人工智能技術(shù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用

趙英華

摘 要：伴隨社會的發(fā)展與時代的進步，我國交通領(lǐng)域一改傳統(tǒng)面貌，呈現(xiàn)出全新的發(fā)展形勢。當前，越來越多的先進科學(xué)技術(shù)被應(yīng)用到交通領(lǐng)域，并表現(xiàn)出理想的應(yīng)用效果，而人工智能技術(shù)便是其中最具代表性的技術(shù)之一，在推動我國交通可持續(xù)發(fā)展方面發(fā)揮著不可替代的作用。因此，本文深入分析人工智能技術(shù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù);交通;可持續(xù)發(fā)展

中圖分類號：TP18;U495文獻標識碼：A文章編號：1003-5168（2021）12-0019-03

Application of Artificial Intelligence Technology in the Field of Transportation

ZHAO Yinghua

（Hebei Communications Vocational and Technical College，Shijiazhuang Hebei 050035）

Abstract： With the development of society and the progress of the times， China's transportation sector has changed its traditional appearance and presented a brand-new development situation. At present， more and more advanced science and technology are applied to the transportation field， and show ideal application effects， and artificial intelligence technology is one of the most representative technologies， which plays an irreplaceable role in promoting the sustainable development of China's transportation. Therefore， this paper deeply analyzes the application of artificial intelligence technology in the field of transportation.

Keywords： artificial intelligence technology;transportation;sustainable development

近年來，人工智能技術(shù)逐漸興起，越來越多的新型產(chǎn)品問世，如無人駕駛、無人物流、無人超市等，這些都是人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用的標志性成果，其也在一定程度上代表著未來社會的發(fā)展趨勢。現(xiàn)階段，我國交通領(lǐng)域正在積極引入和應(yīng)用人工智能技術(shù)，意在借助其強大優(yōu)勢來消除傳統(tǒng)技術(shù)模式遺留的交通管理弊端，提升交通領(lǐng)域的整體發(fā)展水平。

1 三大人工智能核心技術(shù)及發(fā)展現(xiàn)狀

1.1 計算機視覺技術(shù)

計算機視覺技術(shù)的很多功能都遠超于人類的視覺水平。比如，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，運用建立在計算機視覺技術(shù)基礎(chǔ)上的騰訊覓影，可以高效、準確地篩查出食道癌，用時短且準;媒體領(lǐng)域，運用計算機視覺技術(shù)，可節(jié)省接近一半的視頻內(nèi)容審核時間。計算機視覺技能樹如圖1所示。

當前，計算機視覺技術(shù)呈現(xiàn)出良好的應(yīng)用效果，但這并不意味著計算機視覺技術(shù)就是完美的，其依然存在很多缺陷，亟待完善。例如，計算機視覺技術(shù)缺乏可用于人工智能模型訓(xùn)練的大規(guī)模數(shù)據(jù)集，在應(yīng)用場景中沒法進行數(shù)據(jù)標注，這就使得數(shù)據(jù)不能共享，同時也沒有辦法形成閉環(huán)[1]。另外，該技術(shù)在工程化經(jīng)驗方面也有所欠缺，從技術(shù)到產(chǎn)品再到規(guī)?；瘧?yīng)用，計算機視覺技術(shù)應(yīng)用經(jīng)驗并不是很豐富。

1.2 自然語言處理技術(shù)

我國人工智能領(lǐng)域的自然語言處理技術(shù)水平早已經(jīng)遠遠領(lǐng)先于世界。我國語言識別領(lǐng)頭企業(yè)（如搜狗、百度、科大訊飛等）的語音識別率是97%左右，而谷歌、微軟等國外語言識別領(lǐng)頭企業(yè)的語音識別率則是95%左右。自然語言處理系統(tǒng)如圖2所示。

