人工智能技術在道路交通管理中的應用

楊建平

摘要：隨著城市化的進程不斷加快，道路交通管理面臨著越來越大的挑戰。為了解決交通擁堵、事故頻發和環境污染等問題，人工智能技術在道路交通管理中的應用變得愈發重要。人工智能技術能夠通過數據分析、智能控制和預測模型等手段，實現對道路交通的優化管理，提高交通效率和安全性。通過收集道路交通數據，如車流量、速度和行駛路線等信息，人工智能能夠快速分析數據并預測交通狀況。根據預測結果，交通管理部門可采取有針對性的措施，如調整信號燈的配時、引導交通流動等，從而合理分配交通資源，減少交通擁堵現象。文章將針對人工智能技術在道路交通管理中的應用展開相應分析，以供參考。

關鍵詞：人工；智能技術；道路交通；管理；應用

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.03.033

中圖分類號：Q 811.4，TP 301.6? ? ? ? ? 文獻標志碼：B? ? ? ? ? ?文章編碼：1672-7274（2024）03-0-03

0? ?引言

隨著人工智能技術的不斷發展和應用，道路交通管理可借助其進一步提升效率、提高安全性、優化資源配置，為城市的可持續發展貢獻力量。因此，進一步研究和推廣人工智能技術在道路交通管理中的應用是非常必要的。

1? ?人工智能技術原理

人工智能技術的原理涉及深度學習、機器學習和自然語言處理等多個領域。

（1）深度學習是一種機器學習的方法，通過建立人工神經網絡模型來模擬人類大腦和神經機能。深度學習使用多個層次的神經元連接來處理和學習數據。這些層次結構可以自動地從數據中提取特征，并構建復雜的模型來執行任務，如圖像識別、語音識別和自然語言處理等。

（2）機器學習是一種讓計算機系統自動地從經驗數據中學習和改進性能的方法。在機器學習中，算法通過建立數學模型從數據中學習，而不是直接進行編程。機器學習主要分為監督學習、無監督學習和強化學習。監督學習通過已標記的數據進行學習，無監督學習通過未標記的數據進行學習，而強化學習則通過與環境的互動學習來進行決策。

（3）自然語言處理（NLP）是指計算機與人類自然語言之間的交互與溝通。NLP使用機器學習和深度學習的方法來理解、分析和生成自然語言。NLP涵蓋多個任務，如文本分類、語義分析、語言生成和機器翻譯等。通過構建自然語言處理模型，計算機可以理解和處理語言的語義、語法和語境，從而實現與人類的有效溝通。

這些原理的共同點在于，它們都是通過構建數學模型和算法來實現人工智能的目標。這些模型和算法在大規模的數據集上進行訓練和優化，以提高其預測和決策能力。通過反復的學習和訓練，人工智能系統可以不斷優化模型的性能，提高對復雜問題的解決能力。此外，為了支持人工智能技術，還需要大規模的數據集和強大的計算能力。數據是人工智能的基礎，豐富的數據集可以提供訓練和學習的基礎。計算能力的提升可以加快學習和處理的速度，從而更快地生成模型和結果。

2? ?人工智能技術在道路交通管理中應用的必要性

2.1 提升效率

在道路交通管理中應用人工智能技術可以顯著提升交通效率。通過智能交通信號燈、交通流量預測等技術設備，可以實現交通信號燈的智能調度和優化。根據車流量和擁堵情況動態調整信號燈的時序和時長，使交通流更加順暢，并減少等待時間和停車次數。此外，道路交通智能導航系統結合交通數據預測，為駕駛員提供最佳駕駛路線和避免擁堵的導航推薦，減少行車時間和能源消耗。通過提升交通效率，人工智能技術可以緩解交通擁堵，提高道路使用效率，提升城市居民的出行體驗[1]。

2.2 安全保障

在道路交通管理中應用人工智能技術，通過智能監控攝像頭、交通違法檢測等技術，可以實時監測交通行為、識別交通違法狀況，并及時生成警示和處罰。例如，智能監控攝像頭可在發現違法行為時自動拍攝照片或錄制視頻，作為證據用于交通違法處理通知。智能駕駛輔助系統能夠識別道路標志和交通信號燈，對駕駛員做出提醒并進行輔助，降低交通事故發生的風險[2]。通過引入人工智能技術，可以提升道路交通管理的精度和響應速度，提高道路安全水平，降低交通事故發生率，保障駕駛員和行人的出行安全。

2.3 資源優化配置

在道路交通管理中應用人工智能技術可以實現資源的優化配置，提高資源的利用效率。通過車輛追蹤技術和對交通大數據分析，可以實時監測和預測交通流量和擁堵情況，從而實現交通信號燈的智能調度。通過合理控制信號時序和優化交通流向，可以減少交通信號等待時間和車輛排隊長度。此外，通過智能計費和電子收費系統，可以實現交通收費的自動化和高效化，減少人力資源成本[3]。

