人工智能在道路交通管理中的應用探討

宋明洋

[摘 要] 將人工智能運用在道路交通管理中，能夠有效緩解現階段我國交通現狀，從根本上改善我國交通問題，保障人們出行安全。人工智能運用在交通管理的方方面面，其運用過程是一個由簡入深的過程，人工智能的運用是我國交通管理發展的必然趨勢。本文主要闡述了人工智能在道路交通管理中的應用探析，分別從三個方面闡述，首先簡述人工智能概念與原理，繼而分析人工智能在道路交通中的優勢與具體應用。

[關鍵詞] 人工智能；道路交通管理；應用

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2018. 13. 065

[中圖分類號] TP18；U495 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2018）13- 0143- 02

0 引 言

隨著社會科技不斷發展，人工智能應運而生，在人們生活與工作等多方面起著重要影響，人工智能在具有便捷性的同時又具備較高實用性，人工智能將運用在多個領域中。我國道路交通管理中存在諸多問題，易造成交通擁堵等，影響人們出行，因此就需要將人工智能充分運用在交通管理中，采用智能化設施與管理手段，提高我國道路交通管理水平。

1 人工智能概念與原理分析

1.1 人工智能概念

人工智能這一概念最早出現在1956年，人工智能從屬于計算機技術，在逐漸發展中，派生出了一項全新技術，即能夠以人類思維做出一定反應的智能技術。人工智能研究領域十分廣泛，機器人、圖像識別等都屬于其研究領域。人工智能技術發展至今，相關技術發展日趨完善，應用領域也在進一步擴大，推動各行業發展。人工智能在一定程度上是通過對計算機研究，來達到模仿人類動作與行為的技術，也就是對人類思維信息過程的模擬。人工智能技術不斷進步與完善，在一定程度上能夠代替人類完成某項工作，并且工作效率較高，具有較高使用功能。

1.2 原理分析

人工智能是由感知功能、計算功能等多種功能組成的。感知功能實現需要收集大量數據，主要用于場景描述，這是人工智能技術發展的基礎，主要作用是為了使計算機能夠具備基本聽、看等功能。人工智能具備一定計算功能，目的是為了使計算機能夠通過一定計算，達到模仿人類思維的能力，并對大量數據進行分析，這也是人工智能發展所必須具備的功能之一。此外反饋系統對人工智能來說也十分重要，將所獲取的一切外部信息，通過反饋系統傳輸到計算機，從而實現二者之間有機交流，這是人工智能中最直觀的表現形式，反饋系統在一定程度上能夠代表人工智能的發展水平。

2 人工智能在道路交通管理中的優勢分析

2.1 交通檢測

將人工智能運用在交通道路管理中，能夠實現智能交通監測，模擬人的思維與視角，通過相應計算，將視頻中的主要目標篩選出來，有效解決交通問題，主要能夠運用在以下幾個方面。

2.1.1 路況監測

傳統路況監測工作需要交警完成，交警在巡邏過程中，需要花費大量時間與精力，還需要進行記錄，需要花費大量時間，工作壓力較大。將人工智能運用在交通檢測中，能夠利用人工智能技術代替交警進行路況監測工作。主要利用具有智能系統的無人機進行巡邏，交警只需要通過終端觀看路面情況，并將路面情況進行記錄即可，能夠大大節省工作時間，提高工作效率。并且人工智能無人機還具有較多優點，成本低，效率高，能夠全天候進行工作，檢測范圍廣。

2.1.2 交通基礎設施數據檢測

使用具有人工智能系統的無人機還能夠進行交通基礎設施數據檢測，并且無人機擁有較高分辨率，能夠將一些不易觀察到的角落充分顯示出來。道路信息能夠及時更新，從而能夠在最大限度上為客戶提供有效信息。

2.2 交通違法執法

2.2.1 實現人車特征關聯

由于現階段司機和車數量不斷增長，因此交通違法行為數量增多，在大多數情況下，交警無法快速處理多項交通違法事件，并且處理速度慢，易出錯。而使用人工智能進行交通違法執法，就能夠改善此種現狀，提高工作效率。主要實施措施為在交通路口安裝智能監控，全天候對此路口車輛信息進行監測，還能夠實現快速抓拍功能，成像效果清晰，在出現闖紅燈等違法行為時，對其進行抓拍，交警只需要根據監控系統提供的畫面，對駕駛人進行處罰即可。只要掌握了車輛信息，就能找到駕駛人，并對其進行處罰。

2.2.2 動態監測

具有人工智能監測系統，還能夠實現動態監測功能，同時對檢測區域內的車輛違法信息進行甄別，出現違法行為而能夠在第一時間將違法車輛相關信息上傳到交通部門內部網絡，同時還能夠運用人臉識別技術，對駕駛人容貌進行記錄。人工智能監控系統能夠在最大限度上幫助交警開展工作，對交通違法當事人進行處罰，在提高工作效率的同時，降低交通違法事件發生率。

3 人工智能在道路交通管理中的應用探析

將人工智能運用在道路交通管理中并非是一項創新之舉，人工智能現階段運用十分廣泛，不僅被運用在機器人制造，還被運用在互聯網汽車中，甚至在智慧城市打造中也運用到了此項技術。人工智能技術發展已十分完善，并且有大量可以借鑒的成功經驗，以下分析了人工智能在道路交通管理中的具體運用。

