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智慧交通與人工智慧

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科技產業資訊室 - Tony Hsu 發表於 2022年8月23日
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圖、智慧交通與人工智慧

由於人工智慧的快速發展,透過影像拍攝與周遭感知的技術應用,如何改善交通問題並保障用路人安全已經是各國政府的課題之一。智慧交通雖然是各國積極推動,卻是普通行人最難切身感覺到的,智慧交通其實是一套完整且精密的後台系統,最大的目標則在於優化整合現有基礎設施,進一步發揮其功能以達到提升城市的運行效率、最終能達到節能減排的目的。
 
智慧交通在程度上能夠紓解交通壅塞問題,但關鍵在於其更加注重優化並整合現有的道路資源,透過預警發佈相關信息,優化整體行進與時間,並能妥善安排道路使用情況。
 
在交通安全領域中,行人安全是首要考慮的議題,由於傳統機器學習方法及深度學習技術發展益發成熟,結合偵測與追蹤功能,協助智慧型車輛針對行人與其他車輛做出更安全的駕駛行為。
 
針對行人意圖判斷以及行人軌跡預測這兩方面來看,國外的研究已能透過建構場景物件的資訊來加強行人意圖及軌跡預測的準確性;結合分析人與人、人與車、人與場景的互動模式,電腦可以對人類的移動行為有更深入的了解,未來此應用可以透過車載軟體、道旁設施或手機等媒介即時警示,行人安全將有所提升。
 
如前所述,在車輛本身的行為分析與預測上,未來也同樣可以透過影像、光達或聲音偵測其他車輛的行駛狀態,進而對危險進行趨避,舉凡車輛異常偵測、路旁車輛狀態分析及車輛違規與車禍偵測等。從不同視角判斷路旁車輛狀態,當發現車輛狀態造成自己或其他用路人危險時,警政單位可以透過此技術取締違規並到現場處理;當發現車輛狀態異常停止(車禍、火燒車等)時,可以即時通報警消單位到現場救援。若因故影像辨識方法失效,仍可透過聲音分析車輛狀態,掌握車輛行駛細節與四周交通狀況。
 
此外,人工智慧亦能以巨觀的面相應用在道路設計分析上。透過收集回來的巨觀車流資料進行統計分析,發現設計漏洞後,以交通安全指標分析衝突熱點區域,做出適當的路網改善。所以在交通安全的應用上,當系統發現危險時,能即時提出預警及救援;也能從新的空間面向盤點出易發生事故的區域,針對道路設計的缺失提出改進。
 
每個城市都可以並且有必要發展智慧交通,台灣受混合車流環境所造成的交通安全難題更大,不是一個簡單的行政決策可以輕鬆應對,但也因此成了智慧運輸科技的絕佳試煉場。透過政府主導的總體檢討後,列舉出的相關效益與有效感知,從而更加長遠地促進智慧交通系統發展,也期望藉著人工智慧在交通安全的應用,開啟臺灣智慧運輸的新景象。(983字;圖1)
 
 
參考資料:
智慧交通-便捷生活新時代。澳門月刊,2020/5
人工智慧於交通安全應用。土木水利,2022/2
 
 
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