人工智能技术在交通领域的应用分析

瞿华峰、荆方、任宝川、胡瑞峰

（云南经济管理学院，云南昆明650000）

0 引言

智能交通系统的建设需要以计算机技术、信息技术、数据通信技术、电子控制技术、传感器技术以及人工智能技术等为依托，将交通运输、服务管理以及车辆管理等工作融合到一起，通过智能控制道路、车辆以及交通者之间的联系，形成稳定、高效、安全的运营机制。人工智能技术的应用改变了传统的交通模式，这也是现代城市的重要标志。

1 城市智能交通建设现状分析

1.1 公交系统不够完善

在我国经济快速发展的今天，大量城市人口的日常出行对交通造成一定的影响。在这种情况下，公共交通系统也面临一定的问题，具体体现在以下几个方面：

第一，公交车发车时间的变化没有及时通知，对市民的日常出行造成不便；第二，公交车的路线和途径站点不够科学，降低了通行的效率；第三，应对突发事件的预案不够完善。在面对突发情况下，处理不及时、不科学导致影响扩大。为了解决这些问题，需要重视对公交管理系统的完善，借助现代技术，充分采用科学的设计理念，提升道路通行效率[1]。

1.2 交通路线的设计和道路的规划不够合理

对于交通运输系统而言，路线设计和道路规划非常重要，这些内容直接关系到车辆的行驶路线和行驶轨迹以及交通基础设备的安排等问题。尤其是对于大型城市而言，交通路线的设计和道路的规划还会直接影响到城市的正常运转。但就当前而言，由于城市人口与农村人口的规划不够统一，分配不够均匀，导致交通路线没有覆盖村镇，降低了通行的效率，也没有切实为群众提供便利。对于人流密集的城市设置的道路路线过少，导致拥堵情况时有发生。道路设计过程中，复杂弯路过多，单双向道路的设计不够合理，也存在一定的安全隐患，这些都是需要重点关注的问题。

1.3 私家车过多，停车设备不齐全

在经济飞速发展的今天，人们的生活水平不断提升，私家车的数量越来越多，但私家车的停放并不科学。

尽管我国幅员辽阔，但由于人口众多，因此人均土地较少。尤其是大型城市中，由于人口比较密集，因此停车位紧张已经成为城市的通病。这就造成了私家车违规占用道路的情况，不利于市民的正常交通出行。

2 城市智能交通主要技术分析

2.1 电子软件技术

在智能交通不断完善的今天，需要重视对交通数据的采集、传输、存储以及处理等工作。结合城市的发展趋势，完善交通信息的管制有利于高效处理交通运输过程中的问题和缺陷。电子软件技术的应用，将依托特殊的算法和函数，借助相关分析、回归分析以及聚类分析等方式，对交通数据信息进行分类、汇总和预测处理。在具体应用过程中，还需要对交通系统中的人、车进行统计分析，并充分考虑到各种交通因素和运输情况，通过积极控制影响因素实现对交通状况的管控，这对于科学规划交通与运营具有非常重要的现实意义[2]。

2.2 计算机视觉技术

利用计算机视觉技术能够及时关注交通客流和运营情况，更为准确地了解到交通运行过程中的车辆情况。计算机视觉技术会运用数学、光学、人体视觉等方面的知识，为新兴的人工智能技术提供助力。

通俗地讲，计算机视觉技术可以充当人类的眼睛，利用图像识别技术和处理技术，根据道路交通的实际情况进行指导和疏散，并结合智能数据分析结果，提供具体的道路疏导方案。

2.3 深度学习技术

深度学习是人工智能中的先进深度学习技术和视频感知技术的融合，利用人工智能能够对网络交通视频数据进行深入学习和研究，充分识别视频中的交通场景和人物情况，获取相关的目标和关键数据。

这些数据能够对场景中人物、车辆以及人员的行为进行描述，从而提升交通视频的价值。这些分析的结果利用智能终端设备可以进行数据输出，为驾驶人员提供更多的数据参考，这对于提升驾驶的安全性和道路通行效率具有非常重要的现实意义[3]。

3 城市智能交通建设中人工智能应用现状

3.1 数据整合力度不足

城市智能交通建设本身存在特殊性，涉及较多的业务与行业，因此存在数据繁杂的情况。交通管理工作开展时也存在工作难度较大的情况，需要准确辨别与分析基础数据。

当前很多城市交通管理仅依靠传统经验开展工作，对大量基础数据无法及时处理，影响到管理效率提升，甚至出现徒增伤亡的情况。同时，部分交通管理单位数据保护意识不足，没有意识到交通管理数据的重要性，也没有意识到数据的作用，造成无法集中管理与分析数据，甚至产生冗余或错误数据，影响到城市智能交通建设的开展。