3.1 研發智能信號燈

交通擁堵是我國道路交通存在的重要問題之一，隨著社會經濟建設不斷發展，人們生活水平逐漸提高，私家車數量不斷上升，據有關調查統計，現階段我國私家車數量已經達到3億輛，不僅造成交通嚴重擁堵，還造成環境污染，每年汽車尾氣排放量大大提升。相關學者對交通擁堵原因進行分析，發現主要是因為信號燈設計存在不合理性，過于落后，改善交通擁堵現狀的首要前提是設計合理的信號燈。將人工智能技術運用在信號燈控制上，能夠極大改善交通擁堵現狀，在研發出智能信號控制燈之后，選擇某一交通樞紐進行試驗，經過一段時間試驗表明，交通擁堵情況得到大大改善，智能信號燈還具有提高交通吞吐量，節省道路加寬成本的功效。傳統交通信號燈主要是提前設計好燈光顏色轉換時間，并且會定期對相關數據進行調整，保證正常運行，但隨著交通問題日益加劇，這種信號燈已經不再能夠滿足人們的需求，而人工智能信號燈則能夠改善這一問題。

人工智能信號燈主要是利用人工智能中的感知功能，對不同路口車流量進行感知，能夠實時檢測路口車輛信息，并將路口畫面傳輸到終端設備中，繼而采用人工智能中的計算功能，根據路口實際車流量精準計算信號燈顏色變化時間，在一定程度上能夠優化車輛通行狀況，具有一定的靈活性。人工智能信號燈主要采用完全分散的方法實現信號控制，每個信號燈由不同終端控制，能夠實時監測路口的車流情況，并迅速做出反應。傳統信號燈由單一系統控制，無法做到根據具體情況隨時變化的功能，而人工智能信號燈能夠極大地改善這一現狀，具有改善交通擁堵的作用。

3.2 警用機器人

現階段，交通管理主要是由交警部門進行管理，工作量大，而且需要全天監管、指揮交通、避免出現安全事件等，交通工作壓力大，經常會由于工作強度大造成工作疏忽。針對這種現狀，就需要將人工智能技術充分運用在交通管理中，加大科技投入，不斷進行警用機器人研發。警用機器人能夠實現全天24小時巡邏與交通監管，提高交通部門工作效率，緩解交警工作壓力，同時還能夠優化交通管理。

警用機器人同樣是運用了人工智能中的核心技術，反饋、計算與感知功能，警用機器人能夠實時將道路情況反饋到交警部門終端，相關工作人員只需要實時監控，并且警用機器人還能夠進行夜晚酒駕查詢工作，通過識別與計算功能，判斷駕駛員體內酒精含量，并根據具體情況做出相應反應措施。警用機器人還能夠指揮交通，有效避免交通事故等出現，警用機器人能夠有效識別出路面交通狀況與信號燈，在車流量大的情況下，能夠有效指揮車輛運行。面對違法車輛，機器人需要采用識別系統，并將駕駛車輛信息上傳到交警隊。警用機器人的出現有效地緩解了交通現狀，對交通管理工作起到了重要作用。

3.3 精細化預警

車輛數量在不斷增加，同時也存在一定數量交通事故，在造成財產損失的同時，對生命安全也造成了一定隱患，因此需要充分運用人工智能技術，協助交警進行精細化預警。現階段監控普遍存在識別能力差等問題，在實際應用中，經常出現問題，而人工智能具有較強識別功能，能夠在短時間內對動態圖像進行識別，具有較大優勢。將此項技術運用在高速公路監測，其特有的識別功能與感知功能，能夠對高速公路中的違法超速、超車，非法占用應急車道等交通違法行為記錄。此外針對高速公路預警手段不健全現象，也進行了解決，研制出聲音、光源為一體的預警設備，安裝在極易出現交通事故的路段，利用聲音與燈光提醒駕駛員，保持警惕，適當減速，避免出現安全事故。最后，針對一部分路況較為復雜的地區，聲光預警設備也能夠及時感應，提醒過往車輛注意道路安全。人工智能運用十分廣泛，將其運用在預警系統處理與設計上，能夠更加快速感應危險，并在較短時間內做出反應，用以提醒來往車輛。預警系統的運用，能夠為人們營造安全出行的環境，并有效降低各種交通事故的發生率，具有較大價值。

4 結 語

由于現階段交通發展中存在諸多問題，例如交通擁堵等，加劇了交通管理部門工作壓力，將人工智能運用在交通管理中，能夠緩解交通擁堵現狀，改善交通。本文主要從人工智能運用在信號燈、警用機器人與精細化預警三方面進行分析，人工智能技術優勢眾多，只要對其進行合理運用，就能夠有效營造出良好的出行環境，降低交通事故的發生率。

主要參考文獻

[1]王偉耀. 人工智能技術在智慧交通領域中的應用[J]. 電子技術與軟件工程，2018（3）：251.

[2]《智能制造》編輯部.NVIDIA推出用于視頻分析的Metropolis端到云平臺，為人工智能城市建設鋪平道路[J]. 智能制造，2017（5）：3.

[3]葛志鵬. 基于多源數據的高速公路短時交通狀態預測方法研究[D].南京：東南大學，2016.

[4]金茜希. 基于ASP.NET的道路交通事故處理管理系統的設計與實現[D].成都：電子科技大學，2014.

[5]李勇伶. 服務于城市交通控制系統的交通數據處理技術研究[D].西安：長安大學，2008.

[6]李先鋒. 融合CBR與RBR道路交通事故處理專家系統原型研究[D].合肥：合肥工業大學，2005.

[7]鄒國平. 基于智能的高速公路交通控制與管理系統研究[D].西安：長安大學，2002.

[8]柴振榮. 道路交通管理中的人工智能系統[J]. 管理觀察，1994（9）：56.