皇家墨爾本理工大學利用AI和谷歌街景 監測路邊基礎設施

蓋世汽車訊?據外媒報道，澳大利亞RMIT（皇家墨爾本理工大學）地理空間科學家開發了一項新項目，利用AI和谷歌街景圖像，監測需要更換或修復的街道標識。

目前，世界各地的高速公路管理部門花費大量的時間和金錢，手動監測和記錄交通基礎設施地理位置，也使工人面臨來自過往車輛的危險。RMIT的全自動系統使用AI目標檢測進行訓練，識別免費圖像中的街道標識。研究結果顯示，該系統的標識檢測準確率接近96%，類型識別準確率接近98%，並能從2D圖像記錄它們的精確地理位置。研究小組在調查過程中發現，現有街道標識資料庫中的GPS定位數據往往不準確，有時誤差達33英尺（10米）。

該研究的主要作者、RMIT地理空間科學學生安Andrew Campbell解釋說，「該概念驗證模型經過訓練，可以識別『停車』和『讓路』標誌。也可以經過訓練，識別許多其他輸入信息。並且易於擴展，供地方政府和交通部門使用。委員會需要監控這種基礎設施，但目前沒有廉價或有效的方法。我們使用免費的開源工具，開發了一個全自動系統來完成這項工作，而且更準確。沒有接受地球科學培訓的人手工追蹤這些標誌，會將人為錯誤引入資料庫。而任何空間分析人員都可以使用我們的系統。只需告訴系統監測哪個區域，系統就會進行處理。」

RMIT地理空間科學家、該項目的聯合領導Chayn Sun博士表示，「一些委員會已經在垃圾車上安裝了攝像頭來收集街景，這表明視覺數據越來越有價值。這些圖像對於地方政府監測和管理資產至關重要，此外，隨著大量地理空間應用蓬勃發展，這些信息會變得更有價值。其他來源的視頻，例如垃圾車攝像頭，或其他委員會收集的道路網路地理參考圖像，也可以輸入系統。我們的研究可以為委員會提供經濟的工具，從現有的資源中獲取見解和數據。」

該項目由Sun和RMIT城市研究中心地理空間科學家Alan博士共同領導。RMIT研究小組目前正與當地政府合作，利用谷歌街景圖像分析街道樹木陰影，制定高溫干預策略。

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