3.2 严重数据壁垒现象

随着人工智能高速发展，人们已经意识到数据的重要性，对于信息安全防护力度不断加强。

实际中受到各类因素影响，造成各交通管理救援总队之间尚没有实现数据共享及信息交流，交通管理人员只能查询本地情况，无法查阅其他地区的数据情况，影响到数据系统的建设，继而限制人工智能作用的发挥。城市智能交通建设中交通管理员存在信息不对称的情况，影响到最优化决策的制定，出现更多的人员及财务损失。

3.3 数据分析不够全面

当前虽然交通管理部门不断提高对数据收集与分析的重视度，但没有建立相应的大数据分析系统，不能正确认知大数据的实践情况，造成实际分析情况不理想。依旧有交通管理机构采取传统救援工作模式，即电话报警-人工抽调-展开救援工作，这个过程中容易受到影响出现定位不准的情况。而且城市现代化发展背景下道路与交通状况变得复杂，数据更新不及时无法掌握实施情况，影响到救援效果。

4 人工智能技术在交通领域中的具体应用

人工智能技术在交通领域中的具体应用体现在以下几个方面：第一，在规划交通道路方面的应用；第二，在落实公交调用方面的应用；第三，人工智能交通监控系统的应用；第四，实时路况记录和指导方面的应用。

4.1 在规划交通道路方面的应用

利用智能终端、大数据、云计算等新技术的优势，可以推动交通规划朝着智能化、人性化的方向发展。利用智能终端，能够清楚地了解车辆的情况和道路环境的信息数据。数据收集完成之后，需要使用大数据做好分类、汇总、分析和处理工作，根据最终的分析结果，充分了解路面交通的状况，形成调配的策略。

利用这些数据能够进一步了解居民的出行规律，掌握居民的出行偏好和地点，从而对道路进行优化设计，对居民的实际需求进行分析，为交通规划和城市发展提供有力的数据支撑。

4.2 在落实公交调用方面的应用

公共交通设施的应用能够有效缓解交通压力，为市民的出行提供方便。同时公共交通工具的高效利用，还能有效减少道路上私家车的数量，从而降低对环境造成的影响。因此有效落实公交调度工作，也是当前城市发展过程中需要重点关注的方面。

将人工智能技术应用到这一层面，能够根据全球定位系统和客流IC 卡对数据进行收集和整理，这些数据可以保存客户的使用记录，形成数据报告。另一方面，利用GPS 技术的优势，可以对公交的行驶路线、发车时间、行车速度以及路段情况进行信息数据的收集，通过人工智能的科学算法，对客流情况以及行车情况进行分析，并对之后的客流和运行进行预测，为人们的出行提供科学参考。

4.3 人工智能交通监控系统的应用

对于道路交通而言，监控系统非常重要。现代智能交通监控系统可以利用计算机和摄像头设备，对相应的图像进行检测，并利用识别技术对相关路段的交通情况和车流量进行分析。智能交通系统可以在城市中的重大路段枢纽位置发挥作用，通过对重大出入口的监测与监控，有效防止意外交通事故的发生。

另一方面，通过摄像头还能对特定路段的车流量、车辆饱和度进行数据采集，进而对十字路口的交通信号灯进行智能调整，从而更好地控制车辆的运行，缓解交通压力，提升道路安全水平。对于交通监控系统而言，还可以应用到停车场中，对停车场中的车位情况进行记录，并及时对不合规的车辆进行处理，提升停车资源的利用率。

4.4 实时路况记录和指导方面的应用

当前，在技术的推动下，越来越多的车辆开始装载GPS 系统，这种系统的应用可以充分利用人工智能的优势，为驾驶人员提供科学的路况指导和行车规划。利用这种技术，一方面可以提升出行的人性化，另一方面还能降低出行需要的时间、人力和物力，对道路车辆进行均匀分配，提升道路利用率的同时，为驾驶人员提供便利。

GPS 技术利用人工智能在导航过程中可以运用智能的算法，快速得到用时最少、路程最短的路线。随着人工智能技术的进一步应用，停车指导也成为人们关注的重点方面，这种数据的收集分析，能够根据实际情况，在驾驶人员到达目的地之前，为驾驶员提供停车位置的播报工作，方便停车的同时，还能有效避免占用道路情况的出现，对于城市的安全规范管理也具有重要的积极意义。

5 结语

综上所述，人工智能技术在交通领域的应用，对于改善我国的交通效率，降低事故发生的概率，解决实际交通问题都具有重要意义。随着技术的进一步发展，人工智能技术在数据分析、视频识别、出行指导、行车安全以及城市道路优化设计、站点配置、停车设施建设优化以及交通管理方面发挥的作用将会越来越明显。