现在的AI ”。人工智能在各个行业的应用和普及也对普通人产生了很大的影响，如我们常用的刷脸应用、智能语音导航、智能客户服务等。事实上，除了我们可以接触到的这些应用外，人工智能技术还广泛应用于交通、医疗、国防、家居、制造业等其他专业领域。
人工智能技术在各行业的应用首先要考虑的是能否使原有的工作效益更高。这里提到的工作效益不仅指经济效益，还包括安全效益、社会效益、国家效益等。让我们分析一下人工智能技术在交通行业的一个小应用。
人工智能在交通领域的应用可分为以下几个方向：
01.智能公交智能公交
通过RFID、传感等技术，实时了解公交车的位置，实现弯道、路线提醒等功能。同时，结合公交车的运行特点，通过智能调度系统规划调度线路和车辆，实现智能调度。
共享自行车
共享自行车配备GPS或NB-IoT模块智能锁将数据上传到共享服务平台，实现车辆精确定位，实时控制车辆运行状态。
03.车联网
使用先进的传感器，RFID以及摄像头等设备，收集车辆周围的环境和车辆本身的信息，将数据传输到车辆系统，实时监控车辆的运行状态，包括油耗、速度等。
04.充电桩
利用传感器收集充电桩的电量、状态监测和位置，通过云平台实时将收集到的数据传输到云平台APP连接云平台，实现统一管理等功能。
智能红绿灯
雷达安装在十字路口，AI摄像头装置实时监控十字路口的行驶数量、距离和速度，监控行人数量和外部天气条件，动态控制交通灯信号，提高十字路口车辆通行率，减少交通灯的空闲时间，最终提高道路承载力。
汽车电子标识
汽车电子标志，又称电子车牌，通过RFID技术自动、非接触地完成车辆识别和监控，将收集到的信息与交通管理系统连接起来，实现车辆监控，解决交通事故、逃逸等问题。
07.智慧停车
在城市交通领域，由于停车资源有限、停车效率低下等问题，智能停车应运而生。智能停车基于停车位资源，通过安装地磁感应、摄像头等设备，实现车牌识别、停车位搜索、预订和使用APP自动支付等功能。
08.高速无感收费
通过摄像头识别车牌信息，将车牌绑定至微信或者支付宝，根据行驶的里程，自动通过微信或者支付宝收取费用，实现无感收费，提高通行效率、缩短车辆等候时间等。
9.车辆统计与识别
在智能视频分析识别技术的帮助下，交通行业可以统计交通流量、车牌识别、车型检测等，有利于交通行业实现公路交通的全面监控和巡逻；便于疏通交通堵塞；有利于交通事件的追踪和可追溯性。
10.自动处理与车辆跟踪
基于智能视频识别技术和大数据计算能力，除了交通流量统计和车辆识别外，还可以结合提取的车辆信息GIS或卫星定位技术用于跟踪车辆。并在高速出入口设置自动充电系统，实现自动化、智能化的业务处理，方便车辆快速通行。
通过了解上述智能交通的应用方向，我们可以发现人工智能在交通领域的应用基本上涉及到各个方面。我们需要分析的问题是如何智能地控制交通灯。
首先，我们需要确定我们的最终目标是在多大程度上控制红绿灯。例如，红绿灯可以根据交通流量的大小自动调整时间，也可以根据斑马线两端等待过马路的人数进行调整，也可以根据综合路况调整红绿灯的时间。因此，我们首先要做的是确定目标。我们暂时以综合路况调整为目标，因此我们需要该路段的实时图像，如路段是否畅通，路段是否有故障车辆或遗留物体挡路，或者路段坍塌等因素，还要统计路段路过的车辆数量和斑马线两端等候的行人数量。
在项目开始之前，我们通常会建立一个思维导图，逐一分析这些情况，看看是否有遗漏。然后思考如何使用它AI解决这些问题的方法。
首先，对于交通流量和人流量的统计，可以利用工业中常用的检测模型，如YOLO系列中的v5版本或者YOLOX，是目前工业界比较常见的模型。
