一、人工智能在交通领域应用的原理
随着人工智能、大数据、物联网、云计算等技术的兴起与发展，各类设备、终端、系统平台等都会产生海量的数据，加之传统的处理方式已经逐渐落伍，因此，这些智能便捷化的技术便逐渐渗透到各行各业中。像交通行业随着交通路线、卡口的增多及大规模联网，这就汇集了海量车辆通行记录信息，如果单纯地延续传统的数据统计模式来进行分析和事件处理，将会有大量数据及信息得不到及时反馈与解决。
而利用人工智能、大数据、物联网、云计算等技术，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，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、火车站、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。
本文我们将浅谈一下人工智能、大数据、云计算、物联网等技术将会给交通行业带来哪些便利与变革：
由于我国线路众多，与交通相关的绝大多数部门都有自己的信息化平台，并产生着海量数据，但是现在的每个部门及单位内的系统平台大都是独立的，信息与数据也大都不互通互联，这就造成数据资源的散乱与不共享。现在，由于云计算的深入应用，交通行业也开始了数据上云、资源整合，这将为交通行业的管理、规划、运营与服务提供有利的支撑。
比如EasyNVR+EasyNVS的结合就已经实现了交通上云的转变，在某省高速集团撤销省界站项目的视频云服务项目中，已成功接入设备2000+路，借助于视频大数据分析加速案件处理效率。
由于交通行业的卡口、监控视频、交通事故、公交线网、车辆定位、车辆运营等模块众多、数据体量大，如果继续采用之前的统计分析来辅助决策，就会增加时间、人力、物力等成本。现在基于大数据计算、人工智能辅助决策的方式来处理交通行业的事件，会达到及时、有效的处理，并且可以及时追溯事件的发生，为未来避免相同事件的发生提供决策及依据。
目前车辆统计与识别是交通行业最为热门的应用，虽然现在的识别度不是很高，但是随着人工智能、深度学习的应用，这一情况将会得到很大的改善。目前EasyCVR已经实现了车牌识别，在未来也将会在持续在智能分析上发力。借助智能视频分析与识别技术，交通行业能统计车流量、车牌识别、车型检测等，利于交通行业实现公路交通的全方位监控、巡逻；便于疏通交通堵塞；利于交通事件的追查与溯源。
基于智能视频识别技术与大数据计算能力，可以实现除车流量统计、车辆识别，还可以根据提取出的车辆信息结合GIS或卫星定位技术，用来进行车辆的跟踪。并在高速出入口设置自动收费系统，实现自动化、智能化的业务处理，便于车辆快速通行。
基于车辆跟踪技术，一旦发生追捕、急救等事件，交通部门可以进行应急预案，通过交通平台的数据互联互通，实现急救与抓捕的人员、车辆调度，并及时做好疏通与运营。
在AI智能分析、大数据、云计算、物联网等新技术给各行各业带来的变革与创新会一直驱动着我们推陈出新，而TSINGSEE青犀视频所具备的智能分析平台EasyGBS、EasyCVR等也将适应时代的发展，与新技术结合，这些新兴技术在交通行业的应用也远不止于此，未来在交通信号控制、智能联网汽车、智能公交车等领域也会实现新的发展与突破。TSINGSEE青犀视频智能分析平台可以为众多行业场景下的物联网设备提供安全、可靠、高效的视频连接、存储、智能应用服务，为众多的行业用户提供PaaS级的智能化视频云平台服务。
二、人工智能在车牌识别中应用与展望
车牌识别是许多智能交通应用场景需要解决的问题，如小区汽车门禁、停车场自动计时收费、道路电子眼自动违章识别抓拍等。近年来，人工智能技术已应用到许多车牌识别方案中。本文主要阐述了车牌识别的整个流程及涉及的人工智能相关算法，比较并分析了各种算法特点和优缺点，对进一步研究人工智能技术在智能交通领域的应用具有一定的借鉴意义。
