智能交通智能交通公司實(shí)習(xí)報(bào)告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家智能交通公司擔(dān)任算法實(shí)習(xí)生。核心工作成果包括優(yōu)化了基于深度學(xué)習(xí)的交通流量預(yù)測(cè)模型，將預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率從82.5%提升至89.3%，并開發(fā)了一套實(shí)時(shí)交通事件檢測(cè)系統(tǒng)，處理速度從每秒15幀提升至23幀。期間應(yīng)用了Python和TensorFlow進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練，運(yùn)用了遷移學(xué)習(xí)技術(shù)縮短了模型訓(xùn)練周期30%。通過分析歷史數(shù)據(jù)，總結(jié)了數(shù)據(jù)增強(qiáng)對(duì)模型泛化能力提升的量化方法，可復(fù)用于類似場(chǎng)景中。二、實(shí)習(xí)內(nèi)容及過程實(shí)習(xí)目的主要是想把學(xué)校學(xué)的交通流理論、機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)用到實(shí)際項(xiàng)目里，看看智能交通系統(tǒng)里數(shù)據(jù)分析到底是怎么做的。實(shí)習(xí)單位是個(gè)做車路協(xié)同系統(tǒng)研發(fā)的公司，主要業(yè)務(wù)是開發(fā)交通大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)平臺(tái)，客戶有城市交通管理部門和大型車企。我所在的團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)一個(gè)基于視頻和雷達(dá)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)交通事件檢測(cè)項(xiàng)目，目標(biāo)是自動(dòng)識(shí)別交通事故、擁堵等異常情況。實(shí)習(xí)期間，我跟著導(dǎo)師參與了兩個(gè)核心工作。7月5號(hào)到15號(hào)，我負(fù)責(zé)處理一個(gè)來自城市A的測(cè)試數(shù)據(jù)集，包含過去半年的2000小時(shí)視頻流和雷達(dá)信號(hào)。我用了OpenCV做預(yù)處理，包括幀去噪和車道線檢測(cè)，然后用TensorFlow搭建了一個(gè)基于ResNet的異常檢測(cè)模型。剛開始模型在測(cè)試集上漏檢率特別高，尤其對(duì)夜間小刮擦這類事件識(shí)別不準(zhǔn)。導(dǎo)師建議我試試多尺度特征融合，我就去網(wǎng)上找了幾篇相關(guān)論文，7月18號(hào)到22號(hào)重新設(shè)計(jì)了模型結(jié)構(gòu)，把原始分辨率和1/4分辨率特征圖用拼接模塊融合，再送入注意力機(jī)制模塊。調(diào)整后，模型在驗(yàn)證集上的mAP從0.61提升到0.74，對(duì)夜間事件的召回率提高了近20%。另一個(gè)項(xiàng)目是開發(fā)一個(gè)交通流量預(yù)測(cè)工具，客戶要求分鐘級(jí)預(yù)測(cè)精度達(dá)到85%以上。我在7月25號(hào)到8月10號(hào)參與了這個(gè)項(xiàng)目，主要負(fù)責(zé)特征工程。原始數(shù)據(jù)有200個(gè)維度的傳感器讀數(shù)，我通過分析時(shí)序相關(guān)性，篩選出車速、占有率、天氣等15個(gè)關(guān)鍵特征，還設(shè)計(jì)了一種基于LSTM的滑動(dòng)窗口特征組合方法。用這種方式處理后的數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)模型的RMSE從0.32下降到0.24，客戶那邊反饋系統(tǒng)部署后，重點(diǎn)路口的信號(hào)配時(shí)優(yōu)化效果不錯(cuò)。遇到的最大困難是初期對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景理解不深。剛開始覺得做事件檢測(cè)不就是訓(xùn)練個(gè)分類器，但實(shí)際發(fā)現(xiàn)很多事件需要結(jié)合時(shí)序數(shù)據(jù)和空間關(guān)系判斷，單純用圖像分類模型效果不好。后來我花了兩天時(shí)間把導(dǎo)師給的所有案例視頻都看了遍，還主動(dòng)聯(lián)系了客戶運(yùn)維那邊，了解了信號(hào)燈配時(shí)邏輯和常見事故模式，這才明白為什么多尺度特征融合這么重要。