使用AI和LiDAR標註來解決道路擁堵問題 | 資料標註

道路交通中的交通擁堵問題已成為世界各國重要的實時交通問題。解決這個問題需要應用高效的人工智慧自動駕駛技術，這些技術在過去幾年中已經引入並至少在一定程度上有效。交通在人們的日常生活中起著至關重要的作用，如今，人口的增長速度以及人們從農村向城市的大規模遷移正在威脅著大都市的道路基礎設施。

本篇文章，我們將瞭解有助於減少道路擁堵的人工智慧技術以及建立它所需的資料標註。

什麼導致道路堵車？

更高水平的城市化、人口增長和人口密度變化是導致道路交通系統面臨挑戰的主要因素。這些因素不僅會延緩城市基礎設施的發展，還會導致車禍、交通擁堵，以及路途行駛時間、燃料消耗和碳排放的增加。早在2011年的研究表明，即使道路上的汽車相對較少，也可能發生交通堵塞。導致這一事情的原因可能是有駕駛員在訊號燈附近的車流中減速，引發一連串事件，從而降低後面所有車流的速度，最終導致交通堵塞。

人工智慧技術如何幫助改變僵局？

許多新技術解決方案正支援這些新的交通管理模式。其中包括用於顆粒狀3D道路和智慧空間智慧的LiDAR感測器；動態/強制路由演算法；基於AI的邊緣計算支援即時、本地和自動響應解決方案，例如自適應交通訊號燈和行人警報；V2X和5G連線推動了新的交通優先服務，例如為交付和物流提供商提供優質車輛優先權等。

交通監控、管理和建模/模擬的好處遠遠超出了主要的交通流量和安全目標。它們包括運營效率和對城市規劃的支援，更加便捷的交通，並最終透過減少排放和改善空氣質量來實現更好的可持續性。

建立此類技術需要哪些型別的資料標註？

LiDAR（光檢測和測距）發出的光束會從物體反射回來並返回到LiDAR。這就是它與聲納等更常用技術的區別，因為它測量脈衝鐳射的飛行時間(ToF)以收集有關物理世界的三維實時資訊。利用鐳射雷達的創新感測技術，結合鐳射雷達提供的豐富多樣的交通訊息，智慧城市可以更好地管理交通控制平臺，做出更最佳化的決策，並在城市交通擁堵的早期發現問題。及早發現影響交通安全的潛在風險有助於城市提高道路網路的效率和安全性。

LiDAR需要完成大量的資料標註工作，以便AI系統識別所有周圍物件及其與LiDAR的接近程度。

景聯文科技作為一家專業的資料採集標註公司，針對資料定製標註服務建立了先進的資料標註平臺與成熟的標註、稽核、質檢機制，擁有豐富的標註工具，支援3D點雲標註、等，可為自動駕駛技術提供高質量的標註資料。

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