AI人工智能在交通行业的环境应用方面有哪些？

科技技术爆发的时代，在大数据平台的帮助下，人工智能可以将各方面的资源联系起来，智能地调度资源，减少资源错配，减少各种交通空载率，减少汽车数量，从而达到环保和节能的目的。下面我们来看看AI人工智能在交通行业的环境应用方面有哪些？

AI人工智能在交通行业的环境应用方面之车辆识别。

在车辆识别方面，基于深度学习的车辆识别技术将特征范围从简单的车牌或车标扩展到整个车身。车灯、格栅、窗户等。都是车辆的重要特征。引入车辆的这些特征不仅大大提高了车辆识别的准确性，而且对干扰、遮挡等问题的适应性更强，识别类别也更加细化。它们不仅可以识别车辆的品牌，还可以识别车辆的子品牌、型号、年度模型等详细类别。除了车牌、品牌、型号、颜色等描述信息外，还可以通过指定车辆在视频图像数据中进行检索。

目前，在智能交通领域，车牌识别算法是人工智能分析和深度学习相对成熟的应用技术。此外，人工智能在车辆颜色、车辆制造商标志识别、无牌车检测、非机动车检测与分类、车前车尾判断、车辆检索、人脸识别等方面的应用也相对成熟。

AI人工智能在交通行业的环境应用方面之无人驾驶。

事实上，说到人工智能在交通领域的应用，我们首先想到的不是识别车牌，而是无人驾驶。自动驾驶在交通领域确实是人工智能应用最彻底的方面。

自动驾驶涉及环境感知、智能决策和规划、智能控制等多个学科，其中人工智能和云计算是限制无人驾驶发展的关键技术和瓶颈技术。

尽管目前自动驾驶技术的发展日新月异，但是具体的工业化应用还没有真正开始，这取决于人工智能、云计算等技术的发展。

目前，自动驾驶已经进入以企业为主体，以市场为主导的新阶段。业内普遍认为，2021年左右将是自动驾驶汽车发展的第一年。由于近五年人工智能取得的突破性进展，自动驾驶行业的落地速度突然加快。

此外，在高精度地图、车联网和智能交通系统的共同支持下，自动驾驶汽车有望具备接近人类水平的视觉感知、紧急情况预测和驾驶技能学习能力，其中路测大数据和低功耗、高性能的人工智能芯片正成为行业竞争的焦点。

AI人工智能在交通行业的环境应用方面之治理拥堵。

AI给了人们最头疼的城市交通拥堵问题更多的可能性。目前，我们习惯于通过导航到达目的地，并通过电子地图查询公共汽车的位置。事实上，它包含了先进的AI和深度学习技术。通过深入学习，人工智能将表现出比人脑更强大、更快速的解决问题的能力，因此它也可以在缓解交通拥堵方面发挥重要作用。

AI人工智能在交通行业的环境应用方面之预防和减少交通事故。

交通事故是城市交通的另一个“痛点”。每年有超过130万人死于交通事故。利用基于人工智能视觉芯的高速公路行驶环境全息感知技术，基于深度学习的机动车行为识别，对运动目标的监控跟踪识别技术，开发软件，对道路上的违法变道、超速行驶等违法行为进行分类理解，为预警提供精细化的依据。应用于交通违法多发路段，解决复杂交通场景下路况的感知和智能行为识别问题；事故综合评估、预警、即时干预技术体系建设后。

目前的事故预测预警主要有两个方面。第一，在违法行为频繁的地方安装设备，车辆进入隐患路段前后都有预警预测。如有车辆交通违法行为，立即通知车主。目前，一些高速公路路段已经做了类似的工作，但不是自动预警。未来需要通过人工智能自动预警。第二，对恶劣天气的预警。每年都有几十辆车因为天气原因碰撞安装在安徽附近的高速公路网上。嵌入人工智能芯片后，不仅可以感知视频，还可以智能进行交通预警和控制。

在交通管理中，人工智能主要用于检测和识别运动目标。常用的应用场景包括动态非法取证、交通信号控制、路网流量控制、人车特征关联、交通行为判断等。在交通信号控制方面，人工智能技术可以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，提高城市道路的交通效率。

标签：AI人工智能,智能交通,人工智能交通,AI智能交通