在智能交通領域，人工智能唱主角
9月28日消息，隨著交通卡口的大規模聯網，匯集了海量車輛通行記錄信息，利用人工智能技術，可實時分析城市交通流量，調整紅綠燈間隔，縮短車輛等待時間等舉措，提升城市道路的通行效率。智慧交通覆蓋了智慧停車、智能公交、共享汽車、交通大數據等領域，其中，智慧停車勢頭兇猛，被視為緩解停車難、治理城市擁堵的頭號旗手。
在智能交通領域，KUKA機器人示教器維修，人工智能分析及深度學習比較成熟的應用技術以車牌識別算法最為理想，雖然目前很多廠商都宣稱自己的車牌識別率已經達到了99%，但這也只是在標準卡口的視頻條件下再加上一些預設條件來達到的。在針對很多簡易卡口和卡口圖片進行車牌定位識別時，較好的車牌識別也很難達到90%。不過隨著采用人工智能、深度學習的應用，這一情況將會得到很大的改善。
與此同時，人工智能算法可以根據城市民眾的出行偏好、生活、消費習慣等方式，分析出城市人流、車流的遷移與城市建設及公眾資源的數據。基于這些大數據的分析結果，為政府決策部門進行城市規劃，特別是為公共交通設施的基礎建設提供指導和借鑒。
在無人駕駛車發展中有非常重要的一個技術點就是圖象識別，通過圖像識別前方車輛、行人、障礙物、道路以及交通信號燈和交通標識，這項技術的落地應用將給人類帶來前所未有的出行體驗，重塑交通體系，并構建真正的智能交通時代。公路交通安全防控體系涉及的核心技術是交通行為監測、交通安全研判、交通風險預警、交通違法執法，而這些技術現已與人工智能融為一體。實現公路交通運行狀態看得見、車輛通行軌跡摸得透、重點違法行為抓得住、安全隱患事件消得了、路面協作聯動響應快、交通信息應用服務優等目標，都離不開人工智能技術。
公安部交通管理科學研究所首席研究員姜良維近日就交管應用場景進行了分析，他表示：人工智能技術目前在交管工作中應用的領域，主要在運動目標檢測和識別上。常用的是12種應用場景，包括交通路況巡邏，動態違法取證，交通信號控制，路網流量調控，人車特征關聯，庫卡機器人何服電機維修，交通行為研判，視覺盲區識別，側方碰撞規避，前方障礙識別，危險路段行車、行車路口安全，交管窗口服務。對于人工智能對交通的影響，他表示：人工智能發展是一個漸進性的過程，從單一功能設備向通用設備，從單一場景到復雜，簡單行為到復雜行為深化應用，是一個鏈條的過程。目前有了大數據、計算力、算法，GPU發展迅速，加上算法和場景，庫卡機器人何服電機維修，到了人工智能的新時代。交管部門已經在積極主動推廣應用人工智能技術，只有駕駛人更聰明，機動車更安全，道路更智慧，交管工作才得到和人民群眾的認可。人工智能時代，數據最寶貴，而交管數據最多，這值得期待。
據了解今年以來，發改委基礎司頻繁調研智能交通，具體內容涉及不停車收費系統（ETC）、北斗系統交通行業應用、集裝箱鐵水聯運信息化等多個方面。而不久前，國家發改委基礎司副司長鄭劍赴杭州開展綜合交通樞紐建設和智能交通發展專題調研，預示著政策層面對智能交通的關注度日益提高。