智慧交通系统对交通系统安全的影响与应用

摘要 随着科技的不断进步，智慧交通系统作为一种创新性的解决方案逐渐成为城市交通管理的重要组成部分。基于此，文章研究了智慧交通系统对交通系统安全的影响与应用，首先通过车辆感知、道路感知和环境感知等传感器技术，以及车辆与基础设施和车辆之间的通信技术的应用，实现了对交通环境的全面感知和实时信息交流；然后通过对智慧交通系统的事故预防、交通流优化和突发事件响应等方面的分析，探讨了其对交通系统安全的积极影响。

关键词 智慧交通；交通系统；交通系统；安全措施

中图分类号 TN929 文献标识码 A 文章编号 2096-8949（2025）02-0019-03

0 引言

交通系统安全是指在交通运输中，通过采取一系列的措施和技术手段，确保交通参与者（包括驾驶员、乘客、行人等）在道路上能够免受伤害、保障交通流畅、预防交通事故和减少事故损失的综合性目标[1]。智慧交通系统是一种综合运用先进信息技术和通信技术，以提高交通系统效率、降低交通拥堵、增强交通安全等为目标的系统[2]。它涵盖了多个方面，包括感知技术、通信技术、数据处理和智能决策等，通过将车辆、道路和交通基础设施进行联网，实现实时的数据交互和智能控制，为城市交通带来更智能、高效、安全的运行[3]。传统交通系统往往面临诸如交叉口拥堵、事故频发等问题，而智慧交通系统以其先进的技术手段为解决这些问题提供了新的可能[4]。因此，该文通过设计智慧交通系统的总框架，从事故预防、交通流优化和突发事件响应等方面，分析其对交通系统安全的影响，有望为城市交通带来更加智能、便捷和安全的出行体验，同时也有助于提高交通系统的整体运行效率。

1 智慧交通系统的组成

1.1 系统总框架设计

智慧交通系统的总框架设计包括多个关键组件，这些组件共同工作以实现交通系统的智能化、安全性、高效率等目标。智慧交通系统的总体框架设计具体如图1所示：

（1）感知层：使用视觉传感器、雷达、激光雷达等设备，实时监测道路上的车辆位置、速度和状态。通过地磁传感器、摄像头和图像识别技术，识别道路标志、车道线和交叉口等信息[5]。集成气象传感器、空气质量传感器等，监测天气、空气质量和交通噪声等环境因素。

（2）通信层：实现车辆与交通信号灯、停车场、充电桩等基础设施的实时互联。利用V2V通信，车辆共享位置、速度等信息，实现协同行驶和碰撞避免。采用云计算和边缘计算技术，将感知层获取的数据传输至云端或进行本地处理。

（3）决策与控制层：通过大数据分析，对感知层获取的数据进行实时处理，提取有用信息。基于数据分析结果，制定智能交通管理策略，包括信号控制、路况优化和事故预防。将决策结果传递至交通信号灯、路边设施，实现对交通流的实时控制。

（4）用户界面层：为驾驶员提供实时导航、交通信息和驾驶辅助功能，为市民提供实时交通信息、公共交通查询、共享出行服务等功能。交通管理人员通过该界面监控交通流、制定交通规划和应对紧急事件。

（5）安全与隐私保护层：采用加密技术确保传输的数据安全，防止数据被恶意篡改或窃取。制定隐私保护策略，确保个人信息得到充分保护，合规处理用户数据。

这个总框架设计提供了一个综合的视角，涵盖了智慧交通系统的关键层面，确保各个组件之间的协同工作，实现整个交通系统的智能化和高效运行。

1.2 传感器技术

传感器是智慧交通系统的关键组成部分，在系统的感知层和决策与控制层中起到重要作用，通过各种传感器收集并处理环境数据，为系统的决策和控制提供准确的信息。在车辆感知中，系统可以使用Tesla Autopilot的8摄像头系统，车辆速度V可以通过相邻两帧图像中车辆位置的变化计算得到，具体如式（1）所示：

式中，Δa——车辆位置；Δt——时间（min）。通过图像处理，获得车辆在图像中的位置，便可计算速度。系统历代选用Velodyne HDL-64ELIDAR激光雷达，可用于高精度的三维点云数据获取，以点云数据形式表示周围车辆的位置和运动状态。Velodyne VLP-16 LIDAR激光雷达用于实时生成三维地图，利用其测得的距离和方向信息计算车辆位置和速度，生成高分辨率的点云地图，表示道路上的车辆位置。

在道路感知中，MagneRide地磁传感器用于检测车辆通过的地点，监测地磁场的变化，推导出车辆位置和车流量，记录车辆通过的时间和位置，用于道路流量分析。Sony IMX586图像传感器用于拍摄道路场景，使用图像识别算法检测和识别道路标志、车道线等，识别图像中的交通标志、车道线的类型和位置。

在环境感知中，Vaisala Weather Transmitter气象传感器用于监测气象条件，如温度、湿度、风速等参数，分析天气状况，记录当前温度、湿度和风速，用于天气预测。Sharp GP2Y1010AU0F空气质量传感器，用于监测空气中的颗粒物浓度，通过测量的颗粒物浓度评估空气质量，提供空气中PM2.5、PM10等颗粒物浓度数据。SparkFun Sound Detector声音传感器，用于监测交通噪声，分析声音频率和强度，判断并记录当前交通噪声水平，用于城市噪声监测。

