随着我国智慧城市建设的不断推进，城市交通向智慧交通的转型升级已成为一个必然的趋势。

智慧交通领域因而受到越来越多的关注，各类数据提供商、算法提供商、电子器件制造商、软硬件开发商、解决方案提供商纷纷涌入智慧交通市场。但城市交通系统错综复杂，覆盖广、层次多，因而产生的交通数据体量大、种类繁多，包括卡口、道路视频监控、电子警察、交通信号控制、交通诱导信息、车辆定位等数据，现有的交通服务系统的智慧化水平与理想效果仍相差甚远。同时，目前基于交通大数据的开发与利用的智慧交通服务系统的构建与发展也仍有些许不足。基于上述情况，“‘机’智出行”应运而生。

“‘机’智出行”基于YOLO-v4算法的机器人视觉系统，能够结合视觉传感器的道路和车辆检测技术进行包括坐标变换、图像预处理、车道线检测、车辆检测、安全预警等功能的设计。同时，针对不同地域易发团雾、冰雪、拥堵等情况，融合应用各类设施，结合可变信息标志引导、语音提示等方式，能达到路域范围内各种特殊环境下的状态感知、安全预警。

其次，基于智慧交通的情景化创新运用发展，“‘机’智出行”将YOLO-v4算法的机器人视觉服务也运用于整个智慧交通的情境中。基于YOLO-v4算法的机器人视觉能够优化state-of-the-art方法，对原始视频流进行运动检测，快速识别运动目标，在相同的识别类别范围和识别准确率条件下识别速度最快，且可以搭载在配置更低的移动设备上。

随着技术的不断发展，我们可知机器人视觉在路面交通运行中发挥着越来越重要的作用。“‘机’智出行”也将通过机器人视觉实现对路面目标的矢量化，该技术主要体现在用数字图像处理和计算机视觉技术方面，通过分析交通图像序列来对路面目标车辆、行人等移动目标的运动进行检测、定位、识别和跟踪，使驾驶员即使在车内也能一览道路周围环境变化。同时，通过对目标的交通行为进行分析、理解和判断，完成各种交通流数据的采集、交通事件的检测，可以为驾驶员提供路况分析以及对应的最优解决方案等一系列辅助驾驶行为，提高驾驶的便捷性和安全性。

基于上述创新点，“‘机’智出行”不仅能够实现新技术的创新运用，也深耕于技术层面的不断发展，致力于解决现有智慧交通系统中存在的弊端，为今后中国智慧交通事业的发展贡献自己的一份力。未来，“‘机’智出行”将继续做好智慧交通的领跑者与先行者，踔厉奋发，笃行不怠。

（本文作者：黄静香、刘晓钰、余睿超、于一丹、莫淋淋 均为广西师范大学全日制在读本科生）