（图片来源：www.traffictechnologytoday.com）
盖世汽车讯 据外媒报道，澳大利亚RMIT（皇家墨尔本理工大学）地理空间科学家开发了一项新项目，利用AI和谷歌街景图像，监测需要更换或修复的街道标识。
目前，世界各地的高速公路管理部门花费大量的时间和金钱，手动监测和记录交通基础设施地理位置，也使工人面临来自过往车辆的危险。RMIT的全自动系统使用AI目标检测进行训练，识别免费图像中的街道标识。研究结果显示，该系统的标识检测准确率接近96%，类型识别准确率接近98%，并能从2D图像记录它们的精确地理位置。研究小组在调查过程中发现，现有街道标识数据库中的GPS定位数据往往不准确，有时误差达33英尺（10米）。
该研究的主要作者、RMIT地理空间科学学生安Andrew Campbell解释说，“该概念验证模型经过训练，可以识别‘停车’和‘让路’标志。也可以经过训练，识别许多其他输入信息。并且易于扩展，供地方政府和交通部门使用。委员会需要监控这种基础设施，但目前没有廉价或有效的方法。我们使用免费的开源工具，开发了一个全自动系统来完成这项工作，而且更准确。没有接受地球科学培训的人手工追踪这些标志，会将人为错误引入数据库。而任何空间分析人员都可以使用我们的系统。只需告诉系统监测哪个区域，系统就会进行处理。”
RMIT地理空间科学家、该项目的联合领导Chayn Sun博士表示，“一些委员会已经在垃圾车上安装了摄像头来收集街景，这表明视觉数据越来越有价值。这些图像对于地方政府监测和管理资产至关重要，此外，随着大量地理空间应用蓬勃发展，这些信息会变得更有价值。其他来源的视频，例如垃圾车摄像头，或其他委员会收集的道路网络地理参考图像，也可以输入系统。我们的研究可以为委员会提供经济的工具，从现有的资源中获取见解和数据。”
该项目由Sun和RMIT城市研究中心地理空间科学家Alan博士共同领导。RMIT研究小组目前正与当地政府合作，利用谷歌街景图像分析街道树木阴影，制定高温干预策略。
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