淺析人工智能技術(shù)在智慧交通中應(yīng)用

筵麗霞

摘 要：結(jié)合當(dāng)前人工智能在智慧交通的發(fā)展情況，重點(diǎn)介紹了智慧交通中的人工智能、圖像識(shí)別技術(shù)、識(shí)別流程等內(nèi)容，在此基礎(chǔ)上，全方位論述了具體的應(yīng)用場景，希望對(duì)于今后深化人工智能技術(shù)在智慧交通中應(yīng)用有所幫助。

關(guān)鍵詞：人工智能；智慧交通；圖像識(shí)別；應(yīng)用場景

在當(dāng)前快速發(fā)展的城市化進(jìn)程中，智慧城市則是當(dāng)前城市發(fā)展的必然趨勢，也是信息化技術(shù)背景下的城市發(fā)展方向。當(dāng)前，隨著機(jī)動(dòng)車數(shù)量的快速增加，城市發(fā)展中的交通管理、交通擁擠、事故救援難等方面的問題越來越突出。在構(gòu)建智慧城市的過程中，智慧交通則是其中必不可少的重要內(nèi)容，這就要求城市發(fā)展中應(yīng)該重視交通智能化的情況。借助于智慧交通系統(tǒng)，能從城市發(fā)展的實(shí)際情況出發(fā)，全面而有效地來實(shí)現(xiàn)交通道路效率的提升，有效控制交通事故率，以及進(jìn)一步有效緩解城市的交通壓力，從而能全面構(gòu)建智慧城市。借助于信息技術(shù)背景下的大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，有效提前檢測可能發(fā)生的交通事故，將人工智能融入汽車中，結(jié)合監(jiān)測內(nèi)容，有效實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化地車禍避免，從而全面降低車禍數(shù)量。結(jié)合交通擁堵問題來看，利用人工智能技術(shù)，能對(duì)于交通狀況來進(jìn)行實(shí)施監(jiān)測，結(jié)合車流量、車輛速度等信息來進(jìn)行擁堵問題的判斷，并能據(jù)此提出科學(xué)優(yōu)化的線路，有效對(duì)于本地區(qū)的交通堵塞問題提出有效的解決對(duì)策，比如，可以結(jié)合實(shí)際來進(jìn)行信號(hào)燈的調(diào)整，并進(jìn)行記錄數(shù)據(jù)，以便后續(xù)化的調(diào)整處理。這里結(jié)合當(dāng)前人工智能技術(shù)的發(fā)展，重點(diǎn)分析其在智慧交通中應(yīng)用中應(yīng)用問題。

1 技術(shù)介紹

1.1 人工智能技術(shù)

所謂的人工智能技術(shù)，主要?jiǎng)t是對(duì)于的人的智能進(jìn)行模擬、延伸以及擴(kuò)展等方式的綜合性技術(shù)學(xué)科，其主要體現(xiàn)在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，具體的實(shí)現(xiàn)可以通過傳統(tǒng)的編程技術(shù)或者模擬方法。在前者，主要是利用編程技術(shù)來實(shí)現(xiàn)智能化的效果；另外，借助于模擬法則是采用類似于人類、生物機(jī)體的方法，能夠?qū)崿F(xiàn)相關(guān)的智能要求，比如，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等。在結(jié)合智慧交通的特點(diǎn)來看，其主要利用模擬的方法，能夠結(jié)大量案例中的數(shù)據(jù)信息，提供一種脫離人類的自主解決方式。結(jié)合數(shù)據(jù)分析來較為準(zhǔn)確地獲得交通情況信息，并能據(jù)此提供有效的處理方案，這其中還會(huì)涉及到大數(shù)據(jù)的信息采集，以及如何利用云計(jì)算進(jìn)行數(shù)據(jù)處理等方面的內(nèi)容。

1.2 圖像識(shí)別技術(shù)

