人工智能在道路交通管理中的应用

王超群 于德军

（银江股份有限公司，浙江 杭州 310030）

一、人工智能概念与原理分析

（一）人工智能概念

人工智能从属于计算机技术，在逐渐发展中，派生出了一项全新技术，即能够以人类思维做出一定反应的智能技术。人工智能研究领域十分广泛，机器人、图像识别等都属于其研究领域。人工智能技术发展至今，相关技术发展日趋完善，应用领域也在进一步扩大，推动各行业发展。人工智能在一定程度上是通过对计算机研究，来达到模仿人类动作与行为的技术，也就是对人类思维信息过程的模拟。人工智能技术不断进步与完善，在一定程度上能够代替人类完成某项工作，并且工作效率较高，具有较高使用功能。

（二）原理分析

人工智能是由感知功能、计算功能等多种功能组成的。感知功能实现需要收集大量数据，主要用于场景描述，这是人工智能技术发展的基础，主要作用是为了使计算机能够具备基本听、看等功能。人工智能具备一定计算功能，目的是为了使计算机能够通过一定计算，达到模仿人类思维的能力，并对大量数据进行分析，这也是人工智能发展所必须具备的功能之一。此外反馈系统对人工智能来说也十分重要，将所获取的一切外部信息，通过反馈系统传输到计算机，从而实现二者之间有机交流，这是人工智能中最直观的表现形式，反馈系统在一定程度上能够代表人工智能的发展水平。

二、人工智能在道路交通管理中的应用探析

（一）智能信号灯

交通拥堵是我国道路交通存在的重要问题之一，随着社会经济建设不断发展，人们生活水平逐渐提高，私家车数量不断上升，不仅造成交通严重拥堵，还造成环境污染，每年汽车尾气排放量大大提升。相关学者对交通拥堵原因进行分析，发现主要是因为信号灯设计存在不合理性，过于落后，改善交通拥堵现状的首要前提是设计合理的信号灯。将人工智能技术运用在信号灯控制上，能够极大改善交通拥堵现状，在研发出智能信号控制灯之后，选择某一交通枢纽进行试验，经过一段时间试验表明，交通拥堵情况得到大大改善，智能信号灯还具有提高交通吞吐量，节省道路加宽成本的功效。传统交通信号灯主要是提前设计好灯光颜色转换时间，并且会定期对相关数据进行调整，保证正常运行，但随着交通问题日益加剧，这种信号灯已经不再能够满足人们的需求，而人工智能信号灯则能够改善这一问题。

（二）在交通播报领域的应用

交通路况信息是很多广播节目特别是交通广播节目中的重要内容之一，利用人工智能技术不但可以播报交通路况，降低人力成本，还可以利用交通大数据获取交通路况与事故信息，提供可供播报的素材。利用交通大数据优化交通效率，在交通领域称为“智慧交通”。智慧交通是智能交通理念的升级。2009年，“智慧交通”理念由美国国际商业机器公司（IBM）首次提出，指在智能交通的基础上，融入物联网、云计算、大数据、移动互联等高新IT技术，并通过高新IT技术汇集交通信息，提供实时交通数据下的交通信息服务。智慧交通技术大量使用了数据模型、数据挖掘等数据处理技术，实现了智慧交通的系统性、实时性以及信息交流的交互性、服务的广泛性。近年来，随着人工智能技术的发展，移动互联网的大规模普及，智慧交通领域得以进一步发展。

（三）智能车辆检测技术

车辆检测技术大多被应用于ETC车道系统中，该系统通常在车道的入口与出口运用地感线圈来自动检测车辆。传统ETC车道系统通常会使用三线圈进行设置，一般情况下，第一个线圈是触发线圈，通过启动车道天线读写的方式来检测进入车道的车辆；第二个线圈是抓拍线圈，该线圈通过启动车辆识别系统来识别车牌和抓拍车辆图像；第三个线圈是落杆线圈，通常是在完成ETC交易之后自动回落栏杆。如今，ETC车道系统在三线圈的基础上又增加了一个线圈，对系统进行了细致地优化。简而言之，当代智能化ETC车道系统由两个线圈识别车辆的队列信息，另外两个线圈则用以判断交易车辆。

（四）智能图像抓拍识别技术

从智能交通管理的角度来讲，图像抓拍识别技术属于车牌识别系统的核心技术，车牌识别系统主要是利用数字图像处理模式来识别车辆与车牌，并全面采集数字视频与数字图像。通常，智能交通管理将车牌号作为识别车辆的重要标记，因此，可以说图像抓拍识别工作性质的关键影响因素是车牌号的重要性以及特殊性。

只要有车辆途经ETC车道，ETC系统和车牌识别系统就会自动识别车牌，并精确抓拍车辆的视频与照片，然后将车辆的车牌信息和所有图片信息进行加工并输入，使之形成流水数据，然后根据数据信息来判断来往车辆是否存在违规行为。

结束语：

总而言之，加强人工智能在道路交通管理中的应用，能够高效缓解城市交通拥堵的现象，为人们生活质量的提高提供保障。在人工智能的作用下，也能够避免人们出行的麻烦，能够合理化的安全出行时间，避免道路拥堵现象的出现，实现社会经济的高校发展。