來源：maris
Klacci 凱樂奇交通運輸業解決方案
隨著城市的發展，交通堵塞和交通管理變得越來越複雜。使用人工智慧（AI）影像監控，來最佳化交通和交通管理已經取得了成功，並在全球多個城市取得了進展。根據 ResearchAndMarkets 的一份報告，預計到 2027 年，交通管理部門將在智慧城市人工智慧市場佔有的最大比率。人工智慧處理大量即時資料，並辨識模式和趨勢的能力，都有助於交通官員在幾個應用案例？中做出更明智的決策。這是一個樣本：
交通和運輸管理中人工智慧影像監控的用例
最佳化的交通流量
分析城市地區旅行時間的研究顯示，十字路口造成的延誤，佔每日通勤旅行的 12-55%。透過分析放置在道路上的攝影機的影像來源，人工智慧可以辨識交通模式，數據資料可以改善車輛透過十字路口的協調。連線的交通攝影機和 GPS 裝置上的邊緣運算，還允許演算法辨識塞車區域並推薦替代路線。例如，人工智慧可以幫助改變交通路線，遠離事故或道路建設，減少塞車並縮短旅行時間。
改善公共交通系統
AI 演算法，可以透過分析有關乘客需求、交通模式和交通時刻表的資料，來最佳化路線、時刻表和服務水準。例如，人工智慧可以幫助根據交通模式或乘客需求，即時調整公共汽車或火車時刻表，從而提高系統的整體效率。《高階交通雜誌》上的一項研究發現，與傳統的公共汽車排程系統相比，人工智慧演算法將乘客的平均等待時間減少了 42%。研究還發現，使用人工智慧演算法，可以將旅行時間縮短高達 8.2%。
減少交通事故
世界衛生組織報告稱，道路交通事故是 15 至 29 歲年輕人死亡的主要原因。人工智慧驅動的事故預測和預防系統，有可能顯著減少這些數字。透過分析有關交通模式、天氣狀況和其他因素的影像資料，人工智慧影像監控演算法可以辨識事故發生率高的地區，並建議安全改進。例如，人工智慧可以建議更改交通訊號燈或道路設計，以提高安全性並減少事故。
增強的道路維護
當公民報告問題或城市檢查員進行目視檢查時，大多數城市都會確定維護需求。一家名為 RoadBotics 的公司開發了人工智慧技術，該技術使用智慧影像分析來處理道路影像，以評估坑洞、倒塌的樹木和斷裂的人行道等問題，並產生具有成本效益的解決方案。這項技術已經在全球 150 多個政府佈署，確保城市知道何時何地最需要維修。
經過驗證的記錄
世界各地的許多城市已經開始在交通和交通管理中，使用人工智慧影像監控，以提高效率和安全性。 以下是一些例子：
新加坡：新加坡這個城市國家率先使用人工智慧影像監控進行交通管理。陸路運輸管理局（LTA）開發了一個人工智慧驅動的交通管理系統，該系統使用來自攝影機和其他感測器的資料，來監控交通狀況，並最佳化交通流量。該系統還包括一個由人工智慧驅動的預測性維護系統，用於該市的捷運列車。
洛杉磯：洛杉磯佈署了一個由人工智慧驅動的交通管理系統，該系統使用來自交通攝影機和感測器的資料，來最佳化交通流量並減少塞車。該系統還可以即時調整交通訊號，以應對不斷變化的交通狀況。巴塞隆納為其居民實施了類似的解決方案。
赫爾辛基：芬蘭首都開發了一個，由人工智慧驅動的行動即服務平台，該平台將公共交通、共乘服務和腳踏車共享計劃等各種交通選項，整合到一個應用 app 中。該平台使用人工智慧演算法根據乘客需求，最佳化路線和時間表。阿姆斯特丹為其公民提供了類似的解決方案。
紐約市：紐約市交通部使用人工智慧驅動的交通管理系統，該系統使用交通攝影機和感測器的資料，即時調整交通訊號。該系統還可以預測交通模式，並相應地調整交通訊號，以改善交通流量。
人工智慧正在推動交通向前發展
在交通和交通管理中，使用智慧影像分析有可能為使用者帶來顯著的好處，包括改善交通流量、改善公共交通、減少事故和更有效的道路維護。正如世界各地的城市，透過利用邊緣運算和人工智慧的力量，來提高效率和安全性所表明的那樣，城市可以建立更智慧、更高效的交通系統，使居民和遊客都受益。
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