大數據背景下人工智能在智慧交通中的應用研究

任萍

摘 要：社會經濟的不斷發展提高了人們的生活質量。在城市化步伐加速的背景下，城市中的車輛越來越多，也導致了越來越多的交通問題。如何改善城市的交通壓力，使人們出行更加方便高效，是城市公共交通管理部門必須思考的問題。隨著大數據技術和人工智能技術的快速發展，將新興技術融入現有交通系統，構建現代化的智慧交通管理系統已成為現實。本文通過對大數據和人工智能技術應用的研究，對如何解決城市交通問題提出了一些自身的見解，以供業內人士參考。

關鍵詞：大數據;人工智能;智慧交通;應用研究

0 引言

本文以智能交通領域為例，采用生物智能仿真系統，借助人工智能和大數據技術，發現通過大數據技術分析大量交通數據，可以有效判斷當前交通狀況，根據智能處理結果，為人們的出行、自動交通、交通流控制等提供不同的處理解決方案。這可以在一定程度上減少交通擁堵，大大改善人們的出行現狀。

1 大數據與人工智能技術概述

1.1 大數據概述及主要技術

隨著科學技術的不斷進步和時代的發展，數據和信息將不再來自傳統的書籍、報紙和雜志，特別是近年來，移動互聯網技術的發展和日益成熟，電子商務、物聯網、社交網絡等技術使得各種信息數據呈現出爆炸式增長的趨勢。大數據指的是大容量的數據，主要由于其爆發式的增長，其價值得到了認可，然后受到重視，并且隨著云計算技術的成熟，存儲和計算能力得到了迅速的發展。大數據是無法用現有軟件工具提取、存儲、搜索、共享和處理的海量、復雜的數據集合。大數據技術涉及數據采集、分析、處理、存儲等部分。大數據的主要特點是容量大、類型復雜、處理速度快、具有高度的商業價值[1]。

1.2 人工智能技術及應用

近年來，隨著計算機技術、大數據技術、云計算技術、網絡技術的發展，人工智能技術得到了迅速的發展，并在各行各業得到了深入的應用。人工智能涉及計算機科學、信息學、數學、生物學、心理學、語言學、神經生理學等學科，是一門研究和拓展人類智能的理論方法和應用的新型交叉和邊緣性科學。人工智能主要是通過機器學習、圖像識別、語音識別、語言處理等技術，開發智能系統并制造相應的智能設備，其目的是使這些智能設備能夠對人類進行高度還原性的智能模擬來完成一些任務和動作，從而為人類的工作、生活等提供極其便利的條件。人工智能技術在智能零售、智能交通、智能教育、智能醫療、智能出版、智能物流等行業得到了廣泛而深入的應用，在未來數字化的背景下，人工智能技術將推動各行各業的一體化發展，通過智能硬件、軟件、云平臺等技術，打造一套智能交通管理控制系統。

2 “智慧交通領域”下的人工智能關鍵技術分析

2.1 “智慧交通”圖像識別

“圖像識別”是人工智能系統中的關鍵技術。隨著現代網絡技術的飛速發展，越來越多的信息場合需要對各種圖像進行識別。例如，在交通領域，利用人臉識別技術對移動互聯網場景中駕駛員和行人的人臉進行識別和驗證，可以提高交通安全度。此外，基于圖像識別技術的不同物體和運動目標的識別，可以控制復雜交通網絡下的交通流量，減輕交通控制人員的工作量。然后，基于特定算法條件下的圖像識別技術，提高交通控制的準確性，構建人工智能指揮的交通網絡[2]。

2.2 “智慧交通”圖像特征提取

對于常見的交通圖像，主要分為區域、角度、邊緣和脊線等幾種不同的智能圖像類型。總之，提取這些不同智能圖像的信息就是利用人工智能算法，模擬計算機機器系統，對識別和選擇的有用圖像進行描述和提取。通過提取特殊或有效部位的圖像信息，可以找出兩個不同區域（或邊緣）之間的交叉點和邊緣點。

