谷歌帮助美国学生用人工智能算法识别洛杉矶城市道路坑洼

用人工智能算法识别洛杉矶城市道路坑洼

三名美国学生讲述了团队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，识别道路坑洼问题。因为道路坑洼在道路中随处可见，而洛杉矶有总厂7400英里的道路，那么这个工作真是冗长又枯燥，而又需要去处理，因为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：交通。”

用人工智能算法识别洛杉矶城市道路坑洼

当Ericson和作者开始在Loyola Marymount大学学习电气工程，他们开始对工程界的一个相对较新的主题产生兴趣：机器学习。他们的教授黄磊博士鼓励选择一个热衷的项目，而Ericson和作者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，而不是靠人工来发现。

用人工智能算法识别洛杉矶城市道路坑洼

用人工智能算法识别洛杉矶城市道路坑洼

他们研究了以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镜头中快速识别坑洼和危险的道路裂缝。

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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，愉快地旅行。

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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

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