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摘要：近年来，车辆保有量不断增加，导致交通运维压力同步增加，伴随着交通拥堵、事故频发，这严重影响公路的通行效率，增加维护成本。为缓解以上难题，建立并完善智能交通系统刻不容缓。与此同时，交通大数据、人工智能、物联网将是智慧交通运营管理的重要发展趋势。
关键词：智能交通系统ITS，大数据big data，人工智能AI，车联网IOV
1 引言
所谓智能交通系统，又称ITS（Intelligent Traffic Systems），是把信息技術（如计算机技术）和通讯技术（如5G通信）结合，并实时、高效、准确地汇总分析路况信息的综合交通管控体系。智能交通系统主要由先进的交通信息系统、交通管理系统、车辆停靠系统、公共交通系统、电子收费系统等组成。[1]
2019年9月，中共中央、国务院印发实施《交通强国建设纲要》，在协调完善多层次立体基础设施网的基础上，强调智能化载运装备、绿色高效运输服务以及前沿创新科技的重要性，为交通强国建设奠定坚实基础。
2 大数据
大数据，又称big data，是数据的集合，其数据存储容量庞大、类型多样、转化速度快，具有极高的应用价值。同时，交通大数据可以有效通过传感器、新型接口等完成信息收集与数据整合，精准处理并检验信息真实性，实现分类保存，通过移动设备等有效提供给用户相关信息。其具有信息来源途径宽广、实效性强、模式多元化、运行可视化的特点，兼监控、指挥、预警、协调四者一体。[2]
在智慧交通运营管理中，大数据的应用主要体现在实时交通状况的分析、车辆逃费稽查、公共出行服务、交通运行评估上。关键在于优化决策部署，做到统筹兼顾，实现综合管理更出色的展现。[3]
对于交通大数据的可信性、访问控制以及隐私保护是发展过程中的巨大挑战。就数据可信性方面，东丽开发出产品低介电损耗 PBT树脂，致力于其商业化，推广应用于电子部件，为更加先进的通信技术提供技术支撑。[4]就隐私保护方面，有学者提出可采用匿名算法，首创代码，保证在不改变相关特征的前提下，最终实现数据的加密处理与匿名保护。[5]为了实现产业持续健康发展，在立法和技术方面同时推进，完善漏洞是很有必要的。
3 人工智能
人工智能，又称AI（Artificial Intelligence），即能够做到正确解释外部数据，具备有强大的学习功能，可以灵活处理以完成特定任务的人工机器。
人工智能应用方面，比较有代表性的是车牌识别技术与自动驾驶汽车。
车牌识别技术，又称LPR（License Plate Recognition），是基于图像处理技术等，创立车辆数字模型，用以捕捉牌号、车型等车辆特征。鉴于我国车牌情况和识别环境的复杂性，采用以下流程对进行车牌识别，首先是依靠数码相机拍摄以车牌定位，再经转化矫正、灰化处理后进行字符分割，最后类似于人工神经网络的字符识别。[6]
自动驾驶汽车，又称无人驾驶汽车（Autonomous vehicles），是一种通过电脑系统，即使没有任何人类主动的操作，仍可实现机动车辆的安全、自动行驶。其优势体现在可做到预判交通状况，智能规划路线以提高出行效率;规避驾驶员疲劳驾驶以确保行车安全。实现自动驾驶的流程是，重点在感知，即通过红外雷达等获取准确信息，接着处理、执行。其中有效应用了深度学习，图像处理的语义分割、目标检测和立体视觉匹配技术，借助无线网络共享信息，实现数据的安全性、准确性和有效性。[7]
4 车联网
车联网，又称IOV（Internet of Vehicles），是利用通过GPS、互联网、计算机等设备采集并交互信息，如车辆位置、速度及路线径等状态，分析出行驶最佳路线等反馈，从而组成无形的巨大网络。
通过采集并处理数据以达到智能控制目的，这在潮汐车道智能控制、车道导向智能控制等方向应用较多，特别是考虑时空特性，比如早晚高峰、城郊干道交通流的变化，采用交通预测、仿真及需求导向的信控方法，实现通行能力的优化。主要遇到以下两种问题：一是利用无法与现状需求相匹配，二是清空时间设置不合理，造成空间资源的错位。[8]深刻反思问题出现的原因，解决双向交通流量供需失衡的难题至关重要。
5 总结
传统交通运作模式已无法适应往后的交通业发展需求，因此革新交通势在必行。虽然说目前大范围实现智能化交通任重而道远，但只要在日后发展中，坚持充分发挥各项技术的显著优势，不断攻克技术难题，相信在不远的未来，先进的智能化技术一定会成为交通发展的主流趋势。其中，大数据全方位涵盖、汽车设备智能化、车联网完善与发展是相互促进、迭代、升级。通过硬件基础的完善，云计算的应用，让智能交通成为一种可能。加大对于城市交通运行的监管力度，最终成就智慧城市的蓬勃发展。
参考文献
[1]张乐乐，王丽，肖小玲.我国智能交通系统的发展现状和趋势[J].电脑知识与技术，2021，17（03）：247-249.
