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现场直击丨文安智能董事长陶海:智慧高速场景下的AI感知技术创新

2021-12-13| 长城在线| 查看: 5| 评论: 0

以5G、云计算、人工智能等数字技术主导的世界新一轮科技革命方兴未艾,智慧高速作为智能交通领域的新型数字基础设施,已成为各交通强国争相部署的热点。

12月7日,在第十六届中国智能交通年会(ITSAC 2021)暨2021中国智能交通大会上,文安智能董事长陶海在现场发表了题为“智慧高速场景下的AI感知技术创新”的精彩演讲。

根据中投产业研究院发布的《2021-2025年中国智慧公路行业投资分析及前景预测报告》,2014年智慧公路市场规模仅265亿元,预计2020年中国智慧公路市场规模将达641亿元。随着我国公路智能化、信息化的大力建设,公路总里程的不断增加以及维护、升级改造的不断实施,未来我国高速公路智能化行业市场规模将不断增大。

现阶段,交通主管部门、经营业主以及技术公司对智慧高速路侧感知的建设方式、标准、规模、方案、成效、价值等还在试点摸索,对于智能网联(车联网、车路协同、自动驾驶)车辆发生的道路交通事故,其定责和保险理赔等法律法规正在完善,高速公路新基建试点省份在智慧高速投资建设的建设方式和方案也各有不同,以短距离试点路段建设为主。


智慧公路信息化技术的挑战

覆盖不全面,难以实现全息感知:据《中国交通信息化》2020年7月刊报道,仅有5%不到的路面实现信息覆盖,监测不全面,难以及时分析与发现问题,实时处理;

建设成本高:通常需要安装在龙门架、电杆、灯杆等处,对供电、通信辅助设施要求较高,极大限制了应用场景,难以普及;

智能化程度有待提高:基于视频、雷达和ETC读写器的卡口系统功能智慧识别功能还比较单一,未来交通流量分析、交通事件检测、恶劣气象条件预警等功能都可以融合进去。

“高速公路最怕两件事:一是事故,二是拥堵。”陶海表示,高速公路上隐患点多、异常事件危害大,如何快速、准确发现事件,及时自动预警提醒,并提高事件处理效率,是高速公路智能管理所需解决的核心问题。

“真正的AI要能形成预判,要设法解决一些AI感知的难题。”陶海表示,高速公路的场景下难以采样,类型复杂,且正向更加细分复杂的趋势发展,传统的通用框架尚存很多感知盲点,例如场景分割、遮挡判断、遗撒识别等,这就对算法的精度提出更高的要求。

在演讲中,陶海进一步分享了若干文安智能在感知层面的算法创新:
01场景多变情境下算法自适应

实时自适应能力,减去了人力配置成本,同时保证终端视频得到实时分析,更具精确性与易用性。


02车辆密集场景感知与跟踪

融合实例分割、细粒度识别、抽象特征提取匹配技术的对象感知技术,使得对象感知无遗漏,同时实现对象全域全时轨迹生成。


03多感知全息融合

对道路上动态对象实时感知,结合碰撞和轨迹展开分析,判定疑似事故场景,挖掘对象异常运动轨迹,综合判定事件。

伴随近年来“城市大脑”概念的涌入,截至2020年,在中国已经有近500个城市启动建设计划,成为当前新型智慧城市建设的热点。然而,一方面,如今的城市大脑还没有形成标准化,运营复制与迭代更新较为困难;另一方面,实际生活中的交通状况是时时刻刻都在变化中,城市级大脑的大闭环建设周期往往很长,沉没成本高昂且快速响应能力相对较弱。

陶海指出,文安智能要做的创新便是全面打通感知、研判、决策、行动的“OODA”小闭环,做具有针对性和应用价值的解决方案,同时引入AI服务模式,建设运营一体化系统。

“此外,硬件一定要创新,不创新做不到全覆盖,做不到全覆盖闭环就建不起来。”陶海补充道,现阶段最大的问题还在于如何用最低的投入实现全覆盖。据了解,文安智能已在硬件、模式、系统等多维度推出一系列创新:

“只有深入感知到交通管理的实际困扰,才能做到对‘症’下‘药’。”十六年来,智慧交通一直被文安智能视作AI视觉落地的主战场。凭借着对于行业需求的谙熟了解及快速响应的服务运维,文安智能在交通治理领域积累了丰富的项目经验,获得包括多地交管单位的充分认可。

“对我们这些专注算法的科技创新企业来说,精度就是生命,价值就是标准。”陶海表示,精度85%的算法能用,精度95%的算法也能用,但文安智能自成立以来的初心便是要把每个算法精度做到99%以上甚至更高,不断创新算法的同时,追求算法性能极致,让交管部门能真正用起来、觉得好用,为城市交通建设贡献价值。

 

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