人工智能如何让城市骑行者的生活更轻松
如何帮助现代城市街道上的骑自行车者，简化他们的行动，并可能使其更安全。 Edward Zimmerman 希望通过利用人工智能和深度学习技术优化自行车交通信号灯来实现这一目标。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）如何帮助现代城市街道上的骑自行车者，简化他们的行动，并可能使其更安全。 Edward Zimmerman 希望通过利用人工智能和深度学习技术优化自行车交通信号灯来实现这一目标。
骑自行车的人和司机都熟悉“绿潮”，即使他们不知道这个名字。波浪的感觉来自于你前面的灯从红变绿（以及你身后从绿变红），并且你可以选择汽车的速度，这样你总是在接近红绿灯的时候绿灯。
红绿灯不是随机切换的；交通服务力求根据道路上的平均速度来同步红绿灯的时间间隔。这使得减少城市高速公路的噪音和气体污染并提高车辆效率成为可能。与此同时，对于骑自行车的人来说，在红绿灯处停车会增加额外的体力消耗。
在某些情况下，工程师正在采取积极主动的方法来应对绿潮，通过在系统中添加传感器来检测汽车和/或自行车，并动态生成有利于它们的交通灯间隔。齐默尔曼也在致力于解决类似的问题。
基于检测传感器的系统非常昂贵，因为它们通常需要打开路面来安装磁力计，而磁力计通常无法拾取现代自行车材料（例如碳纤维）。齐默尔曼的想法是在交通信号灯处使用摄像头，结合深度学习算法，在骑自行车者接近十字路口时进行检测。这是一个物体识别问题，尽管系统必须在不同的条件和设置下工作。
由于研究伙伴生病，齐默尔曼的项目目前被搁置，但他希望尽快继续下去。