克里斯托夫·默茨(Christoph Mertz)想要修复你颠簸的旅程。
他的解决方案——利用人工智能来探测坑洼——灵感来自卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)的自动驾驶汽车项目。
默茨现在是RoadBotics公司的首席科学家,该公司于2016年从CMU分离出来,并在美国100多个城市开辟了道路,这些城市都采用了该公司的图像检测技术,帮助监控和改善道路状况。
总部位于匹兹堡的RoadBotics公司通过安装在汽车挡风玻璃上的Android手机拍摄视频来评估路况。
该公司对道路的评分是1 - 5分,采用彩色编码。得分为1的道路和编码为绿色的道路意味着平稳行驶。一条5分的红色道路——抓住你的咖啡杯!-表示急需修理。
为了解决这个问题,默茨请来了他的RoadBotics公司的联合创始人、CMU的副教授马克·德桑蒂斯(Mark DeSantis)和机器学习专家本杰明·施密特(Benjamin Schmidt)。他们三个人集思广益,试图弄清楚如何将这一技术商业化,并开始与地方政府讨论其好处。
这是可行的。
“我们提供了一种技术,可以显著提高维护的成本效益,并最终提供更高质量的道路,”谷歌首席技术官施密特(Schmidt)说。
Roadbotics是NVIDIA Inception的成员之一,这是一个帮助初创公司更快进入市场的虚拟加速器项目。
 
当凹坑遇到人工智能
道路检查将进行技术改造。目前,它们是劳动密集型的,需要城市工程师定期走过数百英里的道路进行目视检查和记录观察结果。然后,一遍又一遍的做。
道路机器人提供了一条更简单的道路。训练有素的人员可以在汽车的挡风玻璃上安装一个Android摄像头,然后开车上路,捕捉视频和GPS坐标。
数据管道的云RoadBotics运行通过卷积神经网络,利用多个工作站运行Titan X NVIDIA gpu的本地深卷积网络训练以及谷歌云GPU平台云计算性能,帮助快速检测路况图像识别。
Schmidt说:“将这样的产品以可承受的价格推向市场所需要的深度卷积网络的规模,很大程度上是由于基于NVIDIA gpu架构的巨大速度和内存增强而成为可能的。”“这让我们能够在合理的时间内以非常高的精度训练先进的模型。”
这家初创公司在其训练集中收集了200多万张带标签的图片,以帮助评估路况,并不断增加更多数据。
 
成功之路
其结果是:城市工程师可以获得详细的地图和地理信息系统文件,以查看所有的道路,已驾驶与路况说明。
据该公司称,与人工检查相比,道路机器人在评估道路状况方面提供了98%的准确性。
顾客不断打来电话。
RoadBotics去年12月达成了一项协议,将为底特律提供2600英里的道路,这家初创公司获得了在佐治亚州萨凡纳完成700英里道路建设的许可。
下一站:路霸将走向全球。该公司在澳大利亚、法国、印度、马来西亚和英国都有试点