智慧交通在城市道路设计中的渗透

智慧交通在城市道路设计中的渗透

石红飞

天津市政工程设计研究总院有限公司 广东深圳 518000

摘要：如今人们处在信息化高速发展的时代背景下，在此背景下，人工智能技术得到了十分广泛的应用。人工智能技术被广泛的用在城市的基础设施建设中，在安全清洁节能、城市建筑建设以及智能交通方面都能看到人工智能的身影，其不仅能够有效推动城市化的进程和发展同时也能减少城市能耗以及环境污染问题，人工智能技术的应用能够为人们提供一个良好的生活和工作环境。如今人们的生活水平在不断提高，汽车的数量与日俱增，汽车数量的增加会在一定程度上引发一些交通问题，如果城市不具备良好的交通系统则会直接导致交通问题而引发的一系列发展问题，因此想要推动城市的发展，首要问题就是要不断优化和完善智能交通系统。

关键词：智慧交通；城市道路设计；渗透策略

中图分类号：U455

文献标识码:A

引言

人工智能技术简称“AI”（ArtificialIntelligence），它是集智能方法、理论、技术为一体，运用模拟、扩展和延伸等方式代替人类智能的一种技术科学和新的应用系统，与传统的信息化应用系统不同，人工智能技术主要通过计算机来实现。

1智能交通的概述

我国在发展过程中一直在致力于构建智慧城市，智慧城市的构建需要由多个部分共同组成，其中最为重要的就是智能交通。智能交通不仅能够有效解决城市的交通运输问题，同时还能给人们的日常出行带来极大的便利。智能交通系统简单来说是指，在城市中利用物联网技术、大数据技术以及云技术等多项技术来构建一个现代化综合的管理系统，该系统具有时效性强准确性高的特点，能够将城市交通的各项因素都充分融合在一起，在智能交通系统的保障之下能够给人们的日常出行安全提供保证。智能交通系统这一概念是在二十世纪初期才开始被提出，由于当时受到技术环境等多方面的影响，使得对其的研究并没有一个突破性的进展。但是随着时间的不断推移，科学技术水平的提高使得智能交通系统得到了技术上的突破。我国也逐渐形成了一套具有特色的行业标准，这能为我国交通运输安全提供相应的技术保障。在未来的发展过程中，我国想要构建更加完善的智能交通系统则应将重点放在智能交通的管理控制系统以及综合信息平台上，这样才能进一步优化和调整现有的智能交通系统。

2智慧交通在城市道路设计中的渗透

2.1计算机视觉在交通领域的应用

计算机视觉技术在交通领域的应用场景主要为无人驾驶领域。在无人驾驶领域，计算机视觉相当于车辆的“眼睛”，通过摄像头采集图像，进而提取有用信息、过滤无用信息，为自动行驶的车辆提供环境感知功能。具体功能包括：车道线检测、交通标示识别、行人检测等。以车道线检测为例，激光雷达等传统的车辆感知元器件并不能检测车道线，只能通过摄像头进行感知，现阶段主流算法为基于特征的车道线检测和基于模型的车道线检测，由于基于特征的车道线检测对车道线边界的清晰度有一定要求，且车道线的磨损和遮挡均会对检测结果产生较大影响，因此基于模型的车道线检测更具有应用价值。

而基于特征的检测方法更适用于交通指示牌检测，交通指示牌轮廓清晰，色彩辨识度高且常用文字注释，有更为突出的特征。在检测到交通指示牌后，仍需对内容进行识别，获取指示牌上的道路交通信息，常见的方法为卷积神经网络算法和SVM分类算法。此外，计算机视觉应用在无人驾驶领域，还要考虑光线过强或过弱、雾霾等特殊天气等场景下的可靠性，避免道路环境恶劣的情况下自动驾驶车辆造成的路面隐患。