在人工智能技術(shù)中，圖像識(shí)別的智能化則是非常重要的一個(gè)方面，能借助于智能技術(shù)來進(jìn)行對(duì)象識(shí)別，從而形成不同模式下的目標(biāo)對(duì)象識(shí)別技術(shù)。在當(dāng)前快速發(fā)展的信息社會(huì)中，圖像識(shí)別則應(yīng)用在越來越多的場合中。比如，在身份驗(yàn)證的過程中，可以借助于移動(dòng)應(yīng)用方式進(jìn)行人臉識(shí)別從而完成身份驗(yàn)證，能有效提升系統(tǒng)的安全度以及效率。結(jié)合日趨復(fù)雜的交通網(wǎng)絡(luò)發(fā)展情況，借助于智能化的圖像識(shí)別技術(shù)，能有效提升準(zhǔn)確度，減低工作量，提升工作效率。其中，圖像識(shí)別技術(shù)則是人工智能的智慧交通的基礎(chǔ)。

1.3 識(shí)別流程

在相應(yīng)的圖像識(shí)別的環(huán)節(jié)，主要涉及到以下幾個(gè)方面的內(nèi)容，比如，獲取圖像信息、預(yù)處理、特征抽取選擇、分類器科學(xué)設(shè)計(jì)以及分類決策等內(nèi)容。在進(jìn)行預(yù)處理的過程中，主要涉及到開展相關(guān)的圖像中的去噪、灰度二值化、變換、平滑等方面的操作處理等，能實(shí)現(xiàn)圖像重要特征得到加強(qiáng)；在進(jìn)行特征抽取過程中，則是結(jié)合實(shí)際需求來進(jìn)行抽取特征，并進(jìn)行相關(guān)的庫中模板的比對(duì)，以便進(jìn)一步更好地來識(shí)別。結(jié)合圖像識(shí)別技術(shù)的優(yōu)勢，能保證實(shí)現(xiàn)道路交通狀況得到快速化準(zhǔn)確或缺，并能反饋給中央處理系統(tǒng)從而更好的服務(wù)于智慧交通。這里就其中的圖像預(yù)處理、特征抽取以及圖像分類等內(nèi)容進(jìn)行分析[1]。

在進(jìn)行圖像預(yù)處理的過程中，大多數(shù)情況下，并沒有必要來處理三種顏色，而利用圖像灰度化方式能大幅度降低計(jì)算機(jī)的工作量，保證工作效率大大提升。在進(jìn)行圖像灰度化的過程中，能夠?qū)崿F(xiàn)三個(gè)分量轉(zhuǎn)化為一個(gè)分量，確保其范圍控制在 0 和 255 范圍，能體現(xiàn)出圖像中的黑白效果。利用二值化的操作，能有效降低圖像的數(shù)據(jù)量，進(jìn)一步凸顯出圖像輪廓，突出特征，便于開展特征抽取操作。其中是噪聲消除方法則往往涉及到空間域和頻域等兩種。

在進(jìn)行特征抽取的環(huán)節(jié)，則是結(jié)合相關(guān)的算法能夠?qū)崿F(xiàn)計(jì)算機(jī)來自動(dòng)尋找并提取必要的圖像內(nèi)容。人類在進(jìn)行信息處理過程中，能快速尋找到符合自己需求的內(nèi)容，則就是特征提取的過程。借助于智能化算法，幫助機(jī)器能具備上述能力，能有效提取對(duì)于實(shí)際需求有用的內(nèi)容，能實(shí)現(xiàn)人們工作量的降低，以及工作效率的提升[2]。

在進(jìn)行圖像分類的環(huán)節(jié)中，則是能夠借助于易提取、已簡化的特征，來獲得需要的信息內(nèi)容，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行分析處理。在進(jìn)行圖像分類的過程中，則是結(jié)合圖像特征值存在的差異性，借助于訓(xùn)練而得到分界的函數(shù)，這樣能利用對(duì)比提取圖像特征與分界函數(shù)來實(shí)現(xiàn)圖像分類的要求。

2 應(yīng)用場景

結(jié)合智慧交通中的人工智能技術(shù)，主要體現(xiàn)在圖像識(shí)別技術(shù)方面，重點(diǎn)則是云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等方面，應(yīng)用場景集中于如何有效進(jìn)行道路識(shí)別問題，并能再此基礎(chǔ)上，結(jié)合無人駕駛、智能導(dǎo)航以及交通信號(hào)燈，其相對(duì)應(yīng)構(gòu)成了智慧交通的基本功能。

