智能交通發展前景
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智能交通發展前景范文第1篇
【關鍵詞】智能交通 圖像處理技術 概述 應用
我國經濟目前處于快速的發展過程中，交通事業及其機動化水平也得到了迅速的發展，但在此背景下我國的交通發展存在很多問題，很多城市的交通流量都在與日俱增，交通堵塞、事故等經常發生。為了解決當下交通事業發展的困難局面，我國有些城市已經開始建立和應用智能化交通系統，以此實現城市交通的順暢運行。在智能交通系統的應用中，圖像處理技術應用比較廣泛，具有重要的現實意義及廣闊的發展前景。
1 智能交通的概述
智能交通系統，目前在全球很多國家得到了廣泛的應用，是很多國家發展交通事業及運輸事業過程中的重點關注對象。我國目前經濟發展速度較快，相關的科學技術也在不斷深化發展的過程中，在此背景之下，智能交通系統在我國也處于快速發展的趨勢下，在很多城市得到了較好的應用，具有極強的應用前景。智能交通系統，是基于完善道路設計建設的基礎上發展而來的，該系統主要應用了信息技術、智能技術、電子技術、地理技術、圖像處理技術、傳感器技術等多種不同的先進技術。其中，圖像處理技術在智能交通系統中的應用最為廣泛，也最具重要價值。這些先進技術的應用，使得智能交通系統成為了一種先進、準確、實時的交通系統，可以帶動交通事業與運輸事業向智能化方向發展。
智能交通系統的發展與應用，不僅可以提高地面交通的效率，還可以使現有的交通基礎設施得到最為廣泛和高效地應用，也能保證交通安全。應用智能交通系統之后，人力、物力、財力投入都會出現明顯的下降，與傳統模式的交通系統相比，具有較好的社會價值與經濟意義。此外，應用智能交通系統，還可以實現對車輛運動狀態下的行為分析，保證分析工作的準確性，對于交通部門的工作也有積極的促進作用。
2 圖像處理技術在智能交通中的應用
筆者在上文已經提到，智能交通系統在具體的應用過程中，需要很多先進技術給予支撐，其中，圖像處理技術的應用最為廣泛，是智能交通系統應用的所有技術中最為關鍵的技術之一。下面將對圖像處理技術在智能交通中的應用作簡要分析：
2.1 車牌識別
在智能交通系統中，圖像處理技術的應用首先就體現在車牌識別中。車牌識別是智能交通系統的主要構成，可以幫助車輛管理部門對車輛進行合理、高效的管理，提高工作人員的具體效率。目前，車牌識別主要應用于停車場管理、小區管理、高速公路系統等主要方面。
車牌識別，主要是對路面運行的車輛進行監控拍攝，提取其車牌的主要信息，如漢字字符、英文字符、顏色、數字等。在對這些信息進行處理的過程中，需要對圖像進行采集、預處理、最終識別。車牌識別的應用，需要相關的部門安裝數字設備、攝像系統、計算機系統等，在此基礎之上對車輛進行圖像信息采集，之后對采集到的信息進行預處理，找出車牌在圖像中存在的具置，將所有信息進行提取，并分析信息中的所有要素，最終識別出車牌的真實信息及真實號碼。
車牌識別在具體的應用過程中，圖像、照片的質量會受到很多外界因素的影響，如日照因素、降雨、車輛運行速度等。在這些不同的外界因素影響下，車牌識別系統所采集到的車牌信息經常會出現模糊、看不清、重疊等問題，對于后續的識別工作有嚴重的負面影響。因此，在進行正式的車牌識別工作之前，工作人員應當著重對車牌圖像進行預處理，如對圖像進行灰化、二值化、校正等，保證車牌識別的準確程度。我國目前雖然也應用圖像處理技術進行車牌識別工作，但是我國車牌的格式相對繁多，背景也比較復雜，缺少較好的統一性，因此存在識別不清等問題，需要有關部門對此進行進一步合理改善。
2.2 信息采集
在智能交通的發展與應用過程中，工作人員還可以利用圖像處理技術進行信息采集，以保證智能交通系統得到高效、穩定的運行。
某市交通部門在開發智能交通系統之后，利用圖像處理技術對交通信息進行合理的采集。工作人員通過對該技術的具體操作，獲取道路交通運行過程中方方面面的運行信息，如具體的車流量、車輛運行速度、車輛類型、道路交通密度等。圖像處理技術在采集這些相關信息之后，就將圖像立即傳回到工作人員及分析人員的電腦上，分析人員就可以據此獲取交通運行的確切信息與實際狀況，從而保證交通管理部門對道理交通進行合理、高效的管理，并及時發出預警信息與誘導信息，對道路交通運行中的車流進行調節與疏導，避免交通出現嚴重擁堵，實現道理交通的順暢運行。該市交通部門發現，在應用圖像處理技術進行信息采集與分析之后，道路交通管理部門的工作效率得到了明顯的提高，該市的交通擁堵問題也得到了合理解決。
