城市交通管理与规划探析

城市的交通管理智能化是系统地应用人工智能技术的过程。人工智能介入城市的交通管理与规划，首先是从交通智能监控系统切入，对道路、车辆情况的数据进行实时的监测和采集；其次是介入交通规划决策支持系统，利用人工智能技术抓取实时数据并且整合民航、铁路、气象等数据进行处理、分析和预测，为交通运输的规划工作提供支撑，最后是介入交通管理系统，基于人工智能对道路情况的预判，使用交通信号灯控制、可变车道控制、公交调度、车辆诱导等手段，实现对交通状况的实时干预和管制。

交通智能监控系统是城市交通管理系统的五官，人工智能技术应用后，使得机器的工作在单纯的数据采集之外，还能够对发生的情况做出识别和判断，直接向使用者预警或反馈结论，不再需要人力介入，从而提升监测效率。例如交通事故发生后，需要人员报警，交警到现场勘查，查看录像后才能确定事故责任情况。而采用人工智能摄像头后，机器能够直接记录并识别事故的发生，同时根据录像，自动确认事故责任，通过识别车牌确认肇事者身份，在汽车刮擦等小事故处理的过程中将不再需要人工干预。使用机器快速、准确地处理交通事故，能够有效减少因交通事故而造成的拥堵。

因此，交通智能监控系统的工作主要分成三步：第一步，结合识别摄像头、地感线圈、FCD等交通信息采集硬件，全面对路面车辆数量、车速、拥堵、事故等数据进行实时、全面的监控和采集；第二步，通过人工智能技术对道路拥堵、违规驾驶、突发事件等各类情况进行识别，并做出判断，认定事件性质；第三步，快速向有关管理部门实时反馈和提醒，给出处理建议，使得交通管理部门的反应速度能够有效提升，简化处理流程，提升监管效率。

交通规划决策支持系统相当于交通系统的大脑。在这一环节，人工智能将基于交通智能监管系统采集的车辆路况信息，结合人流量、天气等更多维度的数据进行分析，为交通管理部门的规划提供决策支持。传统的公交路线规划需要使用大量人力进行调查和数据分析，人工智能技术应用后，能够将公交站点的人流情况、车辆拥堵时间、拥堵路段等多方面数据综合分析，为相关部门的公交路线调整和站点设置提供支撑，提升公共交通系统的效率。人工智能还可以结合铁路、航空、旅游网站等数据，预测群体出行行为。目前百度地图已经可以提前两周预测某城市的出行人数规模，随着更多数据的收集和算法的完善，人工智能将更加准确地对出行人数、出行时间、出行路线等情况做出预测，帮助交通管理部门进行车辆的管理调度。此外人工智能还能根据司机的历史驾驶数据，对司机的驾驶习惯做出分析，为运输业企业提供用人参考。(www.xing528.com)

交通规划决策支持系统的使用首先将车流、拥堵、人流等各方面交通数据，以及用户搜索、天气、航空、铁路等更多维度的数据整合分析，再使用自动推理等人工智能技术，对交通领域可能发生的拥堵、大规模出行、公交使用率等情况进行推演和预测，从而为相关部门决策提供支持，提前对有可能发生的问题做出预判，提前部署应对措施，防患于未然，减少拥堵等情况的发生概率。

交通管理系统相当于人的四肢，基于对交通情况的监测、分析和预测，直接做出反应，无须通过人工调节，直接对交通信号灯、可变车道等道路管理装置进行控制。交通管理系统的核心在于对交通情况数据进行分析之后，直接执行，不需要人工参与二次判断。例如，人工智能预测某路段可能发生拥堵之后，将直接对该路段的信号灯进行调节，并且向车辆发布信息，诱导其避开拥堵路段，自动完成交通指挥。在这一环节，人工智能能够快速反应，并且代替人工完成交通调度工作，减少人工的投入，直接降低政府部门交通治理的成本。