论文部分内容阅读
摘 要：社会经济的不断发展提高了人们的生活质量。在城市化步伐加速的背景下，城市中的车辆越来越多，也导致了越来越多的交通问题。如何改善城市的交通压力，使人们出行更加方便高效，是城市公共交通管理部门必须思考的问题。随着大数据技术和人工智能技术的快速发展，将新兴技术融入现有交通系统，构建现代化的智慧交通管理系统已成为现实。本文通过对大数据和人工智能技术应用的研究，对如何解决城市交通问题提出了一些自身的见解，以供业内人士参考。
关键词：大数据;人工智能;智慧交通;应用研究
0 引言
本文以智能交通领域为例，采用生物智能仿真系统，借助人工智能和大数据技术，发现通过大数据技术分析大量交通数据，可以有效判断当前交通状况，根据智能处理结果，为人们的出行、自动交通、交通流控制等提供不同的处理解决方案。这可以在一定程度上减少交通拥堵，大大改善人们的出行现状。
1 大数据与人工智能技术概述
1.1 大数据概述及主要技术
随着科学技术的不断进步和时代的发展，数据和信息将不再来自传统的书籍、报纸和杂志，特别是近年来，移动互联网技术的发展和日益成熟，电子商务、物联网、社交网络等技术使得各种信息数据呈现出爆炸式增长的趋势。大数据指的是大容量的数据，主要由于其爆发式的增长，其价值得到了认可，然后受到重视，并且随着云计算技术的成熟，存储和计算能力得到了迅速的发展。大数据是无法用现有软件工具提取、存储、搜索、共享和处理的海量、复杂的数据集合。大数据技术涉及数据采集、分析、处理、存储等部分。大数据的主要特点是容量大、类型复杂、处理速度快、具有高度的商业价值[1]。
1.2 人工智能技术及应用
近年来，随着计算机技术、大数据技术、云计算技术、网络技术的发展，人工智能技术得到了迅速的发展，并在各行各业得到了深入的应用。人工智能涉及计算机科学、信息学、数学、生物学、心理学、语言学、神经生理学等学科，是一门研究和拓展人类智能的理论方法和应用的新型交叉和边缘性科学。人工智能主要是通过机器学习、图像识别、语音识别、语言处理等技术，开发智能系统并制造相应的智能设备，其目的是使这些智能设备能够对人类进行高度还原性的智能模拟来完成一些任务和动作，从而为人类的工作、生活等提供极其便利的条件。人工智能技术在智能零售、智能交通、智能教育、智能医疗、智能出版、智能物流等行业得到了广泛而深入的应用，在未来数字化的背景下，人工智能技术将推动各行各业的一体化发展，通过智能硬件、软件、云平台等技术，打造一套智能交通管理控制系统。
2 “智慧交通领域”下的人工智能关键技术分析
2.1 “智慧交通”图像识别
“图像识别”是人工智能系统中的关键技术。随着现代网络技术的飞速发展，越来越多的信息场合需要对各种图像进行识别。例如，在交通领域，利用人脸识别技术对移动互联网场景中驾驶员和行人的人脸进行识别和验证，可以提高交通安全度。此外，基于图像识别技术的不同物体和运动目标的识别，可以控制复杂交通网络下的交通流量，减轻交通控制人员的工作量。然后，基于特定算法条件下的图像识别技术，提高交通控制的准确性，构建人工智能指挥的交通网络[2]。
2.2 “智慧交通”图像特征提取
对于常见的交通图像，主要分為区域、角度、边缘和脊线等几种不同的智能图像类型。总之，提取这些不同智能图像的信息就是利用人工智能算法，模拟计算机机器系统，对识别和选择的有用图像进行描述和提取。通过提取特殊或有效部位的图像信息，可以找出两个不同区域（或边缘）之间的交叉点和边缘点。
