我国城市智能交通中的卡口系统及我谈人工智能与教师教学

高清卡口摄像机拍摄区域示意图三．卡口技术存在的问题卡口系统架构类型的完善发展在一定程度上说明了道路卡口系统的发展已跨入轨道，但在这发展过程中也存在着不少的问题，目前道路监控卡口系统建设中存在的问题，主要体现在如下几个方面：（一）卡口系统技术性能需进一步改进。

1.雨天对车辆抓拍的效果差。

2.抓拍的空图片数量较多。

3.存在一定的漏拍率。

4.图片格式与非现场管理系统所要求的格式不兼容，需要人工转换。

（二）卡口系统功能过于单一，是否可以让其具备测速和监控报警、车辆违法行为自动查询等智能科技手段。

（三）没有建立统一的卡口数据库、后台系统，大队卡口系统独自为战，与其他大队的卡口没有整合。

（四）数据传输通过互联网传输，存在泄密的风险。四．卡口系统的应用（一）卡口系统在高速公路上的应用1.卡口车牌识别功能车牌照识别(LPR)系统是以安防技术中的图像处理、模式识别等技术为基础的智能识别系统，通过摄像机所拍摄的道路上行驶的车辆图像进行车牌号码的识别。一个完整的车牌自动识别系统由车辆检测、图像采集、图像预处理、车牌识别、结果输出等模块组成，当车辆检测部分检测到车辆到达时，触发图像采集装置，采集车辆清晰图像，再把车辆图像传给车牌识别部分，通过车牌识别技术识别出车牌。车牌识别技术是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统，能从一幅图像中自动进行车牌定位、自动分割字符、进而对字符进行识别。该技术对采集到的汽车图像进行处理，能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，并以计算机可直接运行的数据形式给出识别结果。2.基于视频的卡口事件检测功能基于视频的卡口事件检测功能是一种对事件进行直接检测的方式。主要是通过卡口的前端视频采集设备获取视频图像，通过视频和图像处理的方法完成对目标的跟踪、识别及事件检测，是一种融合视频图像处理、模式识别及数据通信等多项技术为一体的计算机视频检测技术。这种方法相较于间接检测方法(即交通流模型推断法)而言，拥有可以对车辆跟踪、分类，检测率高，误报率低等优势，交通事件处理系统还可以实时获取直观现场状况并在满足条件的情况下为非现场执法提供证据。3.基于车牌识别技术的卡口区间测速功能高速公路超速实时执法系统是高速公路智能交通管理系统的一个子系统。以前的超速违章检测多为断面测速，即测算出某一车辆通过某一断面的瞬时速度判断其是否超速违章。但是一旦司机对测速点熟悉后，就会可能会出现在高速路上见到测速提示牌后猛踩一脚刹车以躲避处罚的情况。基于车牌识别技术的区间测速能更好地监测并发现长距离超速违章现象，可避免断面测速被人为规避，对驾驶员产生较大的威慑作用，促使其在监测区间路段内不敢长时间存在超速行为，否则违法行为可能由此来保证高速公路的行车安全。（二）卡口系统在平安城市的应用1.卡口记录抓拍智能监控卡口系统在满足日常视频监控需求的基础上，通过实时智能识别、轨迹跟踪，准确记录过往车辆经过的信息，清晰辨别车身、车牌号、车型等特征，包括机动车经过的地点、行驶方向、经过时间、号牌号码、号牌颜色、车辆类型等内容。智能分析、识别智能监控卡口系统具备视频智能检测和分析功能，可自动对车辆牌照进行识别，包括车牌号码、车牌颜色和车型等，通过对运动车辆的运行轨迹分析、视频跟踪，达到准确抓拍。车牌识别支持大角度识别，在各种条件下能极大的提高识别准确率，较好的满足各种施工条件，同时具备视频测速功能。非机动车行人检测步行、自行车、二三轮车等“慢行交通”群体，目前仍是城市交通出行的主流群体，本系统具备非机动车、行人的检测功能，这样对监控下的有动态信息的物体都可以检测到并记录，这样记录信息更全面，有了这些信息，进一步减少了人工查询大量视频信息取证的负担，可以直接根据特征进行定位。视频兼容H.265智能监控卡口系统视频采用最新的H.265编码技术，能够提高压缩效率，提高鲁棒性和错误恢复能力，减少实时的时延，减少信道获取时间和随机接入时延、降低复杂度等。抓拍图片字符叠加抓拍图片的灵活、多样字符叠加，个性化设置，满足不同现场、不同用户的需求。字符叠加可以选择叠加在图片上、图片下或是图片内，图片上或图片下会自动增加黑边。字符叠加的颜色、大小和背景色可以任意设置，方便调整。字符叠加的位置可以任意配置，灵活拖动，多选对齐。叠加的内容可以任意配置，可以定制别名，组合选择，支持自定义，还可以叠加车牌小图片，方便查看车牌信息。设置好字符叠加后，可以手动抓拍图片，进行真实图片的效果预览，方便调试、设置和查看效果。流量统计智能监控卡口系统支持每个车道的数据流量检测，实时更新显示流量检测数据。检测时间间隔可以自定义设置，检测的数据包括车流量、平均速度、时间占有率、车头时距等。