2.3 車輛檢測
圖像處理技術在智能交通中的應用，除了車牌識別之外，還可用于車輛檢測工作。目前，車輛檢測的主要方法有背景差檢測法、邊緣檢測法、幀差法、模型法等。這四種檢測方法都可用于進行車輛檢測，并具有較好的檢測效果。目前，在智能交通的應用與發展過程中，圖像處理技術的一個主要的應用方向便是被用于車輛檢測。
智能交通應用圖像處理技術進行車輛檢測，在某種程度上是基于車牌識別工作才得以進行的。智能交通系統在采集到車輛信息之后，圖像處理技術就可以通過對車牌等車輛的主要信息進行合理、高效的識別，以此實現對車輛的實時檢測。
2.4 在電子警察中的應用
圖像處理技術在智能交通中的應用，還可以體現在電子警察的應用方面。電子警察是智能交通系統的重要組成部分，可以在某種程度上代替警察進行工作，不僅可以保證工作的高效性，還可以提高工作的合理性。圖像處理技術在電子警察中的應用，主要可以分為以下幾個方面：圖像濾波技術、圖像編碼、圖像識別、圖像加密等。
圖像濾波技術主要指的就是圖像處理技術可以將拍攝到的視頻畫面中的噪聲等嚴重的干擾源進行合理清除，在此基礎上將視頻圖像中的有效信息進行高校提取。視頻編碼，主要就是利用相應的編碼技術對智能交通系統拍攝到的視頻圖像進行二次編碼，以此保證圖像可以滿足具體的通信需求。圖像加密，主要用于對視頻圖像進行密碼，也可以添加其它的保密手段，保證視頻圖像的安全性。
某市交通部門在開發和利用了智能交通系統以后，將電子警察與智能交通系統相結合。該市的電子警察，由于應用了比較先進、關鍵的圖像處理技術，因此不僅可以做到對車輛、行人進行視頻拍攝，還可以對拍攝好的視頻進行分析、加密、編碼等。該市交通部門的管理者發現，電子警察在應用圖像處理技術之后，工作效率得到了明顯提高，對于該市的交通事業發展起到了積極的促進作用，也帶動了該市智能交通系統在未來的深化發展。
2.5 障礙物檢測
除了上述幾種應用方向之外，圖像處理技術在智能交通中的應用，還包括了障礙物檢測這一主要內容。在交通系統中，障礙物主要包括了車輛行駛過程中前方道路的行人、自行車、電動車、其它機動車及交通標識等。圖像處理技術在障礙物檢測中的應用，主要是利用了立體視覺檢測、背景運動檢測分析、光流檢測等主要方法。在進行檢測的過程中，圖像處理技術主要是基于對攝像頭拍攝到的視頻畫面等進行細致分析，看道路前方何處存在障礙，并及時將障礙情況提示給司機等人。目前，這幾種主要的障礙物檢測方法在智能交通系統中都得到了相對較好的應用，效果也比較理想，對于圖像處理技術的深化革新及智能交通系統的再發展可以起到強有力的推動作用。
3 結語
智能交通的發展與應用，不僅可以解決現存的交通問題，更可以帶動我國交通事業在未來的發展。在智能交通的應用過程中，圖像處理技術得到了比較廣泛的應用，可以用于車牌識別、字符分割等。圖像處理技術的應用，不僅給予智能交通發展應有的支持，也提高了智能交通的應用效率，保證智能交通的應用收到實際效果。相關部門及人員若想保證智能交通得到深化發展，就一定要重視圖像處理技術的應用效果及其應用質量。
參考文獻
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作者簡介
紀老平（1974-），女，山西省太原市人。大學本科學歷。現為太原警官職業學院講師。研究方向為圖像處理、數字水印。
智能交通發展前景范文第2篇
生活在大都市的人對道路交通的狀況都深有體會，用一個字來形容就是：堵，尤其是當你有急事的時候，堵得你坐立不安，堵得你心急如焚。城市居民的生活秩序和生活質量已經在一定程度上因為堵車而受到了影響，盡管路越修越寬，像北京從三環擴到四環，從四環拓到五環，現在又開始向六環發展，但堵車的情況并未見有太多的改觀。那究竟是什么原因造成堵車情況如此嚴重呢？
道路交通因何而堵？
不同城市的道路交通擁堵情況具有不同的特點，但總體來看以下幾個方面是共同的原因。
（1）汽車交通發展失控，道路建設難以適應車輛超常增長的需求。這個問題對于很多城市來說都存在，道路擴充的速度遠遠趕不上汽車的增長速度，尤其是在市區，道路擴充的余地是很有限的，車路之間的矛盾日趨尖銳，道路超負荷運轉。例如在天津市，由于道路、停車場等交通設施受土地和空間資源配置的制約，道路與交通管理設施建設滯后于車輛和交通流量的發展，城市車均道路面積呈明顯的下降趨勢，根據統計數據，天津市市內機動車行駛速度1996年平均為26.96公里/小時，比1989年下降了35％，高峰時段，市中心干道路段的機動車平均時速僅為10公里/小時。