新時代，自然語言處理技術(shù)不僅要讓人們聽到聲音和語言，更要確保人們能夠聽得懂語義。比如，當人們要求系統(tǒng)識別“飯店”這個詞時，系統(tǒng)會非常直接清晰地進行識別，但是若人們對系統(tǒng)說一些模糊語句，如自助餐、連鎖店這類詞語，則系統(tǒng)會借助自然語言處理技術(shù)對用戶語言進行智能化分析，進而做出精準推薦。

目前，自然語言處理技術(shù)遇到的最大瓶頸便是語義識別，要想真正做到語義識別，人們還需要研究非常多的內(nèi)容。如果這一板塊被成功開發(fā)出來，那么其發(fā)展前景不可限量。

1.3 知識圖譜技術(shù)

知識圖譜這一概念最開始是由谷歌公司提出來的，其指的是語義網(wǎng)絡(luò)的知識庫。之前的智能系統(tǒng)是對每個個體進行分析和定義，而知識圖譜則將不同的個體按照一定準則聯(lián)系在一起，用圖的形式呈現(xiàn)出來，個體與個體之間的關(guān)系會變得更加清晰，其與人們的思維模式匹配度也要更高一些[2]。知識圖譜技術(shù)鏈如圖3所示。

現(xiàn)階段，知識圖譜技術(shù)主要應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域和商業(yè)領(lǐng)域，特別是商業(yè)領(lǐng)域，互聯(lián)網(wǎng)公司將商業(yè)搜索引擎作為最重要的一項人工智能技術(shù)。另外，知識圖譜技術(shù)也被應(yīng)用在經(jīng)濟偵查領(lǐng)域，例如，在反洗錢或電信詐騙的偵查場景中，偵查人員會選用知識圖譜技術(shù)來追蹤銀行卡與銀行卡間的交易路徑，通過跟蹤交易軌跡，層層關(guān)聯(lián)，得到更多可疑人員、賬戶、商戶或卡號等信息[3]。

2 人工智能技術(shù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用

2.1 車牌識別

就目前人工智能技術(shù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用來看，其在車牌識別中的應(yīng)用效果最為理想。據(jù)調(diào)查，車牌識別準確率很高，可是并沒有如一些廠家宣傳那般，可達99%。下面以高速公路上探頭拍下的車牌照片為例，分析人工智能技術(shù)在車牌自動識別中的具體應(yīng)用，如圖4所示。其原理是借助智能計算機來識別照片里面的數(shù)字。

對于車牌號碼識別來說，車牌照片就是輸入對象，而車牌號碼則是輸出對象。其間需要將照片的清晰度設(shè)為權(quán)重，以圖像比對算法作為感知器，得到的結(jié)果會是一個概率，比如，車牌號碼某位有80%的概率偏向數(shù)字5，要設(shè)置一個閾值，如果比這個值低，就認定得出的結(jié)果是無效的。一般會將一組識別好的車牌照片作為一組數(shù)據(jù)輸入到模型中，經(jīng)過無數(shù)次參數(shù)調(diào)整和甄別，模型最終挑選出正確率最高的一組參數(shù)組合，其即為車牌識別結(jié)果[4]。

2.2 車牌顏色識別

車牌顏色識別準確率比較高，據(jù)了解，電警類車輛主顏色的識別率可達80%，卡口類車輛顏色的識別率可達85%。之所以能夠達到如此高的準確率，其根源還在于技術(shù)層面的優(yōu)化和升級，諸如之前發(fā)生過的因為相機硬件局限或者光照條件變化而導(dǎo)致的過曝光和顏色不穩(wěn)定等問題都得到了妥善的解決，受圖像顏色變化影響的概率降低了很多。