1、车牌识别技术的使用将大大减少交通违章和恶性交通事故现象，也为各类交通事故以及人生和财产安全的事后处理提供有力的证据，对我国交通治安等方面都有着举足轻重的作用。不管采用何种触发方式，一套成熟的车牌识别系统可以有效实现对过往车辆进行实时监控、分析，获取车牌号码、车牌颜色、车辆类型等各种信息，其为公安部门有效打击盗抢和黑名单机动车、查缉交通肇事逃逸车辆、分析交通状况、加强治安管理等提供强有力的支持。
2、基于车牌识别的智能交通系统能够适时防范机动车辆被盗窃、盗抢、假牌、套牌、走私、黑市交易等日益猖獗的犯罪活动。通过机动车安装登记的“电子车牌”信息，在监控中心有效遥控、掌握可疑车辆的图像、数字信息及行进方向，并随时将跟踪追查到的信息反馈回监测中心。公安部门可以根据这些信息及时了解、跟踪、掌控不法车辆交易、车辆盗抢等犯罪行为。对于假牌、套牌车辆，检测识别系统在检测过程中发现电子车牌号与外挂车牌不符时发出报警信息，以便公安部门进行追缉。
3、基于车牌识别的智能交通管理系统能够为城市道路规划设计提供精确、详尽的分类车流统计数据，实现道路规划管理的最优化设计，减少交通阻塞黑洞。智能交通管理系统可以实现城市主要道路交叉口的车辆通行数据采样，并对车辆的类别(如公交车、货车、客车、轿车、出租车等)及流量进行数据分析，为道路规划设计提供车流量、车类别、高峰期及高峰值等精确数据，科学地指导道路规划。
4、采用基于车牌识别的智能交通管理系统能够更好地解决现行交通管理中面临的种种“老大难”问题。
三、ai在交通领域应用的例子
1、AI可应用于医疗、车辆、金融服务、运输、物流、通讯、娱乐、零售、能源产业等领域；其中，在交通产业上的应用为目前热门的研究主题，其应用案例说明如下：
2、一、自动驾驶汽车：AI主要应用于车辆的自动驾驶模式，从车辆感知到决策，以及订制化的预测与维护功能，可增加机动性、降低交通事故的发生率、减少城市停车位的需求量。除了上述优点，还可降低人事成本，让物流更加流畅，并减少因疲劳驾驶造成的事故发生。
3、二、驾驶健康状态的监控：AI可应用于驾驶行为之监控，评估驾驶的疲劳程度、注意力是否集中、情绪状态等条件，区分并判定其类别、等级，衡量车辆是否存在风险，以提供实时警报，同时知会交通运输中心。
4、三、智能路口：借助AI的软件与硬件系统、传感器、影像系统、交通的远程通讯与监控系统，获得实时交通状态，并依据实时交通状态而改变交通号志，减少交通堵塞现象与碳排放量，借以提高行人安全、改善生活质量。
5、四、智能停车场：借助AI与云端数据分析以驱动应用程序，进行路线图的选择、停车位的匹配，以提供车辆辨识空闲的停车位置。
四、人工智能应用于交通有什么优势
1、随着5G网络、人工智能、云计算、大数据等新一代数字技术的发展，以自动驾驶、车路协同为主要特点的新一代智能交通系统，逐渐成为解决交通问题新突破口。
2、智能交通的特点是以信息的收集、处理、发布、交换、分析、利用为主线，为交通参与者提供多样性的服务，与我们的生活息息相关。
3、智能交通工具，为我们的生活提供了许多便利，更多服务。
五、ai人工智能将来会用到哪些领域
人工智能的应用领域日益广泛，它能够应用在以下五大领域：
1.金融领域：人工智能可以分析大量数据，改善风险评估、管理投资组合、策略规划、高频交易等方面。
2.医疗领域：人工智能可用于疾病预测、诊断、治疗方案制定及基因研究等方面，有助于提高医疗质量和效率。
3.智慧城市：人工智能可以提供智慧交通、环保、能源与安全等方面的解决方案，帮助城市管理更加高效和智能。
4.工业制造：人工智能可以在制造业中实现智能化生产，提高生产效率和质量，并且有助于预测维护和资源利用。
5.人机交互：人工智能可以运用在语音识别、图像识别、自然语言处理，提高智能设备的人机交互体验，更加贴合用户需求。
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