2019年9月25日上午10:00，中佛罗里达大学助理教授Qing Cai (蔡青)于36365线路检测中心no1327会议室为同学们带来了题为“In the Era of Digitalization: Better Transportation Safety Prediction with High-Resolution Data”的学术讲座，数十位同学聆听了讲座。
Qing Cai 目前是中佛罗里达大学土木环境和建筑工程系的研究助理教授。他于2017年从中佛罗里达大学获得博士学位，于2011年和2014年在36365线路检测中心no1获得了学士和硕士学位。他以第一作者/通讯作者身份发表了8篇SCI / SSCI论文，其中3篇是ESI的高引用论文。
Qing Cai 教授的讲座主要包括两方面，一方面是宏观交通安全预测，采用卷积神经网络模型（CNN模型）考虑了社会人口统计学特征，运输需求和网络属性的影响，预测空间聚集中的崩溃计数，并对模型的架构以及训练过程进行了详细的讲解。另一方面是微观交通安全预测，在短期内预测道路段或交叉口的撞车风险，主要介绍了生成对抗模型（GAN模型），并详细讲解了卷积生成对抗模型的架构，并展示了模型生成的数据、结果以及模型的评估结果。最后总结了如何利用深度学习技术做出更好的交通安全预测。
讲座最后，在场师生与Qing Cai 教授开展了热烈而深入的讨论。Qing Cai 教授的讲座，为我们分享了交通领域最前沿的科研成果，为师生解决了很多实际问题。