路口车道的数据流量实时更新显示，方便用户实时查看路口通\t"/2016/06/_blank"行情况，了解路况信息，也可以进行数据统计，对居民的日常出行和以后的道路规划、改造提供最直接的依据信息。平台接入智能监控卡口抓拍单元可以直接接入TDR（交通数据接收服务器），供智慧城市平台使用。通过网络协议，系统将抓拍及检测的数据实时自动上传到智慧城市平台，减少了通过主机再转发给平台后端的环节，速度更快，更实时，加快违法处罚系统的处理速度和处理能力。车辆数据信息包括：车辆经过的时间、地点、车道、车速、车辆与道路环境全貌兼车牌特写图片、车辆行驶速度、车牌号码、车牌颜色等。系统支持断点续传功能，在断网情况下，可将抓拍的图片及相关车辆数据暂时存储在本地抓拍相机SD卡（最大支持128G）中，到网络恢复正常后，将断网期间的数据自动上传到中心平台数据库，保证车辆数据不丢失。记录查询，视频检索结合相机的卡口记录信息，可以对特征信息进行快速检索，定位视频，方便查询和分析现场场景，更快的发现问题，解决问题。可以对查询条件进行筛选，查询条件包括车辆的经过时间段、路口、车牌号码、车辆\t"/2016/06/_blank"品牌、车身颜色等，通过记录信息，直接定位、播放该时间点的视频信息，观察案发现场的录像全过程，方便公安、交警的取证。五.卡口系统在工程实践中要注意的问题（一）道路交通卡口系统的安装只适应于中间隔离带很窄的路况（对于隔离带很宽的路况，可以采取在隔离带两边或者道路外沿两侧分别架设“F”杆的方式）；如果在该检测位置不需要安装诱导牌之类的，则该方案成本偏高；（二）道路监控卡口系统建设中存在的问题1.工程设计规划问题目前，卡口系统建设前期设计布署多为用户和工程商共同完成，由于用户在项目中占据主导地位，但是对整体系统的技术了解程度有限，工程商往往技术实力参差不齐，造成卡口系统工程在项目建设前期缺乏精心设计。此外卡口系统的建设多属于各县市的使用方各自为政建设，建设时并没有考虑后期管理部门之间、以及上下级部门之间的系统互联问题，从而出现了多个互不关联的“信息孤岛”，无法做到系统数据的共享，给后续系统的互联留下了很多隐患。在系统前期设计规划和系统互联方面，江苏320项目是一个比较好的榜样，该项目采取“整体布署、分布建设”方式，以省为单位，从整体上对系统架构、数据传输、系统互联做出统一规定，后续各地市建设时按照统一的标准进行，可以有效避免标准不一、系统无法互联问题。2.技术门槛低、厂商鱼龙混杂道路监控卡口系统属于集成类系统，关联的子系统较多，施工难度大，调试麻烦，后期维护量大，因此对系统兼容性要求非常高，要求建设方有非常丰富的施工经验和调试经验，对整个系统有深入的研究，同时具备持续的后期服务能力，行业内有很多既无研发实力，又没有服务能力的公司，仅仅是将几个不同的系统简单拼凑起来，没有对拼凑起来的系统做兼容性、可靠性测试，根本无法保证系统长期、稳定运行。对于用户来说，一定要选择有研发实力，具有行业资质，同时具备持续服务能力的公司，以保证系统长期稳定运行，保护自身利益。3.行业标准不全面虽然有卡口系统行业标准，但是对于拥堵、违法停车、违法掉头、不按车道行驶等类似的智能化功能，还没有明确的行业标准，厂家只能按照经验来摸索、研究。一方面，没有明确的标准，系统的验收交付无标准参考。另一方面，容易导致一些企业浑水摸鱼，打着智能化的幌子，其实只是噱头而已，对用户来说无异于欺骗。智能交通发展到今天，技术已经比较成熟，完全可以对系统的架构、前端设备等做出准入要求，摒弃较落后的系统。在这方面，江苏省的做法值得借鉴，江苏省320项目对前端相机的像素作出了明确规定，并优先选择集成度较高的嵌入式一体化相机，使整个江苏省智能交通卡口系统的建设水平有了较大幅度的提升。4.缺乏有效的信息共享机制、信息利用率低经过多年的建设，交通信息的储备不断增长，但是信息共享机制比较落后，同时，存在数据格式不统一、共享机制、共享渠道不畅通等实际问题，这些因素阻碍了信息的最大化利用，造成信息利用率非常低。若政府主管部门建立跨部门的信息共享平台，实现数据的集中管理、维护、共享。一方面，可以大大提高信息利用率，另一方面，基于多个系统层面之上分析，可以从应用层面深入开发并利用信息。5.现场工控机稳定性不够标清卡口系统中现场处理设备多为工控机，在恶劣环境中运行不够稳定，尤其是因高温引起的死机时常发生。且多数处理软件基于Windows操作系统，因操作系统自身的缺陷引起的程序崩溃也时有发生。当现场处理设备无法自动重启恢复时，需要人工现场重启，维护量大，系统失去了7×24不间断布控拦截的作用。我谈人工智能与教师教学人类正在迈入人工智能时代。各种有关人工智能的预言、讨论铺天盖地，催生众多不同的视角和声音，但有一点却是共识：未来很多职业将被人工智能不同程度替代，包括翻译、律师、护士、程序员、记者、作家，以及绝大部分体力劳动……

