犹他州DOT将试点Blyncsy AI道路维护技术

2021-05-28 13:36:32来源：cnBeta 关键词：AI道路维护技术 AI技术阅读量：22554

导读：Blyncsy的Payver技术通过从各种来源收集所有类型的高清图像和视频，然后用机器视觉分析数据集将数据输出给客户。

　　据外媒报道，如果你在早上上班的路上开车经过坑洼和褪色的车道分隔线，你很可能会继续会在往后的日子里继续看到它们--直到有人向当地交通部门提出投诉。总部位于犹他州的初创公司Blyncsy希望帮助政府采取更适宜的措施。

　　这家移动和数据智能公司正在推出一项名为Payver的AI技术，该技术将利用众包视频数据为交通机构提供需要维护和改善的道路的新信息。Blyncsy正以较低的成本向政府提供这项服务，并且无需长期承诺。

　　犹他州交通部(UDOT)将于6月1日试点该项目，据悉，其将在盐湖城地区部署Payver、覆盖超350英里的道路里程。Blyncsy则将在未来几周内宣布在不同州的其他试点项目。

　　通常情况下，政府采用新技术的速度会比较慢，并且虽然美国点花费了超2.5亿美元的公共和私人资金用于智能城市和前沿交通方式的建设，但大部分的进步往往都是围绕如何使公共交通在城市更环保、更有效。Blyncsy创始人兼CEO Mark Pittman认为，低效的道路养护不仅不安全还会导致更高的碳排放。

　　“Payver的灵感来自于2017年，当时UDOT的高层们设定了一个目标，即它将成为美国第一个在道路上拥有实时态势感知的部门，并且我们一直在为他们解决这个问题，”Pittman告诉TechCrunch，“他们想知道正在发生什么、什么时候会自动发生，这样公众就不必参与。所以如果路边有垃圾、停车标志缺失或需要修复的油漆线，如果公众没有打电话投诉或没有发生事故，部门怎么知道呢？”

　　Blyncsy的Payver技术通过从各种来源收集所有类型的高清图像和视频，然后用机器视觉分析数据集将数据输出给客户。这些数据会以仪表板的形式提供给交通部门，但Payver也会集成到维护管理软件中以确定维修工作的等级顺序。

　　在UDOT的试点项目中，Payver最初将专注于监测油漆线，这是支持自主环境的基本要求，不过也可能会扩展到坑洞、施工桶、撞倒标识和其他日常磨损中可能出现的问题。据UDOT的交通和安全主管Rob Miles介绍称，UDOT为这一试点项目提供了约9万美元的预算。

　　Pittman表示，随着技术的进步，Payver将优先考虑通过帮助预测人行横道所需的维修或自行车道的安全位置来优化主动出行形式，这对维持公平性和机动性非常重要。Pittman称，Payver还可以帮助弥合道路条件中的种族和社会经济差距并帮助DOT向整个公众提供公平的服务。

　　“Pete Buttigieg最近谈到，由于我们的道路建设方式往往会让低收入人群更靠近高速公路，因此，目前的交通是如何帮助支持系统性种族主义并对社区进行分类。同样的事情也适用于道路维护。低收入人群抱怨的可能性要小得多，而高收入人群抱怨的可能性要大得多，但对低收入人群来说，一个坑洞的影响意味着一根断了的车轴，这可以会决定一个家庭的生存能力。但在高收入环境中就不是这样了，”Pittman说道。

　　(原标题：犹他州DOT将试点Blyncsy AI道路维护技术)

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