你可能見過一位司機從右向左緩慢地向前移動，當你經(jīng)過時，你看到司機俯視著他們的電話。機器視覺和人工智能(AI)可能很快就能幫助減少分心駕駛的威脅。實現(xiàn)這一目標的技術(shù)很可能是現(xiàn)在或很快就能實現(xiàn)的。

　　機器視覺和人工智能現(xiàn)在可以用于圖像處理

　　由于人工智能近期的突破，機器視覺已經(jīng)被用來分析你每天上下班的圖像。圖像處理技術(shù)已經(jīng)得到改進，現(xiàn)在它可以檢測、分類和預(yù)測人們和車輛將采取的行動。在一剎那之間，系統(tǒng)就能弄清楚如何對真實事件做出反應(yīng)。

　　機器視覺和人工智能技術(shù)提高了它們的準確性，減少了在分析道路上發(fā)生的事情時發(fā)出的錯誤警報。以陰影為例。你的眼睛有一種異乎尋常的探測陰影的能力。但傳統(tǒng)上，電腦很容易被愚弄。樹木、云和建筑物的陰影被識別為物體，發(fā)出警報。

　　來自汽車、卡車和其他車輛的陰影增加了更多的復雜性。這主要是因為他們移動和跟蹤車輛周圍。但是深入學習可以用來教機器視覺系統(tǒng)如何識別車輛和忽略陰影。隨著精度的提高，機器視覺和人工智能可以創(chuàng)造更智能的道路和減少交通事故。

　　用機器視覺和人工智能消除威脅

　　世界各地的交通管理中心(TMC)每天監(jiān)控和管理數(shù)百萬司機的交通。這些實時通知司機、執(zhí)法部門和地方政府，視頻監(jiān)控監(jiān)控道路、交叉口和基礎(chǔ)設(shè)施的其他部分，以幫助保持交通暢通。

　　撞車顯然會給道路上的其他司機帶來危險。但是，TMCs擁有他們需要的技術(shù)來發(fā)送關(guān)于可能導致事故的行為的警報。你很可能從個人經(jīng)驗中知道，人類并不擅長在一段長時間內(nèi)專注于一項任務(wù)。這是人工智能能幫上忙的地方。

　　為了提高效率，TMCs可以采用機器視覺和人工智能技術(shù)對道路進行24/7掃描，利用機器視覺技術(shù)可以檢測出駕駛員的駕駛不穩(wěn)定。它可以通過擋風玻璃看到司機，并確定他們在開車時發(fā)短信。然后，該系統(tǒng)可以通知執(zhí)法部門作出反應(yīng)，使道路對所有人都較安全。