计算机视觉如何赋能交通场景lg...

引言

基于多模态人工智能的融合感知及车路协同服务商北京卓视智通科技有限责任公司宣布完成数千万元Pre-B轮融资，本轮融资由灏硕执耳基金领投，耀途资本跟投，资金将主要用于产品市场拓展、AI大模型等新技术研发、AI训练平台建设等方面。

卓视智通是一家计算机视觉原创算法、产品及解决方案提供商。主攻车与路的人工智能识别及数字化场景，专注于车脸识别、行人识别、交通场景识别、交通视频分析和数字孪生技术的原创研发，以及人工智能在交通及安全垂直行业应用落地。

随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉成为其中一个引人瞩目的领域。计算机视觉通过模仿人类视觉系统，让计算机能够理解、分析和解释图像和视频数据。

在交通场景中，人工智能赋能的计算机视觉技术正发挥着越来越重要的作用，为交通管理和安全提供了新的解决方案。本文将介绍计算机视觉的定义、主要技术原理，并探讨如何赋能交通场景以及相关的优势和实际应用情况。

计算机视觉

计算机视觉是研究如何使计算机能够理解图像和视频数据的科学和技术领域，也是人工智能的一个分支领域。它旨在通过模拟人类视觉系统中的感知和认知过程，使计算机能够识别、分析和解释视觉信息。计算机视觉利用图像处理、模式识别、机器学习和深度学习等技术手段，将数字图像或视频转化为有意义的信息。

计算机视觉的主要技术原理为：

图像获取：计算机视觉的首要步骤是获取图像或视频数据。这可以通过摄像头、传感器或卫星图像等设备实现。

图像预处理：图像预处理是为了提高图像质量和减少噪声干扰。它包括图像去噪、增强对比度、图像平滑等操作。

特征提取：特征提取是计算机视觉的关键步骤，它通过识别和提取图像中的关键特征，如边缘、角点、纹理等。常用的特征提取算法包括SIFT、SURF和HOG等。

物体检测和识别：物体检测和识别是计算机视觉中的核心任务。通过训练机器学习模型或深度学习网络，可以实现对图像中物体的自动检测和识别，如人脸识别、车辆检测等。

场景理解和分析：场景理解和分析是对图像或视频进行更深层次的解释和理解。它可以包括对场景的语义分割、目标跟踪、行为识别等。

计算机视觉赋能交通场景

计算机视觉是人工智能的细分领域之一，在交通安全中起到重要的作用：

提升交通安全：人工智能赋能的计算机视觉技术可以实时监测交通场景，识别交通违规行为和危险情况。例如，通过智能监控摄像头，可以及时发现闯红灯、逆行等违法行为，并及时提醒交警部门采取措施。这有助于减少交通事故的发生，提升道路交通的安全性。

优化交通管理：人工智能技术结合计算机视觉，可以实现智能交通信号控制系统。该系统可以根据实时交通状况调整信号灯的时长，以优化道路通行效率。通过减少交通拥堵和优化交通流量，可以提高出行效率，减少车辆排放和燃料消耗。

提供智能驾驶辅助：人工智能与计算机视觉技术为智能驾驶提供了支持。通过激光雷达、摄像头和传感器等设备，智能车辆能够感知周围环境，实时分析道路情况，并做出智能决策。这有助于提高驾驶安全性和减少人为错误。

数据分析与预测：人工智能技术结合计算机视觉，可以对大量交通数据进行分析和预测。通过对交通流量、拥堵状况等数据进行深度学习和模式识别，可以预测未来交通趋势，为交通规划和决策提供科学依据。

计算机视觉场景案例

随着技术的不断成熟和发展，计算机视觉已经在交通场景下得到了大范围的应用，极大的提升了交通管理效率和降低了管理成本。

智能交通监控系统：城市引入智能监控系统，利用计算机视觉技术实时监测道路情况。系统能够自动检测和记录交通违规行为，如超速、压线行驶等，并及时发出警报。根据市场测算，经过一年的运行，城市的交通违规行为率下降了30%，有效提升了交通安全水平。

智能交通信号控制系统：在高密度车流的交叉路口，采用了智能交通信号控制系统。该系统利用计算机视觉技术实时感知交通状况，并根据车流密度智能调整信号灯的时长。经过实施和数据测算，该交叉路口的通行效率提高了20%，车辆排队时间减少了一半小时，缓解了交通拥堵问题。

自动驾驶技术：许多汽车制造商和科技公司致力于开发自动驾驶技术。通过计算机视觉和人工智能算法，车辆能够实时感知和识别道路标志、行人、车辆等，并做出相应的驾驶决策。这项技术为驾驶员提供了更高的安全性和舒适性，减少了交通事故的风险。

实时交通数据分析：通过收集和分析交通摄像头的图像数据，结合人工智能算法进行图像处理和识别，可以实时监测道路上的交通状况。基于这些数据，交通管理部门可以做出相应的调度和决策，优化交通流量，减少拥堵。

结语

人工智能赋能交通场景的计算机视觉技术为交通管理和安全带来了巨大的优势。通过实时监测、智能决策和数据分析，交通系统的效率和安全性得到了显著提升。未来，随着人工智能和计算机视觉的不断发展，我们有理由相信交通场景将变得更加智能化、高效和安全。

来源：金色财经