摘要：人工智能在交通行业领域已经取得一定的成绩，对缓解交通拥堵、市民出行服务产生一定的效果。但是，人工智能在智能交通领域还有很多无法彻底解决的应用。本文谈论人工智能的一些基本技术，当前智能交通面临的问题，然后重点谈论了人工智能关键技术，包括机器学习、计算机视觉以及深度学习，并针对性阐述这些技术在城市智能交通领域相关应用，最后讲述人工智能技术在智能交通领域的应用成果。
关键词：人工智能；智能交通；交通规划；交通监控
1智能交通概况
随着我国经济的不断发展，交通运输系统也不断的壮大；特别是航空、公路、港口、交公、水路、出租等方式的交通运输系统发展越来越快，规模越来越大，他们相互之间的衔接越发紧密，这就使得对交通科技与信息化要求必须越来越高。近年来，国家在城市建设投入了巨资（含交通、安防、城管等），但是大多是只在城市管理上花了更多的钱，塞进更多的高科技设备，电子硬件，并没有把实际获取的数据和信息当作城市管理的资源，只是看成所谓的“技术工具”，这样的城市就像一个四肢发达、头脑简单的城市“植物人”，没有实际灵活的大脑，结果就造成了数据多效果少、单点强全局弱、科技新但落地少。在当前，交通运输已呈现“交通信息系统建设由局部试点向整体应用转变”、“交通信息资源由分散型向集中型转变”、“交通管理模式由被动式向主动式转变，由信息化向智能化转变”、“智能交通产业化由低水平竞争向产业集群转变”等需求特征，所以，需要在新的起点上进一步发展基于人工智能的智能交通系统，提升智能交通水平，才能更好的适应我国社会经济发展的需求，才能更好的解决城市交通压力。
2人工智能技术内涵
人工智能技术通常情况下指的是指以人类智能相关理论研究为依据，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的一门新的技术，人工智能也叫机器智能。它是由计算机科学、信息论、统计学、语言科学等多种学科相互融合和发展而来。总的说来，人工智能技术研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。人工智能研究的主要内容是如何制造出人造的智能机器或智能系统，使其具备模拟人类智能活动的能力。在目前人工智能主要包含自然语言处理、语音处理、计算机视觉、机器人技术以及深度学习等热点研究领域。随着科学的发展，计算机运算性能的快速提高，以及存储容量不断扩大，人工智能技术的研究将会不断深入和创新，技术越来越成熟，人类的生活必将会逐渐变得越来越智能化。
3当前城市智能交通面存在的问题
目前，随着科学信息化技术的发展，城市智能交通在与传统的交通系统相比已经有相当大的进步和改善，在城市公交、出租系统以及长途客运运输等方面，智能信息化程度、旅客的舒适度以及监管力度方面能满足大部分的需求，但是，由于城市人口的不断增长、交通枢纽、交通路网、线路规划也越来越复杂、公共车辆数量和种类增多，诸多因素导致城市交通存在压力；所以就目前的状况而言，城市智能交通是满足不了现有的交通管理系统、企业和城市人口的需要，其主要有如下几个方面的问题：
3.1智能交通存在规划的不足
城市智能交通规划所涵盖的范围广并且杂，长期的智能交通发展规划主要还是从当地城市人口增长方面来考虑，从长远考量，未来的交通发展规划必须具体包括：基础设施规划、交通枢纽等众多内容，而短期的智能交通规划则包括：线网规划、车辆规划等内容，所以，因其考虑到城市规模、人口、城市发展等众多因素，现有的交通规划体系，缺乏对未来智能交通规划应有的依据。
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3.2城市停车设施供需能力存在不足
