人工智能与智能交通的交叉融合

智能交通系统是近几年迅速发展的一个领域,需要大量与智能相融合的技术提供支撑。人工智能技术是当今IT技术发展的前沿,已经广泛应用于多个领域。由于智能交通系统可以为人工智能的应用与发展提供大量研究对象,因此实现人工智能技术与智能交通领域的融合具有重要意义。笔者分析了智能交通系统的发展、特点,阐述了了人工智能技术在交通领域的应用,并针对两者交叉融合的结点综述智能交通系统,提出了未来智能交通的设想。     

人工智能技术在智慧交通中的应用

现代社会中,交通日益发展,形成了公路上奔腾不息的车流。但随着交通的发展,车辆拥堵、交通事故等各种交通问题日益频繁出现,我们必须找到相应的解决方案。与此同时,人工智能技术也发展了起来,人工智能正向着更高的智慧前进,再加上大数据、云计算技术的发展,都提供了解决这个问题的条件,目前智慧交通是改善城市交通网络的关键所在,采集实时,准确完整的交通数据并分析数据,采取有效措施来解决这些难题。而这一过程是可以通过大数据技术来解决的。大数据技术的应用,对智慧交通的数据处理帮助是雪中送炭,它在智慧交通中的应用及价值是不可估量的。例如人工智能的监测系统,智能识别系统,可以实时调整交通信号灯,加快交通运行效率,可以识别交通拥堵和车祸,及时的通知相关部门,甚至提供解决方案。或可以检测出在路上行驶的逃犯,帮助警察缉捕。将人工智能和车辆相结合,可以制造无人驾驶车辆,优化出行,优化交通等等。     

车牌识别中人工智能技术的应用

车牌识别是许多智能交通应用场景需要解决的问题,如小区汽车门禁、停车场自动计时收费、道路电子眼自动违章识别抓拍等。近年来,人工智能技术已应用到许多车牌识别方案中。本文主要阐述了车牌识别的整个流程及涉及的人工智能相关算法,比较并分析了各种算法特点和优缺点,对进一步研究人工智能技术在智能交通领域的应用具有一定的借鉴意义。     

人工智能技术驱动下的智能产品应用探析

在信息技术、大数据技术与人工智能技术的驱动下智能产品得到快速的发展与进步。智能产品在教育、医疗、家居、交通等关键领域应用不断成熟。人工智能的核心是智能产品,本文从人工智能入手,对智能产品的定义、核心与优势进行了分析,对智能产品的工作原理及工作流程进行了论述,对智能产品的未来进行了展望。     

ETC让车辆出行更便捷

应用背景随着经济的快速发展,我国的机动车保有量呈现飞速增长的态势。交通问题已经成为当今社会共同关注的热点,尤其城市和高速公路交通拥堵问题日益严重。如何提高路网的交通服务水平、解决好交通拥堵问题、使车辆出行更加便捷高效已经成为交通领域的重要课题。国际上越来越多的国家采用ETC(Electronic Toll Collection:电子不停车收费)模式收取通行费,从而大大提升了高速公路的通行效率     

基于人工智能的图像识别技术在交通气象服务中的应用

近年来,人工智能技术得到了较为快速发展,在多个领域中都具有广泛的应用,人工智能技术在交通气象服务领域中具有较大的应用空间。基于此,笔者首先介绍了人工智能技术的发展现状及应用情况,进而阐述了交通气象服务与人工智能技术之间的关联,最后详细分析了人工智能技术在交通气象服务中的应用情况,并介绍了未来人工智能技术在气象服务中的发展趋势。     

蚁群算法及其在智能交通中的应用

随着经济的快速发展,人们的生活水平也得到了一定的提高,私人汽车拥有量在不断的增加.随着私有汽车的数量不断的提高,交通问题也在日益严重,交通问题现在已经成为了城市发展的重要阻碍.智能交通系统可以有效的去解决现在社会对于交通的需求,同时也能解决消费者之间的供给问题.智能交通系统主要是以人工智能技术为支撑,可以有效的缓解交通拥挤的现状.     

E路畅通

采用 IT 技术的“智能交通”是解决交通问题的良方。未来几年,北京将投入5.4亿元建立一套智能交通管理系统,该系统于2004年全面应用后,将大幅降低交通拥堵和交通事故发生率,使北京市的交通管理达到国际一流水平。     

分布式人工智能与多智能体系统研究

智能体理论是一个发展很快的前沿领域。为了解决复杂问题出现了分布式人工智能,多个智能体的协作正好符合分布式人工智能的要求,因此出现了多智能体系统。文中介绍了分布式人工智能的特点,并着重介绍了分布式人工智能的一种分类———多智能体系统。多智能体系统也是分布式人工智能的一种有效的解决方法,同时分布式人工智能又推动了多智能体的发展。     

城市智能交通系统技术发展现状及趋势

城市化的快速发展带来一系列的交通问题,智能交通系统(Intelligent Transportation Systems,ITS)是解决交通问题的有效途径之一。本文主要介绍了智能交通系统的概念与内涵、我国城市智能交通系统技术发展与智能交通管控系统应用现状,在上述内容的基础上,总结了我国城市智能交通系统未来的发展趋势。     

分布式人工智能与多智能体系统研究

智能体理论是一个发展很快的前沿领域.为了解决复杂问题出现了分布式人工智能,多个智能体的协作正好符合分布式人工智能的要求,因此出现了多智能体系统.文中介绍了分布式人工智能的特点,并着重介绍了分布式人工智能的一种分类--多智能体系统.多智能体系统也是分布式人工智能的一种有效的解决方法,同时分布式人工智能又推动了多智能体的发展.     

