盖世汽车讯 人类在道路方面取得很多成就，例如凭借地图应用，我们可以使用GPS发射更少的神经元，而摄像头还可以发出提醒以避免剐蹭，降低自动驾驶汽车的燃料成本。但相应的安全措施却还不到位，我们仍然依靠稳定的交通信号和周围建筑才能实现安全出行。
据外媒报道，为了避免碰撞，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）和卡塔尔人工智能中心（Qatar Center for Artificial Intelligence）的科学家们开发一种深度学习模型，可以生成超高分辨率的碰撞风险图。结合历史碰撞数据、路线图、卫星图像和GPS轨迹，该风险图可以预测未来一段时间内的预期碰撞次数，以识别高风险区域并预测碰撞。
（图片来源：麻省理工学院）
通常，此类风险地图通常分辨率较低，约为数百米，因此道路显示很模糊，很容易忽略关键细节。但网格单元为5×5米地图的分辨率超高，清晰度也更高，例如科学家发现高速公路比住宅区附近道路的风险更高，并且与其他道路相比，高速公路入口匝道汇合和出口的风险也更高。
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