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    人工智能技術(shù)在智慧交通領(lǐng)域中的應(yīng)用

    2017-02-21 09:22:56陳春妍
    贏未來 2017年13期
    關(guān)鍵詞:公路交通智能化人工智能

    陳春妍

    摘要:現(xiàn)如今,我國是科技發(fā)展的大時代,隨著人工智能技術(shù)高速發(fā)展,人工智能技術(shù)逐漸走入我們的視野,這些技術(shù)在改 變?nèi)祟惿罘绞降耐瑫r,也對社會發(fā)展的各個領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。本文將簡要介紹人工智能技術(shù)和智慧交通的概念,并 重點分析和探討人工智能技術(shù)在智慧交通領(lǐng)域中的一些應(yīng)用狀況。

    關(guān)鍵詞:人工智能;交通大數(shù)據(jù);公路交通;智能化

    中圖分類號:F49 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:2095-3178(2018)06-0074-01

    引言

    人工智能是眾多行業(yè)應(yīng)用中自動化、智能化技術(shù)的核心要素。

    近年來隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,人工智能在諸多應(yīng)用領(lǐng)域都取得 了舉世矚目的成就。使用人工智能技術(shù)中的機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)等 技術(shù),對交通大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模,可以輔助或替代人工來做出 分析、判斷和決策。在某些情況下機(jī)器的分析識別效果已經(jīng)接近甚 至超過了人類水平。因此,人工智能技術(shù)的進(jìn)步對于推動交通行業(yè) 的技術(shù)進(jìn)步,提升交通行業(yè)的信息化、自動化、智能化水平有著非 常重要和積極的意義。本文詳細(xì)探討了人工智能技術(shù)在公路交通中 的應(yīng)用,并對未來的智慧交通的發(fā)展做出了展望。

    1 人工智能和智慧交通的概念

    人工智能技術(shù)是指以人類智能相關(guān)理論的研究為依據(jù),進(jìn)行相

    關(guān)理論的模擬、延伸、和擴(kuò)張的一種技術(shù),人工智能也稱機(jī)器智能。 它是由計算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、信息論、語言科學(xué)等多種學(xué)科相互融 合和發(fā)展而來。人工智能研究的主要內(nèi)容是如何制造出人造的智能 機(jī)器或智能系統(tǒng),使其具備模擬人類智能活動的能力。目前人工智 能主要包含自然語言處理、語音處理、計算機(jī)視覺、機(jī)器人技術(shù)以 及深度學(xué)習(xí)等熱點研究領(lǐng)域。隨著計算機(jī)運(yùn)算性能的快速發(fā)展,以 及存儲容量不斷擴(kuò)大,人工智能技術(shù)的研究將會不斷深入和提高, 人類的生活將會逐漸變得越來越智能化。智慧交通作為智慧城市的 一個重要構(gòu)成,它是解決城市交通問題的最佳方法,同時也是智慧 城市建設(shè)的一項具體應(yīng)用。智慧交通系統(tǒng)是指在交通領(lǐng)域中充分運(yùn) 用物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能、自動控制等技術(shù)而建立起的全方位 發(fā)揮作用的,實時、準(zhǔn)確、高效的綜合運(yùn)輸和管理系統(tǒng)。智慧交通 的目的是使得人、車、路達(dá)到密切配合,并發(fā)揮協(xié)同效應(yīng),從而提 高交通運(yùn)輸效率、保障交通安全、改善交通運(yùn)輸環(huán)境。

    2 智慧交通在智慧城市建設(shè)中的應(yīng)用難點與瓶頸

    2.1智慧交通缺乏頂層設(shè)計

    目前,我國城市智慧交通普遍缺少頂層設(shè)計,迫切需要建立一

    個系統(tǒng)全面的智慧交通框架體系,基于科學(xué)的方法論,從城市交通 全局角度,對智慧交通進(jìn)行戰(zhàn)略規(guī)劃及總體設(shè)計,自上而下、由近 及遠(yuǎn)指導(dǎo)城市智慧交通系統(tǒng)的設(shè)計、建設(shè)和運(yùn)行管理。

    2.2部門間信息共享程度低

    交通相關(guān)部門及下屬單位數(shù)量較多,其信息化系統(tǒng)多數(shù)由不同

    的軟件公司在不同時期開發(fā),系統(tǒng)獨立運(yùn)行且不能互聯(lián)互通,存在 信息孤島現(xiàn)象,導(dǎo)致交通數(shù)據(jù)呈現(xiàn)碎片化分布、信息利用率低且融 合程度差,各部門間缺乏有效的信息溝通和共享。

    2.3海量交通數(shù)據(jù)難以得到充分利用

    由于各個部門信息系統(tǒng)相互獨立,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和格式各不相同,

