前沿|大数据时代智能交通领域新技术的研究方向-傲视皇朝娱乐注册

随着人工智能、大数据、物联网和云计算等新技术的快速发展,各种终端、电子外场设备和中央商务应用产生了海量数据,这些数据已经渗透到交通行业的各个业务领域,成为重要的生产要素。因此,大数据已经成为各界关注的焦点,大数据时代已经到来。传统的数据处理技术不能满足大规模数据的实时处理需求,不能挖掘数据的重要价值。第三,围绕自然语言处理、计算机视觉、智能交通信号控制、汽车电子识别、数据湖蓝光存储等新技术,从技术突破和业务应用两个方面阐述了新技术突破在智能交通领域的应用。最后,对大数据时代智能交通领域新技术的研究方向提出了一些建议。02@2.1从单一散乱到资源整合
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交通大数据量大,类型多样,包括卡口、道路视频监控、电子警察、交通信号控制、交通诱导信息、车辆驾驶管理、交通事故、停车场、营运车辆、车载视频、车站视频、公交网络、车辆定位等数据。然而,面对如此海量而复杂的数据,目前大多数背景数据处理仍然采用传统的统计分析方法,要么通过对一维数据的比较、累加和百分比计算,生成简单的图形模型辅助决策,要么基于有限维数据的简单模型算法预测关键参数。上述数据处理结果远远不能实现智能分析和处理,也不能提供智能决策。未来的数据分析有望实现:根据已有的属性数据值,预测未知属性的数据值;基于大数据技术,发现数据的潜在模式,包括复杂的多维数据相关性分析、将数据划分为若干有意义或有用的聚类的聚类分析,以及从输入数据到标签的映射的分类分析。2.3从聚焦数据处理环节到贯穿数据全生命周期(1)数据类型的多样性和非结构化数据的指数增长:在智能交通建设和运营过程中,不仅需要处理结构化数据,还需要处理视频监控和卡口报警产生的大量视频。图片等非结构化数据;传统的关系数据库只能分析和处理特定的数据关系,而不能处理海量数据,尤其是半结构化和非结构化数据。(3)数据存储能耗高、性能差:1)传统的主存-磁盘存储架构不能满足大数据管理的需求;2)大规模分布式数据库中传统的持久化策略、索引结构、查询执行、查询优化和数据恢复策略不能充分发挥新存储的优势;3)大数据管理系统的能耗成本逐年增加。2.4从信息被动搜索到信息主动推送2.5汽车从传统交通工具到下一代移动智能终端
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智能交通行业的痛点和需求分析

 3.1智能视频分析3 . 1 . 1基于计算机视觉的目标检测
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根傲世皇朝娱乐客服据采集的视频图像检测车辆的异常行为和判断行人行为具有重要意义。常用的目标跟踪算法主要包括基于图像特征的跟踪、基于模板匹配的跟踪和基于运动预测的跟踪。目标跟踪研究的难点在于算法的鲁棒性和准确性。现有的研究成果在处理简单背景下的车辆跟踪问题上取得了很好的效果,但是当跟踪目标被遮挡、旋转、尺度变化和背景干扰时,很难获得很强的鲁棒性。基于计算机视觉的目标识别是在目标检测和跟踪的基础上进行的。首先,根据实际需要确定要划分的类别,并从检测到的目标中提取合适的特征;然后,根据选择的特征,通过分类器对目标进行分类,得到视频图像中动态目标的类型和数量。因此,目标识别的关键是选择准确、高效、鲁棒的特征,建立快速有效的分类器。目前,常用的目标特征提取方法包括

