AI架构师必知必会系列：AI在交通运输的应用

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

1.1 什么是交通运输？

交通运输（Traffic Transportation）是一个系统工程，它利用各种交通工具，如火车、汽车、船舶、飞机等，把人员、货物、设备等运送到不同地点。交通运输包括交通管理、道路运输、客运服务、货运运输等方面，是现代社会生活中的重要组成部分。

1.2 为什么要做交通运输AI应用？

目前，交通运输对经济发展和社会发展都具有着巨大的影响。随着城市人口的不断扩张，城市道路和交通设施日益拥挤，使得各类交通事故和交通疾病发生率持续上升。另外，随着中国城乡交通规划的实施，城市交通网络规模逐渐增大，交通网络的运行也越来越复杂，同时还出现了一些人性化、自动化程度较高的“无人驾驶”系统。因此，为了满足广大市民出行需求，推动国际交通规则的制定和人们的出行方式转变，提升人们生活质量，降低交通事故、减少环境污染等，基于计算机视觉、模式识别、强化学习等人工智能技术的交通运输人工智能系统应用是交通运输领域的一个重要方向。

1.3 交通运输AI应用前景如何？

随着机器学习、深度学习、人工智能技术的不断发展，交通运输的AI应用正在逐渐成为主流方向。截至目前，已经有许多团队在探索和开发适用于不同的交通场景的交通运输人工智能系统。比如，早期研究者提出的基于传感器数据和雷达数据的交通场景检测、决策和控制系统；之后，研究者也将目光投向了在移动平台上运行的人工智能引擎，以提升效率和降低成本。这些在不同场景下取得突破的研究成果，将给交通运输管理者带来更加便捷、经济、安全、环保以及人性化的出行体验。

2.基本概念术语说明

2.1 交通场景检测

2.1.1 什么是交通场景检测？

交通场景检测又称为智能场景监测、行人跟踪、车辆检测、摩托车监控等，是基于计算机视觉和图像处理技术的交通检测与管控技术。它可以有效的辅助运维人员快速准确的发现、跟踪和识别出工作区域内的所有车辆及其状态信息，并进行车辆的行为分析和风险预警，以实现区域内交通管控。

2.1.2 主要功能特点

精确场景检测能力：采用目标检测、多目标跟踪、行人检测等技术，可准确的检测出车辆及行人的位置及姿态，实现场景的全景监控，从而提高整体效率。
智能运动分析能力：通过分析车辆运动轨迹、行为特征、目标信息、区域内环境信息等多种数据，实现智能运动分析，实现系统的智能化运营管理。
可视化呈现能力：采用可视化的方式，将结果展示给运维人员，提供精准且直观的效果反馈，帮助运维人员快速发现异常，做出相应调整。
数据安全保障能力：采用加密传输、身份认证机制等手段，确保数据的安全性，防止信息泄露或篡改。
2.1.3 使用方法
平台部署：首先需要选择合适的平台，例如中心计算机、本地服务器等，然后对平台进行设置和配置，最后根据需求安装相关软件和硬件。
模型训练：使用收集到的交通视频或者图片数据进行模型训练，得到一个能够准确检测交通场景、分类和跟踪行人的模型。
系统集成：将训练好的模型集成到运维平台，形成一个完整的管控系统，供运维人员及时掌握车辆及行人变化，实现精准的交通管控。
2.1.4 优缺点

优点
场景准确性高：通过对大量场景数据进行训练，能够达到实时、准确的检测能力，实现了自动化的运营管理。
应用范围广：场景检测能够辅助运维人员监测整个道路、车辆的位置、速度、停止情况、行人分布状况等，提供全面的行业监测解决方案。
缺点
模型大小庞大：基于深度学习的方法需要大量的数据和计算资源，对于大型交通场景可能存在一定性能上的压力。
计算资源消耗大：由于需要进行大量的计算，使得平台的性能受到限制，对于资源有限的场景检测应用来说，可能会遇到一些困难。
时延长：由于场景检测过程是在实时过程中进行的，所以时延比较长，对于交通行政部门而言，实时性是非常重要的。
3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解

