基于大數據人工智能時代的智慧交通分析

馬皓軒

摘 要：隨著經濟的發展，人工智能技術得到了良好的發展，被廣泛應用各個行業中，并在城市交通行業中得到了良好的應用效果。將人工智能技術與大數據技術相結合，能夠形成智慧交通體系，降低傳統交通管理工作難度，提升城市運轉效率，為我國城市發展奠定了良好的基礎。本文對大數據人工智能時代的智慧交通的意義進行了系統化分析，并明確了智慧交通的研究思路，以供參考。

關鍵詞：人工智能;大數據;智慧交通

0 引言

近年來，國民經濟的良好發展提升了交通運輸量，為交通指揮工作帶來了極大的難度，我國面臨著城市交通困境的現狀。因此，交通管理部門需運用物聯網、大數據以及人工智能等新型管理技術對交通困境予以解決，保障人們的正常出行，進一步提升我國科學技術與經濟運轉的結合，從而提升我國綜合國力。

1 大數據人工智能時代智慧交通的意義

1.1 解決城市交通擁堵

當前，隨著城市人口密集程度逐漸提升，交通運輸工具的數量也隨之提升，導致交通改善的速度與交通量增長速度不成正比，為交通管理工作帶來極大的難度。隨著城市發展與交通運輸服務的矛盾逐漸加深，政府部門應督促交通管理部門積極發展以大數據技術為基礎的人工智能服務，建立智慧交通理念，為城市的良好發展奠定基礎。此外，由于當前我國交通部門指揮人員數量不足，存在嚴重短缺的現象，人工智能時代下的智慧交通管理技術能夠有效解決這一問題，大力發展智慧交通理念已逐漸發展趨勢。

1.2 完善城市交通網絡

當前政府部門由于交通管理壓力，逐漸對智慧交通管理模式引起重視，并提出了相關政策，保障了智慧交通管理模式的合理落實。首先，政府部門在智慧交通基礎設施配置方面加大了資金的投入力度，為智慧交通管理模式的運行奠定了基礎，并取得了不錯的效果。其次，政府部門在交通管理方面配置了大量職業水平高，能夠合理操作智慧交通管理系統的人才，從根源上保障了智慧交通管理模式的有效運轉。最后，政府部門引進了先進的大數據技術以及人工智能技術，對交通管理模式進行了優化，不僅能夠達到完善城市交通網絡的目的，還能保障智慧交通管理模式的有效落實，緩解了交通擁堵現象，保障每條道路都能夠暢通無阻的運行。

近年來，諸多城市將智慧交通管理理念予以落實，并在實踐中開展研究工作，取得了良好的效果。經研究調查可知，智慧交通管理模式逐漸在各個方面得到了完善，切實地實現了城市交通網絡服務功能的完善，從而實現對大量交通管理數據的處理，從根源上提升了交通服務能力，為城市交通管理事業的良好發展奠定了基礎。

2 大數據人工智能時代智慧交通研究思路

當前，大數據人工智能時代的智慧交通管理模式仍然存在諸多問題，我們應結合問題不斷對其進行完善，更好地解決我國城市的擁堵問題。因此，我們應明確大數據人工智能時代智慧交通的研究思路，本文對重點研究思路進行了列舉。

2.1 保障數據庫的有效性

智慧交通理念之所以能夠改善交通服務情況，主要是運用了大數據理念，使管理人員能夠通過數據分析獲取到交通管理信息，以及當前交通管理工作存在的問題等，并通過綜合統計分析，及時發現城市交通管理或交通服務方面的主要矛盾或規律性，從而能夠更好地運用數據分析結果為未來交通管理目標提供有效的信息。因此，在運用大數據人工智能管理技術開展交通管理工作時，管理人員應先重視數據庫的建立，保障數據的完整度以及有效性，為后期數據分析工作奠定基礎，也為管理工作的良好開展提供技術支撐。通常情況下，在數據庫建立過程中需要配置大量技術人員，保障數據庫建立的科學性。技術人員還需對數據庫的運用進行有效指導，確保數據庫使用的科學性，從而提升數據庫的利用效率以及使用效夠。此外，在數據庫建立過程中，應在函數驅動疊加情況下，開展數據統計分析以及集中數據管理方式，從而提升智慧交通網絡運行的數據處理效率以及質量，降低數據庫運轉產生的錯誤，不斷改善當前交通管理工作中存在的問題。