（2）停車難的靜態問題直接影響交通擁堵的動態問題。這是許多大城市普遍存在的問題，停車場的建設遠遠滿足不了車輛發展的需要，路邊亂停亂放現象嚴重，既影響了交通也影響市容。隨著城市車輛保有量的迅速增長、外來車輛的大量增加、公共停車設施的嚴重滯后，以及停車設施多頭分散管理、相互脫鉤、缺乏聯系與協調，使目前車輛停放愈加困難，尤其是城市中心商務區的停車難問題日益突出，成為亟待解決的社會問題。例如青島市路內（包括路邊和路上）停車位占公共停車泊位的比例約為73％左右，且公交車公共停車泊位萬人擁有率很低。
（3）政府用于市政基建的資金有限。這一點在很多城市（例如廣州市和青島市等）都有體現，由于政府用于市政基建投資資金的限制，加上法規、管理措施不配套等各方面的原因，制約了主城路外公共設施的開發建設速度。北京的這一問題還不是很明顯，但也存在城市交通投資主體單一的問題，如果一直這樣下去就會難以適應當前和未來發展的需要。
（4）對公共交通的重視不夠和投資不足。要解決城市的交通擁堵問題，大力發展公共交通才是出路，北京、上海、廣州等特大城市尤其如此。目前國內的公交系統信息化應用還比較落后，很多公交公司的車輛調度仍然依靠人工進行，不僅效率低，而且很容易造成車站的擁堵。目前智能公交調度系統在國內基本處于空白階段，也是方案商可以重點發展的領域。以廣州為例，與廣州市的經濟發展程度和GDP相比，廣州市在公共交通建設上的投入卻很有限，公共交通投入低于廣州市財政收入的增長速度，市財政逐年增長，對公共交通的補貼卻逐年減少，同時廣州對公交專用車道的認識也需要進一步提高，2010年亞運會的召開將使廣州公共交通面臨比較大的壓力。
除此之外，其他原因如道路功能的戰略規劃失當、城市道路資源利用率低下、城市中心區土地開發強度與其交通環境最大允許容量的矛盾日益突出、出租車空駛率仍然比較高等問題，也增加了無效交通量，導致擁堵產生或嚴重化。
中國智能交通
既然道路的擴充有限度，而機動車又在不斷地高速增長，車路的供求矛盾如此尖銳，什么辦法能使道路交通的擁堵情況得到改觀呢？這時候很多人想到了智能交通。
智能交通要解決的問題其實就是兩個字――秩序。既然汽車數量在不斷增加，道路快速擴充又不現實，那么解決車輛行駛的秩序問題就顯得尤為重要。所謂智能交通系統（Intelligent Transport System，簡稱為ITS），是一種集信息技術（IT）、人工智能（AI）、電子控制、地理信息（GIS）、全球定位（GPS）、影像、計算機處理、有線/無線通信等多種技術在一起的交通運輸管理系統，能對各種運輸方式進行現代化、科學化的智能管理。
在一些發達國家，例如日本、歐美國家，一些技術在智能交通領域的應用已經比較成熟，智能交通的應用成效也日益顯著，中國政府從上世紀90年代后期也開始重視職能交通領域技術的發展。2000年初，科技部會同國家計委、經貿委、公安部、鐵道部、交通部等幾十個部、委、局聯合建立了發展ITS的政府協調領導機構――全國智能運輸系統協調領導小組及辦公室，并成立了ITS專家咨詢委員會，交通部、建設部和公安部已先后成立了智能運輸系統工程研究中心。中國在全國智能運輸系統協調小組及辦公室的直接指導下，通過產、學、研相結合的方式開展研發和推廣應用。全國智能運輸系統協調領導小組及辦公室負責組織研究制定中國智能運輸系統發展的總體戰略、技術政策和技術標準，以及相關的扶持政策，積極支持有關部委、地方、企業及科研單位，根據行業、地區特點開展ITS關鍵技術研究與應用示范，促進產業化。
“十五”期間，中國政府非常重視ITS的共性和關鍵技術的研究，并在“十五”科技攻關重大專項中安排了“智能交通系統關鍵技術開發和示范工程”項目。在共性基礎研究和關鍵技術研究中，國家安排了10個項目對全社會進行招標，項目實際投入經費總額超過15.89億元人民幣，其中，中央劃撥經費5000萬元人民幣。同時，“十五”期間，在“智能交通系統關鍵技術開發和示范工程”重大專項中，北京、上海、廣州、深圳、中山、重慶、天津、青島、濟南、杭州十個城市成為智能交通系統應用試點示范城市，為了配合奧運會的籌備，同時還在國家項目的基礎上又在10個城市安排了11個項目開展了更加廣泛的工作。
