引言

基於多模態人工智能的融合感知及車路協同服務商北京卓視智通科技有限責任公司宣布完成數千萬元Pre-B輪融資，本輪融資由灝碩執耳基金領投，耀途資本跟投，資金將主要用於產品市場拓展、AI大模型等新技術研發、AI訓練平台建設等方面。

卓視智通是一家計算機視覺原創算法、產品及解決方案提供商。主攻車與路的人工智能識別及数字化場景，專註於車臉識別、行人識別、交通場景識別、交通視頻分析和数字孿生技術的原創研發，以及人工智能在交通及安全垂直行業應用落地。

隨着人工智能技術的快速發展，計算機視覺成為其中一個引人矚目的領域。計算機視覺通過模仿人類視覺系統，讓計算機能夠理解、分析和解釋圖像和視頻數據。

在交通場景中，人工智能賦能的計算機視覺技術正發揮着越來越重要的作用，為交通管理和安全提供了新的解決方案。本文將介紹計算機視覺的定義、主要技術原理，並探討如何賦能交通場景以及相關的優勢和實際應用情況。

計算機視覺

計算機視覺是研究如何使計算機能夠理解圖像和視頻數據的科學和技術領域，也是人工智能的一個分支領域。它旨在通過模擬人類視覺系統中的感知和認知過程，使計算機能夠識別、分析和解釋視覺信息。計算機視覺利用圖像處理、模式識別、機器學習和深度學習等技術手段，將数字圖像或視頻轉化為有意義的信息。

計算機視覺的主要技術原理為：

圖像獲取：計算機視覺的首要步驟是獲取圖像或視頻數據。這可以通過攝像頭、傳感器或衛星圖像等設備實現。

圖像預處理：圖像預處理是為了提高圖像質量和減少噪聲干擾。它包括圖像去噪、增強對比度、圖像平滑等操作。

特徵提取：特徵提取是計算機視覺的關鍵步驟，它通過識別和提取圖像中的關鍵特徵，如邊緣、角點、紋理等。常用的特徵提取算法包括SIFT、SURF和HOG等。

物體檢測和識別：物體檢測和識別是計算機視覺中的核心任務。通過訓練機器學習模型或深度學習網絡，可以實現對圖像中物體的自動檢測和識別，如人臉識別、車輛檢測等。

場景理解和分析：場景理解和分析是對圖像或視頻進行更深層次的解釋和理解。它可以包括對場景的語義分割、目標跟蹤、行為識別等。

計算機視覺賦能交通場景

計算機視覺是人工智能的細分領域之一，在交通安全中起到重要的作用：

提升交通安全：人工智能賦能的計算機視覺技術可以實時監測交通場景，識別交通違規行為和危險情況。例如，通過智能監控攝像頭，可以及時發現闖紅燈、逆行等違法行為，並及時提醒交警部門採取措施。這有助於減少交通事故的發生，提升道路交通的安全性。

優化交通管理：人工智能技術結合計算機視覺，可以實現智能交通信號控制系統。該系統可以根據實時交通狀況調整信號燈的時長，以優化道路通行效率。通過減少交通擁堵和優化交通流量，可以提高出行效率，減少車輛排放和燃料消耗。

提供智能駕駛輔助：人工智能與計算機視覺技術為智能駕駛提供了支持。通過激光雷達、攝像頭和傳感器等設備，智能車輛能夠感知周圍環境，實時分析道路情況，並做出智能決策。這有助於提高駕駛安全性和減少人為錯誤。

數據分析與預測：人工智能技術結合計算機視覺，可以對大量交通數據進行分析和預測。通過對交通流量、擁堵狀況等數據進行深度學習和模式識別，可以預測未來交通趨勢，為交通規劃和決策提供科學依據。

計算機視覺場景案例

隨着技術的不斷成熟和發展，計算機視覺已經在交通場景下得到了大範圍的應用，極大的提升了交通管理效率和降低了管理成本。

智能交通監控系統：城市引入智能監控系統，利用計算機視覺技術實時監測道路情況。系統能夠自動檢測和記錄交通違規行為，如超速、壓線行駛等，並及時發出警報。根據市場測算，經過一年的運行，城市的交通違規行為率下降了30%，有效提升了交通安全水平。

智能交通信號控制系統：在高密度車流的交叉路口，採用了智能交通信號控制系統。該系統利用計算機視覺技術實時感知交通狀況，並根據車流密度智能調整信號燈的時長。經過實施和數據測算，該交叉路口的通行效率提高了20%，車輛排隊時間減少了一半小時，緩解了交通擁堵問題。

自動駕駛技術：許多汽車製造商和科技公司致力於開發自動駕駛技術。通過計算機視覺和人工智能算法，車輛能夠實時感知和識別道路標誌、行人、車輛等，並做出相應的駕駛決策。這項技術為駕駛員提供了更高的安全性和舒適性，減少了交通事故的風險。

實時交通數據分析：通過收集和分析交通攝像頭的圖像數據，結合人工智能算法進行圖像處理和識別，可以實時監測道路上的交通狀況。基於這些數據，交通管理部門可以做出相應的調度和決策，優化交通流量，減少擁堵。

結語

人工智能賦能交通場景的計算機視覺技術為交通管理和安全帶來了巨大的優勢。通過實時監測、智能決策和數據分析，交通系統的效率和安全性得到了顯著提升。未來，隨着人工智能和計算機視覺的不斷髮展，我們有理由相信交通場景將變得更加智能化、高效和安全。