La inteligencia artificial entra en la "autopista": escenarios de aplicación y ejemplos de inteligencia artificial de tráfico

Cui, reportero de China Transportation Information Technology News En la actualidad, está surgiendo la revolución industrial de una nueva generación de tecnología general, que trae cambios disruptivos a la producción y la vida digitales e inteligentes. Después de una nueva ola de desarrollo, la inteligencia artificial (IA) ha penetrado en todos los aspectos de la producción y la vida de las personas y se ha convertido en representante de una nueva generación de tecnología general. Bajo la "nueva infraestructura", constantemente surgen nuevas aplicaciones, nuevos formatos comerciales y nuevos modelos construidos en torno a "AI+", y la inteligencia artificial ha aprovechado al máximo el efecto "cabeza de ganso".

Como punto de partida importante para la ola de “nueva infraestructura”, el campo del transporte inteligente ha atraído mucha atención. Los conceptos de desarrollo, modelos de gestión y experiencias de servicios generados por tecnologías digitales como la inteligencia artificial, 5G e Internet industrial han marcado el comienzo de un "cambio inteligente" global. Hoy en día, la construcción inteligente de carreteras en diversos lugares está en pleno apogeo. A medida que las carreteras de todo el país entran oficialmente en la era de la operación de "una red", la aplicación de la IA en las carreteras ha entrado en una etapa de rápido desarrollo. Sobre la base del intercambio de experiencias en la 22ª Conferencia de Informatización de Carreteras de China, se revisa brevemente la aplicación integrada de la inteligencia artificial en carreteras inteligentes.

Con la finalización con éxito de los trabajos de retirada de la estación, las carreteras nacionales han realizado el funcionamiento de "una red". Ante esta situación, la unidad de gestión de tramos de carreteras ha planteado nuevos requisitos para la gestión de operaciones: (1) Espera lograr más avances en tecnología, servicios, gestión, coordinación, etc., y promover la realización de peajes "eficientes y económicos". escenarios de cobro con pocas personas y nadie; (2) Es necesario lograr una gestión refinada de los tramos de carreteras, cobrar todos los peajes por cobrar y garantizar sus propios derechos e intereses (3) Los equipos e instalaciones de la red vial masiva y diversa; Los tramos de carretera necesitan urgentemente el apoyo y la garantía de tecnologías inteligentes y automatizadas para garantizar la seguridad de los usuarios de la vía el funcionamiento seguro y estable de las instalaciones terminales. Para resolver los puntos débiles anteriores, China Merchants Huaruan Information Co., Ltd. se basa en la tecnología "AI + nube" para crear la versión 2.0 de carga inteligente, que permite de manera integral la auditoría de carga, el análisis de operaciones, la gestión de operación y mantenimiento, el monitoreo de operaciones, y negocio de carga básica.

AI+Cloud, un intento innovador

China Merchants HuaRuan ha creado una plataforma unificada de carga inteligente en la nube para migrar los negocios de carga y los negocios de gestión de transporte relacionados a la nube para realizar de manera eficiente las interrelaciones comerciales. Gestión colaborativa multidimensional empresarial. Con el apoyo de la plataforma, los robots de carriles inteligentes también se utilizan para crear soluciones de estaciones de peaje no tripuladas para unidades operativas de carreteras.

La estación de peaje no tripulada es un gran intento en la aplicación de escenarios de "IA + nube". Es una medida práctica para reducir costes y aumentar la eficiencia en los tramos de carretera, y también es una etapa necesaria para el desarrollo. del cobro inteligente de peajes. La combinación de las capacidades de inteligencia artificial del robot de carril frontal y las capacidades de planificación general de la nube de peaje inteligente en la nube ha mejorado enormemente el valor del servicio del cobro de peaje de carril actual.

Nadie cobra, se nota inteligencia.

El robot de carril es un dispositivo inteligente de IA frontal para estaciones de peaje no tripuladas. Toda la máquina integra varios módulos de hardware necesarios para el cobro de peaje de carril, complementados con un diseño de ingeniería de interacción persona-computadora, y utiliza computación de punta, voz inteligente, 4G/5G y otros medios técnicos para lograr el cobro de peaje de autoservicio no tripulado y el procesamiento automático de peajes especiales. situaciones en las estaciones de peaje.