智能交通的作用領域及范圍
智能交通所涉及的領域，以及這些領域對緩解交通擁堵能起到的作用，主要有以下方面。
（1）智能交通信號控制系統。這是智能交通的重要組成部分，可以對交通信號實行智能化控制，根據車流量的大小來決定紅綠燈時間的長短，也可以在一定程度上緩解交通擁堵情況。目前，北京的智能交通信號控制系統在284個路口、17條道路、114處信號燈已實現。未來五年內，北京市還計劃將90%的信號燈納入智能交通控制系統，到那時十字路口的車輛等待時間會相對縮短。
（2）交通流信息采集處理/分析、系統。這一系統的作用，和行進中的車輛進行道路選擇有著直接的關系，也因此直接關聯到交通疏導能力。就中國各城市而言，北京在這方面做得比較好，上海、廣州、寧波、大連等其他幾個城市在該領域也有所嘗試。北京市的實時動態交通流信息采集、處理／分析、系統示范工程已經完成，系統按照使用對象的不同可分為對內顯示子系統和對外子系統，對內顯示子系統的用戶為交通管理者，系統信息作為管理和決策依據；對外子系統的用戶為出行者，系統將有關的交通信息通過交通廣播電臺和電視臺以及顯示大屏等形式，供出行者參考。
（3）公交智能調度系統。在這一領域，青島市走在了前列。青島的公交智能調度平臺經過多年的建設已經相對比較完善，已經開始為青島的道路暢通做出了貢獻。北京這幾年在這方面也加強了投入，已經建立起來的系統包括客運樞紐站運營調度管理與乘客信息服務系統、公共電汽車區域運營組織與調度系統、南中軸路大容量快速公交智能調度系統和公交車救援調度系統等子系統。例如北京的公共電汽車區域運營組織與調度系統，通過對區域內公交車進行統一組織和調度，提高公交線路的調配和服務能力，實現區域人員集中管理、車輛集中停放、計劃統一編制、調度統一指揮，人力、運力資源在更大范圍內的動態優化配置，降低公交運營成本，提高調度應變能力和乘客服務水平。并且，作為示范工程的11條線路也已于2005年完成。這些系統可以使公共交通實現合理調度，合理運營，為乘客出行提供了很大的方便。
（4）停車誘導系統。這也是國內主要城市近幾年大力投入的一部分。北京的停車誘導系統目前在西單商業街建成，未來在金融街、中關村等地區也將建設停車誘導系統；廣州市的一些繁華商業中心地區也建起了交通誘導系統。隨著車輛的增加，停車的靜態問題會直接影響到交通的動態問題，停車誘導系統可以對出行者的停車事先進行提示，減少車輛在道路上無效停留的時間。
（5）出租車智能指揮調度系統。在這一領域，廣州市做得比較好，交通指揮中心的總平臺已經與多個大型出租汽車公司的平臺整合起來，可以實現全市范圍的統一調度、統一指揮，提高運行效率，減少出租車的空駛率等。
（6）綜合信息平臺。綜合信息平臺可以說是幾大系統中最重要的部分，就是將上述系統統一起來，建成一個大的平臺進行綜合管理，然后將采集來的交通方面的信息向政府、企業、公眾公布，目前，諸多城市，例如北京、廣州、青島等，都在建設這個平臺。無論是交通的管理者還是出行者，如果對實時的道路交通信息都能做到心中有數，那出行的效率就會大大提高。例如北京的交通綜合信息平臺，已經成為北京市智能交通系統的支撐層，是連接其他應用系統的樞紐，負責全市綜合交通運輸系統信息的存貯、處理和，是北京市智能交通系統的核心建設內容。該平臺將于2007年之前完成一期工程建設，可以實現向政府交通管理部門提供決策支持，向社會公眾提供多方式、全方位的交通信息服務，為2008年奧運會的成功舉辦創造條件。
其他，貨運調度系統、物流信息系統等也會影響城市交通。在智能交通系統的建設中，上述系統的應用對緩解交通擁堵可以起到相當的作用，相信隨著應用的逐漸成熟，智能交通系統所發揮的效能將會越來越大。
市場規模可觀但挖掘不夠
智能交通是一個市場前景看好的市場，中國的智能交通市場已經進入了成長期，對于在智能交通中扮演最重要角色的IT 系統集成來說，這屬于名副其實的朝陽產業。計世資訊的研究結果顯示，2006年中國智能交通的投資額將會達到91.94億元人民幣，比2005年增長23%（見圖）。
圖 2005-2006年中國智能交通建設投資規模
智能交通市場增長的動力，首先來自國家和政府對ITS建設的重視程度越來越高；其次，2008年奧運會在中國的舉辦，也將帶動北京及相關城市ITS的發展；第三，城市道路和交通問題的日益嚴重，企業和個人對出行效率更加關注，使ITS的發展迫在眉睫；此外，信息技術的迅速發展，也將帶動智能交通的發展。
