MEMS/传感技术
每个城市都总会至少有那么一处非常危险的交叉路口,通常都是因为各类车辆与行人、自行车争抢道路,导致事故频发。那么,如果我们通过无线连接将摄像头与传感器组成网络,然后再结合复杂的算法,来对路口处的状况及人们的行为方式加以分析的话,最终,能否降低这些路口的危险系数呢?
美国威瑞森公司,资料图
对此,目前,美国Verizon(威瑞森)无线公司便在着手进行着这项研究,他们选择的测试地点是波士顿。2017年3月份起,该公司便在城市最繁忙交汇处开始了有关汽车、自行车以及行人的交通数据的收集。
波士顿交通部门官员说,他们希望通过这些信息来重新规划波士顿的道路。因为这些信息能够说明,现行的一些交通管理办法,如信号灯的变换时间、自行车道的设计等,是否切实有效。该官员称,波士顿的终极目标是争取到2030年,将全市的交通事故降为0。若这一目标能够实现,那么类似的智能街道技术,也会在其他城市中发挥作用。
波士顿交通运输部门官员表示,将利用这些传感器监测到的信息,来设计道路。资料图
数据的采集点,被设置在马萨诸塞大道和贝肯街的道路交汇处,两条路的交叉口位于一座桥的附近,这座桥是连接波士顿和坎布里奇两座城市的交通要道。据统计,在过去两年间,有17位行人及骑行者,在通过此交叉路口时因事故重伤或丧生。
与其他城市一样,波士顿过去的交通信息一直通过人工进行记录,并将交通管理规划作为治理标准,而不参考当地的实际情况。为获取更精确、具体的道路交通数据,Verizon的研究人员在每个交叉路口配备了50台相机及传感器。
另外,在地下,研究人员安装了数十个地磁传感器,通过记录大型金属物体通过这些传感器时的频率变化,来检测过往汽车、货车、公交车的速度、数量及车体大小。考虑到自行车没有足够的可导材料去触发地下的地磁传感器,研究人员另设了多部雷达对自行车的状况进行勘测。
监测数据显示,多数危险交通事件,都属于车辆侵入人行道和车行道,没有给行人让路,以及并排停车。资料图
Verizon公司准备将传感器数据与另外两种信息进行关联:一种是城市提供的公交定位信息,另一种是软件显示出的道路实时红绿灯状态的信息。该公司的算法通过解析这些信息流,来寻找信息间发生相互作用的“触发点”,比如汽车正在向自行车道逼近这样的场景会包含着怎样的关键信息。
然后,研究人员将得到的关键信息点映射到其他传感器的信息中去,来判断它是否符合为波士顿所划定的12种复杂交通事故之一。大部分事故的发生都跟侵占人行道和车道、对行人不谦让以及双排停车有着很大关系。
另外,研究人员还对闯红灯的汽车和自行车数量进行了统计,可以让人放心的是,该市政府部门已承诺不会利用这些信息来开罚单或执行交通法的管制。威瑞森公司表示,7天之后,所有视频数据都会被删除,与个人或车辆有关的任何信息都不会留有记录。
研究者称,通过这些精确的数据,使人们在日常生活的基础上进一步了解人们最担心的一些交通事故,会发生在哪些位置。波士顿政府也表示,他们准备将智能街道计划,扩展到与马萨诸塞大街相连的另外6个交叉路口处,并借此着手了解这些道路作为整个波士顿的交通走廊是如何发挥作用的。值得一提的是,这项计划还可以增加一些空气质量传感器,来对空气进行监测并最终减少污染。
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