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領先全國 桃園導入AI交通控制

2020-07-31 10:02經濟日報 劉靜君

中正東路段共5處路口進行智慧車流分析 依現況動態調整最佳時制 提升交通品質

桃園市政府開發AI智慧號控監控平台,即時掌握現場車流及號誌秒數動態調整。 桃園市...
桃園市政府開發AI智慧號控監控平台,即時掌握現場車流及號誌秒數動態調整。 桃園市政府/提供

桃園市不僅連年獲選為「全球Top7智慧城市」,更於2019年獲得「全球智慧城市首獎」殊榮,其中,營造「智慧交通」環境即為重要發展目標。桃園市政府交通局針對智慧交通控制方面,領先全國導入AI技術進行交通號誌秒數控制,依車流現況動態調整最佳時制,調節車流壅塞狀況。

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AI車流偵測 交管策略加值應用

交通局有感於鄰近交流道口周邊平面道路容易壅塞,在大園區國道2號下匝道的中正東路段共5處路口(國道2號東匝、橫湳路口、平安路口、民安路口及民生南路口)執行AI智慧號誌控制計畫,該路段相臨國家門戶桃園國際機場與大園工業區,為重要交通樞紐,全日大型車、機車等混合車流量大且設有時段性調撥車道,如何在容量有限、車流複雜的環境下改善交通問題、提升交通品質,是AI智慧號誌控制的價值。

交通局與義碩智能股份有限公司合作,使用中研院開發,目前世界上最快速、最精準的物件偵測演算法(YOLOv4)進行智慧車流分析,且不需回傳影像至雲端或機房主機即可於現場端進行即時車輛偵測辨識,具成本低、機動性高的優勢,經過案場數萬筆的影像資料庫建立及人工智慧學習訓練標註,在交通應用上,可辨識車種達7類,辨識正確率達90%以上。車流資訊不僅可做為號誌秒數演算基準,更可做為長期監控績效分析、異常壅塞事件告警等交通管理策略加值應用。

AI號控演算 提升燈號使用效率

交通局長劉慶豐說明,AI偵測技術應用在車流辨識已在多個縣市實施,然號誌時制最佳化的演算仍無法以AI技術學習、訓練及調整。以往適應性號誌時制設計是以歷史的交通調查為基礎,透過偵測設備蒐集車流資訊,再依不同交通量設計對應時制計畫,然並未能持續反饋設計的號誌時制是否能有效調節車流。有鑑於此,交通局在大園區進行全國第一個AI「智慧偵測及號誌控制」的實際場域計畫,透過AI深度學習及增強學習技術,使5處路口如同有5位交通專業人士協同合作,全年無休的即時「觀察、記錄及分析」各路口方向車流,於「現場即時計算」號誌秒數,並依據歷次號誌計畫所調節車流的「績效經驗」再學習回饋至時制計算中,能大幅提升路口各方向綠燈使用效率,比一般傳統適應性號誌更具因應現況調整彈性及連鎖範圍可擴充特性,未來視成效會由路段擴大為路網控制。此次大園區中正東路段試辦計畫,已於今年7月開始離峰時段上線測試,預期可減少幹道旅行時間及停等延滯10%~20%。

目前開發的AI智慧號控系統具擴充性及移植性,交通局預計將此技術推廣應用於桃園市易壅塞的匝道周邊路口,今年度已爭取交通部「智慧運輸系統發展建設計畫」補助案,將於國道2號大竹交流道與桃園高鐵站周邊辦理AI智慧號誌控制計畫,以因應日後青埔特區多處開發案產生的龐大交通需求,也期望導入AI交通相關技術,進而帶動桃園市各項產業智慧發展,共同朝向智慧城市的目標邁進。

AI 智慧城市 高鐵
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