3.1 单应矩阵法求解

3.1.1 什么是单应矩阵法？
单应矩阵法（Homography matrix），是一种几何变换方法，是由罗德里格斯提出的，属于仿射变换的一部分。它可以把图像中的点映射到另一个平面上，并且保留这些点在这一坐标系中的相对位置关系。通过这种变换，可以完成对目标图像的透视变换，从而实现对图像的剪裁、旋转、缩放、错切等。
3.1.2 单应矩阵法的作用
单应矩阵法作为图像识别技术中的一种核心技术，有以下几项作用：
相似区域识别：当目标物体在图像中出现多次时，单应矩阵法可以用来判断其是否是同一个物体。
拼接图像重建：可以将两幅图像按照其外在关系拼接起来，以获得更为完整的图像。
3D建模：通过观察目标图像的像素变换，可以获得其局部的3D模型参数，进而对物体进行建模。
关键点匹配：通过求取图像特征点之间的单应矩阵，可以匹配出关键点间的对应关系。
3.1.3 单应矩阵的求解方法
单应矩阵的求解方法如下：
根据轮廓线检测算子求取轮廓线特征点，并找到它们在图像中的坐标值。
对每个点之间求取其空间对应的直线，即第一条直线。
在第二个图像上重复这个过程，找出第二条直线。
通过匹配两个直线，可以求出本质矩阵。
再通过外点法，就可以求出单应矩阵。
3.1.4 单应矩阵的数学表示形式
在数学上，单应矩阵可用以下三元一次表示： $$\begin{bmatrix} \xi_u \ \xi_v \ \end{bmatrix}=H\cdot\begin{bmatrix} x_u \ y_u \ 1 \end{bmatrix}$$ 其中，$x_u,\ y_u$ 是原图像坐标，$\xi_u,\ \xi_v$ 是新图像坐标；$H$ 是单应矩阵，有$|H|=9$。单应矩阵可以分解成两个等价形式：
斜角表示法：$H=\frac{\begin{pmatrix}\alpha&\beta&t_x\-\gamma&\delta&t_y\0&0&1\end{pmatrix}}{|A_{11}|}$，其中$(\alpha,\ \beta,\ t_x)$ 和 $(\gamma,\ \delta,\ t_y)$ 分别表示横轴倾斜角、纵轴倾斜角、平移矢量。
旋转矩阵表示法：$H=R_{\theta}, R_{\theta}=\begin{pmatrix}\cos\theta&\sin\theta&0\\sin\theta&\cos\theta&0\0&0&1\end{pmatrix}$，其中$\theta$ 表示旋转角度，即沿着逆时针方向旋转$\theta$角度后的坐标系。
3.1.5 单应矩阵的求解步骤
单应矩阵的求解步骤如下：
从输入图像提取初始特征点（关键点）。
将初始特征点投影到输出图像对应的平面。
通过第三维拉伸，找到一条从输出图像的同一直线来拟合输出图像的特征点。
用这一条直线去拟合输入图像的特征点，建立内点阵。
对内点阵进行双线性插值，得到相应的变换函数。
优化此变换函数，找到最佳单应矩阵，得到最终的变换结果。
3.1.6 单应矩阵法的优缺点

3.1.6.1 优点
运算简单：只用到基本的线性代数运算。
误差小：由于采用单应变换来实现图像的透视变换，所以准确性高。
计算量小：对于处理一副图像而言，计算量很小。
3.1.6.2 缺点
不易估计失真：虽然单应矩阵是一种有效的图像变换方法，但它无法对图像的失真程度作出评价。
对变换的要求较高：要求输入图像和输出图像有明显的外在关系，才能得到有效的变换结果。
计算速度慢：因为需要在高速计算机上进行计算，所以该算法的运行速度一般比较慢。
4.具体代码实例和解释说明

4.1 使用OpenCV中的findHomography()函数求解单应矩阵

假设我们有两张彩色图像 A 和 B，想要将 A 中红色的矩形框变换到 B 中蓝色的矩形框上，则可以使用 findHomography() 函数来求解单应矩阵 H。

import cv2 as cv
import numpy as np

def get_homography(img_src, img_dst):
    # Find the key points and descriptors using SIFT algorithm
    sift = cv.SIFT_create()

    kp_src, des_src = sift.detectAndCompute(img_src, None)
    kp_dst, des_dst = sift.detectAndCompute(img_dst, None)

    # Define a rectangle for source image that we want to transform in destination image
    src_points = np.float32([[100, 100], [200, 100], [200, 200], [100, 200]])
    dst_points = np.float32([[100, 300], [200, 300], [200, 400], [100, 400]])

    # Calculate homography matrix
    H, mask = cv.findHomography(src_points, dst_points, method=cv.RANSAC, ransacReprojThreshold=5.0)

    return H

if __name__ == "__main__":
    # Read two images from file

    if img_src is None or img_dst is None:
        print("Image not found!")
        exit()

    # Get the homography matrix between the two images
    H = get_homography(img_src, img_dst)

    # Transform the source image into destination image based on the calculated homography matrix
    transformed_image = cv.warpPerspective(img_src, H, (img_dst.shape[1], img_dst.shape[0]))

    # Show original and transformed images side by side
    combined_image = np.hstack((img_src, transformed_image))

    cv.imshow("Original Image", img_src)
    cv.imshow("Transformed Image", transformed_image)
    cv.imshow("Combined Images", combined_image)

    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()

5.未来发展趋势与挑战

智能路网规划与规划实施：基于当前的道路基础设施及相关政策、法律法规及标准要求，结合新兴交通科技的发展潮流，结合人工智能、大数据、云计算等科技创新技术的应用，尝试提升公共交通道路智能化水平。比如，利用区块链技术构建一套路网数据共享模型，实现路网信息的共享和验证，提升路网的可信度。
公共交通秩序的动态管理：超级地铁、T-BART、共享单车、地下通道等公共交通服务的形成，让每个人身处其中的都可以在不受限制的享受公共交通带来的便利。然而，这些服务往往有较高的成本、环境污染等负面影响。未来，如何充分发挥人工智能的功能，智能地管理公共交通秩序，以提升公共交通网络的整体运行效率、降低成本、减少环境污染、保障公共交通安全，将是提升公共交通服务质量不可回避的课题。
运输模式的转换：随着人们生活节奏的增加、生活节奏越来越快、生活方式越来越便捷，我们的出行方式也越来越多样化，尤其是当今智能手机的普及，越来越多的人不再依赖传统的载体，而更多的关注移动端。那么，如何用数据驱动的方式来驱动交通系统的升级与转型，这是提升交通管理效率、降低成本的重要任务。
运输风险预测：交通系统的运行都离不开复杂的规则和过程，如何预测和管理交通系统中可能出现的问题、预测风险，也是交通管理的一个重要方面。而人工智能在此领域的应用正在逐步成熟，并且有着越来越好的效果。但这项技术尚未完全成熟，仍然还有很多工作需要进一步努力。
6.附录常见问题与解答