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          城市智能交通的現狀與發(fā)展趨勢
          2023-06-09 22:02:48

                  根據公安部交管局統(tǒng)計的數據得知,截止到2016年底,全國機動車保有量達2.9億輛,其中汽車1.94億輛;機動車駕駛人3.6億人,其中汽車駕駛人超過3.1億人,龐大的機動車保有量給國內的交通帶來巨大的壓力,導致各種各樣的交通問題和交通事故,比如交通擁堵、道路事故和城市大氣污染等問題,已經嚴重妨礙城市的發(fā)展。而且有逐漸由一線城市向二三線城市擴散的趨勢,而且越發(fā)嚴重。主要原因有三:一是車輛數量的快速增長超出了道路的承載能力,二是未能建立完善的交通管控機制(流量采集,自協(xié)應的交通信號燈,交通誘導),三是交通違法處理不嚴導致的各種交通擁堵(違法停車,不按規(guī)定車道行駛等)。

                  智能交通的發(fā)展現狀

                  近幾年,我國智慧城市建設步伐不斷提速,智慧城市試點工作正在全國上百個地方如火如荼地進行。根據國家發(fā)改委、交通運輸部等八部委起草并上報國務院的《關于促進智慧城市健康發(fā)展的指導意見》,智能交通被列為十大領域智慧工程建設之一。

          隨著越來越多的城市開始建設智慧城市和智能交通,目前智能交通信息系統(tǒng)在我國主要城市都已完成數據采集設備的鋪設工作,并已得到了廣泛的應用。據有關機構統(tǒng)計與預測,2016年城市道路智能交通系統(tǒng)投資356億元。各地政府對智能交通系統(tǒng)的建設日益重視,部分城市的智能交通管理已達到較高水平,城市道路交通管控系統(tǒng),非現場執(zhí)法系統(tǒng),交通信號燈系統(tǒng),交通流量采集系統(tǒng),交通誘導系統(tǒng),ETC收費系統(tǒng)、停車場資源引導系統(tǒng)均已經完成規(guī)模建設。道路信息發(fā)布、停車引導,路況信息推送等基于智能交通系統(tǒng)的服務已基本實現。

                  智能交通的發(fā)展趨勢

                  隨著新一代的信息技術大發(fā)展以及互聯網+的推進,新一代智能交通系統(tǒng)將包含傳感器、通信系統(tǒng)、外圍設施等新型智能化基礎設施,無人駕駛車輛等智能化交通工具,共享汽車等創(chuàng)新服務,滿足多層次的出行服務系統(tǒng)、智能物流系統(tǒng)和管理系統(tǒng)。交通運輸將呈現完全不同的特征,提供多樣化的服務。未來智能交通的發(fā)展呈現如下幾大趨勢:

                  全面感知的交通基礎設施

                  隨著車聯網以及物聯網技術的發(fā)展,將對道路上的人、車、物實現全面感知,包括對道路的實時運行狀況、道路交通流數據、外場設備的運行狀況、各類的交通違法行為、交通設施的現狀的監(jiān)測與掌控等。這些信息都為各項交通應用和信息服務提供基礎支撐。

                  協(xié)同運營的綜合交通管控

                  面向交通實時的管控需求,集成了圖像視頻、卡口電警、信號控制、交通檢測、交通誘導等各類交管業(yè)務系統(tǒng),為交通警情處置、勤務特勤管理、重點車輛管控、交通違法處置等提供集成管理手段。將智能交通算法和交警指揮調度業(yè)務進行深度整合,為交通擁堵預警疏導、動態(tài)指揮調度、交通組織優(yōu)化和交通信息服務提供輔助決策支持,為城市交通常態(tài)及突發(fā)事件狀態(tài)下的有效指揮和管控提供技術支撐。

                  安全智能的無人駕駛系統(tǒng)

                  隨著智能技術和互聯網技術的不斷提高,無人駕駛汽車是未來交通工具的方向,這種智慧型汽車會將探測、識別、判斷、決策、優(yōu)化、優(yōu)選、執(zhí)行、反饋、糾控功能融為一體,不斷學習、總結、提高技能。未來的我們只需動動嘴,躺在車上一覺醒來就可以到達我們預定的目的地。

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                  開放共享的交通智能化服務

                  由于移動互聯網的應用,出現了很多創(chuàng)新的智能交通服務,例如網約車,共享單車,定制化公交,極大的方便了人們的出行,未來無人駕駛技術成熟以后,人們就可以更方便的獲得出行服務了,直接采用租賃的方式去實現出行,或者租賃車加大容量公交的方式出行。自有車將不會是最方便和經濟的出行方式,這樣可以極大減少道路的擁堵,同時停車難問題也可以得到極大的緩解。

                  科學智能的大數據決策體系

                  車輛行為分析

                  采用大數據對過車數據進行分析,可快速實現對駕駛員未系安全帶,打手機等危險行為做出判斷。采用不用的行為分析模型可以快速分析車輛行為,例如:落腳點分析、晝伏夜出分析、同行車輛分析、套牌車輛分析、區(qū)域碰撞分析、車輛軌跡分析、首次入城分析,隱匿車輛分析。

                  城市交通分析

                  采用大數據系統(tǒng)對各類交通數據進行清洗,挖掘,實現對海量數據的綜合應用、深度應用和高級應用。揭示城市交通運輸的規(guī)律性,為合理制定交通運輸管理對策提供量化依據,提高決策管理能力;分析交通態(tài)勢未來走向,為管控人員實施預判、防范措施提供支持,提高道路交通運輸及安全管理的效率和全局掌控能力;為各類交通管理方案和臨時管控措施的制定提供量化依據,輔助其執(zhí)行效果的評估及優(yōu)化,提高總體交通管理水平。

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