二是实现实时路况监测，主要由三个问题组成。第一个问题是对路段本身的状况进行监测，如路面坍塌、裂缝、表面损坏等；第二个问题是对路面障碍物的监测，如车辆坠落的杂物或影响车辆正常行驶的其他杂物；第三个问题是监测路段车辆是否正常行驶，如突然发生车辆故障，这将影响其他车辆的安全驾驶。
在路况监测中，可以通过路面缺陷检测算法模型实现对路段本身情况的监测。具体流程也很简单，即区分路面缺陷状态和正常状态。可以使用更好的分类模型，如轻量级模型Mobile Net系列、Shuffle Net系列，通用模型YOLO系列等，目的是检测路面缺陷，然后通过系统报告，提醒路段车辆驾驶员，如果缺陷影响过大，必然会影响路段车速，可能导致交通拥堵，因此可能需要分配更多的绿灯时间。
路面缺陷一般长期形成，事实上，我们的模型不会积极提示，当缺陷达到一定程度时，会被算法识别，但不排除紧急情况，如大型车辆通过某些道路，可能突然造成道路坍塌或其他损坏，这种情况需要及时提醒车辆，所以这也是我们算法最需要解决的问题。
第二个问题是，路面杂物的处理在模型的选择上可以与路面缺陷检测相同，因为杂物也需要检测和识别。不同的是，路面缺陷基本上可以通过常见状态进行分类，如路面损坏、深坑、鼓包、坍塌、裂缝、边界模糊等。对路面杂物的监测会有一定的困难，因为我们不知道路段可能出现哪些杂物，所以我们只能对可能容易出现的杂物进行分类训练，然后在长期使用过程中训练原训练类别中的其他物体，以增加标签库。和第一个问题一样，如果路面杂物影响车辆的正常行驶，可能会导致交通拥堵，需要更多的时间让车辆通过。
第三个问题是，车辆是否正常行驶可以根据车辆的停留时间来判断。但是，如果只通过车辆的停留时间来判断，也可以计算红灯时等待的车辆和正常交通堵塞的车辆。因此，在这种情况下，我们首先需要区别对待不同的车辆，例如，如果该路段超过10%或5%（这里有一个阈值，用来判断车辆故障的可能性)车辆没有驾驶，要么是红灯等待时间，要么是交通堵塞，否则我们可以判断车辆故障，值得注意的是留给我们判断时间短，因为故障车辆停留超过一定时间，可能演变成交通堵塞，此时需要交警疏散车辆。
因此，我们制作的智能红绿灯系统不仅是根据实时路况智能调节红绿灯，还需要将发生的情况汇总到交通系统中，帮助管理人员做出决定，是否需要交警或其他维修人员带现场处理问题。
至于如何判断车辆是否在行驶过程中，相对简单，可以使用图上坐标距离的变化和时间段来确定。车辆故障的原因有很多，也可能是车辆本身故障，或驾驶员个人行为，或其他车辆事故，如果是车辆或驾驶员本身的问题，一般车辆故障是车辆，如果是追尾或连环冲击，那么故障车辆可能会更多，也可能是两三，甚至可能是十几辆，或几十辆车连环冲击，在判断这种情况时，我们需要考虑该路段是属于城市、郊区、国道还是高速公路。一般来说，可行驶速度越高，车辆事故造成的故障车辆就越多。因此，该阈值也根据不同的路段进行调整。
然后是如何根据上述问题做出完美的解决方案，然后反馈给系统。系统根据反馈结果合理调节红绿灯，而不是一成不变的红绿灯时间。
如果我们直接整合上述问题来做一个解决方案，这并不是不可能的，但对于没有项目开发经验的人来说，有点复杂，所以我们可以使用逐步增加的方法来完成解决方案，就像产品迭代思维一样，首先，我们可以排除复杂路况下特殊情况的可能性，做一个简单的系统解决方案，只是根据交通流量和交通流量智能控制交通灯，然后逐步添加特殊情况。例如，在原始方案中加入车辆抛锚后，根据交通流量和人流统计，我们的方案需要做出什么样的改变，然后逐步完成整体方案。此时，我们通常需要优先考虑各种情况，如车辆突然故障，一般属于交通紧急情况，优先级相对较高，因为处理不当可能导致交通拥堵，甚至事故，所以需要其他情况让步，所以首先处理这个问题。