收獲主要是兩點(diǎn)，一是掌握了交通大數(shù)據(jù)處理的全流程，從數(shù)據(jù)清洗到模型部署都有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)；二是學(xué)會(huì)了怎么把理論知識(shí)和實(shí)際業(yè)務(wù)結(jié)合，知道單純堆模型參數(shù)沒用，得懂業(yè)務(wù)場(chǎng)景才行。對(duì)職業(yè)規(guī)劃的影響挺大的，現(xiàn)在更想往數(shù)據(jù)科學(xué)家方向發(fā)展，但覺得還得補(bǔ)很多交通工程的專業(yè)知識(shí)，所以下學(xué)期打算選修幾門相關(guān)課程。單說實(shí)習(xí)單位，感覺培訓(xùn)機(jī)制有點(diǎn)跟不上節(jié)奏，很多項(xiàng)目文檔都是歷史遺留的，新員工接手時(shí)需要花不少時(shí)間摸情況。另外崗位匹配度上，我主要做算法開發(fā)，但有時(shí)候也被要求做產(chǎn)品需求調(diào)研，感覺我的技能和任務(wù)要求不太匹配。建議公司可以建立更完善的新人引導(dǎo)機(jī)制，比如定期組織業(yè)務(wù)培訓(xùn)，把項(xiàng)目文檔系統(tǒng)化整理一下。還有可以考慮按算法、工程、產(chǎn)品等方向分得更細(xì)，讓實(shí)習(xí)生目標(biāo)更明確些。三、總結(jié)與體會(huì)這8周實(shí)習(xí)，感覺像是把書里那些交通流模型、機(jī)器學(xué)習(xí)算法真正落到了地上。7月1號(hào)剛?cè)サ臅r(shí)候，對(duì)著實(shí)際項(xiàng)目數(shù)據(jù)直發(fā)懵，2000小時(shí)的視頻流處理起來比想象中慢得多，CPU跑滿的時(shí)候內(nèi)存溢出好幾次。后來7月15號(hào)跟著導(dǎo)師調(diào)試模型，他教我怎么看訓(xùn)練日志里的梯度消失問題，怎么通過可視化工具追蹤特征傳播，這才慢慢找到感覺。最終成果是那個(gè)事件檢測(cè)模型在A城市測(cè)試集上mAP達(dá)到了0.74，比實(shí)習(xí)開始時(shí)提升了12個(gè)百分點(diǎn)，雖然離客戶要求的高標(biāo)準(zhǔn)還有距離，但至少證明了我能上手處理復(fù)雜項(xiàng)目了。這段經(jīng)歷讓我明白，做智能交通不能光會(huì)跑代碼，得懂信號(hào)配時(shí)、交叉口幾何設(shè)計(jì)這些業(yè)務(wù)細(xì)節(jié)，不然模型效果再好也可能用不上。對(duì)我職業(yè)規(guī)劃影響挺大的。實(shí)習(xí)前想當(dāng)個(gè)純粹的算法工程師，現(xiàn)在覺得更傾向于數(shù)據(jù)科學(xué)家崗位，既要懂模型，也要能跟業(yè)務(wù)方溝通。8月25號(hào)那天，我主動(dòng)跟導(dǎo)師聊了后續(xù)學(xué)習(xí)計(jì)劃，他說如果我想往這個(gè)方向發(fā)展，可以先把Python的數(shù)據(jù)分析庫Pandas、NumPy再啃一遍，再考個(gè)交通工程相關(guān)的職業(yè)資格證書。這讓我意識(shí)到，學(xué)校學(xué)習(xí)和公司實(shí)踐差別真的挺大，以前覺得掌握幾個(gè)算法框架就行，現(xiàn)在知道還得把數(shù)據(jù)處理、業(yè)務(wù)理解、溝通能力都練起來。下學(xué)期打算報(bào)個(gè)高級(jí)Python課程，周末再去蹭蹭公司技術(shù)部的內(nèi)部培訓(xùn)，把數(shù)據(jù)處理速度和效率提上去?？粗刻旆治鲞^來的實(shí)時(shí)交通流數(shù)據(jù)，突然覺得智能交通這行挺有意思的。8月30號(hào)最后一天，我跟團(tuán)隊(duì)一起看了下季度項(xiàng)目計(jì)劃，涉及車路協(xié)同V2X通信協(xié)議的應(yīng)用研究，感覺技術(shù)迭代速度特別快?，F(xiàn)在很多城市搞智慧交通，但數(shù)據(jù)融合、多源信息處理才是關(guān)鍵，學(xué)校里學(xué)的那些單一模型方法用起來很受限。這讓我對(duì)行業(yè)趨勢(shì)有了點(diǎn)直觀認(rèn)識(shí)，知道以后想進(jìn)這行，得持續(xù)關(guān)注大數(shù)據(jù)、邊緣計(jì)算這些方向，不能停在學(xué)習(xí)上。從學(xué)生到職場(chǎng)人的心態(tài)轉(zhuǎn)變也挺明顯，以前做實(shí)驗(yàn)失敗了就有點(diǎn)喪，現(xiàn)在明白迭代優(yōu)化是常態(tài)，8周里模型反復(fù)調(diào)整了好幾次，每次失敗都憋著勁想搞明白，這種抗壓能力肯定比在學(xué)校做項(xiàng)目強(qiáng)多了。四、致謝感謝在實(shí)習(xí)期間給予我指導(dǎo)和幫助的團(tuán)隊(duì)。特別感謝我的導(dǎo)師，在實(shí)