随着人工智能、大数据、物联网、云计算等技术的兴起和发展，各种数据和传统的处理方式都有了逐渐过时。因此，这些智能便捷的技术逐渐渗透到各行各业。例如，在交通运输行业，随着交通路线和检查站的增加以及大规模组网，采集了大量的车辆行车记录信息。如果简单地延续传统的数据统计模型进行分析和事件处理，将会产生大量的数据和信息。没有得到及时的反馈和解决方案。利用人工智能、大数据、物联网、云计算等技术，可以实时分析城市交通流量，调整红绿灯间隔时间，缩短车辆等待时间，提高城市交通效率道路。城市级人工智能大脑可实时掌握城市道路上车辆通过的轨迹信息、停车场车辆信息、小区停车信息。可提前半小时预测车流量和停车位数量的变化，合理分配资源。引导交通，实现机场、火车站、汽车站、商业区等大范围交通联动调度，提高全市运行效率，为居民出行顺畅提供保障。在本文中，我们将简单谈谈人工智能、大数据、云计算、物联网等技术给交通行业带来的便利和变化：1.数据资源整合由于我们的线路数量众多我国交通运输相关部门大多有自己的信息平台，产生海量数据，但现在各部门各单位的系统平台大多相互独立，信息数据大多不互联互通，造成数据分散、不共享资源。现在，由于云计算的深入应用，交通运输行业也开始将数据迁移到云端，整合资源，这将为交通运输行业的管理、规划、运营和服务提供有利的支撑。比如EasyNVR+EasyNVS的组合，实现了交通向云端的转变。某省高速集团取消省界站项目的视频云服务项目，成功接入2000+路设备，并借助视频大数据分析提速案例。加工效率。2.智能分析决策由于交通行业模块众多，数据量大，如卡口、监控视频、交通事故、公交网络、车辆定位、车辆运行等，如果继续使用以往的统计分析辅助决策，会增加时间、人力、物力等成本。现在基于大数据计算和人工智能辅助决策方法来处理交通运输行业的事件，将做到及时有效处理，及时追溯事件的发生，为交通运输行业提供决策和依据。避免以后类似事件的发生。3.车辆统计与识别目前，车辆统计与识别是交通行业最热门的应用。虽然现在的认知度不是很高，但是随着人工智能和深度学习的应用，这种情况会得到很大的改善。目前EasyCVR已经实现了车牌识别，未来会在智能分析方面继续发力。借助智能视频分析识别技术，交通行业可实现车流量统计、车牌识别、车型检测等，有利于交通行业实现对高速公路交通的全方位监控和巡逻；方便解决交通拥堵问题；方便交通事故的追查和溯源。4.自动处理和车辆跟踪基于智能视频识别技术和大数据计算能力，可实现车流量统计和车辆识别，也可用于基于提取的车辆信息结合GIS或卫星定位技术进行车辆跟踪.高速公路出入口设置自动收费系统，实现业务处理自动化、智能化，方便车辆快速通行。5、远程指挥调度基于车辆跟踪技术。一旦发生追捕、急救等事件，交通部门可以开展应急预案。通过交通平台的数据互联互通，实现对急救、被抓人员、车辆的及时调度。操作。
