人工智能技术在城市智能交通系统中的实施分析

人工智能技术在城市智能交通系统中的实施分析

谭挺

华设设计集团股份有限公司 江苏南京  210000

摘要：城市化进程不断推进的时代背景下，民众出行越来越便利，但日益增多的交通问题也会对民众生命安全以及城市交通系统产生一定影响。本文重点探究人工智能技术在城市智能交通系统领域中的应用，以便科学有效地规避交通隐患问题带来的风险影响。

关键词：人工智能技术；城市智能交通系统；实践

城市智能交通系统在缓解城市压力领域中发挥着重要作用，为了避免受到更多城市交通压力的影响，需要采用新型技术。人工智能技术能够实现城市交通系统的优化升级、确保道路交通安全，因此需要重视人工智能技术与城市智能交通系统的融合。

一、城市智能交通系统概述

交通问题是近几十年影响社会经济发展的关键因素之一，随着民众车辆拥有量的逐年提高，日益增加的交通运输压力对城市交通管理系统产生了更大的影响。城市智能交通系统基于信息技术能够解决城市交通运输问题，为民众的日常出行带来极大的便利。城市智能交通系统本质上是一种现代化的综合管理系统，依托大数据云计算和物联网等众多新兴技术，能够实现对交通运输情况的实时监管以及灵活调度。由于该系统具有较强的准确性以及时效性，因此能够有效保障民众的日常出行需求。城市智能交通系统这一理念在20世纪初期被提出，但由于当时我国社会经济发展相对缓慢，因此并没有在该领域取得技术性突破进展。近些年随着我国科学技术以及社会经济的高速发展，我国已经逐渐形成了一套具有特色的行业标准，各城市也在为智能交通系统的建设不断规划。现阶段人工智能技术的高速发展为城市智能交通系统优化创新提供了新发展路径，人工智能技术与城市智能交通系统的融合应用进一步提高了交通管理效率以及管理质量。

二、人工智能技术在城市智能交通系统中的实施

（一）车辆控制

现阶段城市智能交通系统与人工智能技术已经得到了良好的融合发展，能够充分发挥人工智能技术在车辆控制领域中的重要作用。从宏观角度来看，在民众收入水平不断提高的时代背景下，民众对车辆的舒适度提出了更高要求，汽车制造厂商也需要采用更为先进的技术提高车辆的性能以及舒适度，满足消费者的个性化需求。人工智能在车辆控制领域中的技术体现在自动导航和悬架系统优化两个方面，能够有效提高车辆运行的稳定性以及防震刹车性能。

根据有关数据调查显示，车辆控制期间所采用的算法为遗传算法，遗传算法能够在众多路径中选择显著降低车辆运行能耗的最优解，以便大幅度的提高汽车刹车系统的稳定性。该技术在无人驾驶汽车领域中也发挥着重要作用，能够有效提高汽车的自动驾驶能力。

（二）交通预测

人工智能技术在交通预测领域中，主要体现在对城市交通信号的智能化控制以及车辆速度监控等方面。如交通控制系统当中使用的人工智能技术主要为人工神经网络该技术，神经网络技术与遗传算法和专家诊断系统的多项融合，能够有效确保整个城市网络的完整性以及有效性。实际运行期间能够根据车辆在不同路口行驶情况控制十字路口停车等待时间。当前方车辆拥堵时，途经该路口的所有信号灯，停留时间将会适度延长。当前方道路顺畅时，将会根据后方车辆运行情况尽可能的减少车辆停留次数，确保车辆迅速通过。

（三）道路事故预测

驾驶安全永远是车辆运行的先决条件，人工智能技术在道路事故预测环节中发挥着重要作用。导致汽车出现交通事故的因素多种多样，既与道路因素有关，又与环境因素和人为因素有关。为了避免因不可抗力因素导致交通事故的出现，需要通过人工智能技术建立故障预测系统。故障预测系统能够对整个车辆的运行情况进行系统性的分析，在众多数据信息中提炼有效信息，以便灵活调整交通管理决策，避免出现各类交通事故。该功能所需要的技术主要为模糊逻辑技术，例如遗传算法以及人工神经网络都能够在事故预测领域中发挥着重要作用。

