人工智能技术在城市智能交通系统中的应用

摘 要：信息化时代背景下，人工智能技术在各个领域引起关注。人工智能技术在城市基础设施中的应用，对人们的生活产生巨大的影响，比如在建筑及安全管理等领域，人工智能已经发挥作用，对我国城市化进程起到推动作用，也能达到节能减排的目的，人工智能技术为人们生活及工作提供良好的环境。现阶段，随着人们生活水平的不断提升，汽车数量不断增加，也引发了一些交通问题，若城市交通系统建设不佳，容易引发一系列的问题，对此，若想推动城市发展，还需不断完善交通系统。基于此，本篇文章对人工智能技术在城市智能交通系统中的应用进行研究，以供参考。

关键词：人工智能技术;城市智能交通系统;应用分析

引言

随着我国经济的快速发展和城市人口的快速增加，每天的交通旅行是如何保证安全和快捷的？随着人工智能技术的快速发展，城市智能交通系统技术已经不再是天方夜谭，而是开始受到国家级的关注。人工智能和城市智能交通系统相结合成为主要的发展方向。在人工智能技术方面，过去数十年间经历了两次发展热潮。

1城市智能交通系统的概念

城市智能交通系统（ITS）建立在完善设备的基础上，采用了计算机网络的数据传输技术、信息控制技术和通信技术电子监控调度手段、信息传感技术等现代科学技术，是一种城市交通管理系统。与以往的城市交通系统相比，智能交通系统更全面、高效、准确，能够更方便地处理运输过程中的运输服务和控制，对汽车制造进行管理，对道路车辆进行有效监督，使行驶的每辆车都能够达到国家道路车辆行驶标准，提高行驶效率、交通安全系数。相关部门通过城市智能交通系统可以对城市的道路进行智能化监控和处理，使人、车、路紧密结合，提供安全的环境保护同时，有效提高城市交通质量。

2人工智能技术分析

现在人工智能技术的主要研究是从三个方向展开的。一个是模拟人的智慧，典型地表示符号学派、知识光谱的方式。两种是模拟人脑的构造，典型的是连结学派、神经网络方式。第三，模拟人的行动，典型地表示行动学派，例如机器人自主地学习。目前的三种技术都很先进。主要技术方向是机器学习的方向和知识的光谱方向。具体地，深度学习是基于数據表征学习的方法。观测值（例如，一张图像）可以用各种方法来表示，例如各像素的强度值的向量，或者更抽象地以一系列边缘、特定形状的区域等。使用一些特定的表现方法，可以从实例中更容易地学习任务（例如，面部识别或面部表情识别）。深度学习的优点是使用用于非监督性或半监督性特征学习和分层特征提取的有效算法来代替手工获得特征。知识谱旨在描述实际世界中存在的各种实体或概念及其关系，通常由三个组表示，知识谱被认为是巨大的图，其中节点表示实体或概念，而一个表示属性或关系构成。当前这两项技术的主要瓶颈在于计算机性能不足、处理复杂问题的能力不足、数据量严重缺失这几个方面。

3人工智能技术在城市智能交通系统中的应用分析

3.1高清视频监控系统

城市智能交通管理过程中利用高清视频系统，指的是利用互联网技术将智能计算机及摄像头连接，利用图像监测技术对各个区域的道路交通情况进行分析，便于交警掌握道路通行状态及信号灯情况，对信号灯进行智能化调整，从而缩减道路交通堵塞的问题。此外，智能交通系统在停车场及交通堵塞的道路上应用，有利于协助管理人员对停车资源进行管理，通过电子显示屏向驾驶员提供停车位导向等，避免驾驶者在停车过程中浪费大量的时间，从而提升车位管理的便捷性，也能一定程度上降低汽车尾气排放及污染等问题，保护交通秩序。

3.2智能地图的应用

伴随智能化地图在各个领域广泛应用，车载系统与城市交通配合，可观察前方是否拥堵，为广大群众出行提供便利。部分智能化地图构建信息服务平台，包括腾讯地图、百度地图及高德地图，大数据技术在地图中的价值不断凸显，为群众节省时间及提供便捷的同时，也能降低城市交通运输的压力。GPS车辆监控系统对车辆信息完成一体化监控。现阶段，GPS在物流配送及私家车安全管理等各个方面得到应用，且能帮助交通警察定位车辆，打击违规行驶问题，为车辆安全行驶及道路交通安全管理提供保障。

结束语

城市交通的智能治理是人工智能规模化产业应用的重要载体。人工智能技术在经历了近七十年的发展逐渐从理论应用到我们的实际生活当中，从天猫精灵到大数据购物等等。两者在发展过程中是正相关正促进的关系，单一方面的技术进步都可以带动另一方的升级进步，这也是人工智能技术与智能交通系统的深刻内联关系所决定的，未来的人工智能技术在智能交通系统领域内的应用，除了技术层次的发展是智能交通系统最终能否进入社会应用的一个关键因素外，法律法规的完善健全，监管和立法体系的完善程度也是其制约因素。

参考文献：

[1]徐红兵，邓惠俊.人工智能技术在城市智能交通系统中的应用[J].计算机产品与流通，2019（01）：167.

[2]杜明.人工智能技术在城市智能交通系统中的应用[J].科技促进发展，2018，14（07）：617-622.

[3]李成兵，魏磊，李奉孝，路远征。 基于攻击策略的城市群复合交通网络脆弱性研究[J]. 公路交通科技，2017，（03）：101-109.

[4]郭延永，刘攀，吴瑶，马超群。 城市轨道交通单线服务水平评价方法与应用[J]. 合肥工业大学学报（自然科学版），2017，（03）：384-389.

作者简介：

王天翊（1974.8-），男，汉族，山东省济南市，警务技术一级主管，本科，主要从事智能交通研究。