但是在实际的交通领域中，由于每个可识别区域的交通图像边缘特征是任意的，面对复杂的信息，可以从大量的图像中找出有用的信息，从而减少了工作量，提高了图像识别的准确性。以智能交通中的交叉口和角图像为例。在图像特征提取环节，航拍或智能监控可以直接在图像梯度中找到同一图像区域的二维结构。对于不同的监测区域，图像的结构和高曲率是不一样的，所以机器需要通过人工智能算法，使用脊检测对长条形、角区域图像进行快速分析和处理，并结合图像区域的特点，辅助人工智能无人驾驶区分道路。
3 大数据背景下人工智能技术在智慧交通的应用
3.1 改善城市中的交通拥堵
随着我国经济的发展，人民生活水平的提高，城市中的汽车数量不断增加，给城市交通系统带来了巨大的压力，城市道路拥堵问题日益严重。例如，在城市的公共交通中，可能会由于某一路段的拥堵，导致公交车不能按时到达车站，或者在同一时间多辆车同时到达等问题。通过融合大数据技术、LBS技术、物联网技术等。利用人工智能技术对道路拥堵情况进行分析和处理，实时调整公交行驶计划，确保公共交通准时到站，有效缓解城市交通拥堵问题。
3.2 无人驾驶提高安全性
随着我国城市车辆的增多，交通事故率也逐渐上升。运用大数据技术和物联网技术，对城市交通信息、车辆行驶信息和行驶轨迹进行采集、分析和处理，为交通信息管理系统提供基础保障，有效减少交通安全事故的发生。同时，借助先进的无人加固技术，在计算机智能系统、云计算平台和通信技术的相互配合下，在确保安全的基础上，科学高效地完成加强任务，有效降低交通事故发生率[3]。
3.3 识别道路路况
基于人工智能技术，可以准确识别路况。在实际应用过程中，智能道路监控首先需要准确获取道路图像，然后将其传输到人工智能系统的处理端进行灰度处理，对图像特征进行准确筛选提取。在此基础上，系统通过操作来识别相同的信息，将相同的信息划分为几个小区域，并利用人工智能算法构造边界函数。系统根据当前道路车辆的基本信息，如车辆数量、交通量、车流密度、车速等，实时掌握交通状况，并结合系统运行分析结果，对该路段未来一段时间的交通状况变化进行实时预测和分析。通过系统的人工智能导航，可以辅助控制中心的决策管理，调节道路交通信号灯，引导交通拥堵，提高道路交通的顺畅度。
3.4 控制交通通行量
传统的交通灯是由倒计时计时器控制的。虽然它们可以满足交通需求，但随着城市交通流量的增加，交通拥堵、不规范和不安全驾驶问题也越来越多。因此，智能交通控制的应用显得尤为重要。在实际使用场景中，路段可以基于人工智能技术，识别道路状况，比较不同方向的交通流，最后基于交通识别系统计算当前道路交通流，并对周边几个交通路段的车流和行人流进行对比分析，准确获取当前最优绿灯秒数，从而合理控制交通灯，提高城市交通效率，解决交通拥堵问题。
3.5 在交通违法行为中的应用
在传统的交通系统中，对交通违规监控后的大量数据信息进行分析和处理是对工作人员的一大挑战。人工智能技术与大数据技术的结合，可以智能分析交通中的违法行为。例如，利用图像分析算法，捕捉到的图像数据信息可以准确识别颜色、车牌、车辆类型、不系安全带等相关违法行为，并对其进行智能监控，从而减轻工作人员的负担，提高工作效率，有效减少交通违章行为。
4 结束语
城市智慧交通系统是城市的重要组成部分，影响着城市的交通效率和交通安全，关乎着人们的日常出行。将大数据、人工智能、云计算等先进科学技术应用于交通系统，可以有效缓解城市交通拥堵，捕捉交通违法行为，提高交通效率，提高道路交通安全度。
参考文献：
[1]杨超.人工智能技术在智慧交通领域中的应用研究[J].中小企业管理与科技，2019（32）：178+180.