（四）智能化地图

智能化地图在城市智能交通系统中应用较为广泛，能够为民众出行提供更多的选择以及便利。智能化地图依托人工智能技术，根据道路实际情况为车载导航系统提供交通实况数据支持。能够在第一时间告知驾驶者目的道路的拥堵情况，引导驾驶人员灵活调整驾驶决策。现阶段国内各大智能化地图厂商均与交通运管部门达成了合作，利用人工智能大数据等各种新兴技术为驾驶人员提供智慧化出行服务。能够有效减少城市交通拥堵现象发生，也能够在一定程度上避免交通事故的出现。

（五）神经网络模型预测

早期在交通模型预测功能模块设计中，常采用同归滑动平均模型以及自回归模型。上述模型均属于线性模型，需要考量的因素相对较少，但是这些模型对真实的交通环境不确定性因素无法进行有效的预测与控制，模型的精度无法满足实际需求。近些年随着科学技术的不断发展，神经网络预测模型的应用能够有效解决传统预测技术的弊端。结合大量实验数据可以得知，神经网络技术在交通流量预测方面能够有效提高交通流量的预测精度，能够改善交通路网的适应能力。并且神经网络技术具有较强的鲁棒性，能够有效减少天气等外界因素对交通流量预测产生的不利影响。

此外神经网络技术在交通参数优化等方面也发挥着重要作用，例如在城市交通控制信号配合优化环节中，利用双层反馈神经网络技术能够有效对城市交通控制信号进行调整优化。有关实验显示，当采用加强神经网络智能化配置的方法后，交叉路口车辆平均延误时间将会缩短18%左右，能够有效提高路口的通行效率，具有良好的应用价值[1]。

三、人工智能技术在城市智能交通系统中的发展趋势

（一）交通管理发展趋势分析

随着未来科学技术的不断发展，人工智能技术将会在城市智能交通系统中发挥着更为重要的作用，各大城市也将会构建起以人工智能技术为核心的信息技术产业，改变民众原有的生活方式。在人工智能技术不断发展的时代背景下，城市智能交通将会朝着多元化方向发展。例如城市智能交通系统能够突破地域限制，实现不同地区的资源共享，避免智能交通管理受到时空间限制的影响。民众也可以利用公共服务平台实时获取车辆道路信息，以便为自己的出行提供便利[2]。

（二）智能交通个性化管理

未来城市交通发展期间需要融入各类先进的技术，以便解决传统人力资源管理不足的困境，实现对交通运输的智能化监管。城市智能交通系统未来发展期间需要以信息采集范围拓展为导向，利用超广角技术获得更为丰富的交通信息，避免出现责任误判现象。结合城市自身交通系统建设情况，制定针对性的城市发展方案，不断拓宽智慧交通管理业务。实现业务系统的转型以及升级，满足对城市发展的实际需求[3]。

（三）基于人工智能技术的无人驾驶

基于人工智能技术的无人驾驶功能能够进一步方便民众，便利出行，避免因人为主观因素造成交通事故的出现。未来科学技术高速发展时代背景下，无人驾驶的便捷性以及安全性将会得到进一步提高。并且在城市智能交通系统的实时管控下能够实现透明化管理，对各类交通数据进行智能存储以及预测分析。

（四）基于人工智能技术的AR实景指挥

未来城市交通运输量将会不断增加，为了避免交通压力对城市智能系统运行产生的不利影响，需要通过人工智能技术对交通情况进行预测分析优化。依托人工智能技术的AR实景指挥作战系统能够更加深入地开展交通管理工作，将城市交通网络绘制成一张实景地图，开展各项运输管理工作。人工智能技术与增强现实技术的融合发展为城市智能交通系统进展提供了全新的技术路径，以便实现城市智慧交通的高效管理目标。

结束语：

综上所述，本文重点分析了城市智能交通系统中人工智能技术的应用。为各大城市优化智能交通系统提供了重要参考，以便提升城市智能交通系统运行效率。满足当地民众多元化个性化的出行需求、助力城市智慧化发展。

参考文献：

[1]牟凯,张舒,任柏寒. 人工智能技术在城市智能交通系统中的应用研究[J]. 内燃机与配件,2022,(14):121-123.

[2]燕玲,赵程,景亮,陈燕静. 人工智能技术在城市轨道交通的应用与探索[J]. 信息与电脑(理论版),2022,34(13):181-184.

[3]潘黎琼,刘翔. 人工智能技术在城市智能交通系统中的应用[J]. 信息记录材料,2021,22(10):136-137.