智能交通盡管市場前景光明，但是目前來看，對商機的挖掘遠遠不足。究其原因是多方面的，除了產業鏈不成熟、基礎技術薄弱、產品產業化水平低、軟件投入過少等原因外，最重要的原因是，在系統設計階段沒有充分考慮到城市交通的實際需求，例如作為智能交通重要服務領域之一的VMS（可變信息情報板）系統在北京、上海、寧波、大連等很多城市都已投入使用，但是實際效果卻大不相同。
從技術角度而言，不同城市的VMS系統采用的信息技術都基本相同，排除各城市交通狀況等客觀因素影響，應用水平的巨大差異，最主要的因素在于系統設計時，是否認真考慮了城市的實際交通需求，并從這種需求出發合理設計VMS系統所需具備的功能。一些城市在功能需求定位上的誤差，直接導致了系統最終的實施效果差強人意。
智能交通的核心問題是解決交通的規劃、調度、監控和服務。作為一門新興的應用科學，智能交通研究和使用的重點都應該集中于交通需求的本身，從實際出發，找到問題，分析問題，從而確定解決問題的方法和手段。智能交通系統是否能發揮應有的作用，取決于其系統規劃和設計的內涵。國內有大量的智能交通項目，購買了大量的先進設備，上馬了大量的先進系統，可是實施后發現對改善交通毫無用處，甚至根本就無法投入使用。究其根本，就在于沒有遵循智能交通的客觀規律，沒有從交通需求實際出發，盲目投入，導致資源的極大浪費。
道路信息采集和系統最具發展前景
既然道路信息采集和系統是智能交通的一個重點應用領域，同時也被當做是智能交通中最具成長性的領域，那么，道路信息采集和系統的市場前景為什么如此被看好呢？以下是我們分析的幾個主要原因。
（1）國家和政府的高度重視給信息采集和系統的發展帶來了良好的政策環境。
交通部表示，“十一五”期間我國將建設國家公路基礎設施信息采集網絡等五大系統。這“五大系統”包括：
a. 建設國家公路基礎設施信息采集網絡；
b. 建設交通信息和共享網絡；
c. 建設由我國自行或合作開發運營的位置信息服務系統；
d. 進一步開發和應用高速公路監控管理系統；
e. 在國家高速公路網、國家干線公路網上逐步建立交通監控、交通信號、交通誘導等手段先進的交通管理系統。
從“十一五”的重點規劃，就可以看出交通信息采集和共享已被提到了相當的高度。
此外，公眾出行交通信息服務系統作為交通部2006年的三項信息化建設示范工程之一，也在2006年初正式啟動。“公眾出行交通信息服務系統”是依托公路信息資源整合系統和客運站場管理信息系統的信息資源，通過互聯網、呼叫中心、手機、PDA等移動終端、交通廣播、路側廣播、圖文電視、車載終端、可變情報板、警示標志、車載滾動顯示屏，以及分布在公共場所內的大屏幕、觸摸屏等顯示裝置，為出行者提供較為完善的出行信息服務。
（2）用戶需求是信息采集和系統成長的主要驅動力。
無論是個人用戶還是企業用戶，對道路信息采集和的需求都越來越明顯。目前主要城市的私家車數量越來越多，交通擁堵情況嚴重，用戶對于出行效率越來越看重，對道路交通信息的依賴程度越來越高。
與個人用戶需求相比，針對單位的信息應用模式會先成熟起來。目前針對單位的信息應用模式應該更快一些發展，單位的采購比較集中，同時消防局、救護車、警車等特殊行業對時間和效率要求非常高，在特殊情況下成本考慮退居次位，對道路交通信息的需求也很大。
（3）目前各種基礎數據資源已經具備，這使得信息采集和的應用普及成為可能。
目前各種道路基礎數據資源已經具備，有待整合利用。不少城市的基礎數據都已可迅速收集，但對資源進行整合分析和綜合利用的能力還相當缺乏。一些城市在信息采集和方面甚至已經走在了前列，如北京、上海、寧波等。從全國范圍來看，北京的道路交通信息采集系統還是比較領先的，目前在北京的環路，如二、三、四環都已經實現了數據采集的無縫覆蓋，大概每隔800～1000米就有一個數據采集點，數據采集方式主要是采用微波、超聲波和視頻探頭；在一些主要路口，還設置了感應線圈。
從2006年3月開始，北京市民在出門前就可以在網絡上查詢目的地的路況信息，以及實時的交通狀況；同時，還可以加裝車載的引導系統，通過GPS可以接收到最新的路況信息，根據自己的需要選擇最佳路線。
