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紅燈空等的現象,在臺北市某些主要干道十分常見,因為干道的路幅較寬,為了讓行人能夠安全穿越馬路,綠燈秒數也會比較長,這樣的設計在白天并沒有太大問題,但到了晚上甚至深夜,人車流量都大幅減少的情況下,主要干道的車輛就很容易遇到紅燈空等的狀況。
為了減少這種紅燈空等的現象、提高行車效率,該城市在2019年導入 AI 智能交通號志控制系統。這套系統結合路口監控攝影機、研華MIC-720工業級邊緣AI運算主機,以及聰泰科技 AI 算法,可以根據現場的車流、人流,彈性調整交通信號燈狀態,解決既有的交通問題。
該智能交通信號燈控制系統的架構如下:架在路口的監控攝像機具備 AI 影像偵測功能,可以偵測與搜集路口各個支道的車輛、行人狀態,再將影像實時上傳至研華的MIC-720 路側設備,由MIC-720進行AI影像辨識,并計算人和車的位置,以及計劃延長的綠燈時長,并啟動感應信號燈系統,以實時且動態的方式調整交通信號燈。而交通信號燈調整的決策邏輯共有三種:
負責AI影像識別算法訓練及模塊構建的聰泰科技強調,為了確保影像識別的準確率,在系統構建的初期,特別針對黑夜、白天、雨天...等高反差的情境,去調整 AI 標識對象與判讀能力,降低系統誤判機率。
AI 智能交通信號控制系統能準確地根據現場交通狀況控制信號燈變化,當十字路口有人/車時可提供充裕的通行時間,當路口無人或車時就增加干道綠燈時間,減少干道車輛紅燈空等的情形,在白天可以疏解干道車流,深夜也可避免紅燈空等。
智能交通信號控制系統上線后,平均每輛車在不同時段路口的延滯時間降低15~78%,深夜的干路紅燈空等機率下降到了35%左右,干道綠燈時間也增加7~79%。由于紅燈空等機率下降,意味著汽車怠速時間與油耗也跟著降低,若將此轉換成節能減碳指標來看,每年大約可減少23噸的二氧化碳排放量,創造的經濟效益高達每年30余萬元人民幣。
通過這合理先進的AI智能信號控制系統,搭配穩定且準確的偵測設備,有效解決干道車輛紅燈空等的情況,并提高了路口、區域的交通通行能力,讓交通分布更加均衡,緩解了交通問題。
考慮到信息傳輸的延遲問題,AI 智能信號控制系統采用邊緣運算的架構,硬件在其中扮演著相當重要的角色,至少要符合以下3點考慮:
××、性能足夠強大,才能滿足串流譯碼與圖像處理的需求;
第二、影像識別容易受環境變化而影響識別正確率,故系統要具備可進行深度學習推論的運算能力;
第三、交通路口為戶外露天環境,硬設備要能適應惡劣環境,例如:耐高溫、防水防潮…等,確保系統可以正常運作。
基于上述3點考慮,客戶×終選擇研華 MIC-720AI,其搭載 NVIDIA® Jetson? Tegra X2,內建影像識別模塊、支持深度學習訓練模型,無風扇簡潔精巧設計,支持寬溫操作環境,相當適合AI邊緣運算的戶外應用情境。
除了產品本身的規格符合需求外,研華的服務也令客戶印象深刻。戶外的電力供應和環境比不上室內控制中心那么穩定、良好,偶爾會出現斷電的現象,而只要一斷電,AI智能信號控制系統就會停擺,需要工程師去現場重新啟動,為此,研華特地更換了電路板,讓設備自動上電后就可以啟動,替工程師省下去現場重新啟動的工作時間。
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