La solución de estación de peaje no tripulada logra equipos de front-end inteligentes, soporte integral en el sitio, sistemas de back-end inteligentes e inversión operativa económica. En comparación con el modelo gratuito tradicional, tiene las siguientes capacidades sobresalientes: Es adecuado para una variedad de escenarios de aplicación de carril, como carga ETC, carga MTC, carga mixta, etc. admite varios métodos de pago que no son en efectivo, como tarjetas ETC, WeChat, Alipay, China UnionPay Express, etc., y tendrá la capacidad de aceptar pagos en efectivo en el futuro; la unidad de inteligencia artificial integrada admite la interacción de voz inteligente con los propietarios de automóviles; y puede localizar rápidamente a los usuarios sin problemas de intervención en el sitio, brindando un servicio al cliente conveniente y efectivo para los propietarios de automóviles, al mismo tiempo, puede reducir en gran medida los costos laborales de las unidades de gestión de tramos de carreteras;

Aplicación de demostración, aceleración de la implementación

Actualmente, la plataforma en la nube China Merchants Huasuan Smart Tolling se ha aplicado en China Merchants Highway Guilin Company y las secciones circundantes, con buenos resultados operativos y básicamente cumpliendo con las necesidades diarias. requisitos de cobro de peajes, seguimiento, análisis de auditoría, operación y mantenimiento y otras necesidades, mejorando enormemente la eficiencia de transporte y gestión del tramo de carretera. La plaza de peaje en la salida norte de la estación de peaje de Xilong en la primera carretera de circunvalación de Foshan ha abierto un carril de demostración para robots sin conductor. También se han instalado y puesto en funcionamiento robots de carril en todos los carriles de la autopista Harbin-Dalian.

En la aplicación real del cobro de peaje de carril, el 95 % de los servicios de cobro de peaje se pueden completar mediante las capacidades de procesamiento lógico inteligente de los robots de carril. Para menos del 1% de los problemas que requieren procesamiento en el sitio, los servicios se pueden proporcionar a través de la herramienta de combate de infantería "Terminal de control de retroalimentación de servicio integrada".

2019 165438 + El 13 de octubre, la Dirección General del Ministerio de Transporte emitió el "Plan de Implementación de las Obras de Monitoreo de la Red de Video Nacional de Carreteras" y los "Requisitos Técnicos de la Red de Video Nacional de Carreteras", proponiendo acelerar la construcción. de un sistema de monitoreo de operación de carreteras "visible y medible, controlable y útil", y realizar investigaciones en profundidad sobre tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial en el monitoreo de redes de video. La videovigilancia ha desempeñado un papel positivo en la mejora de la eficiencia de la gestión operativa y las capacidades del servicio público. Con la acumulación continua de datos de video masivos, cómo lograr detección en tiempo real, monitoreo dinámico, control inteligente, servicio oportuno y predicción precisa del monitoreo inteligente se ha convertido en un desafío importante en el campo técnico actual. El Dr. Zhang Hailiang de Shanxi Communications Vocational and Technical College compartió la aplicación de la tecnología de inteligencia artificial en redes de video en la nube de carreteras basándose en los antecedentes de la construcción de redes de video en carreteras de Shanxi.

Aprende profundamente y demuestra tus talentos.

Desde un punto de vista arquitectónico, las redes de vídeo en autopistas adoptan una arquitectura de tres capas: nube, borde y terminal.

Entre ellos, el sistema de análisis inteligente de borde adopta una nueva generación de sistema de monitoreo inteligente de eventos de tráfico por video, que tiene las características de acceso en cualquier momento, análisis en tiempo real, alarma en tiempo real y alta precisión. Con la acumulación continua de datos, cuanto más tiempo funcione el sistema, más inteligente será el algoritmo de reconocimiento y mayor será la precisión de la detección. Basado en tecnología de aprendizaje profundo, el sistema puede lograr las siguientes funciones.

Detección de incidentes de tráfico y flujo de tráfico: mediante el uso de algoritmos de detección de múltiples objetivos y seguimiento de objetivos basados ​​en tecnología de aprendizaje profundo y el acceso a datos de vídeo desde redes de vídeo en la nube de alta velocidad, el sistema de análisis inteligente de borde puede detectar la congestión de la carretera. y accidentes de tráfico, incidentes de tráfico como vehículos que circulan en sentido contrario, estacionamiento ilegal, intrusiones de peatones, objetos arrojados, cambios de carril, obras de construcción, fuegos artificiales, niebla intensa, ocupación de carril de emergencia, así como análisis de las condiciones del tráfico como el flujo de tráfico. y parámetros de tráfico. Análisis de la estructura del vehículo: a través de algoritmos inteligentes, se extraen datos característicos del vehículo para realizar un análisis de la estructura del vehículo, que se puede aplicar al juicio del vehículo, castigo ilegal, detección de evasión de peajes, inspección de peajes y otros servicios. Diagnóstico de calidad de video: mediante algoritmo de reconocimiento de imágenes, diagnóstico y análisis de calidad de video, inspección y evaluación del estado del equipo de campo, descubrimiento oportuno de problemas del equipo y respuesta rápida.