[2]周锐鑫.人工智能技术在城市智慧交通管理中的应用展望[J].信息记录材料，2020（5）：1-3.
[3]伍朝辉，武晓博，王亮.交通强国背景下智慧交通发展趋势展望[J].交通运输研究，2019（4）：26-36.
关键词：大数据;人工智能;智慧交通;应用研究
0 引言
本文以智能交通领域为例，采用生物智能仿真系统，借助人工智能和大数据技术，发现通过大数据技术分析大量交通数据，可以有效判断当前交通状况，根据智能处理结果，为人们的出行、自动交通、交通流控制等提供不同的处理解决方案。这可以在一定程度上减少交通拥堵，大大改善人们的出行现状。
1 大数据与人工智能技术概述
1.1 大数据概述及主要技术
随着科学技术的不断进步和时代的发展，数据和信息将不再来自传统的书籍、报纸和杂志，特别是近年来，移动互联网技术的发展和日益成熟，电子商务、物联网、社交网络等技术使得各种信息数据呈现出爆炸式增长的趋势。大数据指的是大容量的数据，主要由于其爆发式的增长，其价值得到了认可，然后受到重视，并且随着云计算技术的成熟，存储和计算能力得到了迅速的发展。大数据是无法用现有软件工具提取、存储、搜索、共享和处理的海量、复杂的数据集合。大数据技术涉及数据采集、分析、处理、存储等部分。大数据的主要特点是容量大、类型复杂、处理速度快、具有高度的商业价值[1]。
1.2 人工智能技术及应用
近年来，随着计算机技术、大数据技术、云计算技术、网络技术的发展，人工智能技术得到了迅速的发展，并在各行各业得到了深入的应用。人工智能涉及计算机科学、信息学、数学、生物学、心理学、语言学、神经生理学等学科，是一门研究和拓展人类智能的理论方法和应用的新型交叉和边缘性科学。人工智能主要是通过机器学习、图像识别、语音识别、语言处理等技术，开发智能系统并制造相应的智能设备，其目的是使这些智能设备能够对人类进行高度还原性的智能模拟来完成一些任务和动作，从而为人类的工作、生活等提供极其便利的条件。人工智能技术在智能零售、智能交通、智能教育、智能医疗、智能出版、智能物流等行业得到了广泛而深入的应用，在未来数字化的背景下，人工智能技术将推动各行各业的一体化发展，通过智能硬件、软件、云平台等技术，打造一套智能交通管理控制系统。
2 “智慧交通领域”下的人工智能关键技术分析
2.1 “智慧交通”图像识别
“图像识别”是人工智能系统中的关键技术。随着现代网络技术的飞速发展，越来越多的信息场合需要对各种图像进行识别。例如，在交通领域，利用人脸识别技术对移动互联网场景中驾驶员和行人的人脸进行识别和验证，可以提高交通安全度。此外，基于图像识别技术的不同物体和运动目标的识别，可以控制复杂交通网络下的交通流量，减轻交通控制人员的工作量。然后，基于特定算法条件下的图像识别技术，提高交通控制的准确性，构建人工智能指挥的交通网络[2]。
2.2 “智慧交通”图像特征提取
对于常见的交通图像，主要分為区域、角度、边缘和脊线等几种不同的智能图像类型。总之，提取这些不同智能图像的信息就是利用人工智能算法，模拟计算机机器系统，对识别和选择的有用图像进行描述和提取。通过提取特殊或有效部位的图像信息，可以找出两个不同区域（或边缘）之间的交叉点和边缘点。
但是在实际的交通领域中，由于每个可识别区域的交通图像边缘特征是任意的，面对复杂的信息，可以从大量的图像中找出有用的信息，从而减少了工作量，提高了图像识别的准确性。以智能交通中的交叉口和角图像为例。在图像特征提取环节，航拍或智能监控可以直接在图像梯度中找到同一图像区域的二维结构。对于不同的监测区域，图像的结构和高曲率是不一样的，所以机器需要通过人工智能算法，使用脊检测对长条形、角区域图像进行快速分析和处理，并结合图像区域的特点，辅助人工智能无人驾驶区分道路。
