交叉路口监测的演进——从感应线圈到人工智能
交叉路口的动态特性使其成为城市规划者所面临的高难度项目之一。各交叉路口之间的差别取决于多个因素。干道有多少条？行人和非机动车的流量是否较大？是否属于主要公共交通路线？一天中的通行量波动如何？要构建一个高效、安全的交叉路口，对其周边区域的详细调查和深度了解是必不可少的。除此之外，随着交通流量的增加，城市规划者必须对不断变化的条件进行监测并做出相应改进。
多年以来，我们监测和处理这些变化的方法已经发生了改变。从基本信号定时到高级车辆检测，交通技术的发展让交叉路口变得更加安全、更加高效。随着传感器性能的改善，我们对复杂城市环境的认知也得到了提高。
我们现状如何？
交叉路口大幅改善的一个早期实例就是从定时信号到存在检测传感器的转变—通常为感应线圈的形式。感应线圈被安装在道路中，用以检测是否有车辆通过，发出交通信号，从而为车流通过留出足够的时间。存在检测的应用大幅缓解了交通流量过大时的堵塞。
感应线圈能够有效检测路面的车辆，但成本较高且不易于安装或维护。
尽管感应线圈是交叉路口控制中广泛使用的一种有效的工具，但它依然有很大的改善空间。从性能的视角来看，感应线圈只能在其附近区域采集车辆存在数据。检测多条车道上的车辆就需要许多个感应线圈。从维护的视角来看，感应线圈的安装和维护需要昂贵的道路维修费用，并且会造成道路断交。在其平均寿命为3-7年的背景下，整体效率大幅降低。
作为应对感应线圈缺点的解决方案，许多新的技术诞生了。地上传感器，包括可见光热像仪、红外成像和雷达，实现了诸多改善。在信号控制方面，许多地上传感器可实现用户自定义的检测区域。这让交通调度员能够对多条车道上的来车和停车进行监测。以往需要安装多个感应线圈才能完成的任务，如今仅需一台地上传感器即可。在维护方面，地下和地上之间简直是天壤之别。安装、维修或校准在一台传感器上即可快速完成，通常不会对交通产生任何影响。
地上传感器检测用户自定义区域内的机动车、非机动车和行人。
红外成像是信号控制技术中的行业之选。能够在完全黑暗、恶劣天气和强光条件下检测机动车、行人和非机动车，这使红外成像具备了道路监测方面的突出性能优势。事实上，BASt（德国联邦高速公路研究所）的一项新研究 将红外成像认定为替代感应线圈的可靠技术，“在现场测试中，红外成像检测的持续低误报警率是其它任何检测技术都无法达到的。大多数情况下，根本不会出现误报警。”
接下来是什么？
现代车辆检测的卓越性能和低误报警率为智能设备的性能飞跃奠定了基础。AI式交通传感器的引进为交叉路口及其周围环境提供了全新水平的洞见。热像仪自带分析能够监测车辆位置、行进方向和速度，不仅对交叉路口进行实时的有效控制，还采集车辆和行人的运动数据，实现更好的预测性交通系统。
除了识别车辆的位置和运动之外，带AI的传感器还利用高级分类算法来区分车辆类型。在车流中区分卡车、公交车或非机动车，这样一来，智能交通系统就能够自动优先应急车辆、公共交通和弱势群体。
AI式传感器能够采集各种道路使用者的速度、方向和位置数据。
更好地了解城市机动车、行人和非机动车在一天中不同时段的运动方式，这能够帮助交通调度员准确识别危险区域和处理拥堵，这是感应线圈所无法实现的。
随着交通方式和车辆本身的不断发展，我们的基础设施也必须做出相应改进。人工智能将会为城市规划者提供宝贵的数据，用以重塑交叉路口和道路的未来。
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