圣地亚哥州立大学发明新计算机视觉框架利用多摄像头图像分割技术提高道路安全

盖世汽车讯 改善繁忙路口的交通安全仍然是一项严峻的挑战，研究人员正超越传统的、延迟的事故数据，转而主动评估风险。据外媒报道，来自圣地亚哥州立大学的Shounak Ray Chaudhuri、Arash Jahangiri和Christopher Paolini提出了一种新的计算机视觉框架，该框架利用多个摄像头持续监控路口，并计算“侵入后时间”(Post-Encroachment Time)，即车辆彼此跟随的紧密程度。这一创新系统能够实时处理图像，以厘米级的精度精确定位潜在危险，并生成高风险区域的动态热力图。

通过超越静态分析并利用分散式的视觉技术，这项研究展示了一种可扩展的、高分辨率路口安全评估的可复制方法，并为主动降低风险的智能交通系统铺平了道路。