3 大数据背景下人工智能技术在智慧交通的应用
3.1 改善城市中的交通拥堵
随着我国经济的发展，人民生活水平的提高，城市中的汽车数量不断增加，给城市交通系统带来了巨大的压力，城市道路拥堵问题日益严重。例如，在城市的公共交通中，可能会由于某一路段的拥堵，导致公交车不能按时到达车站，或者在同一时间多辆车同时到达等问题。通过融合大数据技术、LBS技术、物联网技术等。利用人工智能技术对道路拥堵情况进行分析和处理，实时调整公交行驶计划，确保公共交通准时到站，有效缓解城市交通拥堵问题。
3.2 无人驾驶提高安全性
随着我国城市车辆的增多，交通事故率也逐渐上升。运用大数据技术和物联网技术，对城市交通信息、车辆行驶信息和行驶轨迹进行采集、分析和处理，为交通信息管理系统提供基础保障，有效减少交通安全事故的发生。同时，借助先进的无人加固技术，在计算机智能系统、云计算平台和通信技术的相互配合下，在确保安全的基础上，科学高效地完成加强任务，有效降低交通事故发生率[3]。
3.3 识别道路路况
基于人工智能技术，可以准确识别路况。在实际应用过程中，智能道路监控首先需要准确获取道路图像，然后将其传输到人工智能系统的处理端进行灰度处理，对图像特征进行准确筛选提取。在此基础上，系统通过操作来识别相同的信息，将相同的信息划分为几个小区域，并利用人工智能算法构造边界函数。系统根据当前道路车辆的基本信息，如车辆数量、交通量、车流密度、车速等，实时掌握交通状况，并结合系统运行分析结果，对该路段未来一段时间的交通状况变化进行实时预测和分析。通过系统的人工智能导航，可以辅助控制中心的决策管理，调节道路交通信号灯，引导交通拥堵，提高道路交通的顺畅度。
3.4 控制交通通行量
传统的交通灯是由倒计时计时器控制的。虽然它们可以满足交通需求，但随着城市交通流量的增加，交通拥堵、不规范和不安全驾驶问题也越来越多。因此，智能交通控制的应用显得尤为重要。在实际使用场景中，路段可以基于人工智能技术，识别道路状况，比较不同方向的交通流，最后基于交通识别系统计算当前道路交通流，并对周边几个交通路段的车流和行人流进行对比分析，准确获取当前最优绿灯秒数，从而合理控制交通灯，提高城市交通效率，解决交通拥堵问题。
3.5 在交通违法行为中的应用
在传统的交通系统中，对交通违规监控后的大量数据信息进行分析和处理是对工作人员的一大挑战。人工智能技术与大数据技术的结合，可以智能分析交通中的违法行为。例如，利用图像分析算法，捕捉到的图像数据信息可以准确识别颜色、车牌、车辆类型、不系安全带等相关违法行为，并对其进行智能监控，从而减轻工作人员的负担，提高工作效率，有效减少交通违章行为。
4 结束语
城市智慧交通系统是城市的重要组成部分，影响着城市的交通效率和交通安全，关乎着人们的日常出行。将大数据、人工智能、云计算等先进科学技术应用于交通系统，可以有效缓解城市交通拥堵，捕捉交通违法行为，提高交通效率，提高道路交通安全度。
参考文献：
[1]杨超.人工智能技术在智慧交通领域中的应用研究[J].中小企业管理与科技，2019（32）：178+180.
[2]周锐鑫.人工智能技术在城市智慧交通管理中的应用展望[J].信息记录材料，2020（5）：1-3.
[3]伍朝辉，武晓博，王亮.交通强国背景下智慧交通发展趋势展望[J].交通运输研究，2019（4）：26-36.