1.3 通信技术

智慧交通系统的通信技术是系统框架中至关重要的一环，涉及通信层、用户界面层及安全与隐私保护层，涉及车辆与基础设施、车辆之间的实时互联，以及感知层获取的数据传输和处理。在车辆与基础设施的通信方面，通过使用LTE无线通信协议，车辆能够与交通信号灯、停车场和充电桩等基础设施实现实时的双向通信。信号传输距离d与信号强度S的关系可由自由空间传播模型表示为式（2）：

式中，Pt——发射功率（bm）；Gt和Gr——天线增益；λ——波长（MHz）；d——信号传输距离（km）。这样的交流机制使得车辆能够实时获取交通信号灯状态、停车场车位信息，甚至与充电桩协商的充电功率和费用。同时，车辆之间的通信通过V2V通信得以实现，采用5G-V2X车辆间通信协议，车辆能够共享实时的位置、速度等信息，以支持协同行驶和避免碰撞的智能交通系统功能，使车辆能够更加智能地做出驾驶决策，提高整体交通系统的效率和安全性。

在数据传输和处理方面，云计算和边缘计算技术应用于从感知层获取的大量数据的处理和分析。通过云计算，车辆将感知层获取的数据上传至云端进行实时分析和决策，以实现更为智能化的交通管理。而边缘计算则在车辆本地进行部分数据处理，减少云端传输延迟，提高实时性，使得车辆能够更加及时地做出反应。

2 智慧交通系统对交通系统安全的影响

2.1 事故预防

为测试智慧交通系统对交通系统安全的影响，此次实验通过智慧交通系统的事故预防功能，特别关注了实时监控和预测，以及预警系统的效果。表1是模拟实验的数据结果，展示了系统在事故预防方面的表现效果。

数据中的“预测碰撞概率”是通过系统分析车辆间距、速度等数据后，得出的潜在碰撞概率。预测结果表明，在以上示例中，车辆001和车辆002之间存在潜在的碰撞风险，系统能够准确监测并进行了实时预测。

当系统检测到潜在的事故风险时，预警系统通过车辆界面、交通标志或移动应用向驾驶员发出警告。同时，相关的数据也可以传送至交通管理中心，以协助实时的交通管理决策，减缓或避免潜在事故的发生，实验中具体的预警情况如表2所示：

预警系统根据实时监控和预测的结果，向驾驶员发送了多种预警信息，包括车辆碰撞预警、道路状况预警及交叉口预警。实验结果表明，通过智慧交通系统的实时监控和预测以及预警系统，系统能够在潜在事故发生前警示驾驶员，从而提高了交通系统的安全性。同时，相关数据也可以传送至交通管理中心，为实时的交通管理决策提供支持。

2.2 交通流优化

为测试智慧交通系统的交通流优化功能，实验主要涉及智能信号控制和动态路径规划。表3是模拟实验的数据结果，展示了系统在交通流优化方面的表现效果。

数据表中的“拥堵减轻比例”表示通过智能信号控制后平均等待时间的减少百分比。结果表明，通过智能信号控制系统有效降低了交叉口的平均等待时间，减轻了拥堵情况。

基于车辆感知获取的实时交通数据和通信层的路况信息，系统可以为驾驶员提供实时的最佳行驶路径。通过避开拥堵、事故发生区域，系统能够有效降低交通事故发生的概率，具体规划情况如表4所示。

实验结果表明，系统通过基于实时交通状况的动态路径规划成功优化了车辆的行驶路径，减少了行驶时间。通过智慧交通系统的交通流优化功能，系统能够有效降低交叉口的拥堵情况，提高交通流效率，并通过动态路径规划减少车辆行驶时间，从而降低了潜在的事故风险。

2.3 突发事件响应

为测试智慧交通系统的突发事件响应功能，实验主要涉及车辆协同应对和紧急通信系统。表5是模拟实验的数据结果，展示了系统在突发事件响应方面的表现效果。

实验中模拟了两种突发事件，分别是刹车失效和道路障碍。车辆通过V2V通信系统成功获取到突发事件信息，并采取协同应对措施，减小了事故发生的概率。

表6是模拟实验的数据结果，展示了系统在紧急通信响应方面的表现效果。

实验中模拟了两种紧急事件，分别是交通事故和火灾。车辆通过紧急通信系统迅速响应，向周围车辆和交通管理中心发送紧急信息，成功调度了紧急救援资源，减少了事故损失。实验结果表明，在突发事件发生时，智慧交通系统能够通过V2V通信和紧急通信系统的应用，使车辆之间迅速做出协同应对，及时获得帮助，有效降低了事故发生概率和减少损失。

3 结论

综合而言，智慧交通系统通过感知、通信和智能决策等技术手段，为交通系统的安全性带来了显著提升。它不仅能够在事故发生前预防潜在风险，提高交通流效率，还能够在突发事件发生时实现车辆之间的协同应对和紧急通信，有效减小事故的影响。随着技术的不断发展，智慧交通系统有望在未来进一步推动交通系统的安全性和效率，为城市交通带来更加智能、安全、便捷的出行体验。

参考文献

[1]陈波.基于数字孪生技术的智慧高速雷视融合系统应用研究[J].交通企业管理， 2023（6）：63-65.

[2]钱欣丽，宋涛，王瑜琳，等.智慧交通背景下城市轨道交通列车网络控制系统课程教学改革的思考[J].科技风， 2023（31）：107-109.

[3]张伊博，王璨.智慧交通系统的发展研究及建议——以香港公共交通体系为例[J].城市建筑， 2023（20）：99-103.

[4]周畅.5G技术在智慧交通构建中的应用研究[J].网络安全技术与应用， 2023（10）：80-82.

[5]孙远航，李彧，倪晓波，等.智慧交通拟态安全芯片系统原型设计[J].网络安全技术与应用， 2023（10）：118-120.