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交通拥堵问题难治理?FLIR人工智能交通传感器轻松解决


  来源: 菲力尔 时间:2020-12-03 编辑:清风
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十字路口更加智能化


随着经济的增长和人口的增加,人们生活方式不断变化,因此对交通的需求不断增加。城市中交通拥挤、堵塞现象日趋严重,由此造成了巨大的经济与时间损失。


交通管理者需要实时监控交通的变化,协调好人、车、路三者关系,不断优化控制策略,保障路口交通安全、畅通。我们一直不断改进应对交通问题的策略,从单点固定配时,到区域联网控制,通过技术进步使得路口变得越来越安全和智能。


地感线圈的局限性


路口控制早期是将固定配时改成基于车辆存在信息的自适应控制,最常用的检测器是地感线圈。地感线圈埋设在路面下检测通过车辆的存在信息,信号控制系统根据地感线圈的信息确保尽量多的排队车辆通过路口。根据车流量自动调整通行时间,将会大大缓解交通压力。


早期地感线圈是比较有效的检测技术,但地感线圈技术也是存在一定的局限性。从效果来看,地感线圈采集的信息单一,且每个线圈只能覆盖一条车道。从养护来看,切割和维护都会影响交通,破坏路面,而且成本越来越高。考虑到3-7年的使用寿命,地感线圈的性价比逐渐降低。


针对地感线圈的缺陷,各种替代的新技术不断涌现。诸多非接触式检测器,如可见光视频检测器,热成像视频检测器,雷达检测器,都可以成为地感线圈有效的替代。


非接触式检测器的有效替代


在交通信号控制应用上,一台非接触式检测器可以设置多个用户定义的检测区。以前需要多个地感线圈完成的工作现在只需要一台非接触式检测器就可以完成。非接触式检测器同时可以节省大量的养护费用。非接触式检测器在安装、调试、维修等方面都要迅速、简便的多,而且不会干扰到正常的交通。


最近德国BASt(德国高速公路联邦研究机构)的一项研究证实了热成像视频检测器是地感线圈最可靠的替代技术。这种检测器可以在完全漆黑、恶劣天气和耀眼光照的环境下正常地检测机动车、自行车和行人,与其他检测手段相比具有非常明显的优势。研究表明“实地测试中,没有其它的任何检测技术可以做到跟热成像视频检测器同样低的误检率”。



比如FLIR推出基于AI的红外交通传感器FLIR ThermiCam AI ,是一款面向复杂城市环境交通监测的智能红外成像传感器,用于可靠地检测和区分道路的使用者,可优化道路和十字路口的交通流量。配合FLIR Acyclica云平台,城市交通管理部门可以运用人工智能传感器数据预测交通流量,防止拥堵,预防潜在事故,提高道路安全,全天候地保护司机、骑行者和行人。



人工智能传感器成未来趋势


就目前来看,人工智能传感器不但可以获取车辆的位置和运动轨迹,还可以进行丰富的车型分类。AI技术帮助道路管理者清晰地了解每天不同时间段交通流的状况,也可以帮助他们发现危险路段和关键节点,集中解决制约城市交通的瓶颈,这些都是地感线圈所不能及的。


FLIR交通系统目前已进驻75个国家或地区,在ThermiCam AI和TrafiCam AI两款新品加盟之后,FLIR现已能提供完全集成的解决方案,使交通工程师和城市规划人员能利用基于人工智能的学习能力,持续优化交通流量。


借助ThermiCam AI内置红外传感器的热能捕捉能力以及TrafiCam AI内置的高清低照度可见光传感器,可以全面连续监控城市交通信号,不受天气条件限制,甚至可以透过烟尘监测隧道状况。两款传感器还支持Wi-Fi连接,可用于行进时间计算和其他起点目的地应用。将来可以在传感器上加装5G蜂窝天线,支持V2X(车到万物)连接,进一步提高道路安全性。



随着交通和运输方式的不断进化,我们的基础设施也不断更新。人工智能可以为城市管理者提供高价值的数据,有效帮助规划我们的道路和城市的未来。

关键词:FLIR 人工智能交通传感器 红外传感器    浏览量:18346

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