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为了优化城市街道的交通流量，市政当局通常会在一些固定地点安装汽车计数摄像头或其他传感器。然而，一项新的研究表明，使用现有的安装在公交车上的摄像头可能是更好的办法。

大多数城市公交车已经安装了面向前方的摄像头，其原因与许多私家车一样，都是为了记录可能发生的交通事故。俄亥俄州立大学校园的公交车上就装有这种摄像头，校园的布局有点像一个小城市。

考虑到这一事实，由 Keith Redmill 副教授领导的俄亥俄州立大学团队开发了一种基于人工智能的算法，用于分析这些摄像头拍摄的画面。

该软件使用一种名为 YOLOv4 的深度学习模型来检测和跟踪单帧视频中的多个物体。这一功能使它能够确定每个镜头中有多少辆车，有多少辆车在移动而不是停在路边，以及移动车辆的速度/轨迹。

利用这些数据，再加上现有的数字街道地图和全球导航卫星系统卫星数据，该算法就能绘制出公交车行驶街道的俯视地图，显示整个街道上每一点记录的交通流量。相比之下，安装在街道上的摄像头只能监控相对较少的固定地点的交通情况。

Redmill说："如果我们能收集和处理更全面的高分辨率空间信息，了解道路上发生了什么，那么规划者就能更好地理解需求的变化，从而有效提高更广泛的交通系统的效率。"

有关这项研究的论文最近发表在《传感器》杂志上。