人工智能与机械技术结合打造智能交通。

在人工智能(AI)和机器学习有望改善现代生活的许多方面，影响公共交通的前景很重要。与流行的早期阶段相比，世界已经非常不同，世界各地的人们再次使用旅行和交通系统来工作、休闲和其他活动。

在美国各地，传统的公共交通系统，包括公共汽车、地铁和私家车，由于交通拥堵、乘客水平和交通拥堵入困境。然而，为了减少这些挫折，正在部署基于云平台的先进人工智能和机器学习解决方案。

交通机会由人工智能带来打造智能交通。

与传统交通系统技术中使用的传统算法相比，交通运输是现代人工智能最重要的领域之一。

人工智能预计将简化许多最繁忙的道路和道路上的交通流量，并减少拥堵。智能交通信号系统及其运营的云技术平台现在旨在更有效地管理和预测交通，这不仅可以为城市本身节省大量资金，还可以为个人创造更高的效率。今天的人工智能和机器学习可以处理高度复杂的数据和交通趋势，并根据特定的交通条件为驾驶员提供最佳的实时路线。

由于处理能力的显著提高，交通系统技术目前被用于各种物联网（物联网）设备，以实现传统数据中心在过去半个世纪中的实时图像识别和预测。这种以分散为中心的新体系结构有助于增加机器学习和人工智能的实现。今天的识别算法为密度、交通和整体流量的混合提供了更深入的理解。此外，这些优化算法可以根据区域使用数据点，从而形成一个流线型模式，以减少交通问题，并优化流量的重新分配。然后，市政交通系统可以获得更好的决策权，控制系统具有更高的故障容忍度，这在传统的枢纽轮辐系统中得到了证明。

人工智能已经在影响交通系统衍生出智能交通。

这些技术已经在全国各地进行了部署。例如，圣克拉拉河谷交通管理局(VTA)与圣何塞合作，一直在尝试一个基于云、人工智能驱动的交通信号优先(TSP)系统，该系统使用现有的公交车队跟踪传感器和城市通信网络动态调整交通信号的相位和时间，为公交车提供足够的绿色交通时间，同时减少对交通的影响。

由于新平台使用了现有的基础设施，因此不需要在交通信号柜或公共汽车上安装额外的硬件。与传统的基于位置的签到和TSP签到解决方案不同，该平台通过机器学习模型处理实时公交位置信息，并根据预期到达时间优先通话。到目前为止，该平台已将VTA77号公路的总行程时间缩短了18%至20%，相当于将信号延迟减少了5至6分钟。

基于云的交通信号优先系统结合了资产管理和自动化，形成了一个可以为整个地区提供服务的系统。与基于硬件的系统不同，该平台使用预设备和云技术来促进操作。这消除了十字路口对车辆检测硬件的需求，因为车辆位置是通过CAD/AVL系统知道的。这可以优先考虑远离信号的地方，也可以优先考虑一组信号。此外，系统还可以实时了解哪些公交车获得优先权，并提供每日性能指标报告。

今天可用的先进交通信号优先系统由两部分组成，一个在交通柜内，另一个在车辆上。传输优先级逻辑在检测和通信媒体方面是相同的。当车辆在预定的边界内时，系统会要求信号控制器进行优先排序。由于原始系统使用了固定的检测点，因此信号控制器配备了静态估计的行程时间。由于出行时间取决于几个环境因素，行业实施了基于GPS的无线通信系统。使用此方法，在检测区域发现的车辆将更换静态检测点，并使用车辆的速度来确定到达时间。

该平台允许城市在当前基础设施投资的基础上部署TSP。为了实现与交通信号灯的安全连接，每个城市只需要一台设备，即位于边缘的计算机，作为城市交通信号灯与平台之间的保护环节。它旨在安全地管理交通信号灯和云平台之间的信息交换。这是唯一需要的额外硬件。根据现有的城市网络配置，该平台可以通过城市网络直接接收车辆数据或使用安全连接接收车辆数据。

复杂流程用于优先处理流量。

该系统向交通信号灯发送优先呼叫的方法更为复杂，并不局限于定点位置。与最先进的优先呼叫不同，该平台采用了矢量化方法，从特定位置检测公共汽车的到达时间。在数学中，向量是代表大小和方向的箭头。在该平台的软件中，箭头指向交通信号灯的方向，其大小为驱动时间。

当系统建立时，数字表示交通信号、公交线路和公交车站。这最终产生了一个数字地理空间地图，该软件可以跟踪公交车沿线的过程。这使得系统可以在不受位置限制的情况下动态发送转移呼叫。相反，系统根据预期到达时间进行准确的优先呼叫，这是所有TSP注册呼叫的基础，由所有信号控制器供应商支持。由于跟踪算法的性质，可以调整ETA的任何重大变化。例如，如果预计一辆公共汽车将跳过公共汽车站，但不跳过，系统将检测到这种变化并相应调整优先呼叫。

人工智能、机器学习和云技术的结合具有巨大的潜力。它不仅可以改善现有的公共交通系统，还可以一起重新想象。这项先进的技术已经证明了如何通过基于实时数据的高效合并成一个单一的交通实体来改进GPS、导航应用程序、联网汽车，甚至出租车和拼车服务之间的协调。

在不久的将来，互联网自动驾驶汽车和卡车预计将在道路和高速公路上更加普遍，为人工智能提供更大的潜力，从而缩短快速移动的持续时间和风险。

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