2.1 道路識(shí)別

在智慧交通的環(huán)節(jié)中，首先則是如何有效識(shí)別道路，能夠在此基礎(chǔ)上，進(jìn)行相關(guān)的道路智能化工作的開展。道路識(shí)別則是基礎(chǔ)，主要是通過道路監(jiān)控來獲得道路圖像，并能將其傳送至處理端，并進(jìn)行相關(guān)的圖像灰度化處理。然后進(jìn)行抽取特征，并進(jìn)行小區(qū)域內(nèi)容劃分，結(jié)合分界函數(shù)來進(jìn)行車輛識(shí)別。再結(jié)合相關(guān)算法來有效控制好車流密度、速度的判斷，結(jié)合實(shí)際的交通情況來快速做出交通狀況的可能性分析，結(jié)合智能化導(dǎo)航以避免存在的擁堵問題。結(jié)合交通信息的內(nèi)容，還可以有效進(jìn)行紅綠燈秒數(shù)控制的調(diào)整，能有效解決擁堵問題，全方位提升交通效率[3，4]。

2.2 交通信號(hào)燈

結(jié)合實(shí)際情況，將倒計(jì)時(shí)控制器安裝在傳統(tǒng)的信號(hào)燈上，符合車輛行駛的要求。但考慮到當(dāng)前的交通日益嚴(yán)重，交通燈并沒有有效發(fā)揮其最大作用，利用智能化的交通信號(hào)燈的優(yōu)勢，能有效解決上述問題的問題。特別是在進(jìn)行識(shí)別道路的基礎(chǔ)上，綜合性分析以及比較不同方向的車流量，進(jìn)行智能化來調(diào)整紅綠燈的秒數(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)最大化的交通效率，這就是體現(xiàn)出信號(hào)燈的智能化思想。結(jié)合不同時(shí)段、不同路段的情況進(jìn)行分析，通行量必然存在一定的差異化，結(jié)合交通識(shí)別系統(tǒng)的優(yōu)勢，能有效進(jìn)行道路車流量的測算，通過對(duì)比分析，優(yōu)化信號(hào)燈的秒數(shù)，從整體上來有效解決交通的堵塞問題。

2.3 智能導(dǎo)航和無人駕駛

無人駕駛則是當(dāng)前的熱點(diǎn)問題，其基礎(chǔ)則是智能導(dǎo)航系統(tǒng)，能有效提供車輛行駛的最優(yōu)化路線，實(shí)現(xiàn)擁堵路段的避開，全方位有效提升通行速度。在行駛車輛上應(yīng)用道路識(shí)別技術(shù)，能有效實(shí)現(xiàn)無人駕駛的要求，全方位提升人們出行效率，借助于智能地圖作用而開展智能導(dǎo)航，有利于實(shí)現(xiàn)最佳行駛方案，并能根據(jù)實(shí)際的路況來優(yōu)化汽車駕駛。所以，借助于無人駕駛汽車，能有效控制好疲勞駕駛的頻率，并保證其具有較強(qiáng)的反應(yīng)能力，有效避開意外，實(shí)現(xiàn)交通安全。

3 總結(jié)

綜上所述，結(jié)合智慧交通相應(yīng)的基本組成以及優(yōu)點(diǎn)等問題，具體探討了所涉及到的基于道路識(shí)別的智能交通燈、智能導(dǎo)航、無人駕駛等方面的關(guān)鍵技術(shù)，并結(jié)合實(shí)例探討了具體的應(yīng)用場景問題，希望能有助于加強(qiáng)我國的智慧交通系統(tǒng)的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1] 張宇航. 關(guān)于大數(shù)據(jù)人工智能時(shí)代的智慧交通研究[J]. 通訊世界， 2019年2期.

[2] 趙崇軍.智慧交通領(lǐng)域中人工智能技術(shù)的應(yīng)用分析[J]. 法制博覽， 2019年2期.

[3] 盛杰誠. 人工智能技術(shù)在智慧交通中的應(yīng)用[J]. 電子制作， 2019年10期.

[4] 董志強(qiáng). 人工智能技術(shù)在智慧交通領(lǐng)域中的應(yīng)用[J]. 建筑工程技術(shù)與設(shè)計(jì)， 2018年23期.