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(資料圖片僅供參考)

6月14日，在2023世界交通運輸大會開幕式上，加拿大工程院院士、加拿大國家首席科學(xué)家塔里克·塞耶德（Tarek Sayed）做了題為《邁向更安全的城市網(wǎng)絡(luò)：先進技術(shù)和大數(shù)據(jù)的作用》（Towards Safer Urban Networks: The Role of Advanced Technologies and Big Data）的主旨報告。

塔里克·塞耶德演講《邁向更安全的城市網(wǎng)絡(luò)：先進技術(shù)和大數(shù)據(jù)的作用》

塞耶德院士表示，過去幾十年（1970-2005）來，全球尤其是發(fā)達國家的交通事故死亡率下降了50%以上。然而近些年來，交通事故死亡人數(shù)的下降趨勢大幅減緩，甚至在個別地區(qū)有小幅上升，交通安全面臨一系列挑戰(zhàn)。一方面，目前的交通安全分析依賴于被動的事故數(shù)據(jù)，即必須以大量實際發(fā)生的交通事故數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，也就意味著必須先發(fā)生交通事故和傷亡，而后我們才能收集到相關(guān)數(shù)據(jù)。另一方面，目前的事故數(shù)據(jù)質(zhì)量和范圍都有待提高。這使得我們對交通事故各因素之間的互動復(fù)雜性、對交通系統(tǒng)為何失靈理解有限。

我們目前身處于智慧交通和大數(shù)據(jù)的新時代，新技術(shù)手段的應(yīng)用將可以應(yīng)對交通安全挑戰(zhàn)。一方面，新的信息通信技術(shù)應(yīng)用將促進交通安全，包括先進的感知設(shè)備、自動駕駛汽車、道路基礎(chǔ)設(shè)施與出行者間的相互連接、新的交通模式等。另一方面，大數(shù)據(jù)能夠彌補傳統(tǒng)被動數(shù)據(jù)的不足。攝像頭、激光雷達等傳感器可以收集到海量的、秒級短時內(nèi)更新的實時數(shù)據(jù)。

塞耶德院士進一步提出了通信技術(shù)和大數(shù)據(jù)的五種應(yīng)用途徑，并以實際案例展示了應(yīng)用的有效性。第一，交通安全的實時評估。以道路使用者軌跡數(shù)據(jù)和動態(tài)交通系數(shù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立模型，可預(yù)估事故風(fēng)險。這兩類數(shù)據(jù)都是險情（near miss）數(shù)據(jù)，即無需真正的事故傷亡數(shù)據(jù)，即可對道路風(fēng)險進行實時預(yù)測和評估。塞耶德院士以美國帕洛阿托市為例，展示了基于自動駕駛車輛數(shù)據(jù)的交通安全實時評估方法和結(jié)果。

第二，安全路線的動態(tài)辨識。以大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)，可進行實時安全路線規(guī)劃，尤其對于自行車和行人安全路線規(guī)劃尤為重要。塞耶德院士以希臘雅典為案例展示了該應(yīng)用方法將有效提升出行安全。

第三，交通事故黑點的實時監(jiān)測。以大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)，對事故易發(fā)生地進行實時的監(jiān)測和辨認(rèn)，可提升道路安全水平。塞耶德院士以希臘雅典為案例展示了點和路網(wǎng)兩個層面的事故黑點實時動態(tài)辨識技術(shù)，并介紹了對交通事故黑點進行整改和提升的方法。

第四，交通安全與效率實時控制。以視頻數(shù)據(jù)與車輛軌跡數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，可以進行多目標(biāo)實時交通控制。塞耶德院士展示了融合深度學(xué)習(xí)方法的信號交叉口安全-效率協(xié)同實時控制模型和訓(xùn)練結(jié)果，并展示了基于實時車輛軌跡數(shù)據(jù)的信號燈-車輛耦合控制技術(shù)。

第五，自動駕駛車輛/行人/電動自行車的交互建模。塞耶德院士表示在發(fā)展中國家和半發(fā)達國家，行人對交通規(guī)則的遵守較寬松，電動自行車與車輛沖突事件頻發(fā)，對自動駕駛落地有著巨大的挑戰(zhàn)，亟需展開交互建模分析。他以埃及開羅和中國上海為案例分析了基于多智能體的道路使用者交互建模技術(shù)，展示了多智能體建模在自動駕駛車輛更好地應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境的優(yōu)勢。

總之，近年來道路安全取得巨大進展，同時也面臨著許多挑戰(zhàn)。通信技術(shù)、大數(shù)據(jù)和人工智能能夠幫助我們更好地理解道路使用者行為，開展實時主動交通管理。該方法與基于被動交通事故數(shù)據(jù)的安全管理截然不同，具有巨大應(yīng)用價值。