Análisis de datos y gestión eficiente

La plataforma provincial en la nube utiliza tecnología "AI + big data" para integrar datos de video de segmentos de carreteras y datos sensoriales masivos del sistema de análisis inteligente de borde, y a través de datos masivos. capacitación de modelos y Aprenda en profundidad a realizar cálculos de datos, análisis de datos, extracción de datos y juicios integrales para realizar aplicaciones de monitoreo inteligente, como supervisión inteligente, análisis de la situación del tráfico, predicción y alerta temprana, y respuesta de emergencia. Al mismo tiempo, se proporcionan catálogos de datos, API, aplicaciones de datos y visualizaciones visuales a sistemas y aplicaciones externos a través del portal de datos.

El análisis de big data después de la creación de redes de video en carreteras no solo puede realizar monitoreo, predicción y alerta temprana en tiempo real de las operaciones de la industria, proporcionar una base científica para las decisiones de gestión de operaciones de la industria, sino también proporcionar supervisión y descentralización de procesos funcionales y comerciales. La gestión de dominios y la visualización empresarial visual proporcionan soporte de datos para mejorar la eficiencia de la gestión operativa. En términos de arquitectura lógica, la plataforma provincial de alerta temprana inteligente basada en IA y la plataforma provincial de video en la nube están implementadas en el centro provincial. Basado en el equipo terminal de recopilación de información frontal, la carga de videos en carretera y la plataforma de aplicación de análisis inteligente de big data de video, se realiza la aplicación integrada de datos de video vinculados a la nube.

El proyecto piloto de Shanxi ha logrado resultados notables.

En los últimos años, Shanxi Expressway ha estado llevando a cabo activamente investigaciones sobre el monitoreo inteligente de la operación de carreteras, especialmente realizando una gran cantidad de trabajo básico en sistemas y plataformas de análisis inteligente de redes de video en carreteras. La plataforma inteligente basada en inteligencia artificial ha logrado resultados ideales en aplicaciones prácticas específicas. La construcción de la plataforma del sistema utiliza el clúster de GPU de alto rendimiento más avanzado como portador físico, siendo pionero en algoritmos de aprendizaje profundo distribuido y modelos de redes neuronales multitarea, lo que mejora en gran medida la precisión y la eficiencia paralela del sistema, lo que lo hace extremadamente avanzado, lo que se refleja específicamente en los siguientes cuatro aspectos.

(1) Bien informado, a través del aprendizaje profundo de muestras de capacitación masivas y con el aumento en la implementación y aplicación del sistema, la precisión del sistema es cada vez mayor. (2) La plataforma es avanzada. El sistema utiliza el motor informático de big data Liu Yutong basado en el flujo de datos y utiliza una plataforma de entrenamiento distribuida de red neuronal para mejorar la velocidad de convergencia, acortar el tiempo de entrenamiento y mejorar la eficiencia de iteración del modelo. (3) El algoritmo es avanzado y se han desarrollado una variedad de algoritmos para lograr una identificación precisa de los eventos de tráfico y la información del vehículo. (4)Evolución continua. Durante el proceso de aplicación del sistema específico, después de confirmar manualmente los resultados de la detección del sistema, se agregan continuamente muestras positivas y negativas para lograr un aprendizaje y una evolución continuos.

Huang Lairong, ingeniero senior de Fujian Expressway Information Technology Co., Ltd., compartió la solución del sistema de monitoreo de operaciones de peaje por Internet de la provincia de Fujian basada en inteligencia artificial e Internet de las cosas. Después de la cancelación de las estaciones de peaje fronterizas provinciales, el sistema de visualización de peaje de ETC se optimizó y el funcionamiento general del sistema de cobro de peaje en línea de la provincia de Fujian ha sido fluido. La facturación en red depende en gran medida del monitoreo operativo, que se refleja principalmente en la facturación en línea, la sincronización de la lista de estado, la asignación de tarifas mínimas en toda la red, la actualización del módulo de facturación del portal, etc. Existen dificultades como múltiples puntos y áreas amplias, múltiples contenidos de monitoreo, tipos de equipos complejos y altos requisitos de monitoreo operativo. Por lo tanto, se necesita un conjunto de herramientas sistemáticas para diagnosticar rápidamente problemas con carriles, pórticos y sistemas de back-end, y mejorar la eficiencia y precisión de la operación y el mantenimiento del sistema. Fujian Expressway ha integrado el sistema de gestión de mantenimiento y operación de peaje original, el sistema de monitoreo de operación de carriles ETC y el sistema de monitoreo de operación de pórtico ETC, y ha lanzado con éxito el Sistema de monitoreo de operación de peaje en red de Fujian Expressway, asegurando el funcionamiento normal del sistema de cobro de peaje en red en todos los niveles.