[2]王洪斌.大数据背景下人工智能在智慧交通中的应用研究[J].电脑知识与技术，2021，17（12）：198-199.
[3]申雄.大数据在智慧高速公路交通运营管理中的应用研究[J].低碳世界，2021，11（07）：178-179.
[4]东丽开发出用于5G通信、自动驾驶和智能交通系统应用的低介电损耗PBT[J].橡塑技术与装备，2021，47（16）：53.
[5]刘洋. 大数据环境下智能交通系统隐私保护的实现[A]. 中国智能交通协会.第十五届中国智能交通年会科技论文集（2）[C].中国智能交通协会：中国智能交通协会，2020：6.
[6]罗雅丽.车牌识别中人工智能技术的应用[J].电脑编程技巧维护，2021（07）：125-127.
[7]罗宏.人工智能技术在车辆无人驾驶中的应用[J].时代汽车，2021（17）：190-191.
[8]曹辉. 潮汐车道智能控制方法研究[D].山东理工大学，2019.
关键词：智能交通系统ITS，大数据big data，人工智能AI，车联网IOV
1 引言
所谓智能交通系统，又称ITS（Intelligent Traffic Systems），是把信息技術（如计算机技术）和通讯技术（如5G通信）结合，并实时、高效、准确地汇总分析路况信息的综合交通管控体系。智能交通系统主要由先进的交通信息系统、交通管理系统、车辆停靠系统、公共交通系统、电子收费系统等组成。[1]
2019年9月，中共中央、国务院印发实施《交通强国建设纲要》，在协调完善多层次立体基础设施网的基础上，强调智能化载运装备、绿色高效运输服务以及前沿创新科技的重要性，为交通强国建设奠定坚实基础。
2 大数据
大数据，又称big data，是数据的集合，其数据存储容量庞大、类型多样、转化速度快，具有极高的应用价值。同时，交通大数据可以有效通过传感器、新型接口等完成信息收集与数据整合，精准处理并检验信息真实性，实现分类保存，通过移动设备等有效提供给用户相关信息。其具有信息来源途径宽广、实效性强、模式多元化、运行可视化的特点，兼监控、指挥、预警、协调四者一体。[2]
在智慧交通运营管理中，大数据的应用主要体现在实时交通状况的分析、车辆逃费稽查、公共出行服务、交通运行评估上。关键在于优化决策部署，做到统筹兼顾，实现综合管理更出色的展现。[3]
对于交通大数据的可信性、访问控制以及隐私保护是发展过程中的巨大挑战。就数据可信性方面，东丽开发出产品低介电损耗 PBT树脂，致力于其商业化，推广应用于电子部件，为更加先进的通信技术提供技术支撑。[4]就隐私保护方面，有学者提出可采用匿名算法，首创代码，保证在不改变相关特征的前提下，最终实现数据的加密处理与匿名保护。[5]为了实现产业持续健康发展，在立法和技术方面同时推进，完善漏洞是很有必要的。
3 人工智能
人工智能，又称AI（Artificial Intelligence），即能够做到正确解释外部数据，具备有强大的学习功能，可以灵活处理以完成特定任务的人工机器。
人工智能应用方面，比较有代表性的是车牌识别技术与自动驾驶汽车。