一种基于无线传感网的智能交通拥堵监测与控制系统

该文所阐述的基于无线传感网的智能交通拥堵监测与控制系统系统,通过现场数据采集、传输、分析和控制信号的互传,达到整个系统闭环控制的目的,进而改进现有系统不封闭、不智能和效率低下的问题。该文所涉及产品解决方案符合智能交通发展趋势,满足了可靠、高效、节能的要求,将为解决交通拥堵问题提供一整套有效的解决参考方案。     

工业智能发展关键问题研究

随着人工智能技术理论与应用的不断深化,工业制造有望成为其应用的重点领域。分析了工业(人工)智能解决工业领域问题的技术机理,分析了工业智能算法及其应用框架,聚焦代表性垂直行业,对工业智能应用实例及特征进行了分析,最后阐述了工业智能相关产业现状与发展趋势,为我国制定工业智能发展政策提供借鉴与指导。     

大数据背景下面向智能交通的无线通信技术研究

笔者论述了大数据背景下智能交通无线通信技术的应用情况和发展前景,重点讨论了智能大数据时代,智能交通领域信息化数字化的发展现状。大数据背景下,智能交通将成为城市发展的重心内容,探究智能交通具有深远意义。随着大数据研究的不断深入,能够帮助各行各业在大数据潜在价值的推动下,不断寻找解决传统问题的科学策略。     

基于图像差分智能交通运动目标检测的设计

为了减轻日益严重的交通拥堵问题,实现交通运输智能化控制,设计了基于图像差分的智能交通运动目标检测的软硬件平台.通过对交通运动视频中运动目标的提取、采集、统计、传输等处理,使交通指挥中心可全面掌控交通状况,达到提高道路利用率、解决交通拥堵的作用.结果可知,本系统准确率较高,可作为省道、城市快速路的智能交通系统的一部分.     

计算机人工智能识别技术的应用瓶颈

智能识别技术是计算机人工智能环境下的一种新新技术,随着科学技术的不断发展,计算机人工智能识别技术也实现了快速发展,逐渐被应用在很多领域,成为推动社会发展的重要内容之一。但是人工智能识别技术在发展的过程中遇到了一些应用瓶颈,因此笔者重点探讨了计算机人工智能识别技术的瓶颈,希望可以不断完善人工智能识别技术,打造出更加高端的人工智能产品。     

人工智能技术在城市轨道交通的应用与探索

随着新一代信息技术应用在城市轨道交通的建设和运营等各个场景,推动着轨道交通各专业技术数字化转型。人工智能作为自动化转型的关键技术,是智慧城市轨道交通建设的重要突破口,在智能安防、智能维护以及智能运行等多个运营场景中应用广泛,全面提升了城市轨道交通的智能化程度。深入分析和探索人工智能技术在城市轨道交通的应用,提出具体实施方案来构建安全、高效、便捷以及绿色的智慧城轨,助力城市轨道交通智能化和信息化发展。     

车牌识别中人工智能技术的应用

近年来随着人工智能技术的飞速发展,各行业都在尝试将人工智能引入到日常的工作中以提高工作效率.同时,随着经济社会的不断进步,居民家庭的汽车保有量持续增长,这为交通管理带来了一定的挑战.基于此,将人工智能技术引入到交通管理中势在必行,打造智能交通已经成为社会的共识.其中通过人工智能进行车牌识别是智能交通的重要组成部分.探讨了车牌识别中人工智能技术的应用,以期为相关研究领域提供助力.     

基于图像的交通拥堵状态识别系统的实现

交通拥堵状态识别系统作为智能交通最重要的研究领域已经有了长足的发展,但目前的研究主要是在动态环境下,这样造成成本过高,因此需采用一种性价比较高的基于图形图像的方法来实现对交通拥堵状态的识别。对几个模块进行了合理交叉设计之后,通过图形图像处理技术在该系统的应用实现了各个模块间的协调工作,达到了高精度的识别效果。     

关于法律人工智能数据和算法问题的若干思考

人工智能技术的不断发展使其在司法方面的应用逐渐增多,并引起广泛关注.具体来说,人工智能已经在合同审查、智慧法院等应用场景中崭露头角,相比传统人工,人工智能的高效率表现展示了其在司法领域的巨大应用潜力.但在其他应用场景,如智能司法裁判,虽然国内外有一定尝试,并取得了一些成果,但仍面临着数据样本量不足、算法与待解决实际问题...