人工智能可以帮助创建更安全、更环保的交通系统

简介: 人工智能已经成为解决交通行业面临的许多复杂挑战的首选技术。我们来看看人工智能正在产生显著影响的一些领域。

人工智能已经成为解决交通行业面临的许多复杂挑战的首选技术。我们来看看人工智能正在产生显著影响的一些领域。

借助人工智能实现安全
利用人工智能,跟踪实时数据已成为可能,当这些数据被利用时,将为能够预测和预防犯罪活动的警务人员提供可操作的见解。这增强了乘客的安全性。同样,跟踪来自自动驾驶车辆的实时数据可以实现及时干预,以防止事故和确保乘客安全。收集行人和车辆数据的智能道路通过建议备选路线和估计的交通信号等待时间,有助于减少交通拥堵和减少事故。

许多人发现下班后开车很困难。在这种情况下,自动驾驶车辆可以确保疲劳的人员从驾驶中得到休息,并可以在车内打盹,而不会使自己或他人在道路上冒险。同样,人工智能驱动的自动驾驶汽车也能对那些发现夜间驾驶困难的人有利。人工智能还有助于跟踪模式,以识别和捕捉犯错的司机酒后驾车或在车轮后面发短信,从而使道路对每个人都更安全。
image.png

管理和维护
不仅是私人车辆,人工智能还可以使决策者利用数据,灵活安排公共交通车队,从而使公共交通受益。交通信号灯中更智能的算法有助于深入了解特定时间特定地点的交通模式。这有助于安排和改变交通路线,以便更好地管理交通和缓解道路拥挤。此外,利用高端图像处理技术,人工智能可以帮助识别需要立即关注的通道、人行道或桥梁,并优先安排维护和修复活动。除了自动驾驶卡车、电动汽车和无人驾驶列车外,在列车上使用软件监控的虚拟绘制轨道上运行的智能轨道正在许多国家进行测试。

人工智能在运输方面的好处不仅限于陆基运输系统。无人遥控货运船正在研制中,目的是消除船员在船上的需要,并为货运留出更多空间。这有助于使陆基船员远离海洋的危险。同样,人工智能也在机场为乘客提供面部扫描功能,使他们无需携带护照即可登机。

遏制环境污染
运输业面临的最大挑战之一是环境污染。利用人工智能减少道路拥挤可以减少环境污染。此外,创新工程技术的发展使制造电动汽车和其他低排放汽车成为可能。此外,数据追踪使识别污染车辆能够采取适当行动。

降低成本,提高效率
通过改进制造流程、自动化日常任务和实现预测性维护,人工智能正在帮助汽车制造商降低成本和提高效率。

随着5G、边缘计算、云计算和物联网等最新技术在交通领域的广泛应用,我们可以期待设备级决策,这将有助于打造未来更安全、更绿色和可持续的交通系统。


本文转自千家网,本文一切观点和机器智能技术圈子无关。原文链接
在线免费体验百种AI能力:【点此跳转】
机器智能技术结尾二维码.png

目录
相关文章
|
2月前
|
云安全 人工智能 安全
阿里云欧阳欣:AI时代下的安全新范式
2024 云栖大会技术主论坛重磅发布
748 4
阿里云欧阳欣:AI时代下的安全新范式
|
15天前
|
人工智能 安全 算法
上交大、上海人工智能实验室开源首个多轮安全对齐数据集 SafeMTData
最近,以 OpenAI o1 为代表的 AI 大模型的推理能力得到了极大提升,在代码、数学的评估上取得了令人惊讶的效果。OpenAI 声称,推理可以让模型更好的遵守安全政策,是提升模型安全的新路径。
|
9天前
|
人工智能 监控 物联网
深度探索人工智能与物联网的融合:构建未来智能生态系统###
在当今这个数据驱动的时代,人工智能(AI)与物联网(IoT)的深度融合正引领着一场前所未有的技术革命。本文旨在深入剖析这一融合背后的技术原理、探讨其在不同领域的应用实例及面临的挑战与机遇,为读者描绘一幅关于未来智能生态系统的宏伟蓝图。通过技术创新的视角,我们不仅揭示了AI与IoT结合的强大潜力,也展望了它们如何共同塑造一个更加高效、可持续且互联的世界。 ###
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
垃圾识别分类系统。本系统采用Python作为主要编程语言,通过收集了5种常见的垃圾数据集('塑料', '玻璃', '纸张', '纸板', '金属'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对图像数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面,实现用户在网页端上传一张垃圾图片识别其名称。
38 0
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型
蔬菜识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集了8种常见的蔬菜图像数据集('土豆', '大白菜', '大葱', '莲藕', '菠菜', '西红柿', '韭菜', '黄瓜'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件。在使用Django开发web网页端操作界面,实现用户上传一张蔬菜图片识别其名称。
48 0
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
23天前
|
人工智能 安全 网络安全
揭秘!大模型私有化部署的全方位安全攻略与优化秘籍,让你的AI项目稳如磐石,数据安全无忧!
【10月更文挑战第24天】本文探讨了大模型私有化部署的安全性考量与优化策略,涵盖数据安全、防火墙配置、性能优化、容器化部署、模型更新和数据备份等方面,提供了实用的示例代码,旨在为企业提供全面的技术参考。
68 6
|
1月前
|
人工智能 运维 安全
AI来袭,IT人的工作还安全吗?来自汽车行业CIO的探讨
AI来袭,IT人的工作还安全吗?来自汽车行业CIO的探讨
AI来袭,IT人的工作还安全吗?来自汽车行业CIO的探讨
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,在交通标志图像识别功能实现中,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集,进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张交通标志图片,识别其名称。
107 6
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
文本分类识别系统。本系统使用Python作为主要开发语言,首先收集了10种中文文本数据集("体育类", "财经类", "房产类", "家居类", "教育类", "科技类", "时尚类", "时政类", "游戏类", "娱乐类"),然后基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型。通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型,并保存为本地的h5格式。然后使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一段文本识别其所属的类别。
93 1
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
|
2月前
|
人工智能 安全 开发者
由于安全风险,安全领导者考虑禁止用AI生成代码
由于安全风险,安全领导者考虑禁止用AI生成代码