大数据时代智能交通研究现状

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目前,一些企业正在寻找人工智能技术与智能交通信号控制等前端设备的结合。典型的代表性企业包括滴滴和阿里。滴滴交通云可以整合传统交通采集设备数据和互联网轨道数据,实现主动信号优化、精确区域控制和综合效果评估的智能信号控制。阿里的“网络信号灯”整合了移动互联网数据和交警自身数据,并整合了各种信息,优化了信号分配方案。传统信号控制系统与互联网信号控制系统的区别在于:前者的数据来自有限的外围采集设备,如视频、线圈、雷达等。检测范围傲世皇朝娱乐注册非常有限;后一种数据来源于基于手机定位计算的交通流量数据,能够实时准确地统计出整个路网中每个节点和路段的交通流量和方向。此外,网络信号控制系统不仅可以利用人工智能技术和网络流量算法优化信号配时方案,还可以评价交叉口信号配时方案的运行效果及其傲世皇朝娱乐开户对周围交通的影响。从分析可以看出,一方面,人工智能、移动互联网等新技术在交通信号控制中的应用是未来的发展趋势;另一方面,也有必要使用具有额外计算能力的信号控制器作为载体。基于高效的数据采集、存储、处理、共享和应用的大数据驱动的智能交通业务平台,可以实现数据存储、数据挖掘、数据共享等功能,如博康智能交通大数据服务平台、滴滴交通大数据平台、阿里“城市数据大脑”和ztesoft大数据综合平傲世皇朝娱乐网址台。以一华路为例,近年来,它专注于物联网、云计算、大数据、人工智能等先进技术的应用研究。(2)重点研究交通信息资源共享与交流服务技术、区域交通拥堵评价技术、出行路径规划与主动交通安全技术、突发交通事件监测与预警技术;与传统的智能交通企业不同,互联网企业占据了具有商业价值的数据资源流入口,如300兆字节的日常处理数据,涵盖交通状况、用户行为、驾驶员驾驶行为、车辆数据等维度。基于海量数据,滴滴推出一站式出行服务平台和交通大数据平台:(2)交通大数据平台根据交通测量系统对海量数据进行分析,使分析结果能够为乘客、司机和交通主管部门等所有出行参与者带来价值,如利用智能调度的优势帮助改善城市交通拥堵,协助设计智能交通控制方案,提高道路利用率,为城市路网优化提供决策依据。智能网络化车辆配备先进的车载传感器、控制器、执行器等设备,集成现代通信和网络技术,实现车与人、车与车、路与云之间的信息交换和共享,具有复杂环境感知、智能决策和协同控制功能。因为智能网络连接可以提供更安全、节能、环保和便捷的旅游服务。成为国际公认的未来发展方向。中国高度重视智能辅助驾驶。近日,* * *和* * *已授权无锡研究院建设国家级智能交通综合测试基地,旨在搭建车辆联网研发和测试验证平台。该平台的建立对推动我国智能辅助驾驶的标准化起到了重要作用。由此可见,我国智能辅助驾驶已经从过傲世皇朝娱乐地址去的政策引导转向打破条块分割、推进标准化的新方向。4.1自然语言处理技术4.2计算机视觉技术4.3智能化交通信号控制技术

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汽车电子识别是智能交通管理系统的高精度、高准确度、海量、动态的数据采集来源。汽车电子识别技术的突破方向如下:(1)汽车电子识别标签技术,包括超高效整流电路设计技术、超低功耗技术、全波段宽带高增益技术和高可靠性数据存储技术;(2)读写设备技术,包括基于分立元件和芯片的读写设备设计、空中接口效率优化技术、安全技术、通信协议技术等。基于汽车电子识别技术和交通物联网视频监控技术的联合使用,在高速公路、高速公路收费站、城市主干道、人行横道等现有交通技术监控设备上安装电子识别读取设备,在公交车站、大型停车场、居民区和单位门禁安装读取设备,采集准确的车辆轨迹数据,并上传汇总到省、省级车辆轨迹数据中心。 该技术来源于数据使用频率的2/8原则,即20%的城市大数据在高频使用,80%在低频使用。 它采用蓝光和磁存储的集成应用方案,是新大数据时代最理想的数据存储架构。数据湖蓝光存储技术在三个方面取得了突破:(1)自主开发的盘库管理软件实现了对蓝光存储产品的统一监管、控制和管理,解决了蓝光光盘的智能控制。目前,单蓝光存储容量可达1.9PB;(2)自主开发了“基于在线磁盘存储系统的光盘存储系统”的多级存储架构,实现了电子级大数据磁光存储,并将数据合理地存储在光存储设备和磁存储设备中。同时,不同速率的访问要求可以节省大约80%的存储设备功耗。(3)城市数据湖大数据人工智能引擎采用模型高性能训练和独立增强引擎、模型应用异构引擎和智能检索引擎,提供图像识别、人脸识别、人车检测、视频摘要等人工智能服务。依靠城市数据湖的升级提供智能驱动力。

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紧密结合交通需求的技术研究建议

结合智能交通建设的需求,围绕准确的视频识别、运营维护智能检测系统、智能交通信号控制、大数据标准制定、新技术在整个数据生命周期的应用,提出了具体的技术研究方向建议。(1)优化视频智能分析算法,实现对异常车辆行为、爆炸等交通事件的准确识别。5.2运维智能检测系统5.3智能化信号控制5.4大数据标准制定5.5贯穿数据全生命周期的新技术应用
汽车正从传统汽车转向下一代移动智能终端。大数据和人工智能仍处于发展的早期阶段,它们大多侧重于数据处理,探索数据融合挖掘技术的应用,而不侧重于覆盖某一业务领域数据采集、存储、处理和应用整个生命周期的新技术研究。围绕自然语言处理、计算机视觉、智能交通信号控制、汽车电子识别、数据湖蓝光存储等新技术,提出了未来智能交通领域新技术的突破性应用,如车辆异常行为跟踪、车辆爆炸事故的准确检测和预警、多角度多源交通信号控制等。(作者:赵新勇)

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