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便捷出行智能交通ITS前世今生與未來

閱覽次數(shù):1,899 次  發(fā)布日期: -0001-11-30

成都弱電公司訊:

美國是全球智能交通(ITS)發(fā)展較早的國家。美國的ITS規(guī)劃是從1995年起首次正式發(fā)布了“國家智能交通運(yùn)輸項(xiàng)目規(guī)劃”,規(guī)劃中明確規(guī)定了智能交通系統(tǒng)的7大領(lǐng)域和29個(gè)用戶服務(wù)功能,并確定了到2005年的年度開發(fā)計(jì)劃。7大領(lǐng)域包括:出行和交通經(jīng)管系統(tǒng)、出行需求經(jīng)管系統(tǒng)、公共交通運(yùn)營系統(tǒng)、商用車運(yùn)營系統(tǒng)、電子收費(fèi)系統(tǒng)、應(yīng)急經(jīng)管系統(tǒng)、先進(jìn)的車輛控制和平安系統(tǒng)。每一領(lǐng)域均包含相應(yīng)的用戶服務(wù)功能。2001年美國運(yùn)輸部和美國智能交通協(xié)會(ITSAmerica)聯(lián)合編制的《美國國家智能交通系統(tǒng)10年發(fā)展規(guī)劃》明確了區(qū)域間作為一個(gè)整體系統(tǒng)的發(fā)展建設(shè)的主題。

筆者曾在喜馬拉雅山另一側(cè)的尼泊爾待過一段時(shí)間,那里的交通發(fā)展水平大約相當(dāng)于上世紀(jì)七八十年代的。尼泊爾首都加德滿都是政治和經(jīng)濟(jì)文化中心,然而這座城市卻極少有交通信號燈,交叉路口主要靠交警指揮。筆者認(rèn)為也許從發(fā)明并使用紅綠燈開始就可以算做埋下了智能交通的種子吧。

智能交通的前世——停留在外行人的腦海里

外行人對智能交通的理解可能還停留在抓拍闖紅燈、監(jiān)測超速、路口監(jiān)控的層面。但是內(nèi)行人知道,智能交通技術(shù)日新月異,抓拍闖紅燈這類的“小兒科”已經(jīng)是前世之事了。

智能交通一直是以傳統(tǒng)的交通工程理論與實(shí)踐為基礎(chǔ),以提高交通系統(tǒng)的可靠性、平安性、經(jīng)濟(jì)性、舒適性及運(yùn)轉(zhuǎn)效率為目的。社會對交通體系的要求更高了,智能交通的市場自然就慢慢打開了。

智能交通的今生——技術(shù)日新月異

如今,在行業(yè)巨頭的帶領(lǐng)下,智能交通已經(jīng)可以通過深入挖掘用戶需求,融合人臉辨認(rèn)、智能分析、大數(shù)據(jù)、云存儲、云計(jì)算等智能前瞻技術(shù),引導(dǎo)交通行業(yè)跨入平安、暢通、智慧的道路交通全新領(lǐng)域了。

筆者認(rèn)為,??低曉谥悄芙煌ǚ矫嫒〉玫某删妥阋源碇悄芙煌ǖ慕裆?。

在道路監(jiān)控中,傳統(tǒng)違法檢測可以做到闖紅燈、超速、黃標(biāo)車抓拍等車輛違法行為分析捕獲,如今結(jié)合圖像智能分析算法能夠?qū)崿F(xiàn)不系平安帶、接打電話行為檢測、遮陽板檢測等眾多智能行為分析檢測,以更好的規(guī)范駕駛員行為習(xí)慣,遏制事故與違法源頭。

從??低暟l(fā)布的智能交通綜合解決方案來看,在交通應(yīng)用中,人臉卡口功能所發(fā)揮的作用非常明顯,它通過分析抓拍圖中的人臉部分,比對黑名單庫,助力于違法犯罪捕獲,實(shí)現(xiàn)城市道路暢通與公共平安有序發(fā)展。

除了對駕駛員進(jìn)行行為規(guī)范,??档闹悄芙煌ňC合解決方案對車輛的特性行為分析也極為重要。智能交通綜合管控系統(tǒng)還能對車輛屬性進(jìn)行二次辨認(rèn),分析車牌號碼、車牌顏色、車身顏色、車型、車標(biāo)、車輛子品牌等屬性,不僅增加了辨認(rèn)種類,更是提高了分析速度,為交警建立全面系統(tǒng)的車輛庫提供了強(qiáng)大的技術(shù)保障。

基于交警的車輛大數(shù)據(jù)系統(tǒng),創(chuàng)造性的結(jié)合道路、天氣、季節(jié)、節(jié)假日等眾多因素,采用大數(shù)據(jù)技術(shù)對交通違法行為的運(yùn)轉(zhuǎn)規(guī)律進(jìn)行分析推理,實(shí)現(xiàn)對違法行為的總體特征、實(shí)時(shí)狀況、未來趨勢進(jìn)行定量直觀的刻畫,同時(shí)分析道路情況對交通違法的影響,為交警部門預(yù)防、整治交通違法行為,改進(jìn)交通渠化設(shè)計(jì)等工作提供數(shù)據(jù)支撐。

交通數(shù)據(jù)智能研判是以前端采集的各項(xiàng)交通數(shù)據(jù)(路口信息、車輛信息、車輛號牌、車輛類型、車身顏色、車速等)為基礎(chǔ),通過關(guān)聯(lián)算法,挖掘并評估分歧類別交通數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性,最終對部分交通行為或事件作出輔助性的分析判斷,為交通經(jīng)管者提供決策依據(jù)。

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