使用AI和LiDAR标注来解决道路拥堵问题｜数据标注

道路交通中的交通拥堵问题已成为世界各国重要的实时交通问题。解决这个问题需要应用高效的人工智能自动驾驶技术，这些技术在过去几年中已经引入并至少在一定程度上有效。交通在人们的日常生活中起着至关重要的作用，如今，人口的增长速度以及人们从农村向城市的大规模迁移正在威胁着大都市的道路基础设施。

本篇文章，我们将了解有助于减少道路拥堵的人工智能技术以及创建它所需的数据标注。

什么导致道路堵车？

更高水平的城市化、人口增长和人口密度变化是导致道路交通系统面临挑战的主要因素。这些因素不仅会延缓城市基础设施的发展，还会导致车祸、交通拥堵，以及路途行驶时间、燃料消耗和碳排放的增加。早在2011年的研究表明，即使道路上的汽车相对较少，也可能发生交通堵塞。导致这一事情的原因可能是有驾驶员在信号灯附近的车流中减速，引发一连串事件，从而降低后面所有车流的速度，最终导致交通堵塞。

人工智能技术如何帮助改变僵局？

许多新技术解决方案正支持这些新的交通管理模式。其中包括用于颗粒状3D道路和智能空间智能的LiDAR传感器；动态/强制路由算法；基于AI的边缘计算支持即时、本地和自动响应解决方案，例如自适应交通信号灯和行人警报；V2X和5G连接推动了新的交通优先服务，例如为交付和物流提供商提供优质车辆优先权等。

交通监控、管理和建模/模拟的好处远远超出了主要的交通流量和安全目标。它们包括运营效率和对城市规划的支持，更加便捷的交通，并最终通过减少排放和改善空气质量来实现更好的可持续性。

创建此类技术需要哪些类型的数据标注？

LiDAR（光检测和测距）发出的光束会从物体反射回来并返回到LiDAR。这就是它与声纳等更常用技术的区别，因为它测量脉冲激光的飞行时间(ToF)以收集有关物理世界的三维实时信息。利用激光雷达的创新传感技术，结合激光雷达提供的丰富多样的交通信息，智慧城市可以更好地管理交通控制平台，做出更优化的决策，并在城市交通拥堵的早期发现问题。及早发现影响交通安全的潜在风险有助于城市提高道路网络的效率和安全性。

LiDAR需要完成大量的数据标注工作，以便AI系统识别所有周围对象及其与LiDAR的接近程度。

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