NVIDIA Metropolis 合作伙伴 Bluecity 最近推出了一种新的交通管理解决方案，用于更安全的道路和更短的通勤时间。该技术结合了视觉人工智能和激光雷达技术，以更好地理解 24 小时交通数据，提供信息，帮助城市规划部门识别问题交叉口，减少拥堵，更智能地规划，并降低排放。
道路安全和拥堵是城市和交通规划者的首要任务，但数据稀少限制了他们解决交通问题的能力，尤其是在人口不断增长的地区。虽然摄像机被用来捕捉信息，比如某个特定十字路口的汽车数量，但糟糕的照明和恶劣的天气条件可能会干扰准确捕捉这些数据。研究还表明，事故最有可能发生在能见度低的时候。
能够克服这些障碍并收集有关驾驶员、车速和轨迹的多模式数据的新技术有助于提高道路的安全性。尤其是当它可以实时完成时。
Bluecity 通过将视觉 AI 和激光雷达技术结合起来来理解和评估交通数据，从而解决了这个问题。
与雷达类似，激光雷达传感器将脉冲光波发射到环境中，并在脉冲反弹时感知物体。激光雷达使用波长低于雷达的激光，因此可以探测更小的物体，提供精确的测量数据。激光雷达可以做到这一点，即使在光线或天气条件较差的情况下，它可以匿名捕获数据。每个激光雷达传感器可以提供 360 度覆盖，半径可达 120 米（ 400 英尺）。
Bluecity 系统利用了 NVIDIA Jetson edge AI 平台的强大功能，该平台与 NVIDIA TensorRT 一起，在一个紧凑且节能的模块中提供 GPU 加速计算，以加速其应用程序在 edge 的推理吞吐量。 edge 计算系统运行专有的 3D 感知软件，并为交通管理解决方案提供动力，以每秒实时处理多达 50 个激光雷达帧，检测所有道路用户。
他们的平台提供了哪些转弯方向和交叉口最危险、未遂事故、碰撞时间以及相关车辆的速度等信息。它还可以对道路使用者进行分类，不仅对驾驶员的行为，而且对骑自行车的人和行人的行为都有重要的了解。
无论光照或天气状况如何，收集数据的能力有助于城市规划者根据实际数据做出道路设计和交通灯计时等决策。这家初创公司的人工智能组件将原始数据转化为有价值的信息，指导实际及时的决策。人工智能有助于更好的可视化，而冲突分析有助于在事故发生之前识别危险的十字路口。例如，在魁北克省的雷夫里尼， Bluecity 安装了他们的解决方案来提供多式联运交通数据，以便工程公司能够更好地了解他们正在更新桥梁的地区的交通状况。
用户可以通过 Bluecity 易于理解的仪表盘查看、选择、过滤和下载数据，以改进交通规划。
Bluecity 解决方案部署在加拿大、美国和欧洲的多个城市，包括德克萨斯州的欧文、奥斯汀、博卡拉顿、加拿大的特洛伊河和芬兰的赫尔辛基。这家初创公司的愿景是提供更好的多式联运数据，使我们城市的十字路口更加安全，改善道路安全，并为智能城市减少碳排放。