但是在實際的交通領域中，由于每個可識別區域的交通圖像邊緣特征是任意的，面對復雜的信息，可以從大量的圖像中找出有用的信息，從而減少了工作量，提高了圖像識別的準確性。以智能交通中的交叉口和角圖像為例。在圖像特征提取環節，航拍或智能監控可以直接在圖像梯度中找到同一圖像區域的二維結構。對于不同的監測區域，圖像的結構和高曲率是不一樣的，所以機器需要通過人工智能算法，使用脊檢測對長條形、角區域圖像進行快速分析和處理，并結合圖像區域的特點，輔助人工智能無人駕駛區分道路。

3 大數據背景下人工智能技術在智慧交通的應用

3.1 改善城市中的交通擁堵

隨著我國經濟的發展，人民生活水平的提高，城市中的汽車數量不斷增加，給城市交通系統帶來了巨大的壓力，城市道路擁堵問題日益嚴重。例如，在城市的公共交通中，可能會由于某一路段的擁堵，導致公交車不能按時到達車站，或者在同一時間多輛車同時到達等問題。通過融合大數據技術、LBS技術、物聯網技術等。利用人工智能技術對道路擁堵情況進行分析和處理，實時調整公交行駛計劃，確保公共交通準時到站，有效緩解城市交通擁堵問題。

3.2 無人駕駛提高安全性

隨著我國城市車輛的增多，交通事故率也逐漸上升。運用大數據技術和物聯網技術，對城市交通信息、車輛行駛信息和行駛軌跡進行采集、分析和處理，為交通信息管理系統提供基礎保障，有效減少交通安全事故的發生。同時，借助先進的無人加固技術，在計算機智能系統、云計算平臺和通信技術的相互配合下，在確保安全的基礎上，科學高效地完成加強任務，有效降低交通事故發生率[3]。

3.3 識別道路路況

基于人工智能技術，可以準確識別路況。在實際應用過程中，智能道路監控首先需要準確獲取道路圖像，然后將其傳輸到人工智能系統的處理端進行灰度處理，對圖像特征進行準確篩選提取。在此基礎上，系統通過操作來識別相同的信息，將相同的信息劃分為幾個小區域，并利用人工智能算法構造邊界函數。系統根據當前道路車輛的基本信息，如車輛數量、交通量、車流密度、車速等，實時掌握交通狀況，并結合系統運行分析結果，對該路段未來一段時間的交通狀況變化進行實時預測和分析。通過系統的人工智能導航，可以輔助控制中心的決策管理，調節道路交通信號燈，引導交通擁堵，提高道路交通的順暢度。

3.4 控制交通通行量

傳統的交通燈是由倒計時計時器控制的。雖然它們可以滿足交通需求，但隨著城市交通流量的增加，交通擁堵、不規范和不安全駕駛問題也越來越多。因此，智能交通控制的應用顯得尤為重要。在實際使用場景中，路段可以基于人工智能技術，識別道路狀況，比較不同方向的交通流，最后基于交通識別系統計算當前道路交通流，并對周邊幾個交通路段的車流和行人流進行對比分析，準確獲取當前最優綠燈秒數，從而合理控制交通燈，提高城市交通效率，解決交通擁堵問題。

3.5 在交通違法行為中的應用

在傳統的交通系統中，對交通違規監控后的大量數據信息進行分析和處理是對工作人員的一大挑戰。人工智能技術與大數據技術的結合，可以智能分析交通中的違法行為。例如，利用圖像分析算法，捕捉到的圖像數據信息可以準確識別顏色、車牌、車輛類型、不系安全帶等相關違法行為，并對其進行智能監控，從而減輕工作人員的負擔，提高工作效率，有效減少交通違章行為。

4 結束語

城市智慧交通系統是城市的重要組成部分，影響著城市的交通效率和交通安全，關乎著人們的日常出行。將大數據、人工智能、云計算等先進科學技術應用于交通系統，可以有效緩解城市交通擁堵，捕捉交通違法行為，提高交通效率，提高道路交通安全度。

參考文獻：

[1]楊超.人工智能技術在智慧交通領域中的應用研究[J].中小企業管理與科技，2019（32）：178+180.

[2]周銳鑫.人工智能技術在城市智慧交通管理中的應用展望[J].信息記錄材料，2020（5）：1-3.

[3]伍朝輝，武曉博，王亮.交通強國背景下智慧交通發展趨勢展望[J].交通運輸研究，2019（4）：26-36.