2.2大数据在交通领域的应用

大数据在交通领域的主要应用场景是智慧交通。现如今，随着车辆拥有者的数量逐渐攀升，城市交通的压力越来越大，而基于大数据的智慧交通系统可有效缓解此类问题。智慧交通的体系主要由三部分组成：感知层、软件应用平台和预测与优化系统。其中感知层负责收集交通信息，即交通大数据，包括行人、车流量、路面状况等情况，在硬件上可使用传感器和摄像头实现信息采集，在软件层面，智慧交通系统可获取手机等移动终端的位置信息，实现路面拥堵状况的实时监测。软件应用平台将感知层采集到的大数据进行整合和转换，为进一步的预测和优化做好支撑。

而预测与优化系统要挖掘出交通大数据的价值，进而对交通做出实时控制，包括车流控制、智能诱导、事故紧急处理、停车位规划等，使得城市交通保持最优化的运转状态并对交通事故做出快速反应。

2.3道路安全及事故预测系统

车辆在行驶的过程中，最重要的就是要保证行驶安全，因此道路安全和事故预测系统成为了城市智能交通系统中最为重要的组成部分，其对人们的安全出行有着十分重要的影响。城市中汽车数量的增加会在一定程度上提高交通事故的发生概率。造成交通事故的因素有很多，其中最为主要的包括道路的实际情况，环境因素以及驾驶人员的行为因素。想要保证车辆运行的安全性则需要将重点放在道路安全和事故预测系统上，通过该系统能够对车辆的整个运行情况进行系统性的分析，并且及时提出一些有效信息，这样能够有效避免一些交通事故的发生。在道路安全和事故预测系统中所应用的人工智能技术非常多，最为主要的是模糊逻辑技术，其次包括遗传算法以及人工神经网络。不同的专家学者在对道路安全及事故预测系统进行研究的过程中所提出的研究方向是不同的，但是无论研究方向如何转变，所依靠的人工智能技术都是以遗传算法和模糊逻辑为基础，通过对道路安全及事故预测系统进行完善能够有效保证人们日常出行的安全性。

2.4智能化地图的应用

智能化地图的应用能够给人们的出行提供更多的便利和舒适性，对于智能化地图的关注程度也在原有的基础之上大大提高。将人工智能技术应用在智能化地图中，能够有效提高智能化地图的准确性。在应用智能化地图时，车载导航系统可以根据交通实况第一时间告知驾驶者道路的拥堵情况。除此之外，目前许多智能化地图都与交通运管部门进行合作，应用大数据技术来为驾驶人员提供最为便捷通畅的出行道路，这样能够有效减少城市交通的拥堵问题，同时也能在一定程度上减少交通事故的发生概率。

2.4识别道路路况

基于人工智能技术能够准确识别道路路况，以智慧交通为例，在实际应用过程中，首先需要依赖道路智能监控，准确获取道路图像，然后将其传输至人工智能系统处理端进行图像灰度化处理，并准确筛选和提取图像特征。在此基础上，系统会通过运算识别，将同类信息划分为多个小区域，利用人工智能算法构建分界函数，即可根据当前道路车辆数量、人流量、车流密度、车辆速度等基本信息，掌握实时交通状况，并结合系统运算分析结果，对该路段未来一段时间内的实时交通状况变化情况进行预测分析，通过系统人工智能导航，即可辅助控制中心决策管理，对道路交通信号灯进行调整，疏导道路交通拥堵情况，提高道路通行畅通度。

结束语

综上所述。在进行智慧城市建设的过程中，要将重点放在智能交通系统的优化和完善上，通过打造智能交通系统不仅能够有效缓解当前日益严重的交通问题，同时还能更好的满足人们对于出行的高要求，为人们提供舒适的环境以及便利的交通。在未来的发展过程中，人工智能技术的应用范围会不断拓宽，将其与城市智能交通运输进行结合能够使得交通系统变得更加完善，这能给人们的生活和工作带来更多的便利。

参考文献

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[2]姜国睿,陈晖,王姝歆.人工智能的发展历程与研究初探[J].计算机时代,2020(09):7-10+16.