星魂国|以每秒25帧的高速对视频进行抓拍计算，高速公路车辆AI监测
现在我们会发现 ， 高速公路的监控基本都还是被动式的抓拍 。 比如说区间测速也是先记录进入时的时间 ， 再记录出区间的时间 ， 把总的路程除以时间就能够得到平均的速度 。 至于说在区间测速段里面会不会有部分路段超速 ， 自然是测试不出来的 。 甚至我们会发现有些电子狗还会提醒车主因为超速 ， 所以需要在接下来的路需要以更慢的速度行驶 。 这其实就是告诉车主前面已经有超速的行为 。
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我们可以想象到未来AI也会有更多的应用场景 ， 比如说高速公路可能也会有更好的监测方法 。 这在很多交通大学都是在研究的课题 ， 同时也有不少新的方式在测试 ， 只是还没有正式采用 。 国外也一样对于汽车的速度监控也是难题 ， 最新的技术来看来自巴基斯坦的斯瓦比大学和孟加拉国的杰索尔科技大学 ， 以及伊斯兰堡COMSTATS大学联合开发出了一种新的替代办法 。
【星魂国|以每秒25帧的高速对视频进行抓拍计算，高速公路车辆AI监测】
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他们的测试模型就是利用类似机器人的自主学习方法 ， 从摄像头着手 ， 模拟出汽车的动态速度 ， 从而在监控里描绘出相对精确的速度值 。 在他们发表的一篇论文中可以看到 ， 他们设计的这种高速公路车辆AI监测系统 ， 可以以每秒25帧的高速对视频进行抓拍计算 ， 从而可以对汽车的实际速度进行快速的计算 。 并且可以对前后的数据进行比对 ， 得出更好和更加接近真实的速度值 。
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最后计算出来的结果会直接反馈到汽车的轮廓里 ， 可以一目了然的看到它的相对真实速度 。 另外它的一个成功之处是可以把不同的汽车进行区别 ， 并对速度不同的车辆进行不同的监测 ， 这在过去也是难的一种技术 ， 现在因为有了人工智能从而可能实现对不同车辆的实时监测 。 最后呈现在我们的视频框里可以看到每辆车的真实速度 。
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当然目前这种技术也还是处于测试阶段 ， 所以会不会因为天气不同或者参照物太多 ， 对数据的真实性产生错误的导向 ， 还是需要更多的时间测试和数据的分析 ， 总的来看方向还是非常清晰的 。 也就是利用人工智能的大数据对车辆进行单独的监控 。 其实现在也不难看到国内已经有监控可以对不同的车实时进行监控 ， 就是利用高清的摄像头对进行监控区间的车型进行精准的定位 ， 可以实时传送回司机的信息和比对 ， 从而判断出是不是车主本人在驾驶 。
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据报道 ， 国外的这种技术目前已经把测试的区域换成了道路的交叉口以及一些隧道和立交桥 ， 相信随着更多的数据出来之后 ， 从而能够进行更深入的改进 。 从目前的趋势来看 ， 未来显然是完全有可能实现的 。 也就是说随着监控的高清化之后 ， 未来我们行驶中将需要更加的规范 ， 不然的话极有可能直接被拍下来 。
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