Objetivos claros y funciones completas

La construcción del sistema de monitoreo de operaciones de cobro en red provincial se centra principalmente en los siguientes cuatro objetivos: mejorar los niveles de servicio al cliente de ETC; garantizar transacciones entre unidades y múltiples provincias; y la realización de "cargos segmentados y cargos de exportación unificados" alentar a los fabricantes a mejorar la calidad de los productos y los niveles de servicio posventa y mejorar los niveles diarios de mantenimiento mecánico y eléctrico;

El contenido de la construcción incluye: monitoreo del funcionamiento del sistema de carriles, incluido el monitoreo del equipo del carril, monitoreo por computadora industrial del carril, monitoreo de datos del carril y monitoreo de transacciones del carril, monitoreo del funcionamiento del sistema de pórtico, incluido el monitoreo del equipo del pórtico ETC y monitoreo por computadora del host del pórtico; , monitoreo de datos de pórtico, monitoreo de transacciones de carriles, monitoreo de operaciones de sistemas de back-end, incluido monitoreo de equipos de back-end, monitoreo de host de back-end, monitoreo de aplicaciones de back-end y monitoreo de datos de sistemas de back-end, incluidas alarmas clasificadas y alarmas graves; avisos y alarmas Push; ejecute herramientas de monitoreo, incluidas herramientas de verificación de actualización del sistema, herramientas de verificación de distribución de parámetros y herramientas de verificación de diagnóstico de fallas.

Análisis inteligente, alerta científica temprana

El sistema utiliza componentes como NumPy, Pandas y scikits-learn basados ​​en aprendizaje automático, y puede analizar las razones del fracaso a través de la regresión del árbol de decisión. algoritmo. El algoritmo de agrupamiento de K-means se utiliza para descubrir valores atípicos, analizar y predecir el estado de salud del pórtico o carril. Para utilizar el algoritmo Naive Bayes para predecir fallas del equipo, el equipo debe mantenerse con anticipación para un análisis inteligente posterior.

1. El análisis temático de fabricantes clasifica a los fabricantes de equipos y recopila estadísticas sobre la tasa de éxito de las transacciones, la tasa de captura, el número de excepciones y otros datos, promoviendo así a los fabricantes de equipos para que proporcionen productos de alta calidad y mejoren los niveles de servicio posventa. . 2. Análisis del tema del usuario (1) Estado de los medios de pares: indica que la OBU tiene poca batería, está bloqueada, dañada o está a punto de superar las expectativas válidas. (2) Recordatorio de recarga: cuando el valor almacenado de la tarjeta sea inferior al nivel normal del usuario en un cierto porcentaje, se emitirá un recordatorio de recarga. (3) Recordatorio de nueva lista de estado: recuerda al usuario cuando está incluido en la lista de estado. (4) Combinación de reglas de formación y servicios para el usuario: proporcionar información sobre las condiciones de la carretera y el servicio (como el área de servicio) a lo largo del camino de acuerdo con las reglas de formación del usuario. (5) Recordatorio continuo de anomalías: cuando las transacciones OBU anormales en el carril y el pórtico alcanzan un cierto umbral, se recordará al usuario y se le recordará para su inspección. 3. Predicción de fallas y alerta temprana (1) Predicción de fallas del sistema de carriles: la eficiencia del tráfico disminuye y la proporción de transacciones anormales aumenta, lo que puede indicar una falla del sistema de carriles; una disminución en la tasa de reconocimiento de matrículas de carril puede indicar que el reconocimiento de matrículas falla o; Requiere mantenimiento y optimización. (2) Advertencia de falla del sistema de pórtico: la proporción de transacciones anormales del pórtico aumenta y la tasa de captura disminuye, lo que generalmente indica una falla del sistema de pórtico o la tasa de captura de matrículas de un determinado carril disminuye, lo que generalmente indica que el equipo está defectuoso; o necesita reparación oportuna. (3) Alerta temprana de correlación de equipos y entorno: mediante análisis de conglomerados o análisis de factores de correlación, identifique la relación regular entre el equipo y el medio ambiente, como la relación entre saltos de energía y tormentas eléctricas, la relación entre la tasa de reconocimiento de matrículas y el clima, etc.

