人工智能是一门新的综合性技术科学或工程，是一种像人一样具有感知、认知、决策和执行能力的人工程序或系统。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出推动人工智能与各行业融合创新，智能配送车、智能物流等交通领域的诸多重点列在其中。根据《规划》，国家将推动智能交通发展，研究建立商用车自动驾驶和车路协同技术体系。研发复杂场景下多维交通信息综合大数据应用平台，实现智能交通诱导和综合运行协同指挥，构建覆盖地面、轨道、低空、海上的智能交通监控、管理和服务体系.人工智能技术渗透到城市交通系统的不同环节，可实现智能交通的整体升级和协同；智能交通作为人工智能的一个重要应用领域，可以应用于车牌识别、无人驾驶、拥堵控制、预防和减少交通事故等，方方面面都值得探讨和思考。交通是由人、车、环境等综合因素构成的。人工智能的加入，让交通更加智能。人工智能的运用，如异常检测、图像识别、视频分析等技术，可以增强交通管理机构的监控能力和准确性，从而避免一些交通安全事故的发生，同时可以规范交通驾驶行为和提高交通文明水平。人工智能技术可以实时分析城市、区域、商圈的交通状况、拥堵、事故等。通过对历史数据的深入挖掘和理解，以年、月、日的形式形成多维综合。交通管理应急指挥预案，从而提高交通效率。人工智能算法可以根据城市居民的出行偏好、生活和消费习惯，分析城市人车迁移、城市建设和公共资源数据。基于这些大数据的分析结果，可以为政府决策部门进行城市规划，特别是公共交通设施等基础设施建设提供指导和参考。此外，人工智能可以将方方面面的资源连接在一起，通过大数据平台的辅助，可以智能调度资源，减少资源错配，减少各类交通空虚，减少车辆数量，从而实现环保。和节能。的目标。1.人工智能应用于车辆识别在车辆识别方面，基于深度学习的车辆识别技术将特征范围从简单的车牌或标志扩展到整个车身。车灯、格栅和车窗都是车辆的重要特征。这些特征的引入不仅大大提高了车辆识别的准确率，而且对干扰、遮挡等问题的适应性也更强。类别也更加细化，不仅可以识别车辆的品牌，还可以识别车辆的子品牌、车型、年份等详细类别。视频图像数据中指定车辆的检索，不仅可以通过车牌、品牌、车型、颜色等描述信息，还可以通过车辆图片或年检标签、饰物等局部特征进行检索。目前，在智能交通领域，相对成熟的人工智能分析和深度学习应用技术是最理想的车牌识别算法。此外，人工智能在车辆颜色、车辆厂商标志识别、无证车辆检测、非机动车检测与分类、前后判断、车辆检索、人脸识别等方面的应用也较为成熟。2、人工智能应用于无人驾驶事实上，提到人工智能在交通领域的应用，大家首先想到的不是车牌识别，而是无人驾驶。交通领域的自动驾驶确实是人工智能最彻底的应用之一。自动驾驶涉及环境感知、智能决策与规划、智能控制等多个学科。其中，人工智能和云计算是制约无人驾驶发展的关键技术和瓶颈技术。虽然目前自动驾驶技术的发展日新月异，但具体的产业应用还没有真正起步，还需要依赖人工智能、云计算等技术的发展。当前，自动驾驶已进入企业为主体、市场为主导的新阶段。业内普遍认为，2021年前后将是自动驾驶汽车的发展元年。自动驾驶行业的突然加速，很大程度上得益于人工智能在过去五年取得的突破性进展。此外，在高精地图、车联网、智能交通系统的共同支持下，自动驾驶汽车有望具备接近人类水平的视觉感知、应急预判、驾驶技能学习能力。高性能人工智能芯片正成为产业竞争的焦点。3、人工智能在控制拥堵中的应用在城市交通拥堵这个最困扰人们的问题上，人工智能赋予了更多的可能性。目前，我们最习惯的是通过导航去往目的地，通过电子地图查询公交车的位置。事实上，这背后有先进的人工智能和深度学习技术。通过深度学习，人工智能将展现出比人脑更强大、更快速的解决问题的能力，因此也能在缓解交通拥堵方面发挥重要作用。典型案例是杭州的“城市大脑”。城市数据大脑试运行后，试点22公里高架路平均延误减少15.3%，出行时间节省4.6分钟。地面主干道平均延误减少8.5%。这些数据在1分钟内可能不会特别令人警醒，但在小规模试点中获取这样的数据变化并不容易。4、人工智能用于预防和减少交通事故交通事故是城市交通的又一“痛点”。每年有超过130万人死于交通事故。利用基于人工智能视觉核心的高速公路驾驶环境全息感知技术、基于深度学习的机动车交通行为识别、运动目标监测、跟踪与识别技术，开发软件，检测高速公路上的违章变道道路、超速等违法行为必须分类理解，为预警提供精细化依据。应用于交通违法多发路段，解决复杂交通场景下的路况感知和智能行为识别；进而构建事故综合评估、预警、即时干预的技术体系。目前的事故预测和预警主要有两个方面。一是在违法活动多发的地方设置设备。车辆进入隐蔽路段前后，都有预警预报。有一些路段做过类似的工作，但不是自动预警。未来将通过人工智能实现自动预警。二是恶劣天气预警。每年，由于天气原因，安徽附近的高速公路网络上都会发生数十辆汽车相撞的事故。也可以安装此设备。嵌入人工智能芯片后，不仅可以感知视频，还可以智能分析交通环境等，进行预警，最终实现事故多发路段管控，事故发生警告和预测。在交通管理中，人工智能主要用于运动物体的检测和识别。常见的应用场景包括动态违法取证、交通信号控制、路网流量调控、客车特征关联、交通行为研判等。在交通信号控制方面，利用人工智能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，提高城市道路通行效率。
