9月28日消息， 随着交通卡口的大规模联网，汇集了海量车辆通行记录信息，利用人工智能技术，可实时分析城市交通流量，调整红绿灯间隔，缩短车辆等待时间等举措，提升城市道路的通行效率。智慧交通覆盖了智慧停车、智能公交、共享汽车、交通大数据等领域，其中，智慧停车势头凶猛，被视为缓解停车难、治理城市拥堵的头号旗手。
在智能交通领域，人工智能分析及深度学习比较成熟的应用技术以车牌识别算法最为理想，虽然目前很多厂商都宣称自己的车牌识别率已经达到了99%，但这也只是在标准卡口的视频条件下再加上一些预设条件来达到的。在针对很多简易卡口和卡口图片进行车牌定位识别时，较好的车牌识别也很难达到90%。不过随着采用人工智能、深度学习的应用，这一情况将会得到很大的改善。
与此同时，人工智能算法可以根据城市民众的出行偏好、生活、消费习惯等方式，分析出城市人流、车流的迁移与城市建设及公众资源的数据。基于这些大数据的分析结果，为政府决策部门进行城市规划，特别是为公共交通设施的基础建设提供指导和借鉴。
在无人驾驶车发展中有非常重要的一个技术点就是图象识别，通过图像识别前方车辆、行人、障碍物、道路以及交通信号灯和交通标识，这项技术的落地应用将给人类带来前所未有的出行体验，重塑交通体系，并构建真正的智能交通时代。公路交通安全防控体系涉及的核心技术是交通行为监测、交通安全研判、交通风险预警、交通违法执法，而这些技术现已与人工智能融为一体。实现公路交通运行状态“看得见”、车辆通行轨迹“摸得透”、重点违法行为“抓得住”、安全隐患事件“消得了”、路面协作联动“响应快”、交通信息应用“服务优”等目标，都离不开人工智能技术。
公安部交通管理科学研究所首席研究员姜良维近日就交管应用场景进行了分析，他表示：“人工智能技术目前在交管工作中应用的领域，主要在运动目标检测和识别上。常用的是12种应用场景，包括交通路况巡逻，动态违法取证，交通信号控制，路网流量调控，人车特征关联，交通行为研判，视觉盲区识别，侧方碰撞规避，前方障碍识别，危险路段行车、行车路口安全，交管窗口服务。”对于人工智能对交通的影响，他表示：“人工智能发展是一个渐进性的过程，从单一功能设备向通用设备，从单一场景到复杂，简单行为到复杂行为深化应用，是一个链条的过程。目前有了大数据、计算力、算法，GPU发展迅速，加上算法和场景，到了人工智能的新时代。交管部门已经在积极主动推广应用人工智能技术，只有驾驶人更聪明，机动车更安全，道路更智慧，交管工作才得到和人民群众的认可。人工智能时代，数据最宝贵，而交管数据最多，这值得期待。”
据了解今年以来，发改委基础司频繁调研智能交通，具体内容涉及不停车收费系统(ETC)、北斗系统交通行业应用、集装箱铁水联运信息化等多个方面。而不久前，国家发改委基础司副司长郑剑赴杭州开展综合交通枢纽建设和智能交通发展专题调研，预示着政策层面对智能交通的关注度日益提高。