2006年4月6日，北京市第一個面向公眾出行服務的綜合交通信息服務網站――“北京公眾出行網”（省略、省略）正式開通，該網站作為北京市公眾出行信息服務示范工程的一部分，可以為公眾提供動態交通信息、交通基礎設施信息、客運信息、交通黃頁、出行常識等5類信息服務。系統的建成為廣大公眾提供了全面、綜合的交通信息服務，對提高北京市公眾出行交通信息服務的水平具有很好的示范作用。
（4）未來智能交通需要重點解決的問題就是信息的采集和。
ITS中心主任王笑京表示：“未來智能交通需要重點解決的就是信息采集和的問題。”相比較而言，中國現在的信息采集系統已經較為全面，而信息系統還沒有跟上，這也是現在智能交通建設最需要解決的問題。王笑京還認為，“目前存在的主要問題就是缺乏信息的有效利用，各種手段有利有弊。”
道路交通信息采集和的主要問題是信息沒有有效利用、缺少提供手段、數量和實效都有限。國內的手段基本以免費的方式為主，例如網站、路邊電子顯示屏、電視、廣播等，發達國家基本上也采取類似的方式，每種方法都各有利弊。目前，車載終端被看做是最好的信息手段，但是由于成本過高，每個車載終端要上萬元錢，且車載終端是屬于消費者消費行為，讓消費者買單不太現實。
除了北京之外，其他城市在道路信息采集和方面也做了許多嘗試。
廣州出租車實現車載裝置誘導功能，既是信息發出者，又是信息受益者。廣州智能交通系統（ITS）公用信息平臺目前已經完成一期工程，只要車輛安裝了該系統車載終端，就能與智能交通系統聯網，從而實現車輛行駛狀態分析、道路擁堵實時狀態分析、線路優選、行車誘導等功能。廣州目前已有1萬輛“衛星的士”安裝了這種可以用于定位、通信、刷卡消費的車載終端系統，系統內的信息每隔數十秒會不斷更新。
其他城市也有各自的新嘗試。2006年一種新型的交通流量信息牌在杭州街頭出現，智能交通信息流量牌能準確為行人導航，在紅綠燈變換時可及時提醒行人是否繞道走；寧波的城市實時交通信息與動態導航系統采取最新的探測車技術；2006年初全國第一個道路交通信息車載實時系統在大連市正式開通，大連市的車輛只要安裝了車載導航儀，就可在行駛中隨時知道道路交通是否擁堵；上海手機發短信可查線路變動，上海市民只需用手機發送短信，便可查詢到上海公交線路變動，因為18000輛公交車將在2007年之前全部安裝GPS定位儀，而一個囊括上海公交、出租、軌道交通、長途客運等交通出行方式的智能交通信息平臺已在建設中，其中的城市交通信息監控中心有望于今年底完成建設并試運營。
智能交通發展前景范文第3篇
【關鍵詞】智能交通 物聯網 車輛通信網絡 V2V
中圖分類號： TP391.9 文獻標志碼：A
引言
隨著城市現代化的快速發展，汽車擁有量的急劇猛增，公路規劃建設的不配套，加之交通管理手段的滯后，“城市交通擁堵”問題，無疑是現代城市管理的一大難題。物聯網技術是一個跨學科的專業領域，將大量來自完全不同專業領域的技術綜合到一起[1]。智能交通與物聯網的融合將是今后智能交通的發展趨勢。隨著智能交通系統的發展，車輛通信網絡已經成為該領域的熱門網絡通信技術，有著廣泛的發展前景，路由協議是車輛通信網絡中關鍵的環節之一。
1 移動自組網中――Ad Hoc網絡簡介
1.1 Ad Hoc網絡的基本特點
通過移動IP協議，用戶可以在移動的情況下依然保持網絡的連接，這種網絡的運行要基于預先架設好的網絡設施，在全球覆蓋范圍內采用外地價格昂貴，并且外地經常會有信號衰減和干擾而無法使用[2]。為了減少外地的數量而保持網絡的覆蓋范圍，以及不能依賴預先架設的網絡設施的場合仍然能實現臨時快速自動組網，Ad Hoc網絡（簡稱MANET）應運而生。
一個MANET網絡由一組移動主機組成，這些主機不需要依賴已建立好的基礎設施，進行集中控制就可以進行通信。一般利用天線就可以建立主機之間的無線鏈路從而完成通信。考慮到無線電波的能量限制和頻道利用率等情況，一臺移動主機不能只以單一跳數的形式直接和其他移動主機進行通信。在這種情況下，必須采用多跳的通信方式[3]。MANET中的每一臺移動主機就相當于一臺路由器。
1.2 Ad Hoc網絡的特點
由于使用無線通信技術，Ad Hoc網絡具有無線通信系統的鏈路質量低、節點通信距離有限、帶寬受限制等特點，所以也具有帶寬優化、傳輸質量增強和能量控制等問題。Ad Hoc網絡與傳統的蜂窩移動通信系統不同，是一種無中心的網絡，要求其中的節點通過運行分布式算法來協調它們的行為，如信道接入、路由等。由于使用多跳的通信方式，Ad Hoc網絡也面臨新問題，如網絡配置情況廣播、發現和維護路由等[4]。
