人工智能赋能交通信息新技术导读

特邀策划人

赵军辉

工学博士，华东交通大学信息工程学院院长，江西省人工智能交通信息传输与处理重点实验室主任，江西省车联网关键技术工程实验室主任；主要从事通信和网络关键技术、人工智能和信号处理等领域研究工作；主持在研国家自然科学基金(联合基金)重点项目1项、国家自然科学基金面上项目1项、江西省自然科学基金重点项目1项以及国家重点研发6G子课题1项；出版学术专著1本，编著教材1本，译著3本，参编英文专著2本；在相关领域发表期刊及国际会议学术论文200余篇，申请国家发明专利40余项，软件著作权登记20余项，荣获教育部科技进步二等奖1项。现为江西省人工智能学会副理事长兼秘书长、中国计算机学会计算机应用专业委员会副主任、中国计算机学会南昌分部首任主席和中国生产力促进中心协会汽车工作委员会副主任等。

冯光升

哈尔滨工程大学计算机学院/软件学院/国家保密学院副院长，教授，博士生导师。主要研究方向：无线网络资源优化分配、无线认知网络接入技术、无线室内定位技术、移动社会网络数据分发等。承担国家自然科学基金、国家科技重大专项，省自然科学基金(重点项目)、国防科技项目等10余项重点项目。荣获黑龙江省科技进步奖二等奖2项，国防科技进步奖三等奖1项，黑龙江省教育教学二等奖2项，校示范教师、校优秀教师等荣誉称号。

内容导读

交通信息技术是国家信息技术的重要组成，也是智慧交通系统不可分割的部分。2021年国务院印发的“十四五现代综合交通运输体系发展规划”与同年交通运输部发布的“数字交通十四五发展规划”清楚地分析了交通信息体系建设的国内外现状，并强调了未来五年，我国的交通运输行业要采用新科技赋能的发展路线。

鉴于上述情况，为了更好地向读者介绍我国交通信息技术的最新研究成果，并进一步拓展交通信息技术应用的深度和广度，培育数字交通创新发展体系，促进交通运输与经济社会发展深度融合，推动交通运输行业的高质量发展，我们组织了本专题。

《智能轨道交通中无线通信技术应用与展望》系统地分析了轨道交通无线通信的现状与挑战。在此基础上，结合人工智能、毫米波、D2D通信等新兴的信息技术，提出了基于机器学习的信道建模方法、基于生成对抗网络的信道估计等技术。最后从安全性、感知-通信-计算一体化和绿色化的角度分析了智能轨道交通中无线通信的发展方向，对未来轨道交通网络的建设提供了支持。

针对交通信息技术中的移动边缘计算技术，《移动边缘计算中的智能任务迁移技术：现状与展望》在介绍任务迁移技术现状的同时，提出了一种人工智能赋能的智能任务迁移技术，用于提高移动边缘计算系统在车联网场景下的服务质量。仿真结果表明，融合了人工智能技术的移动边缘计算系统，在资源有限的条件下，能有效地提升系统的容量与服务时延。

在系统地分析现有通信协议编码方案的基础上，《额外信息可靠传输新技术——便车码的构造与应用》介绍了面向低密度校验码的额外信息便车传输技术。从信息论的角度出发，证明了基于便车码传输额外信息的可行性，并对未来便车码在其自身编码构造、译码设计及应用拓展等方面可能的研究方向进行了展望。

论文《基于移动边缘计算的任务调度算法设计》研究了移动边缘计算中多用户场景下的任务调度问题，并针对该问题设计了一种具有实时响应能力的任务调度算法。通过与遗传算法在时延、能耗两方面进行比较，所提出的算法能有效降低移动设备整体的能量消耗，同时在高并发、高时延要求等情况下仍能保持良好的性能，为解决车联网领域中的多用户调度难题提供了思路。

针对交通场景中的多目标跟踪任务，为了提高跟踪算法的跟踪精度，《基于MF-DeepSORT的交通多目标跟踪》在现有算法的基础上融入了人工智能技术，用于提高跟踪匹配的准确性。同时，还构建了交通多目标跟踪数据集Car-MOT，为日后交通信息技术中的相关研究提供了参考。

《基于深度LSTM与遗传算法融合的短期交通流预测模型》对短期的交通流量信息进行了分析，并针对现有技术泛化能力不足、难以收敛等问题，提出了一种采用遗传算法优化的预测模型，对未来智慧交通系统的应用提供了技术支持。

综上所述，本专题首次全方位地展示了人工智能赋能的交通信息新技术。内容涵盖交通信息技术的研究现状、发展趋势以及人工智能与移动边缘计算等多方面相关的支撑技术。希望本专题能够对广大读者了解和研究交通信息技术提供有价值的启示、参考与借鉴，共同搭建起开放的交通信息技术交流平台，促进我国智慧交通系统的发展。最后，感谢编辑部各位老师在征稿通知发布、论文评审与意见汇总、论文定稿、编辑修改及出版所付出的努力和汗水；感谢专题评审专家及时、耐心、细致的评审工作；衷心感谢各位作者的辛勤工作和精心撰稿!