在这份长长的“黑名单”里，教师的地位晦暗不明，是否会从人类社会的职业榜中消逝，尚未形成定论。不管怎样，人工智能与教师的相遇已经不可避免。在此前提下，一个重大问题跃然而出，当教师遇上人工智能，究竟会发生什么？

首要的问题是：人工智能时代，还需要教师吗？

教师如何才能拥有独特、不可替代的价值和作用？

这需要先洞悉人工智能将为“学校”、为“学生的学习”、为“课程与教学”等带来了什么变化，以这些变化为前提和依据，再来聚焦教师是否能够在这些变化面前有所作为，以及如何作为。

对于“学校”而言，人工智能时代的学校同样具有生存危机，它未必会“脱胎换骨”为大小不一的“学习中心”，但可以肯定的是，学校这座“孤岛”会在信息技术带来的开放中，与外界的联系愈加紧密。学校空间的利用率、学校时间的弹性化也会大幅度提升。更重要的在于，学校的功能和作用将发生重大变化，越来越走向“精准教育”，通过“精准定位”为学生的成长提供“精准服务”。

这是人工智能时代学校最根本的变化，学校不再是为未来职业做准备，而是真正为人的终身学习、终身发展而准备。同样是“准备”，人工智能时代的学校准备是“精准准备”，与人才培养和能力提升的“精准特色”有关，这样才可能带来真正的“个性化教育”。

在学习目标上，首先是“人之为人”的普遍目标。它的重点不再是习得为将来从事某个职业所需要的特有知识、技能与方法，而是拥有合理的价值观、强大的创新思维与能力，以及自主学习的能力等，这些都是真正“成人”并走向“终身学习”的基础性、根基性前提。

其次是特殊目标，它与学生的个性化需要有关，是真正的“学以为己”。满足自己的兴趣和需要的学习，形成个性化的知识体系，而不只是适用于所有人的标准化知识体系。

在学习资源上，学生获取知识与方法的来源与途径，不再局限于教师与课堂。学生会使用Sri、Cortana、Alexa等人工智能寻找学习资源，也不再拘泥于制度化、固定化的“课堂时间”。

与此相关的是学习方式的改变。移动电话、平板电脑、掌上电脑等便携设备使学习不再局限于固定和遇到的地点，它在改变现代社会知识的性质与来源的同时，也改变了知识习得的方式，最终形成移动学习与固定学习并驾齐驱、线上学习与线下学习比翼齐飞、人工智能与人的智能交融共生的新格局。

