每天，数以百万计的车辆在复杂的道路网络中导航。交通拥堵，事故和停滞的车辆会迅速破坏这一流量，导致延误，挫败感甚至危险。幸运的是，监视摄像机观看我们的道路，为交通管理和公共安全提供了宝贵的数据。但是，如果这些系统可以做更多的事情怎么办？如果他们能够确定普通交通流量中潜伏的异常事件和潜在的危险怎么办？
根据国家公路交通安全管理局（NHTSA）的崩溃统计数据据估计有19,000人在汽车交通事故中死亡整个美国在2023年上半年。该数据强调了迫切需要改善道路安全措施。
传统的监视系统虽然有帮助，但只能在展开事件后捕获事件。具有计算机视觉背景的软件工程师Shining Yu认识到传统监视的局限性，并正在领导开发更好，更智能的系统。在新加坡松下研发中心，YU和他的团队通过在交通监视视频中集成异常检测来开发AI驱动的解决方案。 AI算法可以分析交通模式并迅速确定不寻常的道路事件。更好的身份证明可以迅速通知当局以更快地响应。不仅看到而且可以明显地改变道路以使每一条旅程更安全的监视。
呼吁进行更好的道路监控
传统的监视系统最初被设计为对犯罪活动的威慑和事后分析的工具。可以审查这些系统捕获的视频录像，以调查事故，确定犯罪者的肇事者并为法律程序提供证据。尽管此目的仍然很有价值，但在考虑主动响应时，这些监视系统的局限性变得显而易见。这些系统主要用作记录设备，被动地捕获镜头，而无需实时分析镜头，并且仅在事件发生后才提供有关事件的信息。例如，当人类审查镜头并确定危险时，一种监视设备捕获汽车转弯的镜头的镜头可能会浪费时间。
此外，传统系统需要更多的分析能力来有效监视广泛的交通网络。他们依靠人类操作员来筛选数小时的录像，这是一个耗时且容易出错的过程。配备了多个监视器和播放功能的视频评论室的创建旨在应对这一挑战。但是，注意跨度的人类疲劳和局限性也可能导致操作员错过可能表明即将发生的事故的交通模式的微妙异常。这些系统收集的大量视频数据也提出了挑战。手动审查所有这些数据是不切实际的，这可能会错过关键事件或响应会延迟。
敏锐地注视着这些局限性，闪闪发光的YU专注于将异常检测纳入这些监视系统中，即探测将充当细心的观察者，不断监视交通流量，并保持对任何与众不同的事物的注意。通过使用深度学习算法分析大量视频数据，异常检测可以识别交通流量的模式，并标记与这些模式的偏差。当系统检测到异常情况（例如停滞车辆阻塞车道）时，它会触发实时警报，通知当局并提示对潜在危害的迅速反应。这种主动性可以大大减少事件发生和帮助到达时之间的时间窗口，从而挽救生命。
技术在解决增强道路安全方面的重要作用
Yu创新的核心是先进技术的作用。这种方法的关键方面是使用AI和双模式框架的使用，灵感来自众所周知的两流网络以理解视频。该框架包括两个必需组件 - 慢速和快速模式流。
慢模式流检测到静态物体和环境元素，例如路标，交通信号灯和车道标记。该检查确保对车辆运行的内容有深入的了解。另一方面，快速模式流着专注于捕获车辆的动态运动，例如加速和操纵。
通过将两种流的数据与深度学习模型和预测分析集成在一起，YU的框架可确保车辆的运动符合道路上存在的静态元素。如果车辆朝着车道上的不动物体（例如碎屑或障碍）速度行驶，则可能会推断出潜在的车祸，该车祸会给驾驶员和其他道路使用者带来风险。该系统迅速检测到此类异常，并提醒当局采取纠正措施。
前方的道路：更好，更安全，更聪明
我们都可以同意，道路安全至关重要，而Yu的创新因交通监视的异常检测而超越了效率，这是道路不再带来恐惧的未来的未来。
他的主动性为交通管理变得预防而不是反应铺平了道路。通过此，我们可以期待的道路确实更好，更安全，更聪明，这要归功于像Yu这样的人的独创性，他们敢于设想和建立一个未来，在这种情况下，每一段旅程都会减轻压力和更安全。