2.3 車輛檢索

如果將同一輛車放置在不同的環(huán)境和場景中，那么單從車輛圖片來看，即使是同一輛車，顏色和尺寸也會不一樣，所以車輛檢索過程中出現(xiàn)檢索準確率不穩(wěn)定的問題也是在所難免的[5]。但是，伴隨相關(guān)人工智能技術(shù)的應(yīng)用，系統(tǒng)可以更加穩(wěn)定地獲取車輛特征，搜索到的目標也更加準確。此外，人臉識別采用深度算法，成功擺脫了固定場景和姿態(tài)的局限，其準確率得到很大提升，光線和姿態(tài)的要求逐漸降低，即使光線和姿態(tài)稍微差一點，也依然可以得到精確的人臉識別效果。

2.4 道路識別

人工智能技術(shù)在道路識別中得到非常廣泛的應(yīng)用，特別是在智慧交通推廣背景下，人工智能技術(shù)的應(yīng)用效果越來越理想。首先，采用人工智能技術(shù)進行道路識別，通過道路監(jiān)控來獲得道路圖像，將圖像傳送至處理端，進行圖像灰度化處理，待識別道路后，再開展道路智能化管理工作。然后，利用人工智能技術(shù)對道路特征進行抽取，以此為基礎(chǔ)開展小區(qū)域內(nèi)容的劃分，再根據(jù)分界函數(shù)來識別車輛。最后，運行相關(guān)算法來判斷道路上的車輛行駛速度、車流量等，分析各種交通狀況發(fā)生的可能性，借助導(dǎo)航來規(guī)避交通擁堵問題，進而減少交通問題發(fā)生率，提升車輛行駛的速度和效率[6]。

2.5 交通信號燈

在對交通信號燈進行智能化改造后，之前因為交通信號燈而出現(xiàn)的絕大多數(shù)問題得到有效解決，智能信號燈可以對車流量進行綜合分析，并且根據(jù)不同時間段的交通情況來隨時調(diào)整和控制紅綠燈的停留時長，一切以實際車流情況為準，這就在很大程度上有效解決交通堵塞問題。

2.6 智能導(dǎo)航和無人駕駛

智能導(dǎo)航和無人駕駛是近些年人工智能技術(shù)在交通領(lǐng)域開拓的新應(yīng)用空間，特別是車輛無人駕駛受到社會各界的廣泛關(guān)注，未來，無人駕駛將會成為一種發(fā)展趨勢。無人駕駛需要借助智能導(dǎo)航來避開擁堵路段，優(yōu)化行駛路線，提升車輛通行質(zhì)量，尋找最佳行駛目標。無人駕駛技術(shù)不僅能有效控制疲勞駕駛的發(fā)生率，而且可以保證較強的反應(yīng)能力，提升行駛的安全性。

3 結(jié)語

作為一種新技術(shù)，人工智能技術(shù)可以廣泛應(yīng)用于交通領(lǐng)域，它可以發(fā)揮至關(guān)重要的作用。有了人工智能技術(shù)的助力，很多交通問題都得到妥善解決，同時人工智能技術(shù)也為交通管理提供了一些新思路。

參考文獻：

[1]袁野，吳超楠，李秋瑩.人工智能產(chǎn)業(yè)核心技術(shù)的國際競爭態(tài)勢分析[J].中國電子科學(xué)研究院學(xué)報，2020（11）：112.

[2]李存強.人工智能技術(shù)在城市智能交通方面的應(yīng)用研究[J].科技視界，2020（2）：13-15.

[3]李有文，余建華.智慧交通領(lǐng)域中人工智能技術(shù)的應(yīng)用分析[J].裝備維修技術(shù)，2020（1）：89.

[4]王志杉.人工智能技術(shù)在智慧交通領(lǐng)域中的應(yīng)用研究[J].信息周刊，2020（7）：1.

[5]宋冠蕾.軌道交通中人工智能技術(shù)應(yīng)用研究[J].中國設(shè)備工程，2020（10）：28-32.

[6]高楠，趙蘊華，彭鼎原.基于引用關(guān)系與詞匯分析法的研究前沿識別研究：以人工智能領(lǐng)域為例[J].情報雜志，2020（4）：44-50.