人工智能是如何应用于智能交通领域

    在智能交通行业“井喷”以及各大挑战的共同作用下，政策支持也在酝酿之中。据了解今年以来，发改委基础司频繁调研智能交通，具体内容涉及不停车收费系统(ETC)、北斗系统交通行业应用、集装箱铁水联运信息化等多个方面。而不久前，国家发改委基础司副司长郑剑赴杭州开展综合交通枢纽建设和智能交通发展专题调研，预示着政策层面对智能交通的关注度日益提高。 随着交通卡口的大规模联网，汇集了海量车辆通行记录信息，利用人工智能技术，可实时分析城市交通流量，调整红绿灯间隔，缩短车辆等待时间等举措，提升城市道路的通行效率。 城市级的人工智能大脑，实时掌握着城市道路上通行车辆的轨迹信息，停车场的车辆信息以及小区的停车信息，能提前半个小时预测交通流量变化和停车位数量变化，合理调配资源、疏导交通，实现机场、***、汽车站、商圈的大规模交通联动调度，提升整个城市的运行效率，为居民的出行畅通提供保障。 车牌识别是人工智能应用*理想的领域 目前在智能交通领域，人工智能分析及深度学习比较成熟的应用技术以车牌识别算法*为理想，虽然目前很多厂商都宣称自己的车牌识别率已经达到了99%，但这也只是在标准卡口的视频条件下再加上一些

以技术为契机开创智能交通新阶段

在智能交通行业“井喷”以及各大挑战的共同作用下，政策支持也在酝酿之中。据了解今年以来，发改委基础司频繁调研智能交通，具体内容涉及不停车收费系统(ETC)、北斗系统交通行业应用、集装箱铁水联运信息化等多个方面。而不久前，国家发改委基础司副司长郑剑赴杭州开展综合交通枢纽建设和智能交通发展专题调研，预示着政策层面对智能交通的关注度日益提高。   随着交通卡口的大规模联网，汇集了海量车辆通行记录信息，利用人工智能技术，可实时分析城市交通流量，调整红绿灯间隔，缩短车辆等待时间等举措，提升城市道路的通行效率。   城市级的人工智能大脑，实时掌握着城市道路上通行车辆的轨迹信息，停车场的车辆信息以及小区的停车信息，能提前半个小时预测交通流量变化和停车位数量变化，合理调配资源、疏导交通，实现机场、***、汽车站、商圈的大规模交通联动调度，提升整个城市的运行效率，为居民的出行畅通提供保障。   车牌识别是人工智能应用*理想的领域   目前在智能交通领域，人工智能分析及深度学习比较成熟的应用技术以车牌识别算法*为理想，虽然目前很多厂商都宣称自己的车牌识别率已经达到了99%，但这也只是在标准卡口的视频条件下再

保定两街两路试运行智能交通信号系统

保定两街两路交通信号灯试运行改变交通..

     近日，在河北保定，有不少市民反映，部分交通信号灯只在***15秒左右的时候才显示，高峰期往市区中心走的道路感觉比以前堵了，而相向车辆却往往畅通无阻。这一切，其实都是新运行的智能交通信号系统起的作用，目的只有一个——缓解中心城区的交通压力。 两街两路成试点，改变信号灯“各自为战”的局面 据市交警支队秩序处教导员介绍，以往，保定市中心城区的信号灯设置为早高峰、晚高峰、平峰、夜间四个固定时期，每个时期的红绿灯秒数是固定的。而现在，恒祥大街、朝阳大街、东风路、七一路两街两路已经试推行智能交通信号系统，使得四条道路上的80个路口根据实时路况，统一协调红绿灯时间。 “目前，我市中心城区共有灯控路口240个，实现智能交通信号控制的已经占到三分之一，而且都是车流量*大的主干道。”教导员表示，智能交通信号系统由指挥中心统一控制，实时控制红绿灯时间，为了留给市民及行人足够的反应时间，实施定程在***15秒时开始显示。 教导员介绍，统一协调信号灯系统的目的，就是为了让“拥堵外移”。 “拥堵外移”，可不是为了给市民添堵 据了解，目前，我市主城区共有人口130万左右，而截至2016年3月，机动车保有量

人工智能技术驱动 层层递进创智慧交通

大数据＋智能交通 跑马圈地正当时

2016年10月,卡耐基梅隆大学机器人教授斯蒂芬–***在白宫前沿会议上称：交通拥堵每年造成美国经济损失1210亿美元,并产生大约250亿公斤二氧化碳排放,特别是汽车在市区行驶时,发动机空转的时间占40%,其*大原因是目前的交通信号系统太过落后。为此,***教授正在开发人工智能驱动的智能交通信号系统,以适应不断变化的交通状况。在美国匹兹堡的试点测试中,该智能交通信号系统将旅行时间缩短了25%, 发动机空转时间缩短了40%。研究人员还预计,该系统将减排21%,还可以通过提高交通吞吐量来节省城市道路拓宽的成本和消除街道停车。交通大数据时代的来临是智能交通发展的必然趋势，在这个进程中我们将面临****的问题和挑战：信息孤岛。交通数据分散在不同部门，部门间又缺乏开放互通，形成信息孤岛，造成交通数据资源的条块化分割和信息碎片化等现象。系统稳定性不足。现有交通方案中设备类型众多，厂商繁杂，质量和标准都参差不齐，维护成本庞大，很难做到高稳定性。海量数据存储和计算能力不足。智能交通的分析对象是整个城市的交通行为主体，具有海量数据的固有特性。实现对城市道路的交通状况、交通流量信息、交通违法行为等的**监

人工智能大脑如何调控智能交通“疏堵”？

随着科技水平和工程建设能力的**提高，交通对一个城市的影响从未像今天这样占据如此突出的地位，隐隐有成为城市发展**牵引力的势头。在资金、智力、土地等其他条件都较为接近的情况下，中国三大城市群之间的对比更能显而易见。随着交通卡口的大规模联网，汇集了海量车辆通行记录信息，利用人工智能技术，可实时分析城市交通流量，调整红绿灯间隔，缩短车辆等待时间等举措，提升城市道路的通行效率。城市级的人工智能大脑，实时掌握着城市道路上通行车辆的轨迹信息，停车场的车辆信息以及小区的停车信息，能提前半个小时预测交通流量变化和停车位数量变化，合理调配资源、疏导交通，实现机场、***、汽车站、商圈的大规模交通联动调度，提升整个城市的运行效率，为居民的出行畅通提供保障。车牌识别是人工智能应用*理想的领域目前在智能交通领域，人工智能分析及深度学习比较成熟的应用技术以车牌识别算法*为理想，虽然目前很多厂商都宣称自己的车牌识别率已经达到了99%，但这也只是在标准卡口的视频条件下再加上一些预设条件来达到的。在针对很多简易卡口和卡口图片进行车牌定位识别时，较好的车牌识别也很难达到90%。不过随着采用人工智能、深度学习的应用，这