人工智能在智能交通中的應(yīng)用

潘敘衡

摘要：隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展，科技發(fā)展日新月異，人工智能也在不斷發(fā)展，其涉及到的領(lǐng)域也在不斷擴(kuò)大。最近幾年我國(guó)交通運(yùn)輸水平也在逐漸提高，各種交通方式極大地方便了人們的生活、工作和學(xué)習(xí)，同時(shí)交通運(yùn)輸系統(tǒng)也在向體系化發(fā)展，交通領(lǐng)域?qū)萍己托畔⒒囊笠苍絹?lái)越高，各種交通資源不斷整合，越來(lái)越集中化管理。同時(shí)交通方面的服務(wù)由于科技化水平越來(lái)越高也更加人性化、智能化。智能交通產(chǎn)業(yè)蓬勃興起，這也符合我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的需要，是我國(guó)交通方式日益多樣化的結(jié)果，也是我國(guó)交通運(yùn)輸產(chǎn)業(yè)集中化管理的需要，本文主要闡述了如何利用人工智能使交通服務(wù)更具人性化，主要從三個(gè)方面即智能信號(hào)燈、警用機(jī)器人、精細(xì)化預(yù)警三個(gè)方面來(lái)分析。

關(guān)鍵詞：人工智能;智能交通;應(yīng)用

計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能技術(shù)已經(jīng)涉及到人們生活的方方面面，無(wú)論是工作、學(xué)習(xí)還是生活都離不開(kāi)科技的支撐，交通出行自然也難逃其中。人工智能不僅方便了人們的出行，更提高了交通行業(yè)的服務(wù)效率，整合了交通資源，大大降低了由于出行時(shí)間集中、出行方式相似而導(dǎo)致的交通擁堵問(wèn)題。所以將智能化引入交通運(yùn)輸行業(yè)可以有效地縮短人們的出行時(shí)間，提高出行效率。

一、人工智能在交通信號(hào)燈中的應(yīng)用

隨著人口的越來(lái)越多，私家轎車(chē)的擁有量也在逐年攀升，但是道路的數(shù)量卻不能相應(yīng)地快速增加，我國(guó)交通擁堵問(wèn)題也已經(jīng)越來(lái)越嚴(yán)重，正在消耗人們?cè)絹?lái)越多的時(shí)間和精力，人們對(duì)堵車(chē)產(chǎn)生的抱怨也越來(lái)越多，這極大地拉低了人們的幸福指數(shù)。交通擁堵已經(jīng)不僅僅影響人們的心理感受，還直接危害到人們的健康問(wèn)題，因?yàn)殡S著交通擁堵越來(lái)越嚴(yán)重，尾氣的排放量會(huì)成倍的增加。對(duì)此，有專家進(jìn)行了系統(tǒng)化的研究，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)生交通擁堵問(wèn)題的一個(gè)重要原因就是信號(hào)燈的設(shè)計(jì)不合理，解決這一問(wèn)題需要引入人工智能。

傳統(tǒng)信號(hào)燈的設(shè)計(jì)主要是事先確定好黃綠燈的轉(zhuǎn)化時(shí)間，只能做到定期進(jìn)行調(diào)整。但是如果引入人工智能技術(shù)，就可以大大縮短所有汽車(chē)通過(guò)指示燈的總時(shí)間，最大程度上改善交通擁堵的問(wèn)題。智能信號(hào)燈的原理是通過(guò)提高交通吞吐量，減少每輛汽車(chē)的等待時(shí)間，產(chǎn)生和增加道路或加寬道路相同的效果。人工智能信號(hào)燈相比于傳統(tǒng)的信號(hào)燈的最大優(yōu)勢(shì)是加入了感知功能，可以感知到不同路口的車(chē)輛流動(dòng)數(shù)量，同時(shí)借助自動(dòng)傳輸功能和人工智能中的計(jì)算功能，隨時(shí)隨地根據(jù)實(shí)際情況的需要控制信號(hào)燈顏色變化的時(shí)間，提高信號(hào)燈轉(zhuǎn)化的靈活性和準(zhǔn)確性。人工智能信號(hào)燈相比于傳統(tǒng)的信號(hào)燈的另一大優(yōu)勢(shì)是信號(hào)燈采用分散式控制的方式，各個(gè)控制終端相互獨(dú)立，根據(jù)每個(gè)路口的實(shí)際情況隨時(shí)調(diào)整，由于傳統(tǒng)的信號(hào)燈大都相互影響相互制約，無(wú)法做到適時(shí)調(diào)整，引入人工智能之后就可以解決這一弊端，具有針對(duì)性地提高汽車(chē)的行駛效率，改善汽車(chē)擁堵的問(wèn)題，方便人們的出現(xiàn)，最大限度地發(fā)揮人工智能的作用。

