用于城市设计的智能闭路电视：基于人工智能的交叉口软基础设施分析

arXiv:2605.05402v1 公告类型：新 摘要：人工智能 (AI) 和计算机视觉正在改变交通数据收集。本研究引入了人工智能分析框架，利用现有的闭路电视基础设施来评估软干预措施（例如临时行人避难所和路缘延伸）对车速和安全的影响。使用深度学习和基于视角的速度估计，我们评估了干预前后的驾驶员行为，并在明尼阿波利斯的第一周和第二周进行了重复的安装后监控。调查结果显示，在无信号交叉口，平均车速和 85% 速度分别下降了 18.75% 和 16.56%，而通行交通量下降了 12.2%。除一个地点外，信号交叉口的速度也出现了类似的下降，平均速度和第 85 个百分点的速度分别下降了 20.0% 和 17.19%。这些结果证明了软基础设施对交通稳定的有效性，并强调了人工智能驱动的方法在快速、低成本和基于证据的交通政策评估方面的实用性。