富士通有限公司与卡内基梅隆大学联合宣布，双方成功开发出一种人工智能驱动的社交数字孪生技术，旨在革新交通分析领域，取得了显著进展。这项始于2022年2月的合作研究最终成果是一个变革性的系统，能够将单目RGB相机拍摄的二维场景图像转换为精细的三维模型。这种基于深度学习的创新方法，标志着在动态三维交通场景的高精度可视化和分析方面取得了重大突破。.
富士通和卡内基梅隆大学通过人工智能集成重新defi了交通分析。
富士通有限公司和卡内基梅隆大学联合发布了一项突破性技术，有望重塑交通分析和dent 预防领域。双方于2022年2月启动联合研究，旨在开发一种能够动态模拟三维空间中复杂交互的社交数字孪生模型。该研究的最终成果是一个人工智能系统，可以将单目RGB相机拍摄的二维场景图像转换为数字化三维格式。.
该系统依赖于两项核心技术，每项技术在其功能中都发挥着至关重要的作用。第一项是三维空间占用估计技术，它利用深度学习网络从单目RGB相机图像中识别三维空间中的物体。通过将这些物体表示为三维空间中的体素，系统能够深入理解场景，从而对输入图像中不可见的区域进行精确的三维形状估计。第二项核心技术是三维投影，它基于三维空间占用估计技术的输出构建三维数字孪生模型。这一步骤融合了人体行为分析技术，确保运动与现实世界一致，即使物体部分被遮挡也能实现精确的位置估计。.
为了解决隐私方面的担忧，该技术matic对人脸和车牌进行匿名化处理，彰显了其对负责任的人工智能应用的承诺。富士通和卡内基梅隆大学计划在2025财年实现该技术的商业化，并将其应用范围从交通运输扩展到智慧城市和交通安全领域。.
在匹兹堡进行的实地试验——验证人工智能技术的潜力
鉴于该技术的巨大潜力，富士通和卡内基梅隆大学于2024年2月22日至5月31日在美国匹兹堡启动了实地试验。试验利用了该市十字路口的数据，并借助安装在卡内基梅隆大学校园内的一台单目RGB摄像头进行拍摄。试验的主要目标是分析人群和交通状况，dent潜在的事故dent，例如建筑物和临时人群造成的盲区。通过在社交数字孪生模型上重现这些数据，研究人员对该技术在实际场景中的有效性进行了全面评估。.
助理研究教授拉斯洛·A·耶尼教授对此次合作成果表示欣喜，并强调了双方在推进前沿技术研究方面持续投入的决心。富士通团队与卡内基梅隆大学学术专家之间的密切合作，在实现这一里程碑式成果的过程中发挥了关键作用。.
富士通研究院融合技术实验室主任兼研究员增本大树强调，这项技术与富士通通过创新使世界更具可持续性的更广泛使命高度契合。他表示，通过与卡内基梅隆大学的合作，朝着实现目标迈出了重要一步，对此他感到非常兴奋。.
随着实地试验的展开，这项人工智能驱动的社交数字孪生技术对交通分析和城市规划的影响日益显现dent在未来几年如何重新defi