然后我们将根据交通流量和交通流量做一个简单的解决方案分析，感兴趣的学生和其他学习者可以添加我们的公共账户：深度人工智能，以后会更新更多的解决方案细节。首先，我们可以考虑红绿灯的位置个方向。
一般在市区或者郊区，红绿灯大部分都在十字路口、丁字路口的偏多，还有其他闹区出入口、各种转弯、交叉等路口，而我们这里要分析的主要是以常见的人流较为密集的区域的十字路口为主，因为十字路口的情况包括了丁字路口和普通的红绿灯路口的情况，我们假设城市的东部为产业园区，城市中大部分人都在城市的东部工作，而城市的西部是人们的生活区，大部分人都住在这里，而城市的南北方向，基本没有划分的很明显，也就是工作和生活都互有交叉，那么这种城市格局在上下班高峰期很容易出现东西向车辆比南北向车辆更多的情况，画在地图上也就是某段十字路口的横向车道的车辆要比纵向车道的车辆更多。
正常情况下，红绿灯系统对无论东西向车道还是南北向车道的时长都是一样的，比如都是60秒，而由于城市格局的特殊性，导致十字路口东西向的车辆经常出现交通拥堵的现象，而南北向的车辆不到60秒的时间就已经行驶完毕，所以可以将早晚高峰期时段东西向车道的绿灯时长调整为80秒，红灯时长则缩短为40秒，也就是为了让东西向的车辆走的更多一些，从而缓解这个时段的东西向车辆的拥堵情况，而城市的南北向由于产业区与生活区分布更加均匀，没有东西向那么集中，所以没有像东西向那样明显的早晚班高峰期，来往的车辆也较少一些，所以缩短为40秒的绿灯时长，而红灯调整为80秒的时长。
通过上面的案例分析，我们发现这完全是一个人工的调控结果，根本没有使用AI算法去实现。之所以先分析人工调控的案例，有两个原因，第一个原因是因为某些特定的情况下，是可以使用人工固定调控红绿灯的，就如上面的案例，第二个原因就是使用AI调控红绿灯的过程是和人工智能调控过程是一样的，也是让大家明白整个实现过程。
只不过使用AI系统调控红绿灯是根据各个路段的实时车辆数量来实时调控的，也就是AI系统可以随时根据安装到十字路口的带有算法的摄像头来统计横竖两个路段的车辆数量的，然后再根据统计到的两个方向路段的车辆数来分配两个路口方向红绿的时长，具体每个路段的车辆阈值设定和分配的时长是多少，这个要根据交通管理人员的建议而定。总之遵循一个原则，和人工调控一样，就是该方向路段和另一方向路段的车辆数量统计比较，哪个车辆更多，那么哪个路段就获得更多的绿灯分配时长。
而在闹市区，有时候还需要综合行人的情况来调控红绿灯的时长，否则只根据车辆来调控，可能会导致大量的人群聚集在路口，甚至由于行人等待过长，导致有些行人强行闯红灯的现象发生，进而引发交通事故。可以发现加入的因素越多，对红绿灯的调控要求就越高。这里面不仅仅包括了冰冷的交通规则，还需要考虑人文因素，尤其是对于人们穿越马路的习惯的了解，毕竟算法的目的就是服务于人们的生活，而最好的方式就是达到一个让大家都能够接受的平衡点，而不是偏向于某一方而引发新的矛盾。
以上只是针对图像视觉方向而进行的分析，如果在车辆上装上传感器和相应的信息收集系统，那么所有车辆的行驶状态都会汇聚到一个总的交通调度系统上，也将是车联网的开端了。到了这个阶段，那么对于红绿灯调控这种小的应用基本上都不是什么难题了，更多的是关注人车协同的安全驾驶方向了。当然在未来当无人驾驶能够普及的话，那么现在所讨论的很多问题都将不再是问题，因为到那个时候，所走的路线和路况通过车联网系统都已经被预设好了，所以根本不会出现这些问题。
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