道路检修工人的福星：谷歌用人工智能算法识别洛杉矶城市道路坑洼_风闻
谭婧在充电-谭婧在充电官方账号-偏爱人工智能（数据、算法、算力、场景）。-2019-05-05 19:26
三名美国学生讲述了如何通过谷歌深度学习框架TensorFlow，利用人工智能的机器学习算法，识别城市道路存在的坑洼问题。城市道路的坑洼在路面上随处可见，而洛杉矶有总长7400英里的道路（包括高速公路和普通道路），检查工作真是冗长枯燥，而又需要去处理，因为这关乎出行舒适度和安全隐患。
他们说：“没有什么比在阳光明媚的晴天驾车穿越洛杉矶更好的事情了。但对于司机来说，美国南加州美丽的天气和风景却被一件事毁了，那就是交通。”
作者和Ericson是Loyola Marymount大学电气工程专业的学生，他们对机器学习非常感兴趣。大学教授黄磊博士鼓励他们选择一个有兴趣的项目，他们想利用技术来解决现实世界中的问题 ，比如帮助他们周围的社区解决修路问题。他们需要一种更快的方法来发现道路中的坑洼，而不是靠道路检修人员来发现。
他们研究了之前关于检测道路裂缝的研究项目，并思考如何改进算法，并将其应用于洛杉矶社区。他们决定使用谷歌的开源机器学习平台TensorFlow来训练一个模型，该模型可以从洛杉矶道路的摄影头中快速识别坑洼和危险的道路裂缝。
道路管理部门和负责维修的公司可以使用这种技术来确定哪些道路最需要修理。通过更安全的驾驶条件和高效的道路维修，主要城市的交通量可以大幅减少，使人们能够快速，安全，愉快地通勤与旅行。
这样，开车穿过洛杉矶就可以享受到美景，而不是抱怨交通。 （完）
亲爱的数据
出品：谭婧
美编：陈泓宇
