淺析城市智能交通應(yīng)用發(fā)展
2016-04-29 14:03:13 來(lái)源 : 物聯(lián)網(wǎng)
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???????中國(guó)國(guó)際警用裝備網(wǎng)訊:城市ITS交通應(yīng)用形態(tài)的發(fā)展趨勢(shì),將圍繞智慧感知、智慧物聯(lián)、智慧研判等方向發(fā)展和延伸。
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首先在智慧感知方面,將通過(guò)識(shí)別技術(shù),大力提升對(duì)交通環(huán)境的感知能力,從人、車(chē)、環(huán)境多方面感知交通狀況。從而為構(gòu)建交通大數(shù)據(jù)提供基礎(chǔ)來(lái)源。而另外一方面,智慧感知技術(shù)是未來(lái)實(shí)現(xiàn)智能駕駛、無(wú)人駕駛的先決條件之一,因?yàn)閷?shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛最重要的一點(diǎn)就是對(duì)交通環(huán)境的感知能力。
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其次在智慧物聯(lián)方面,結(jié)合RFID、GPS、傳感器等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)構(gòu)建安全可靠的車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng),結(jié)合移動(dòng)互聯(lián)技術(shù),實(shí)現(xiàn)大交通云平臺(tái)互聯(lián)系統(tǒng),在車(chē)聯(lián)網(wǎng)上實(shí)現(xiàn)各種應(yīng)用。例如智慧出行、智慧停車(chē)、車(chē)載娛樂(lè)等。
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最后在智慧研判方面。充分利用獲取的交通大數(shù)據(jù),貼合行業(yè)應(yīng)用和公眾需求,展開(kāi)交通大數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用,從而提升交通研判能力和輔助決策分析能力。例如可以通過(guò)交通大數(shù)據(jù)進(jìn)行擁堵分析、事故分析、違法分析;還可以通過(guò)研判為公眾提供行車(chē)路線(xiàn)規(guī)劃,交通未來(lái)趨勢(shì)預(yù)測(cè)等深度應(yīng)用;更進(jìn)一步延伸,結(jié)合數(shù)據(jù)分析,可發(fā)展智慧停車(chē)、智慧打車(chē)等共享經(jīng)濟(jì)服務(wù)。
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另外,隨著識(shí)別技術(shù)的發(fā)展,車(chē)、人臉識(shí)別、現(xiàn)場(chǎng)核心要素提取技術(shù)都得到了很快的進(jìn)步,識(shí)別率和準(zhǔn)確率也有了很大的提高。在ITS行業(yè)內(nèi)的深度應(yīng)用主要圍繞以下幾點(diǎn)來(lái)開(kāi)展,高新興科技集團(tuán)智能交通技術(shù)專(zhuān)家陳剛分析:
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1、貼合交通管控需求,提升管控效率。在城市交通管理中,對(duì)車(chē)的管理很大程度上依賴(lài)于與車(chē)相關(guān)的一系列識(shí)別技術(shù),從車(chē)牌識(shí)別、車(chē)身顏色識(shí)別、車(chē)型識(shí)別、車(chē)標(biāo)識(shí)別等識(shí)別延伸到車(chē)輛品牌、發(fā)動(dòng)機(jī)蓋、年檢標(biāo)位置、遮陽(yáng)板位置等識(shí)別,應(yīng)用上也從基本的卡口車(chē)輛識(shí)別比對(duì)、闖紅燈等違章行為的非現(xiàn)場(chǎng)取證,到車(chē)牌識(shí)別與人臉識(shí)別,打擊違章跑分賣(mài)分等行為;對(duì)年檢標(biāo)志的識(shí)別,打擊逃避年檢等行為;對(duì)駕駛員安全帶檢測(cè)、違規(guī)打電話(huà)、前排抱小孩等不安全行為也可做相應(yīng)的識(shí)別,并且可以聯(lián)動(dòng)前方誘導(dǎo),給司機(jī)于適當(dāng)?shù)木?,從而減少交通事故的發(fā)生。
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2、豐富交通大數(shù)據(jù)源,提升大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)研判和輔助決策能力。作為城市交通大數(shù)據(jù)的采集源。通過(guò)外場(chǎng)設(shè)備將更多、更準(zhǔn)確的車(chē)身特征數(shù)據(jù)及人臉識(shí)別、現(xiàn)場(chǎng)核心要素都提取出來(lái)存儲(chǔ)到交通云平臺(tái)中,可以為交通大數(shù)據(jù)的研判分析提供更準(zhǔn)確、更全面的數(shù)據(jù)來(lái)源。例如在交通擁堵分析中,除了通過(guò)基本的車(chē)流量、車(chē)流速度、排隊(duì)長(zhǎng)度等交通量來(lái)判斷外,還可以通過(guò)云計(jì)算實(shí)現(xiàn)典型居住區(qū)和就業(yè)地的通勤出行分析及OD分析等,從而為交通規(guī)劃提供輔助決策支持。此外,在交通違法追逃中,可以通過(guò)輸入車(chē)輛圖片,自動(dòng)尋找符合特征的嫌疑車(chē)輛,實(shí)現(xiàn)以圖搜圖,快速定位車(chē)輛等。
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3、改善交通服務(wù)體驗(yàn),提高公眾服務(wù)水平。通過(guò)高精度的識(shí)別技術(shù),結(jié)合交通服務(wù)場(chǎng)景,提升服務(wù)效率;例如在輕微的交通碰撞中,可以通過(guò)人臉識(shí)別和現(xiàn)場(chǎng)識(shí)別實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程事故鑒定、快速理賠、快速處理等服務(wù)。
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