根据国外发达国家的管理经验，平均每百辆车要115个停车位才能满足需要，一般露天地面停车场为25～30m2/车，室内停车库为30～35m2/车。但是，在我们国家城市市区百辆汽车停车位数严重不足，只有45个左右，因而就会出现乱停乱放等现象，给城市交通管理造成压力，同时，也出现各类问题滋生。
3.3城市公交系统应对未来路况动态变化能力不足
随着经济的发展，城市机动车数量越来越多，城市交通路况不稳定性因素增加，在公交车辆调度中周期性无法应对路况繁的变化，如何及时感知路网性能状态并预判路网可靠性，这就需要人工智能技术结合当前大数据技术来解决这些问题。同时，出租车服务监管服务水平不力以及机动车交通诱导水平低，出租车行业监管不力，导致目前出租车行业出现司机绕道驾驶，拒载以及盗牌出租车运营等情况，最终出现出租车行业管理混乱，甚至造成各种社会问题的出现。
4人工智能在城市智能交通领域的应用路径
4.1人工智能解决交通规划问题
随着经济的发展，城市规模扩张、人口增长、车辆数量增加、受到资源、环境、安全等方面的制约，智能终端、大数据、云计算、人工智能等新技术正引导着交通规划向智能化方向发展。一个城市，通过智能终端技术收集车辆状态和道路环境信息数据，每天会产生大量的数据，这些数据来源于公安、楼宇、交通、金融等各个方面，这些数据需要我们去汇聚与整合，并基于云计算系统把上述海量数据存储与分析处理工作集中于云端，从而形成综合化和结构化的数据应用，然后通过人工智能技术的支撑向量机、深度神经网络等学习算法，对交通与土地利用相关关系进行量化分析与交通资源的优化配置，分析和预测居民的出行行为与出行偏好，精准把握居民出行时空特性，才能为智能交通需求预测、交通网络态势评估预测以及交通规划决策支持提供有力的依据。
4.2人工智能在出租车行业应用路径
出租车是目前城市交通中主要运输工具之一，人工智能在出租车行业的应用主要表现在通过在出租车上加装改造的移动传感点来作为出租汽车身份合法性的有效识别，然后再结合动态路况信息服务，实现乘客、司机和运营管理部门的信息共享与互动。目的是为提高出租车的服务质量、保障司机的安全、维护出租汽车行业的市场秩序、从而精确打击非法营运等提供支撑。人工智能设备通过视频识别技术，对出租汽车身份合法性的有效识别，精确打击“克隆车”等非法营运车辆，保护合法经营者的权益。也可以通过车载终端技术和对出租汽车的行驶轨迹和载客状态进行动态监控，可以有效掌握和查证出租汽车司机的拒载、绕行、甩客、宰客等各种违规行为，从而规范出租车经营行为，以此提高服务质量，保障乘客的合法权益。通过GIS地图和GPS技术以及人工智能聚类算法等技术动态掌控出租汽车异常聚集、停运情况和驾驶员身份信息，快速应急响应，有效防止和妥善处置群体性事件，维护行业稳定，可以说，人工智能在出租汽车行业的应用价值极高。
5结语
随着我国经济的高速发展，城镇化的进程不断加快，城市交通压力不断增大，发展更快更高效的智能交通系统是适应我国经济社会发展的有效举措。在一定程度上人工智能缓解了交通拥堵压力，方便了人们的出行。但是，人工智能技术在城市智能交通中的运用还有很多的提升空间，必须深入研究，科学应用使其为人们更好的服务。我们相信，随着基于大数据平台的城市物联网与政府的信息网的多维融合，人工智能技术利用实时全量的城市数据资源全局优化城市公共资源，即时修正城市运行缺陷，实现城市治理模式、服务模式和产业发展的三重突破，并且，人工智能技术定会让市民的出行更安全、智能、舒心。
参考文献：
[1]黄鑫.分析计算机人工智能识别技术的应用瓶颈[J].字技术与应用，2016（7）：244．
[2]武嘉琪．计算机人工智能技术的发展与应用研究[J].息与电脑：理论版，2016（7）：103-104．
论文作者:何田永
论文发表刊物:《基层建设》2019年第16期
论文发表时间:2019/8/30
标签：人工智能论文; 城市论文; 交通论文; 技术论文; 智能交通论文; 出租车论文; 智能论文; 《基层建设》2019年第16期论文;