車輛通信網絡是傳統的移動自組織網絡（MANET）在交通道路上的應用，是一種特殊的移動自組織網絡。車輛通信網絡作為智能交通系統（Intelligent Transportation System，ITS）的重要組成部分，已經得到學術界和工業界越來越多的重視。其最重要的特點是能進行車與車之間（vehicle-to-vehicle，V2V）和車與路之間（Vehicle-to-Infrastructure，V2I）的信息交換，從而達到車輛與車輛之間、車輛與路邊的基礎設施之間的實時通信，利用這些信息來提高道路交通的安全與管理效率[5]。
2 車輛通信網絡的路由技術
在單跳網絡中不存在路由問題，當數據跨過幾個節點傳輸數據時，必須使用路由協議功能[6]。路由是網絡層的功能，它為分組傳輸指定源節點到目的節點的路徑。針對移動自組網已經開發出多種基于不同策略的路由協議，將移動自組網分為以下四種兩兩相對的類型：（1）預選型和隨選型；（2）平面型和層次型；（3）GPS輔助型和非GPS輔助型；（4）單路徑型和多路徑型[7]。本文根據不同的路由策略主要討論預選型和隨選型路由協議。
2.1 預選型路由協議
預選型路由協議也稱為主動型路由協議或前應式路由協議。預選型路由協議是表驅動的，需要在每一個節點維護一個或多個路由表。每個節點定期向網絡廣播拓撲信息，維護路由表的最新路由信息，采用不同數量和內容的路由表和不同的廣播策略，形成不同的路由協議：DSDV、WRP、FSR和OLSR等。
2.2 隨選型路由協議
隨選型路由協議也稱為反應式路由協議、按需路由協議、是專門針對移動自組網提出的。隨選型路由協議并不事先生成路由，僅在源節點需要時才生成路由。分為路由發現和路由維護兩個階段。該路由協議有：AODV、DSR、TORA和SSA等。
（1）AODV（Ad Hoc On Demand Distance Vector）是采用基于距離矢量算法的一種路由協議，AODV中兩個重要協議過程：路由發現和路由維護。在自組網中當一個節點發送數據包給一個目的節點時，采用路由發現過程來動態決定這條路徑。AODV的重要特點是每個節點都維持一個基于時間的每一個路由表項利用率的狀態信息；AODV通過擴展環方法控制在路由發現規程中RREQ的泛洪式發送。
（2）DSR允許網絡節點動態發現經過多條路徑的路由，重要的特點是利用了源路由。DSR不使用周期性的路由廣播消息，有效減少網絡帶寬的開銷，該協議的所有操作都是按需的，與AODV相似，DSR協議也包含路由發現和路由維護兩個重要協議過程。DSR的路由發現過程是一個尋找從源節點到目的節點之間的源路由的過程。
3 車輛通信網絡的建模與仿真
利用 OPNET Modeler 仿真平臺，建立一個由 9個車輛節點組成的車間通信網絡模型。車輛通信網絡路由協議的仿真分析比較如下。
（1）圖1顯示的是兩種協議的吞吐量的比較，從圖中可以看出AODV協議的吞吐量高于DSR協議。因為AODV協議實現了DSR和DSDV協議的組合，因此與采用源路由的DSR協議相比，AODV協議提高了網絡帶寬的利用率，在吞吐量特性方面要優于DSR。
（2）圖2顯示DSR協議的負載明顯小于AODV協議，這是由于DSR協議路由負載主要是RREP與RERR分組，用來建立多條到目的節點路由。DSR協議使用了緩存技術和混雜接受方式偵聽路由請求分組，從而最大程度地降低了路由負載。而AODV協議路由負載主要是RREQ分組。
（3）圖3顯示在丟包率方面，開始AODV比DSR的丟包率小，隨著仿真時間的變化，AODV和DSR都是穩定維持在一個小的范圍內，DSR協議的性能始終保持在一個比較穩定的范圍內，而AODV則隨著仿真時間的增加而出現明顯的增大。
從以上仿真結果分析可以看出，對于車間通信V2V網絡，AODV 路由協議在吞吐量、路由負載、丟包率等性能上都比DSR路由協議更適合實際網絡的通信要求。
結語
文章建立了智能交通系統多跳場景V2V的無線數據通信場景，使用OPNET Modeler軟件進行建模和仿真，對V2V場景的無線網絡的總體性能進行了評估。但是，用OPNET Modeler軟件來仿真車輛通信網絡是理想狀況，與實際車輛仿真還是有差距的，未來的研究應該向實地實驗發展。
參考文獻
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智能交通發展前景范文第4篇
【關鍵詞】 車輛 檢測 視頻 專利技術 專利分析
