機(jī)器學(xué)習(xí)在智能交通中的應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)研究

福建船政交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院 張傳娟

機(jī)器學(xué)習(xí)在智能交通中的應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)研究

福建船政交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院 張傳娟

隨著車聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的改進(jìn)，智能交通得到了廣泛普及和應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了車輛識別監(jiān)控、交通信號控制、駕駛員人臉識別、乘客信息服務(wù)等功能，均需要使用圖像處理、特征檢測、模式匹配等機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，以便能夠?qū)崿F(xiàn)交通應(yīng)用的智能化、共享化和自動化。筆者結(jié)合智能交通應(yīng)用實(shí)踐情況，分析了機(jī)器學(xué)習(xí)在智能交通中的應(yīng)用優(yōu)勢及關(guān)鍵技術(shù)，包括圖像處理、特征檢測、語音識別、自然交互等，進(jìn)一步為提高智能交通的自動化、共享化、便捷化。

智能交通；機(jī)器學(xué)習(xí)；圖像處理；特征檢測；模式匹配

1.引言

隨著大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和人工智能等先進(jìn)技術(shù)的發(fā)展，已經(jīng)在金融證券、物流倉儲、醫(yī)療衛(wèi)生、教育科研、政務(wù)辦公、商務(wù)消費(fèi)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，提高了人類社會的自動化、智能化水平。智能交通是計(jì)算機(jī)應(yīng)用的一個(gè)重要領(lǐng)域。隨著人類物質(zhì)生活的豐富和經(jīng)濟(jì)的富足，越來越多的家庭購買乘用車，人類出行、貨物運(yùn)輸?shù)仁褂玫能囕v也越來越多，因此實(shí)現(xiàn)車輛的調(diào)度、監(jiān)控、運(yùn)行成為交通管理部門和科研機(jī)構(gòu)的重要研究內(nèi)容。但是數(shù)以千萬的車輛管理采用人工模式非常繁瑣，為交通管理人員帶來了較大的工作量，因此人們提出在交通管理中引入人工智能，構(gòu)建一個(gè)智能交通系統(tǒng)。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的關(guān)鍵技術(shù)，其可以實(shí)現(xiàn)圖像處理、特征檢測、模式匹配等功能，自動化的監(jiān)測和識別車輛，同時(shí)也可以利用面部識別技術(shù)定位駕駛員，大大的提高了交通管理效率，具有重要的作用。

2.智能交通應(yīng)用現(xiàn)狀分析

智能交通經(jīng)過經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)引入了傳感器、RFID、大數(shù)據(jù)、車聯(lián)網(wǎng)等智能化信息技術(shù)，構(gòu)建了比較完善的智能化交通系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了車輛檢測、信號控制、視頻監(jiān)控、實(shí)時(shí)追蹤系統(tǒng)；公共交通業(yè)建成了一個(gè)博物館、動物園等交通樞紐運(yùn)營管理中心，實(shí)現(xiàn)了乘客信息服務(wù)發(fā)布，也能夠組織和調(diào)度公共交通工具。高速公路建成了信息指揮中心，將數(shù)以百萬公里的高速公路進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)信息共享，還能夠?qū)崿F(xiàn)ETC不停車收費(fèi)，進(jìn)一步提高了高速公路的信息采集處理和發(fā)布[5]。通過對智能交通應(yīng)用進(jìn)行調(diào)研，智能交通的應(yīng)用構(gòu)成如圖1所示。

圖1 智能交通應(yīng)用層次架構(gòu)

因此，通過分析和總結(jié)，智能交通應(yīng)用現(xiàn)狀如下所述：

（1）先進(jìn)的交通信息系統(tǒng)ATIS。ATIS建立在一個(gè)完善的信息基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)上，能夠?qū)⒏黝愋偷膫鞲衅?、路由器、交換機(jī)、無線通信基站部署于道路上、車上、停車場、換乘站等，實(shí)時(shí)的采集、發(fā)送交通信息，可以為用戶提供公共交通服務(wù)，實(shí)現(xiàn)一個(gè)停車場管理模式，進(jìn)一步管理道路出入和車站換乘，便于進(jìn)一步改進(jìn)用戶服務(wù)水平，實(shí)現(xiàn)多樣化的路線操作，自動化的定位車輛和提供導(dǎo)航服務(wù)。

（2）先進(jìn)的交通管理系統(tǒng)ATMS。ATMS可以實(shí)現(xiàn)交通控制和管理，能夠?yàn)橛脩籼峁?qiáng)大的操作管理服務(wù)，實(shí)現(xiàn)車輛駕駛員、道路管理中心進(jìn)行信息共享操作，同時(shí)還可以監(jiān)視交通事故、交通狀況、交通環(huán)境和氣象情況，實(shí)現(xiàn)信號燈、道路管制、事故處理和救援。

（3）先進(jìn)的公共交通系統(tǒng)APTS。APTS是一個(gè)利用計(jì)算機(jī)技術(shù)促進(jìn)公共交通事業(yè)發(fā)展的系統(tǒng)，其可以為公交系統(tǒng)提供一個(gè)便捷的、經(jīng)濟(jì)的、大運(yùn)量的系統(tǒng)，這個(gè)系統(tǒng)能夠通過個(gè)人計(jì)算機(jī)、智能手機(jī)、閉路電視為公眾提供公交信息，便于公眾選擇公交線路、車次，也可以通過公交站牌顯示器為候車者提供實(shí)時(shí)運(yùn)行信息，為車輛發(fā)送實(shí)時(shí)的狀態(tài)，提高公交出行者的服務(wù)效率。

