通勤一小时，堵车半小时，AI 救救社畜

　　内容概要：香港城市大学发布的公路拥堵视频数据集，对公路进行实时的拥堵状态评估，来帮助交通部门及时纾解交通压力、预防事故。

　　关键词：道路交通 车道识别 拥堵评级

　　交通出行，是城市化进程中变化最明显的重要环节。

　　根据近年的统计数据，我国高速公路总里程以 14.26 万公里，排名世界第一，遥遥领先于排名第二的美国。

　　在基建上，公路、铁路网的快速建设，让长途、城际交通有了更多、更便捷的选择。在民生上，地图导航、共享出行，老百姓获得了便利，扩大了生活半径。

通勤路漫漫，市政也着急

　　伴随着经济发展、汽车保有量的增长，公共交通的压力也在逐年提升。在大型城市的早晚高峰时段，经常出现「距离两公里，行车半小时」的严重拥堵。

　　据中国城市规划设计研究院发布的《全国主要城市通勤时耗监测报告》(以下简称《监测报告》)显示，在全国 36 个重点城市中，共有超过 1000 万人正在承受 60 分钟以上的极端通勤之苦，在北上广深，平均每天交通拥堵的时间，就占据了总通勤时长的 40% 以上。

　　根据中国交通部发表的数据显示，交通拥堵带来的经济损失 GDP 的 5%-8%，约每年 2500 亿元人民币。

治理拥堵需要时刻掌握路况，及时纾解

　　在如此复杂的路网中，对于车辆实施全天候、全方位、立体的监控就显得尤为重要。

　　只要做到监测、预测交通流量，及时进行拥堵疏导、事故预测与定位，也能够有效缓解拥堵压力。

与其堵车，不如研究拥堵数据集

　　有志于从事智能交通的小伙伴，可以了解一下我们今天推荐的数据集。

　　Highway Traffic Videos 公路拥堵视频数据集，是由香港城市大学发布，解压后共 88 M。数据集中包含同一路段的 254 个道路视频片段，分为训练集与测试集。

该数据集中的道路视频示例

　　数据集中包含同一路段的 254 个道路视频片段以及描述文件。

　　描述文件中包含：文件名、日期、时间戳、行车方向、天气、起始帧、总帧数、拥堵评级、备注等关键信息。

　　其中，天气分为：overcast(灰蒙蒙)、clear(晴朗)、rain(下雨);

　　拥堵评级分为：light(轻度拥堵)、medium(中度拥堵)和 heavy(重度拥堵)

　　除该数据集可以对公路拥堵情况进行分析，在交通视频分析(Smart Traffic)的应用中，还可以通过识别车辆转向、车道信息、车辆排队长度、车道空间占有率、车牌、车型等，对路况实时分析、信号灯控制、智慧停车等实际场景进行有效干预。

　　越智慧，越畅通。

　　祝福后厂村等热门堵车圣地早日脱困

　　文章来源：神经星星 HyperAI超神经