Los túneles tienen puntos débiles como espacios cerrados, accidentes frecuentes, difícil eliminación y prevención y control deficientes. Existe una necesidad urgente de desarrollar nuevas tecnologías y equipos de prevención y control de riesgos en túneles basados ​​en las tecnologías existentes. Bajo el viento del este de la "nueva infraestructura", ha surgido una plataforma de sistema de patrulla de tráfico inteligente que admite crucero dinámico, tiene en cuenta la alta precisión y el rendimiento en tiempo real. El profesor asociado Ma de la Universidad Jiaotong de Chongqing presentó la plataforma en la reunión, que puede realizar la detección de filtraciones de agua, detección de grietas y detección del entorno de túneles. Realice una inspección de patrulla de accidentes de tráfico, detección, análisis y procesamiento en tiempo real del estado operativo del tráfico, infraestructura de tráfico importante, volumen de tráfico, velocidad y otros parámetros del tráfico. La precisión de detección es superior al 80%.

Innovación integrada, mejora de la calidad

Como equipo frontal de la plataforma, el robot de inspección inteligente en la nube del túnel integra tecnologías de inteligencia artificial, 5G, realidad virtual e Internet industrial de las cosas. , basándose en medios tecnológicos de alta gama, mejorar el nivel de gestión inteligente de túneles y responder activamente a la política nacional de "nueva infraestructura".

El robot de inspección inteligente en la nube del túnel adopta tecnología de inteligencia artificial de vanguardia. En comparación con los métodos tradicionales basados ​​en la computación en la nube, esta tecnología tiene las ventajas de baja latencia, alta eficiencia energética, protección de la privacidad, uso reducido del ancho de banda, tiempo real y alta sensibilidad ambiental, lo que hace que el robot de inspección de túneles sea más ágil en percepción, identificación de riesgos y La toma de decisiones de emergencia es más inteligente. 5G tiene un gran ancho de banda y capacidades de transmisión de baja latencia. La plataforma establece una red regional de transmisión 5G de gran capacidad basada en dispositivos de vanguardia, integra múltiples tecnologías de vanguardia, como cámaras termográficas infrarrojas, radares de ondas láser/milimétricas y cámaras panorámicas de alta definición, y explora la demostración de aplicaciones de redes 5G. en túneles de carreteras.

Detección inteligente, segura y eficiente

Los robots de inspección inteligentes en la nube ayudan a acelerar la "nueva infraestructura" y la "potencia del tráfico" y obtienen inteligencia desatendida y en todo clima de carreteras, puentes y túneles. Realizar inspecciones para garantizar al máximo la seguridad del túnel. En comparación con la inspección manual tradicional, tiene las siguientes ventajas:

(1) Los sistemas electromecánicos como iluminación, ventilación y protección contra incendios están conectados en red a través de robots inteligentes en la nube para lograr un control conjunto adaptativo; Equipado con sensores como lidar y cámaras termográficas, puede detectar dinámicamente desastres como grietas y fugas (3) el robot puede llegar al lugar lo antes posible para realizar monitoreo remoto del tráfico en tiempo real, rescate de emergencia y comando de evacuación; .

Una epidemia repentina en 2020 ha planteado necesidades muy urgentes de "nuevas infraestructuras". La respuesta remota, inteligente y sin contacto a la epidemia ha estimulado una nueva demanda del mercado y ha obligado a las industrias tradicionales a acelerar el ritmo de la transformación digital. Por lo tanto, la construcción de transporte inteligente se ha convertido en una necesidad práctica para el desarrollo urbano. Como contenido principal de la "nueva infraestructura", la profunda integración y colisión de nuevas tecnologías como "la nube y las grandes cosas transmiten sabiduría" representadas por la inteligencia artificial han formado las capacidades centrales de la nueva generación de infraestructura de información. La IA del tráfico es la tendencia general. Además de lo descrito en este artículo, la IA también juega un papel importante en el transporte público urbano, la conducción autónoma y otros campos. En el campo de las autopistas inteligentes, la IA está plenamente potenciada en la nube, en el lado de la gestión y en el borde, aportando nuevas actualizaciones a escenarios de aplicaciones como la carga, la auditoría y el monitoreo, la conducción en autopistas y el acceso a puentes y túneles, y está en todas partes. . La tecnología avanza a un ritmo alarmante y la ola 5G llega rápidamente. La explosión del tráfico impulsará el desarrollo de capacidades de análisis y procesamiento de datos, y la inteligencia artificial también marcará el comienzo de nuevas oportunidades y desafíos. Con el rápido desarrollo de la nueva generación de tecnología de la información, todas las carreteras estarán dotadas de un poderoso poder subversivo, lo que conducirá a un futuro inteligente sin límites.

(Artículo original publicado en "China Transportation Informatization" Número 3, 2021).