车牌识别技术，又称LPR（License Plate Recognition），是基于图像处理技术等，创立车辆数字模型，用以捕捉牌号、车型等车辆特征。鉴于我国车牌情况和识别环境的复杂性，采用以下流程对进行车牌识别，首先是依靠数码相机拍摄以车牌定位，再经转化矫正、灰化处理后进行字符分割，最后类似于人工神经网络的字符识别。[6]
自动驾驶汽车，又称无人驾驶汽车（Autonomous vehicles），是一种通过电脑系统，即使没有任何人类主动的操作，仍可实现机动车辆的安全、自动行驶。其优势体现在可做到预判交通状况，智能规划路线以提高出行效率;规避驾驶员疲劳驾驶以确保行车安全。实现自动驾驶的流程是，重点在感知，即通过红外雷达等获取准确信息，接着处理、执行。其中有效应用了深度学习，图像处理的语义分割、目标检测和立体视觉匹配技术，借助无线网络共享信息，实现数据的安全性、准确性和有效性。[7]
4 车联网
车联网，又称IOV（Internet of Vehicles），是利用通过GPS、互联网、计算机等设备采集并交互信息，如车辆位置、速度及路线径等状态，分析出行驶最佳路线等反馈，从而组成无形的巨大网络。
通过采集并处理数据以达到智能控制目的，这在潮汐车道智能控制、车道导向智能控制等方向应用较多，特别是考虑时空特性，比如早晚高峰、城郊干道交通流的变化，采用交通预测、仿真及需求导向的信控方法，实现通行能力的优化。主要遇到以下两种问题：一是利用无法与现状需求相匹配，二是清空时间设置不合理，造成空间资源的错位。[8]深刻反思问题出现的原因，解决双向交通流量供需失衡的难题至关重要。
5 总结
传统交通运作模式已无法适应往后的交通业发展需求，因此革新交通势在必行。虽然说目前大范围实现智能化交通任重而道远，但只要在日后发展中，坚持充分发挥各项技术的显著优势，不断攻克技术难题，相信在不远的未来，先进的智能化技术一定会成为交通发展的主流趋势。其中，大数据全方位涵盖、汽车设备智能化、车联网完善与发展是相互促进、迭代、升级。通过硬件基础的完善，云计算的应用，让智能交通成为一种可能。加大对于城市交通运行的监管力度，最终成就智慧城市的蓬勃发展。
参考文献
[1]张乐乐，王丽，肖小玲.我国智能交通系统的发展现状和趋势[J].电脑知识与技术，2021，17（03）：247-249.
[2]王洪斌.大数据背景下人工智能在智慧交通中的应用研究[J].电脑知识与技术，2021，17（12）：198-199.
[3]申雄.大数据在智慧高速公路交通运营管理中的应用研究[J].低碳世界，2021，11（07）：178-179.
[4]东丽开发出用于5G通信、自动驾驶和智能交通系统应用的低介电损耗PBT[J].橡塑技术与装备，2021，47（16）：53.
[5]刘洋. 大数据环境下智能交通系统隐私保护的实现[A]. 中国智能交通协会.第十五届中国智能交通年会科技论文集（2）[C].中国智能交通协会：中国智能交通协会，2020：6.
[6]罗雅丽.车牌识别中人工智能技术的应用[J].电脑编程技巧维护，2021（07）：125-127.
[7]罗宏.人工智能技术在车辆无人驾驶中的应用[J].时代汽车，2021（17）：190-191.
[8]曹辉. 潮汐车道智能控制方法研究[D].山东理工大学，2019.