人工智能彻底改变交通流量：雷根斯堡女性获胜！

人工智能彻底改变交通流量：雷根斯堡女性获胜！

2025 年 4 月 7 日，州青年研究竞赛在克林根贝格举行，雷根斯堡大学的早期学生 Leonie Weiß 获得第一名。该比赛今年庆祝其成立 60 周年，汇聚了巴伐利亚地区比赛中最成功的参赛者。

Leonie Weiß 优化建筑工地交通灯的创新项目给评审团留下了深刻的印象。这项开创性的工作使用经过训练的人工智能 (AI) 的基于对象识别的决策过程。交通信号灯的自适应控制不仅可以对当前的交通流量做出反应，还可以在雨、雾等不同天气条件下检测汽车、摩托车、卡车、自行车和行人等物体。

交通运输创新技术

该项目旨在避免交通拥堵、减少排放并优化城市地区的交通路线。随着交通流挑战不断增加，这些技术方法尤其重要。由教授、商业专家和计算机科学家组成的评审团对人工智能支持的交通灯控制的专业实施和实时模拟印象深刻。

Leonie Weiß 的成功现在使她进入了将于五月底在汉堡举行的最后一轮比赛。凭借这些杰出的成就，她还获得了人工智能领域的多项奖项。她的工作重点是开发解决社会挑战的技术。

智能交通灯系统

交通控制领域的发展不仅限于 Leonie Weiß。弗劳恩霍夫光电、系统技术和图像分析研究所 IOSB 的“KI4LSA”项目也追求类似的目标。这里的目标是利用人工智能实现智能、可预测的交通灯切换。该项目得到了 Stührenberg GmbH、Cichon Automationstechnik GmbH 以及 Stadtwerke Lemgo GmbH 等合作伙伴的支持。

该项目的一个核心问题是用高分辨率摄像头和雷达传感器取代当前基于规则的交通灯控制，这种控制通常无法适应复杂的交通情况。这些传感器可以实现更精确的交通检测，并可以实时分析车辆数量和等待时间。

“KI4PED”项目还通过使用可将行人捕获为 3D 点云的 LiDAR 传感器，重点关注行人安全和交通灯系统的自动化。这可以显着缩短行人流量高时的等待时间，并显着降低危险十字路口的风险。

这些技术的结合展示了人工智能如何应用于交通运输领域，以优化交通流量并提高城市生活质量。 Leonie Weiß 的成功和研究项目的结果表明，我们的社会在交通领域必须克服的挑战对智能解决方案的需求日益增长。