2.2 提升交通檢測器的效率

智慧交通基礎設施的服務水平對智慧交通網絡的良好運轉有著重要影響，當基礎設施能夠及時對不同路況以及不同路段進行監督控制時，管理人員將能夠第一時間掌握交通，第一時間發現影響道路服務水平的問題并及時進行處置，降低安全事故發生概率，提升交通運轉效率。因此，應不斷提升交通基礎設施的服務水平，尤其是交通檢測器運轉效率，具體可從以下幾方面進行優化：第一，應對當前現有的交通檢測器開展檢查工作，并在傳感器等相關設備的支持下，對檢測器實際運轉情況進行有效分析，從而更好地體現交通檢測器的運轉效率，不斷做好信息方面的監測工作，使智慧交通管理模式能夠得到良好的應用，降低事故發生概率。第二，交通管理部門應結合實踐情況，建立有效的設備管理方案，明確檢測器的具體更換時間以及服役時間，對超出服役時間的設備及時進行更換，對造價較高的檢測器定期進行檢測，確保檢測器能夠正常運轉，對路況信息進行及時監測與反饋。第三，交通管理部門應重視儀器的開發與創新，不斷對儀器的功能進行改善，從而提升交通檢測器的檢測下來，更好地解決城市交通方面存在的問題。第四，應配置專業的技術人員開展上述工作，確保檢測、管理工作的有效性。

2.3 引進先進智能要素

在大數據時代的背景下，諸多智能設備被研發出來，交通管理部門為不斷提升智慧交通管理質量，應重視智能要素的引進，更好地為智慧交通建設提供基礎，應從以下兩方面入手：第一，應重視人工智能設備的引進，并結合人工智能理論，提升交通檢測系統處理事故的效率，充分運用人工智能理論簡化各個方面工作，從而有效提升工作效率。例如，在交通管理過程中，可通過人工智能設備開展三維空間的場景動態模擬分析，使智慧交通網絡運行的內部數據以及外部數據得到有效整合，提升數據的利用率，為管理人員提供更為準確的信息，便于后續管理工作的順利開展，從而突出網絡運行的智能化以及高效化。第二，應將人工智能技術應用在數據庫建立中，提升大數據的有效性以及準確度，并且通過運行數據庫，不斷監測數據庫的可靠性，確保數據庫能夠對數據進行有效的整合、收集、統計等等，確保管理系統運行更為可靠。因此，需不斷重視數據庫的算法，并結合人工智能理論對算法進行合理優化，從而提升算法的合理性，降低數據管理工作難度，從而提升管理工作質量以及效率。此外，應重視流程化管理工作以及精細化管理模式的應用，對智慧交通理念進行合理建設，使交通運行網絡能夠與大數據人工智能時代的形式相融合。

3 結語

綜上所述，大數據人工智能時代下的智慧交通理論能夠改變傳統交通管理模式，降低交通管理難度，提升交通服務質量。但由于大數據人工智能基礎上的智慧交通系統在建設過程中較為復雜，極易出現紕漏，因此，應結合時代發展，對大數據技術進行有效優化，提升數據服務質量，從根源上保障系統的有效性，更好地解決城市交通管理問題。此外，交通管理部門應在建設過程中重視數據庫的建立，不斷引進新型人工智能元素，對原有管理系統以及數據庫算法等方面進行優化，更好地對當前城市交通困境進行有效解決，從根源上提升智慧交通理念的有效性。

參考文獻：

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