3? ?人工智能技術在道路交通管理中的

應用

3.1 道路交通視頻監控

道路交通視頻監控系統是一種集人工智能技術于一身的創新工具，它具有智能化的道路交通監測和分析功能。借助于計算機視覺和圖像處理算法，該系統能夠自動地辨識和追蹤交通工具、行人、交通標志和交通信號燈，實現對交通狀況的實時監控和分析。道路交通視頻監控系統將給交通管理部門帶來諸多便利，及時獲取道路交通流量、擁堵情況以及交通事故等重要信息。這些信息有助于管理部門調整信號燈的時序、完善路權規劃，從而提升交通效率，減少交通堵塞。此外，該系統還能辨別和追蹤交通違法行為，比如闖紅燈、超速、逆行等，為交通違法處理和交通事故調查提供重要證據。隨著城市化進程的加速和車輛數量的快速增長，道路交通問題日益突出。傳統的交通管理方式已經無法滿足日益復雜的交通需求。道路交通視頻監控系統的出現，填補了傳統交通管理方式的不足之處，為交通管理帶來了強大助力。道路交通視頻監控系統能夠實時地提供各條道路上的交通狀況，如交通流量、擁堵情況以及事故發生狀況等。這些信息對于交通管理部門非常重要，能夠幫助他們更好地了解道路的交通情況，及時采取應對措施。以往，交通管理人員往往需要親自到現場進行勘察，進行煩瑣的調研工作，才能收集到相關的數據。而道路交通視頻監控系統的出現，方便了交通管理部門獲取信息，大大節省了相關人員的時間和精力[4]。

3.2 道路交通大數據預警

道路交通大數據技術可以收集、分析和處理大量的道路交通數據，以提供實時和準確的交通狀態預測和預警。結合人工智能技術，可以利用大數據分析算法對交通流量、速度、擁堵程度等進行建模和預測?；谶@些預測結果，交通管理部門可以及時采取相應的措施，如調整信號燈時序、引導交通流向、提供路線推薦等，以緩解道路擁堵和優化交通流量。道路交通大數據預警系統還可以結合全球定位系統（GPS）等信息，為駕駛員提供實時的交通情況和路況預警。通過智能導航系統，駕駛員可以根據道路交通大數據的預測結果選擇最佳的行駛路線，避免擁堵和事故。這不僅可以提高駕駛安全性和通行效率，還可以減少能源消耗和環境污染。

3.3 道路交通智能信號燈

道路交通智能信號燈是將人工智能技術應用于交通信號燈控制系統的一種創新應用。傳統的交通信號燈系統通常根據定時或感應設備來控制信號燈的時序，缺乏實時的交通流量和需求信息。而采用人工智能技術，交通信號燈可以根據交通情況進行智能調度。通過搭載攝像頭和計算機視覺技術，道路交通智能信號燈可以實時監測和分析道路上的交通狀況。通過人工智能算法的支持，信號燈可以根據交通流量和擁堵情況自動調整信號時長和時序。當路口交通流量較大時，信號燈可以自動延長綠燈時間，以減少擁堵。相反，當交通流量較小時，信號燈可以根據需求調整信號時序，以提高交通效率和減少等待時間[5]。此外，道路交通智能信號燈還可以結合交通大數據和預測模型，根據預測的交通流量和擁堵情況提前做出調整，以避免擁堵發生。智能信號燈還能減少不必要的行車停頓，降低尾氣和二氧化碳排放量，減少交通對環境的影響。

3.4 道路交通警用機器人

道路交通警用機器人是一種利用人工智能技術和機器人技術來輔助交警工作的創新應用。隨著交通擁堵問題的不斷加劇，交警需要投入大量人力資源進行交通管理和指揮。道路交通警用機器人可以通過智能視覺識別、語音交互和人機協作等技術，來輔助警力進行交通管理。警用機器人可以通過搭載攝像頭和傳感器來實時監測道路交通狀況，并將信息傳輸給交警指揮中心。它可以通過對交通信號燈的控制，對違法行為進行實時監測、識別和記錄，如闖紅燈、超速、逆行等。通過人機協作，警用機器人可以向交警提供實時的交通違法信息，并輔助交警進行處罰和處理。此外，警用機器人還可以與駕駛員和行人進行語音交互，提供交通指引和路況信息，增強他們的交通安全意識。它還可以為民眾提供交通事故處理指導、緊急救援指引等服務，提高社會大眾的道路交通安全意識和應急能力。

4? ?結束語

綜上所述，人工智能技術在道路交通管理中的應用極具潛力。通過道路交通視頻功能、道路交通大數據預警、道路交通智能信號燈和道路交通警用機器人的應用，可以實現道路交通的智能監測、預警和調度，提高道路交通效率，減少交通擁堵，保障交通安全，從而為城市的可持續發展做出貢獻。

參考文獻

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[2] 吳探微．人工智能技術在城市智能交通系統中的應用[J]．時代汽車，2021（5）：179-180.

[3] 王吉豪，王在俊，王乾壘．人工智能在空管中應用的研究進展[J]．自動化技術與應用，2021（1）：1-4，19.

[4] 楊奕燁，樊重俊，安艾芝．人工智能在智慧民航建設中的應用研究[J]．智能計算機與應用，2020（12）：214-215，219.

[5] 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.