ITS114国际新闻精选（12.12-12.30）

2、12月第一周，澳大利亚新南威尔士州启动开车使用手机抓拍系统一周内共有3303人被抓拍。该州负责人表示，在系统启用的前3个月内，被抓拍的驾驶员只会收到一封警告信，3个月后将会处以相应扣分和罚款。负责人透露，仿真系统推演表示，这样可以在五年内防止大约100起致命或严重的伤害事故。然而，由于运营成本高、检测数量庞大、举证较困难等因素，支持使用这些相机的法案尚未在州议会获得通过。

3、为防止桥梁撞击，英国公司VPS创建了超高车辆检测系统，该系统结合了传感器，可变消息标志、警报和监视系统，并使用四光束激光传感器主动监视通向障碍物（例如隧道入口、低立交桥、桥梁）的交通情况，如检测到车辆太高、太大而无法安全通过时，会自动触发LED信号，显示警告禁止驶入的信息，并触发声音警报，指示驾驶员停车或改变行驶路径。此外，该系统还具有易于部署、移动性强的特点。去年，在坎布里亚郡A66公路上进行了为期七周的试点，成功阻止了2000辆超高车辆驶入低矮桥梁，避免了交通事故的发生。

4、拉斯维加斯正试图用AI控制信号灯，来解决交通拥堵问题。在交叉路口配备可跟踪交通模式的摄像头和传感器，捕获到的数据汇集到人工智能系统，分析交通流量、运动方向、车辆数量等信息，来调整交通信号灯时长。项目仍处于部署和测试阶段，预计整体通行效率将提高40%，其最终目标是创建一个能够根据车辆模式进行自我学习，自我诊断和改变的智能交叉路口。

5、plus.ai宣布其L4级的自动驾驶卡车首次完成了美国第一批商业货运任务，装载18 吨黄油行驶了约 4500 公里，完成了一次横跨美国东西海岸的长途运输，在运输过程中，无人重卡仍保留了一名安全员进行监控。据悉，这次长途运输的自动驾驶卡车，配备了多模态传感器融合、深度学习视觉算法、即时定位与地图构建 (SLAM) 技术，顺利通过了不同地形和天气状况的考验，推进了自动驾驶运输常态化进程。

6、Vizzion宣布与全球气候情报提供商Baron建立合作关系，Vizzion将分布在41个国家/地区的6.2万个交通摄像头网络录像集成到Baron的Lynx平台中，广播公司可定制天气应用程序和网络工具，通过智能手机和设备无缝地向观众提供交通、天气和道路状况的实时更新。用户可通过平台访问实时交通摄像机图像，只需点击相机图标，即可快速查看其区域内交通摄像头的最新图像，使用户更容易做出出行决定，节省出行时间并保障交通安全。

7、Mobileye携手西班牙道路安全局等在巴塞罗那市启动了“自动驾驶就绪”项目，为巴塞罗那市400辆公用车辆部署了搭载EyeQ®4芯片的ADAS系统，这些车辆每天约行驶4.5万公里，收集有关路边基础设施信息，并与包括事故发生记录和天气情况等在内的外部数据相叠加，由此产生的聚合数据将为智能检测道路交通安全隐患提供有效支撑。据悉，该项目实施两个月以来，检测到24万名行人和3.7万名骑行者，并成功让车辆规避668次危险情况。预计，搭载该技术的车辆将在2020年增至1000台，三年内增至5000台。

8、以色列数据和交通管理平台开发商Valerann将推出其智能道路平台，与物联网（IoT）多传感器配合使用，可提供高分辨率的交通状况、实时数据、预测交通拥堵的可能性。将IoT传感器集成到道路中，形成一个数据收集网络并与云端共享实时数据，利用机器学习算法将数据转换为实时分析。该网络跟踪道路车辆的确切行驶模式和位置，为驾驶员提供危险驾驶警报、导航建议等，对于无人驾驶车辆，该系统将提供准确车道位置、周围驾驶状况，与其他车辆进行连接。

9、TagMaster收到一份价值32万多美元的订单，为印度的公路收费项目交付340个射频识别（RFID）设备，设备的交付将在今年年底之前进行。

10、咨询机构Stantec将领导美国路易斯安那州巴吞鲁日市交通改善项目，MoveBR道路改善拟计划投资3.2亿美元，实施周期长达15年，包括缓解交通拥堵、改善交通管理、促进多式联运发展和交通安全。采取的措施将包括改善道路基础设施，交通信号智能化，优化路网排水系统，以及增强行人、车辆的联动性。

11、为了帮助消除人们戴着耳机或耳塞而忽视过马路时的危险，哥伦比亚大学数据科学研究所和北卡罗来纳大学（UNC）的研究人员正在设计一种智能耳机系统，警告行人即将来临危害。戴着耳机的行人通常听不到暗示即将伤害的听觉提示，例如喇叭，喊叫声或接近的汽车声音。2018年，全美行人死亡人数达到1990年以来的最高水平。智能耳机的研发非常复杂，因为它涉及在耳机中嵌入多个微型麦克风以及开发低功率数据管道来处理行人附近的所有声音，还必须提取出表明即将发生危险的正确提示。耳机需要包含一个超低功耗的定制集成电路，该电路可在消耗很少电池电量的情况下从声音中提取相关功能。此外，研究人员还考虑建立基于用户智能手机上的机器学习模型对来自城市街道和附近车辆的数百种声音提示进行分类，并在有危险时警告用户。该机制的设计旨在使人们能够识别警报并快速做出响应。