500万彩票软件下载_银江智慧交通研究院副院长徐甲:HI@AI的城市全域交通信号服务|CCF-GAIR2019

本文摘要:这是银江配合时优化平台系统的整体结构,最下层是数据和信号控制系统,然后是数据管家和十字路口管家两个平台,将这些模型全部归档,北上是AI工具,主要是两个部分,信号专家和交通医生。AI全球交通信号滑动优化系统目前已在公司周边范围内落地约30个十字路口的区域,今年下半年不扩展到130个十字路口左右。

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领导人自上而下也构成了更好的体系。也就是说,比以前更高度评价这件事,有了这个背景银江,杭州就有了这个机会。

做这件事有两个角度。一个是面向交通,优化人员,我们如何开发技术产品,有了这些产品,我们如何将人与技术产品联系到原始系统,现在被称为人机共治的技术理念。首先,我们现在面临很多交通问题。

例如,交通黑点、边界管辖权不明确,以杭州为例,大型活动多,道路施工广泛。在AI方面,我们主要实现了众所周知的场景,现在的AI水平更负责管理一般化的场景,也就是说人面临的简单场景和AI面临的一般场景有很大差异,这些与我们的技术问题有关。

5套平台级工具在这种情况下,银江有5套平台工具,辅助优化交通信号时的团队。其中AI全球交通信号滑动优化系统主要是管理规则简化、一般化场景、基本问题。AI信号专家的动态推荐系统,基本问题经常出现相似的场景,我们把这些相似的场景变黑,根据人的经验,配合专家的经验推荐。

对城市交通信号控制指标的评价,即目前众所周知的高德、百度、DDT每季度、半年、一年发表交通报告,从宏观的角度发表控制指标的评价,对于这项工作本身,或者在这项工作的各个方面,依然缺乏很多分析的评价,根据这项工作流程的解释,银江开发了很多指标来评价配合时的工作优劣,银江还有信号配合时的基础信息管理系统此外,与时间工作管理系统相结合,主要涉及工作流程的标准化和分析管理,只是我们把人的工作变成可用的流程,开展统一和标准的管理。这是银江配合时优化平台系统的整体结构,最下层是数据和信号控制系统,然后是数据管家和十字路口管家两个平台,将这些模型全部归档,北上是AI工具,主要是两个部分,信号专家和交通医生。对于相似的场景、数据频繁出现问题、系统问题,进行临床。

此外,还有全球交通建模和全球滑动优化模块,处理更好的标准化和可预测场景,在此基础上开展指标和工作东流的标准管理。该AI工具的一大部分是该全球优化系统,银江目前正在进行全球优化的尝试,迄今为止,我从未在其他地方听说过。

例如,银江对高德的交通评价报告书,根据其地区评价指数,我们将其作为目标进行统一优化。AI全球交通信号滑动优化系统目前已在公司周边范围内落地约30个十字路口的区域,今年下半年不扩展到130个十字路口左右。对于这个范围的区域,银江现在大约30分钟或1小时开展滑动优化模拟建模。

这种方法总体上是基于预测控制的事项。算法还包括两个部分。一个是通过预测模型和环境自学,自学该地区的流量、交通信号控制方案,以及必须关注的结果。例如,驾驶速度、效率指数来自学习他们的关系,最后构成了环境监视。

另一个模型是在搜索各十字路口的交通信号时与环境进行对话。这边的系统展示了今后30分钟或1小时,如果不用于我们计算和计算的话,这两种交通状况的比较可以直观地看到我们推荐的方案后,30分钟后交通状况不会再发生什么变化,这也是基于刚才的预测。据说这个技术是非常先进的设备,但是平心地说,无法处理可以预测的部分,理论上可以预测的部分,预测的下限是80%左右,只剩下的无法预测的交通状况是随机的,所以即使我们细致了这个算法,也有不能预测的比例。

我们在此基础上改变了AI交通信号的动态推荐系统。动态推荐系统对于一些部分十字路口,通行效率指标的动态警报频繁出现,以前没有预测,或者预测错误,无法进行系统式的调整。这个调整我们配合了专家队伍过去的经验,把这些调整记录放在后台进行自学。

自学的原理是将各十字路口的相同检测器反映出的数据特征和人的操作者动作数据的相关性进行自学。我们自学的过程大致是这样的。一个是数据来源,城市大脑警报,这是开始时的来源。

此外,推荐机器人,其中融合了各种算法,其中有算法自由选择机制,该数据源也是控制方案,与同一监视器的数据相同。最后输入的结果是控制方案和强参数,强参数是什么?这是基于杭州SCATS信号控制系统,其中有人工输出的方法,本身不是明确的方案参数,如周期值。在这个系统中,它是控制参数的参数,例如比周期大,仅次于周期,这是基于杭州的实际场景开发的算法,推荐的结果限于杭州SCATS信号控制系统,我们可以向信号机发送结果。

这个模型的主要两个技术特征是我们使用空间机制和时间机制的变化,分为两层,第一层自学这些空间特性是车道和车道、十字路口和十字路口,这些数据的关联度。第二级是自学时间,如上周期或上周的今天等。

目前,我们使用的神经网络模型大约有31层,最多有20万参数。我们在杭州的十字路口检查了我们的算法,推荐的控制方案,实质上已经可以比较正确地自学操作者在类似的数据环境下展开的操作者,也可以自学地在某个方向展开构筑了这样的结果。在这两套AI工具上,我们现在开发的是整体信号控制指标评价系统,我们对主要城市的1000个十字路口和其他落地城市,对信号控制等整体工作和性能进行了多维评价。

还包括这些十字路口、人工分配和人工智能分配的比例。说到刚才的这些技术如何最后成为落地方案,我们通过点、线、面的多层次融合技术。首先,从区域的角度来看,可以设置区域的障碍,控制该区域的开展界限,分析相关十字路口的影响后,将相关十字路口作为组的对象进行控制。从人的角度来说,有了这些工具平台,最后必须串联起来,成为原始的解决方案。

我们的计划是获得三个解决方案,这三个阶段有适当的解决方案。例如,从0开始,首先人进来,人工掌握家底,整体机制获得专业的局部优化,在此基础上获得我们现在所说的HI@AI融合服务,即在非常相似的场景下,依赖人,同时人的经验也不反省算法。北上可能是一个相对较远的未来。

我们基本上想建立全人工智能来控制交通信号,但至少在现阶段,我们仍然不会停留在第二阶段,也就是人工智能和人类智能的结合阶段。我们通过在杭州和杭州以外的几个城市总结的从0到获得这样的原始服务的工作,大约有6个方面,一个是基础工作和基础体制的识别,另一个是数据、组件运营团队和服务,是软件平台的定制研发配置刚才说的HI@AI融合,或者AI在这6个方面做的工作不同。我们现在不仅在杭州获得了刚才提到的实际技能水平的服务,还获得了多种其他方向的服务。

这些都是每个城市在配置信号时必须构成良性的可循环模式,如专题研究、舆论处理、信号判断等,这些都是面向客户时落地总结的工作内容。对于不同的城市体积,或者数据有不同的基础,我们的服务必须与所有的基础相容。我们现在不把解决办法分为四级。

主要是指城市体积,每个城市的数据基础不同,我们的服务和工具都必须有所权衡和差异化处理。从人的角度来看也有差异,这是互补的。以上就是我分享的内容,希望大家关注杭州城市大脑,关注银江股份,谢谢。

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