（4）先進(jìn)的車輛控制系統(tǒng)AVCS。AVCS可以幫助駕駛員實(shí)現(xiàn)車輛控制，比如碰撞報(bào)警等，為駕駛員提供警告、幫助，避免碰撞車輛、行人或障礙物，可以提高行車安全性。

（5）電子收費(fèi)系統(tǒng)ETC。ETC是一種路橋收費(fèi)模式，其可以通過安裝在車上的車載器與收費(fèi)站ETC車道上的微波天線實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸通信，然后通過無線網(wǎng)絡(luò)與銀行進(jìn)行后臺結(jié)算吹，實(shí)現(xiàn)一個(gè)完整的車輛收費(fèi)流程。

（6）緊急救援系統(tǒng)EMS。EMS是一個(gè)非常特殊的系統(tǒng)，其與ATIS、ATMS以及救援機(jī)構(gòu)進(jìn)行集成操作，利用監(jiān)控中心、指揮中心與救援機(jī)構(gòu)形成一個(gè)有機(jī)整體，這樣就可以為車輛提供緊急處置、拖車、現(xiàn)場救護(hù)和事故檢測服務(wù)。

3.智能交通中機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)研究

機(jī)器學(xué)習(xí)作為智能交通的關(guān)鍵技術(shù)，目前已經(jīng)在圖像檢測、特征提取、模式匹配、人機(jī)交互等重要環(huán)節(jié)得到極大研究，取得了顯著成果。

智能交通系統(tǒng)可以使用攝像頭、傳感器等采集圖像、視頻信息，圖像檢測就可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲取圖像中的車輛、駕駛員圖片，標(biāo)定出這些對象的位置、大小。一副圖像或一幀視頻圖像包含的內(nèi)容非常豐富，模式特征也較多，比如直方圖特征、模板各種、顏色特征、結(jié)構(gòu)特征等，圖像檢測就是可以將有價(jià)值的信息挑出來，利用這些特征實(shí)現(xiàn)對象檢測。圖像檢測方法很多，常用方法為Adaboost學(xué)習(xí)算法，該算法是一種分類方法，能夠?qū)⑤^弱的分類方法集成在一起，構(gòu)建一個(gè)很強(qiáng)的分類方法。圖像檢測可以使用Adaboost學(xué)習(xí)算法挑選一些車輛矩形特征，按照加權(quán)投票方式為弱分類器構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)分類器，然后通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)就可以將強(qiáng)分類器串聯(lián)在一起，形成一個(gè)級聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器，提高分類器的檢測速度。

特征提取是智能交通引入的另一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。智能交通系統(tǒng)可以使用特征包括很多，比如視覺特征、變換系數(shù)特征、像素統(tǒng)計(jì)特征、代數(shù)特征等，圖像特征提取就是針對車輛或駕駛員的人臉某些特征進(jìn)行的。目前，特征提取是車輛、人臉特征建模的一個(gè)過程，又被稱為圖像表征描述，特征提取方法可以劃分為兩個(gè)類別，一種基于知識表征的方法，另一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)表征方法。基于知識的表征方法可以根據(jù)車輛輪廓形狀以及距離度量特性獲取特征數(shù)據(jù)，這個(gè)特征距離度量的種類包括曲率角度、歐氏距離等，車輛輪廓特征很多，包括前頭大燈、尾箱、車輛擋風(fēng)玻璃等局部特征構(gòu)成，這些局部之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系可以利用幾何特征描述，常見的知識特征提取方法包括模式匹配、幾何特征兩種?；诖鷶?shù)特征和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)表征方法則是利用像素的密度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)的嚴(yán)密規(guī)則獲取車輛特征，目前常見的基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的特征提取方法包括K均值、密度聚類、譜聚類、支持向量機(jī)。

模式匹配和識別可以利用特征提取的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲的特征模板進(jìn)行搜索和匹配操作，設(shè)定一個(gè)模式匹配操作閾值，當(dāng)相似度超過這一個(gè)閾值，就可以將匹配獲取的模式輸出。車輛識別可以將識別出的車輛特征與已經(jīng)獲得的特征模板進(jìn)行比較，根據(jù)相似程度可以判斷車輛信息，模式匹配和識別的過程包括兩個(gè)關(guān)鍵步驟，分別是確認(rèn)和辨認(rèn)，確認(rèn)是指一對一進(jìn)行圖像比較，辨認(rèn)是一對多圖像匹配對比，能夠?qū)崿F(xiàn)車輛信息識別。

4.結(jié)束語

機(jī)器學(xué)習(xí)是當(dāng)前計(jì)算機(jī)發(fā)展的一門前沿技術(shù)，經(jīng)過多年的研究和改進(jìn)，已經(jīng)在人工智能領(lǐng)域得到廣泛使用，進(jìn)一步提高了智能制造、人機(jī)交互、虛擬現(xiàn)實(shí)、文本檢索、視頻追蹤的快速性和準(zhǔn)確度，具有重要的作用。

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