在学习伙伴上，昔日近乎同龄的“学习共同体”成员将会发生质的变化。学生的年龄差异会加大，来自学前教育的“混龄教育”将会逐步蔓延、延伸到不同学段的教育。例如，斯坦福大学提出开放式大学的概念，本质上是“混班制”。学生在一生当中任何六年时间里完成学业，即可拿到本科学位。

对于课程与教学而言，各种课程资源和课程定制的丰富性、专业性，已无须学校和教师过多参与，课程外包或订购逐渐成为主流。课堂教学的“人工智能化”已是大势所趋。例如，除了白板之外，未来的显示屏可能大到覆盖整面墙壁，可以操纵显示几乎任何课堂需要的内容。智能屏幕成为现代黑板，智能课桌成为现代课桌的升级版本，教师可以随时插入并控制屏幕与课桌。这些联网的平板提供了与智能手机相同的在线资源并实现“课堂在场”。

这样的课堂，是线下实体课堂与线上虚拟课堂的穿梭转换，学生在线上通过网络社群、创客空间与智能机器人进行个性化的自主学习，在线下集中时进行分享、交流、讨论、练习、创造等活动。人工智能时代的课堂会更加趋向“个人导向的系统学习”，它是介于“碎片化学习”与“学校内系统学习”之间的课堂学习方式。学习者更多根据个人的兴趣爱好、问题解决需要选择学习内容和学习路径，而不只是按照学科知识体系的要求进行系统学习。在此过程中，通过平时碎片式的“零存”，最终实现系统性的“整取”，将碎片化知识按照个人的需要逐步建构成属于自己的知识体系。

这样的课堂，教师可以利用人工智能技术和大数据，更加精细、精准地了解学生特点、个性和需要。例如，教师运用一个软件大致可以知道哪一个知识点、能力点、方法点学生会了，什么还不会；利用英语语音分析智能软件，学生跟随软件讲一句，软件马上一点一滴地帮助教师指出学生的发音问题在哪里、怎么改？又如，人工智能技术能够让教师知晓哪些学生在听“我”讲话，或在走神，或在睡觉，甚至可以通过脑电图了解学生课堂上的思维走势和情感波动……到此为止，已经无须对人工智能带来的改变做过多描述，现在最紧迫的问题依旧是：既然如此，教师怎么办？什么可以被人工智能替代，什么无法被替代？教师需要做出什么改变才可能适应这个变化，并掌握主导权，重新置于时代的潮头。

可以被替代的是那些需要重复做的事情（如布置作业、批改作业），需要大量信息资料搜集、数据积淀和分析的事情（如把很多教师的教学经验汇聚到机器里，计算所有的可能性，找到最佳路径），需要精准定位的事情（如学生的个性特质、个性需求，学生的学习难点、障碍点等）。这些事情被替代，是对教师的解放。当人工智能可以随时随地用更精准、更有效的方法来教学的时候，何乐不为？什么是人工智能无法替代的？决定教师能否被替代的不是人工智能，是教育的本质，是学生的需要，是贯穿其中不变的教育之理、教育之道。在此之前，我们一直在思考并回答“人工智能时代什么将发生改变”的问题，与此同时还需要提出另一个问题：人工智能来了，什么不会改变？这个明确了，人工智能时代的教育就围绕着这些不变的东西“教书育人”。

首先，不变的是教育本身。无论是通过“学校”还是“学习中心”，或者“社区”等其他载体，人类始终需要教育，人工智能本身的发展、使用始终也离不开教育。既如此，“教育在”则“学生在”，“学生在”则“教师在”。

其次，不变的是学生成长的需要。学生的素养与能力不会自动发生，也不能只凭自学养成，学生的成长始终需要“教师”这样的引路人、互动者、对话者、帮助者和陪伴者。这些角色，是人工智能时代教师最需要承担的角色。他们是陪伴学生在人工智能时代的重重险滩和荆棘中前行的人，是通过赋予学生自主学习能力和创新性思维，给予学生打破旧知识、创造新知识能力的人，从而是引导、帮助学生在人工智能的世界里，获得不可被替代的自主、自立、自强和自由能力的人。

人工智能时代的教师需要具备三大本领，即“爱商”“数商”“信商”，才能成为依然被学生需要的人。与人类的智商、情商相呼应，“爱商”是教师最核心的情商，“数商”和“信商”是教师最重要的智商。

“爱商”与价值观、情感实践相关。