人工智能对智慧交通发展的意义

随着时代的进步，以及各种科技的不断发展，让我们的日常生活发生了巨大的变化，大数据技术和人工智能技术的广泛推广应用让我们的生活变得更加方便快捷，而以此为基础创建智慧交通管理模式，能够对我国目前的交通拥堵问题进行有效地解决，让我国的交通领域能够实现规范发展，提高交通方面的管理效率。

无线传感技术和人工智能识别技术是物体感知和标识的主要方式，同时也是建设智慧交通的基础技术条件。智能识别就是物品中独有的二维码或是条形码等能够代表其身份的识别标签，在相关电子标签中记载着独有的位置信息和特征，随后通过人工智能设备能够对这些信息进行准确识别，随后将读取出来的信息上传到控制系统中心，进行分析与决策。无线传感网络主要是在监控目标区域中设置大量微型传感器，并由其组成全面的监控网络，各个节点之间主要是通过无线网络进行信息交流的，其主要的突出优势就是部署方便、低成本运行和灵活布置等特征。智慧交通中的传感器主要包括汇聚节点和采集节点等两部分内容。比如每一单独的采集点实际上都是一种小型的信息处理系统，能够自动收集负责区域内的数据信息，随后将收集上来的各种信息统一传送到其他的节点当中，或是传送到节点汇聚中心，汇聚节点再将综合信息发送到处理中心进行统一处理。

智慧交通系统中的各个模块目前还处于一种单独作战，信息分离的状态，从而无法促进各个数据信息之间的有效连接，导致数据浪费现象较为严重。智慧交通云是以交通服务领域为主要目标的，属于一种融合云计算的管理技术，同时还具有云计算中的资源统一分析、信息安全与海量信息存储等优势，为城市交通的数据管理和共享提供有效的渠道。云计算实际上就是指在网络中集中大量高速计算机，从而形成一种大型的虚拟资源管理场所，能够为远程网络终端用户提供储存与分析计算的服务，用户可以租用服务商提供的云计算服务，而不用另外购买各种独立硬件。和云服务十分相似，智能交通中的云服务可以分成软件服务、平台服务和基础设施服务等三种内容。云处理平台也是智慧交通主要的研究方向，能够对海量数据进行分析、计算和存储预处理等工作，从而降低数据实时存储压力，提高开发潜力。

智慧交通中的数据信息具有异构性、多样性和海量性等特征，从而增加了数据信息的处理难度，简单到来往车辆、各种交通设施的数据收集，复杂工作像是交通事件中的检测判断等工作，都离不开数据的处理工作。而智慧交通中较为常见的处理技术包括数据可视化、数据活化、数据挖掘、数据融合等技术，此外，还应该对数据进行选择上传，从而维护好个人隐私。数据融合也涉及到决策、通信以及人工智能等多个领域的数据处理技术，可以从决策层、特征层和数据层等三种角度出发，全面探测多源信息。因为数据融合这一过程还会涉及到大量的传感器和信息获取工作，因此在正式进行融合工作之前，还应该对相关数据空间和数据时间进行预处理，通过对准时空能够有效避免数据管理混乱状况，促进数据可靠性和一致性的有效提高。

在现代城市发展过程中的一大问题就是交通拥堵，想要彻底解决城市发展中的这一顽疾，就需要以现代化高科技技术为支撑，建造城市中的智慧交通系统，从源头入手彻底解决城市拥挤的问题。在智慧交通系统当中涉及到云计算、大数据和人工智能AI技术等多种先进的科技，充分利用各种交通资源，促进交通成本的有效降低，让交通领域能够顺利发展。

智能控制系统中还包括即时反馈、集中指挥、云端处理和信息采集等几种重要的板块。城市中的出租车司机、城市交警以及视频监控系统等是主要的信息采集源泉，将所收集到的信息数据及时传送到城市指挥中心，随后由相关计算机系统对大数据进行集中分析，并制定出城市交通的优化方案，将其反馈到相关管理人员和交通设施当中，从而对城市交通进行智能掌控。比如城市交通中的重要组成因素红绿灯系统，传统的运行模式都是根据固定的时间进行变化，从而容易导致某一方向中出现严重压车等问题，但是在智慧交通系统的管理控制之下，能够结合所收集上来的车辆速度、数量以及分布密度等因素，对相同方向中的路段进行智能分析，随后结合相应的分析结果，科学调控红绿灯的转换，能够促进车辆等待时间的有效降低。