    對存在于各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的海量數(shù)據(jù)無法共享運(yùn)用,導(dǎo)致對交通信 息的感知和收集能力有限,數(shù)據(jù)潛在價值沒有得到有效挖掘,數(shù)據(jù) 沒有發(fā)揮其應(yīng)有的價值,在交通監(jiān)控、出行服務(wù)、交通指揮、應(yīng)急 處置等功能中不能充分發(fā)揮事前預(yù)測、事中管理和事后評估的智慧 化決策支持的作用。

    3 人工智能技術(shù)在交通流量管理中的應(yīng)用

    3.1預(yù)測交通流量以改善交通擁堵

    隨著我國汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,城市道路及高速公路道路擁堵的問 題日益嚴(yán)峻。通過對交通流數(shù)據(jù)挖掘,同時在此基礎(chǔ)上建立交通流 預(yù)測模型,就能夠有效的預(yù)測交通擁堵狀況,從而引導(dǎo)車輛選擇合 理出行路線。深度學(xué)習(xí)作為人工智能的新興學(xué)科,它已經(jīng)被成功地 應(yīng)用到很多領(lǐng)域,比如自然語言處理、分類任務(wù)、圖像識別等。深 度學(xué)習(xí)通過利用多層體系架構(gòu)來有效地提取出底層數(shù)據(jù)的潛在的特 征,然后提供給高層進(jìn)行分類與回歸。通過收集交通數(shù)據(jù)流的海量 數(shù)據(jù),利用深度自動編碼器模型對采集到的交通大數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練, 并在訓(xùn)練過程中對深度自動編碼器模型進(jìn)行不斷的調(diào)整,最后利用 調(diào)整后的深度自動編碼器模型對交通進(jìn)行預(yù)測。

    3.2根據(jù)交通流動態(tài)調(diào)節(jié)的智能紅綠燈

    隨著計算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展,基于機(jī)器視覺的檢測技術(shù)已經(jīng)應(yīng)

    用于交通監(jiān)測系統(tǒng),通過視頻檢測技術(shù)可以實時檢測路口中各車道 車輛的排隊長度。通過收集到的數(shù)據(jù),生成路口的候車隊列分布情 況,從而控制交通燈采取實時動態(tài)的配時控制方案。傳統(tǒng)紅綠燈浪 費(fèi)了很多綠燈的時間,對于交叉路口的雙向車流不一致的情況十分 不利。而上述這種方案可以最大程度的利用綠燈時間,避免綠燈時 間的浪費(fèi)以及路口候車時間的增加,可以有效緩解路口的交通擁堵。

    3.3闖紅綠燈檢測

    很多車輛在紅燈的時候繼續(xù)前進(jìn),這是一種很危險的行為,會

    影響到自身以及他人的生命安全。交管部門必須對違章車輛進(jìn)行記 錄處罰,如何準(zhǔn)確記錄闖紅燈的車輛是一個問題。通常的方法是使 用道路埋線圈進(jìn)行檢測,這種方法需要在停車線前方柏油路面下方 埋設(shè)一個壓力感應(yīng)器,然后將感應(yīng)器開關(guān)與紅燈相連接,紅燈亮的 時候感應(yīng)器接通處于工作狀態(tài),車的前輪碾過去,感應(yīng)器就發(fā)出拍 照信號,后輪再碾過去,再拍一次,通過照片記錄闖紅燈的車輛信 息。這種方法需要人工在路口填進(jìn)感應(yīng)線圈,由于線圈的精度問題, 還會出現(xiàn)誤判、漏判的情況。

    結(jié)語

    通過在公路交通中將引入人工智能技術(shù),借助其龐大的數(shù)據(jù)分

    析能力,有效的改善了道路交通中的各種問題。使用圖像識別技術(shù) 將之前需要大量人工作業(yè)、高成本的運(yùn)營到高速、簡單的智能化規(guī) 劃的轉(zhuǎn)變。通過人與計算機(jī)的共同協(xié)作,讓道路交通更加便利快捷, 穩(wěn)定提升國民經(jīng)濟(jì)。最近幾年機(jī)器視覺取得了空前的成就,得益于 深度學(xué)習(xí)技術(shù)帶來的巨大進(jìn)步,通過機(jī)器視覺的廣泛應(yīng)用,能夠大 大提高智能交通系統(tǒng)的感知精度和維度,讓智能交通系統(tǒng)更加智慧。

    同時,這些技術(shù)發(fā)展降低了交通管理部門任務(wù)量,給人們的生活帶 來了極大的便利。

    參考文獻(xiàn)

    [1]葉云.基于機(jī)器視覺的道路標(biāo)線損壞智能檢測設(shè)想.公

    路與汽運(yùn),2016,(03):55-57.

    [2]尹邵龍,趙亞楠.深度學(xué)習(xí)在城市交通流預(yù)測中的實 踐研究.現(xiàn)代電子技術(shù),2015,(15):158-162.

    [3]譚娟,王勝春.基于深度學(xué)習(xí)的交通擁堵預(yù)測模型研 究.計算機(jī)應(yīng)用研究,2015,(10):2951-2954.

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