二、人工智能在警用機(jī)器人中的應(yīng)用

分析我國(guó)的交通管理現(xiàn)狀可以發(fā)現(xiàn)，目前我國(guó)的交通管理部門(mén)主要是交警部門(mén)，負(fù)責(zé)日常產(chǎn)生的交通問(wèn)題，并且全天監(jiān)控，遇到特殊情況或是道路擁堵路段還需要交警出勤，進(jìn)行交通指揮，防止意外交通事故的發(fā)生。總體上交通管理部門(mén)工作量較大，而且由于警力資源較缺乏，容易造成工作疏忽。為了解決這種窘境需要引入人工智能技術(shù)，用機(jī)器代替人力，極大地解放勞動(dòng)力，同時(shí)機(jī)器比人力更能提高服務(wù)效率，提供更準(zhǔn)確的交通信息，并及時(shí)做出適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。這就需要引入警用機(jī)器人，警用機(jī)器人可以做到24小時(shí)高效率地工作，實(shí)時(shí)監(jiān)控，保障交通正常運(yùn)行，解決交通管理部門(mén)人少事多的窘境，做到集中化管理，整合交通資源。警用機(jī)器人和智能信號(hào)燈的原理類似，依然利用人工智能的感知功能和計(jì)算功能，可以做到實(shí)時(shí)監(jiān)控并及時(shí)反饋，而且警用機(jī)器人還能夠進(jìn)行違章查詢工作，當(dāng)有人酒駕時(shí)，警用機(jī)器人可以通過(guò)事先設(shè)定的程序進(jìn)行駕駛員體內(nèi)酒精含量測(cè)量，并依據(jù)不同的測(cè)試結(jié)果進(jìn)行不同的反應(yīng)，采取不同的行動(dòng)。

此外，遇到雷雨等特殊情況，警用機(jī)器人還可以識(shí)別交通信號(hào)燈，根據(jù)車(chē)流量指揮交通，解決交通阻塞的現(xiàn)狀，并維持交通秩序，保障行人安全。面對(duì)違規(guī)行為，警用機(jī)器人可以將駕駛員的身份信息上傳系統(tǒng)，并留下記錄。

三、人工智能在精細(xì)化預(yù)警中的應(yīng)用

除了加強(qiáng)事中事后的控制外，加強(qiáng)事前防控也很重要，而且一旦發(fā)生交通事故，很可能會(huì)引發(fā)生命安全問(wèn)題，造成無(wú)法挽回的后果，所以做好提前預(yù)防就顯得尤為重要。在進(jìn)行精細(xì)化預(yù)警時(shí)，人力遠(yuǎn)遠(yuǎn)比不上機(jī)器更加準(zhǔn)確，利用人工智能進(jìn)行精細(xì)化預(yù)警，可以綜合各種匯集的數(shù)據(jù)，通過(guò)科學(xué)的分析提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，減少安全隱患。精細(xì)化預(yù)警相比于傳統(tǒng)的預(yù)防措施最大的優(yōu)點(diǎn)就是可以擁有超強(qiáng)的識(shí)別能力，不同于傳統(tǒng)的人力觀察，帶有更多的主觀性。依靠其特有的識(shí)別能力進(jìn)行精細(xì)化預(yù)警可以更加詳細(xì)地監(jiān)控各個(gè)路段的情況，不放過(guò)任何一個(gè)違規(guī)的駕駛員，打消人們的投機(jī)心理，提高駕駛員的警惕性。此外，精細(xì)化預(yù)警設(shè)備中還安裝了提醒服務(wù)，其原理是利用聲音與燈光提醒駕駛員，傳遞一些重要的信息，例如此路段交通事故頻發(fā)，超速極易發(fā)生撞車(chē)事故等，提醒駕駛員高度注意，降低事故發(fā)生率。

最后，針對(duì)道路設(shè)計(jì)極為復(fù)雜的路段，精細(xì)化預(yù)警設(shè)備可以迅速為駕駛員做出道路分析，并為其提供最合適的出行方案。將人工智能運(yùn)用在精細(xì)化預(yù)警設(shè)備中，能夠給駕駛員提前發(fā)送警惕信號(hào)，使駕駛員做好應(yīng)急準(zhǔn)備，同時(shí)提前感知到危險(xiǎn)因素，有針對(duì)性地進(jìn)行預(yù)防，并選擇合適的應(yīng)對(duì)方案。精細(xì)化預(yù)警設(shè)備的應(yīng)用可以最大程度地降低事故的發(fā)生率，保障交通出行安全。

四、結(jié)語(yǔ)

目前我國(guó)交通問(wèn)題已經(jīng)十分嚴(yán)重，也存在著諸多問(wèn)題，急需要我們解決，例如大范圍的交通堵塞問(wèn)題，交通管理部門(mén)責(zé)任重大，人少事多的窘境，這些問(wèn)題要想得到徹底的解決，必須借助人工智能的支撐。將智能信號(hào)燈、警用機(jī)器人和精細(xì)化預(yù)警三個(gè)舉措合作運(yùn)用，為大眾提供人性化的出行服務(wù)。

參考文獻(xiàn)

[1]王偉耀.人工智能技術(shù)在智慧交通領(lǐng)域中的應(yīng)用[J]. 電子技術(shù)與軟 件工程，2018（3）：251.

[2]葛志鵬.基于多源數(shù)據(jù)的高速公路短時(shí)交通狀態(tài)預(yù)測(cè)方法研究[D]. 南京：東南大學(xué)，2016.

[3]金茜希. 基于 ASP.NET 的道路交通事故處理管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) [D].成都：電子科技大學(xué)，2014.

（作者單位：濟(jì)南市歷城第一中學(xué)）