西澳大利亚大学与西澳州公路局Main Roads合作设计的一款视频内容分析软件Video Content Analytics software可以提高交通建模中使用的数据质量，并可以替代劳动强度大且不精确的常规人工交通调查。
要点
- 西澳大学研发高效运用计算机视觉软件获2020年ITS Australia杰出研究与开发奖提名
- 该人工智能软件在严苛条件下检测和追踪车辆的准确率高达97％
- 高准确度智能交通调查将促成更好的交通路口和道路设计
这项研发入围了2020年澳大利亚智能交通系统ITS Australia杰出研究与开发奖。
突破传统交通数据调查的限制
道路设计师依靠交通模型来预测其设计的性能，而由于模型的质量受限于采集的数据质量，缺乏高质量数据长期以来一直是一个问题。参与该研究的西澳大学规划与交通研究中心的Chao Sun孙宇超博士告诉SBS普通话，人工统计的数据质量参差不齐，有时候车辆行驶方向也会弄错。
为了解决这个问题，西澳大学规划与交通研究中心（PATREC）和计算机科学与软件工程系的研究人员合作开发了一个程序，该程序可以使用计算机视觉自动提取交通数据。计算机视觉是一种人工智能，可以帮助计算机识别并跟踪视频中的物体。
无人机是视频采集的主要手段之一，与无人机直接在十字路口正上方向下鸟瞰接近垂直的受限视野不同，该软件在更大的视野捕捉角度下仍表现出色，从而为捕捉画面的飞行器的飞行位置和可捕获的数据提供了更大的灵活性。
孙博士表示，尽管由于航空限制，研究所用无人机仅能在100米左右高空捕捉画面，该软件的表现仍然非常突出 。
Main Roads进行的初步独立验证显示，该软件在严苛条件下检测和追踪车辆的准确率高达97％。
西澳大学规划与交通研究中心的孙宇超博士表示，无人机和计算机技术的飞速发展才使得成功开发该软件成为可能。
孙博士说：“这款视频内容分析软件整合了直到近年来才出现的最新技术，例如无人机技术，计算机硬件和机器学习等，得以能够提取手动难以计数的数据。”
“我们不是世界首创，但我们的软件是专门为澳大利亚的交通状况和工程标准量身定制的，例如检测超长车辆和更详细的分类。”
人工智能促成更好的交通设计
计算，物理和数学学院院长马克·雷诺兹Mark Reynolds副教授说，该项目是交通研究人员，计算机科学人员，西澳大学与Main Road合作的一个很好的例子。
雷诺兹副教授说：“我们软件的应用有望大大改善本地交通数据的质量和数量，这一直是交通建模的最薄弱环节。”
“更好的数据将促成更好的建模，带来更好的交通路口和道路设计，以及更有效地利用政府投资。”
Main Roads的运营建模和可视化经理汉娜·桑德斯Hannah Saunders表示，通过与西澳大学的合作，Main Roads能够确保得到定制化数据并保证数据的准确性。
桑德斯女士说：“这个项目使我们能够探索不同的选择，从而使我们确切地了解系统正在测量的内容以及它的准确性。”
孙宇超博士表示，尽管全球卫星定位系统GPS的定位也比较精确，但其数据量远远不足，这也凸显出这款高效运用人工智能的软件的优势。
这项自动交通调查软件研究已经引起业界关注，研发团队目前正致力于该应用程序商业化。
请您点击文首图片收听孙宇超博士对这项研究的详细介绍。
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