对许多人而言，驾驶是日常行为，但这也是我们从事的最危险的活动之一。道路交通碰撞仍是全球儿童和青年群体的首要死亡原因。
随着自动驾驶技术驶入主流视野，亚利桑那州立大学(Arizona State University, ASU)的研究人员正在加速探索更安全的道路共享方案。
在亚利桑那州立大学富尔顿工程学院的计算与增强智能学院，杨叶舟正通过创新研究转变方向，引领我们驶向更安全的未来。
作为计算机科学与工程系副教授，杨叶舟是计算机视觉人工智能领域的思想领袖，该技术通过传感器、摄像头和复杂软件让机器感知世界，支撑着从自动驾驶汽车到智能机器人的一切应用。如今，凭借杨叶舟的最新研究成果，这项技术即将为交通安全带来变革。
杨叶舟团队开发的eTraM系统是一项突破性的事件型交通监控技术，正在彻底改变道路数据的收集与使用方式。该系统可记录长达10小时的照明条件、天气和交通事件等详细信息。
但与传统交通摄像头不同，eTraM将个人隐私置于首位：它不采集可识别图像，仅收集抽象数据。
“未来城市必须解决个人隐私与安全的隐忧。eTraM记录的是数据而非图像，既能提供训练AI模型所需信息，又不会在未经授权的情况下使用任何人像。”杨叶舟说道。
这项研究已取得实质性进展：校园内多个摄像头正在采集数据，用于识别交通事故高风险区域，尤其在驾驶风险更高的夜间。
接下来，包括富尔顿工程学院助理教授Bharatesh Chakravarthi在内的团队将构建机器学习模型，以增强eTraM的影响力。该系统提供的洞察可帮助城市规划者设计更安全的交叉口和智能街道，优化交通信号灯配置，完善标志牌设置，并改进新建交叉口的设计。
为确保城市规划者和官员能接触这项新技术，Kamil Kaloush教授正积极推动AI提升交通安全的认知普及。
作为富尔顿工程学院可持续工程与建筑环境系的铺面工程教授，Kaloush同时担任国际道路联合会(IRF Global)主席，在70多个国家推行该组织的愿景。
他联合杨叶舟与计算机科学与工程系助理教授Hua Wei等同事，共同为交通规划者开发培训工作坊。
“亚利桑那州立大学是IRF Global的成员高校，我们为其提供培训与基准测试支持。我们的使命是促进道路运输专业知识的传播，确保安全可持续的基础设施建设。”Kaloush教授表示。
今年上半年，团队在阿布扎比交通局与IRF Global联合举办的阿联酋活动中，试运行了“人工智能与大数据在未来交通及事件管理中的应用”工作坊。
这场由IRF全球中东与北非总监Aliaksandr Smirnou协调的为期两天的活动，成为跨领域知识交流的枢纽，吸引了政府机构、交通管理部门、研究人员和私营科技领袖参与。
富尔顿工程学院客座教授Mohammad Farhadi Bajestani现场主持研讨会，其余团队成员远程参与。课程聚焦于运用AI与实时分析技术解决交通拥堵、优化应急响应，并为自动驾驶解决方案奠定基础。
与会者还亲手操作AI技术，学习如何开发训练自己的模型——这些教程旨在让专家们能轻松创建定制化工具。
亚利桑那州立大学团队正与IRF Global合作，未来将在更多地区开展此类工作坊。Kaloush表示与IRF的长期合作使大学具备提供此类培训的能力，同时正在与凤凰城协商举办类似活动以推动技术本地化应用。
杨叶舟指出，通过eTraM和交通研讨会等努力，团队正在为所有人创造更安全的道路环境。
“现在我们要继续前进，绝不停歇！”他笑着说。
在富尔顿工程学院教师团队的引领下，交通安全的未来不仅清晰可见，更正在全速驶向现实。
内容转载自亚利桑那州立大学官网
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