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红灯空等的现象,在台北市某些主要干道十分常见,因为干道的路幅较宽,为了让行人能够安全穿越马路,绿灯秒数也会比较长,这样的设计在白天并没有太大问题,但到了晚上甚至深夜,人车流量都大幅减少的情况下,主要干道的车辆就很容易遇到红灯空等的状况。
为了减少这种红灯空等的现象、提高行车效率,该城市在2019年导入 AI 智能交通号志控制系统。这套系统结合路口监控摄影机、研华MIC-720工业级边缘AI运算主机,以及聪泰科技 AI 算法,可以根据现场的车流、人流,弹性调整交通信号灯状态,解决既有的交通问题。
该智能交通信号灯控制系统的架构如下:架在路口的监控摄像机具备 AI 影像侦测功能,可以侦测与搜集路口各个支道的车辆、行人状态,再将影像实时上传至研华的MIC-720 路侧设备,由MIC-720进行AI影像辨识,并计算人和车的位置,以及计划延长的绿灯时长,并启动感应信号灯系统,以实时且动态的方式调整交通信号灯。而交通信号灯调整的决策逻辑共有三种:
负责AI影像识别算法训练及模块构建的聪泰科技强调,为了确保影像识别的准确率,在系统构建的初期,特别针对黑夜、白天、雨天...等高反差的情境,去调整 AI 标识对象与判读能力,降低系统误判机率。
AI 智能交通信号控制系统能准确地根据现场交通状况控制信号灯变化,当十字路口有人/车时可提供充裕的通行时间,当路口无人或车时就增加干道绿灯时间,减少干道车辆红灯空等的情形,在白天可以疏解干道车流,深夜也可避免红灯空等。
智能交通信号控制系统上线后,平均每辆车在不同时段路口的延滞时间降低15~78%,深夜的干路红灯空等机率下降到了35%左右,干道绿灯时间也增加7~79%。由于红灯空等机率下降,意味着汽车怠速时间与油耗也跟着降低,若将此转换成节能减碳指标来看,每年大约可减少23吨的二氧化碳排放量,创造的经济效益高达每年30余万元人民币。
通过这合理先进的AI智能信号控制系统,搭配稳定且准确的侦测设备,有效解决干道车辆红灯空等的情况,并提高了路口、区域的交通通行能力,让交通分布更加均衡,缓解了交通问题。
考虑到信息传输的延迟问题,AI 智能信号控制系统采用边缘运算的架构,硬件在其中扮演着相当重要的角色,至少要符合以下3点考虑:
××、性能足够强大,才能满足串流译码与图像处理的需求;
第二、影像识别容易受环境变化而影响识别正确率,故系统要具备可进行深度学习推论的运算能力;
第三、交通路口为户外露天环境,硬设备要能适应恶劣环境,例如:耐高温、防水防潮…等,确保系统可以正常运作。
基于上述3点考虑,客户×终选择研华 MIC-720AI,其搭载 NVIDIA® Jetson™ Tegra X2,内建影像识别模块、支持深度学习训练模型,无风扇简洁精巧设计,支持宽温操作环境,相当适合AI边缘运算的户外应用情境。
除了产品本身的规格符合需求外,研华的服务也令客户印象深刻。户外的电力供应和环境比不上室内控制中心那么稳定、良好,偶尔会出现断电的现象,而只要一断电,AI智能信号控制系统就会停摆,需要工程师去现场重新启动,为此,研华特地更换了电路板,让设备自动上电后就可以启动,替工程师省下去现场重新启动的工作时间。
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