据外媒报道，橡树岭国家实验室（ORNL）与Gridsmart Technologies的研究人员进行了合作。双方利用计算机视觉、机器学习和传感器技术展示了如何对红绿灯进行编程，以提高燃油经济性、减少车辆尾气排放和提高交通流的畅通性。
Gridsmart的交通摄像头已在世界各地使用，以取代目前安装在高速公路中转站的摄像头，该摄像头主要负责检测车辆并告知交通信号时间。
ORNL的程序可以教Gridsmart摄像头预测交叉口车辆的燃油效率，并控制交通信号灯的定时，以节省能源和优化交通吞吐量。这项技术具有巨大的节油潜力。根据美国能源部的估计，当轻型和重型车辆在十字路口和其他地点时，它们的发动机会空转，导致每年高达60亿加仑的燃料浪费。ORNL/Gridsmart合作项目获得了美国能源部车辆技术办公室HP C4 Mobility项目的首批资金支持。
该项目还从美国能源部国家实验室获得了超级计算资源和科学专业知识，并与业内企业合作，共同寻找应对当前全球交通挑战的解决方案。该项目采用了Ornl领先计算设施中的高性能计算系统（HPC系统），如Summit超级计算机，这是世界上最强大的开源计算机。该系统用于进行交叉口仿真，并提出了指导红绿灯配时的数学策略。
在项目的第一阶段，ORNL的研究人员首先提取了Gridsmart头顶Bell相机收集的图像，然后将其与地面照片进行比较，以创建数据库。研究人员对尺寸和车辆类型进行分类，以便训练摄像头来预测各种车辆的燃油经济性。
ORNL的研究人员开发了一个系统，可以将照片与不同级别车辆的油耗相结合，创建一个带有标签的照片数据库。在该项目的第二阶段，该项目旨在利用ORNL超级计算机上的强化学习技术创建一个软件应用程序。强化学习通常可以教计算机如何玩好“游戏”，而这一目标可以在没有明确编程的情况下实现。在这种情况下，它可以在不牺牲交通流量的情况下节省燃料。（本文图片选自traffictechnology today.com）据外媒报道，橡树岭国家实验室（ORNL）与Gridsmart Technologies的研究人员合作。双方利用计算机视觉、机器学习和传感器技术展示了如何对红绿灯进行编程，以提高燃油经济性、减少车辆尾气排放和提高交通流的畅通性。
Gridsmart的交通摄像头已在世界各地使用，以取代目前安装在高速公路中转站的摄像头，该摄像头主要负责检测车辆并告知交通信号时间。
ORNL的程序可以教Gridsmart摄像头预测交叉口车辆的燃油效率，并控制交通信号灯的定时，以节省能源和优化交通吞吐量。这项技术具有巨大的节油潜力。根据美国能源部的估计，当轻型和重型车辆在十字路口和其他地点时，它们的发动机会空转，导致每年高达60亿加仑的燃料浪费。ORNL/Gridsmart合作项目获得了美国能源部车辆技术办公室HP C4 Mobility项目的首批资金支持。
该项目还从美国能源部国家实验室获得了超级计算资源和科学专业知识，并与业内企业合作，共同寻找应对当前全球交通挑战的解决方案。本项目采用Ornl领先计算平台中的高性能计算系统（HPC系统）……
lity，例如Summit超级计算机，它是世界上最强大的开源计算机。该系统用于进行交叉口仿真，并提出了指导红绿灯配时的数学策略。
在项目的第一阶段，ORNL的研究人员首先提取了Gridsmart头顶Bell相机收集的图像，然后将其与地面照片进行比较，以创建数据库。研究人员对尺寸和车辆类型进行分类，以便训练摄像头来预测各种车辆的燃油经济性。
ORNL的研究人员开发了一个系统，可以将照片与不同级别车辆的油耗相结合，创建一个带有标签的照片数据库。在该项目的第二阶段，该项目旨在利用ORNL超级计算机上的强化学习技术创建一个软件应用程序。强化学习通常可以教计算机如何玩好“游戏”，而这一目标可以在没有明确编程的情况下实现。在这种情况下，它可以在不牺牲交通流量的情况下节省燃料。（本文图片选自traffictechnology-today网站）
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