墨尔本大学的澳大利亚综合多模式生态系统（AIMES）开发了一个人工智能应用程序，可以预测未来3小时内的交通状况，以缓解交通拥堵，改善墨尔本的道路安全

艾姆斯与维多利亚州交通部、澳大利亚电信公司和PeakHour城市技术公司合作完成了该项目

PeakHour Urban Technologies在Amazon Web Services（AWS）上开发了该应用程序的AI引擎，而交通部则提供了交通数据和见解，以支持该应用程序的创建

AIMES主任Majid Sarvi教授说，除了能够预测交通拥堵情况外，该应用程序还可以利用交通信号生成的实时分析数据，用于道路车辆、货运以及公共汽车和有轨电车等公共交通工具

“该应用程序通过内置于技术中的机器学习，观察流量的性质，并找出网络中复杂的流量模式，”Sarvi补充道

“如果我们可以升级应用程序，用机器学习和实时数据提供更准确的预测，很快就有可能大幅减少墨尔本和全球许多地区热点地区的延误。“AIMES成立于2016年，在墨尔本街头对各种交通技术进行现场测试，以实现更安全和可持续的城市交通成果

去年7月，墨尔本大学宣布与Cubic Transportation Systems合作https://www.zdnet.com/article/university-of-melbourne-and-cubic-test-ai-camera-to-improve-road-safety/“>测试如何使用AI摄像头改善道路使用者安全和交通管理

在墨尔本Rathdowne街的各个十字路口安装了7个摄像头，以检测不同的道路使用者，尤其是“易受伤害”的道路使用者，如自行车手、摩托车手和行人，以及未遂事件

当时，Sarvi说，检测摄像头将有助于确定个人安全穿越十字路口需要多少绿灯时间

“如果我们能够收集这些事故的数据，那么我们就可以考虑我们现在能做些什么，我们能不能改变信号设置，以降低车祸的风险……这是一个观察正在发生的事情的完美方法，”他说

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