一、引言
1947年在英國率先出現了車輛檢測器的相關專利申請，在這幾十年的時間里，隨著社會經濟和工業的快速發展，尤其日漸增大的交通壓力以及人們對交通信息的需求，車輛檢測技術得到很好的發展，尤其是近十幾年車輛檢測技術應用廣泛。
我國在“十一五”期間，交通流信息固定采集點由1.6萬個增加到7.3萬個，交通監控點由9250個增加到5.1萬個，根據tranbbs市場研究成果，2014年與2010城市智能交通整體市場規模將會翻倍增長，車輛檢測技術作為交通流采集的關鍵技術成為研究的熱點。研制出實時性、精確度都能滿足實時交通流采集的車輛檢測器是本領域研究人員的努力方向，因此大量的關于檢測的精確度和/或實時性的專利申請應運而生。
二、四種車輛檢測技術的專利申請情況
目前常見車輛檢測器主要可以分為磁頻車輛檢測器、波頻車輛檢測器、射頻車輛檢測器和視頻車輛檢測器[1]。圖1示出了上述四種車輛檢測器專利申請量的趨勢，為了能夠得到時效性較高的分析結果，同時避免專利申請公開滯后性（專利申請至專利公開有一定的時間間隔）帶來的統計誤差。現對2000年到2012年的車輛檢測器專利申請量進行分析，圖1示出了2003-2012年車輛檢測器專利申請量的年度發展趨勢，該10年的專利申請可以分為兩個時期：
圖1顯示出，磁頻車輛檢測技術和波頻車輛檢測技術的申請量趨于平穩，這是因為上述兩項車量檢測技術起源較早，其發展已經日漸成熟，處于發展的成熟期。對于視頻檢測技術的發展，其呈現穩定的增長，但是增長幅度不大，這是因為射頻技術起源于二戰時期，其開始用于軍事領域，直到20世紀90年代歐洲開始將其用于民用領域，因為其技術相對成熟，主要是領域方面的擴展，且其成本較高，因此其申請量趨于平穩；視頻車輛檢測技術呈現迅速增長趨勢。原因在于：隨著經濟的發展加速、人工智能、集成電路技術、傳感技術、通信技術的迅速發展，人們對交通智能化要求不斷提高，大量的公司以及高校開始研發實時性和準確性更高的車輛檢測器以及智能交通系統。由于磁頻車輛檢測器和波頻車輛檢測器和射頻車輛檢測技術趨于成熟，射頻車輛檢測技術應用領域越來越多，其核心技術需要突破，視頻車輛檢測技術又還在研發的初級階段，并且沒有出現新的突破，研究人員雖然依然在進行大量的基于視頻車輛檢測技術進行交通流檢測，但是研究的算法的實時性和精度都有待提高。因此，研究人員需要開發魯棒性、實時性、精度都要達到一定高度的車輛檢測算法來進行突破。
三、視頻車輛檢測技術的國內外專利申請分析
圖2顯示了視頻車量檢測技術國內外專利申請量的分布情況，從圖2可以看出我國視頻車輛檢測技術從2003-2012年一直處于迅速增長時期，這是由于我國關于視頻車輛檢測技術發展較晚。
國外從20世紀70年代就開始進行視頻車輛檢測技術的研發，在理論上和實踐上都取得了一定的成績。我國的視頻車輛檢測技術起步較晚，是到20世紀90年代才起步，目前還處于初級階段，且視頻車輛檢測技術由于其應用的環境和檢測范圍的優勢，以及國外的車輛視頻檢測器售價高（如美國ITERIS公司的vantage edge2售價在4000左右）[2]，激發了研發人員的熱情。
因此專利申請量迅速增加，國外的關于視頻車輛檢測技術的申請量處于平穩增長趨勢，在已經有了比較好的研發基礎上，國外很多企業開始著重研究關于視頻車輛檢測技術的新應用，不僅僅追求檢測的精度和實時性，而且注重與其他應用的結合，例如駕駛輔助或是導航等方面的結合。
四、結語
車輛檢測技術是智能交通技術主要的組成部分，是智能交通發展的重要共性基礎技術，在智能交通相關技術亟待解決的情況下，需要車輛檢測技術的進一步研發。目前市場上地磁車輛檢測器和視頻車輛檢測器的應用處于前兩位，對基于磁頻類檢測器的研究，可通過對檢測器探頭和信號處理裝置的改進，來提高檢測器的可靠性和使用壽命，對于波頻車輛檢測器的研究重點在于提高檢測器的精度和抗干擾能力，由于此類檢測器具有便于安裝和維護的特點，因而也有著良好的發展前景。
對于射頻車輛檢測技術，急需解決核心技術，超高頻技術不完善，制約應用發展，視頻車輛檢測技術其應用前景廣闊，但是其檢測的實時性和精度需要視頻檢測算法的支撐，開發出能夠滿足實時性和精度要求的視頻車輛檢測方法是需要改進的地方。
參 考 文 獻
智能交通發展前景范文第5篇
各路諸侯狼煙四起，將這個行業襯托得格外熱鬧與繁榮。智能手表、智能手環等可穿戴設備成為元老級選手，VR設備、智能家居、智慧醫療、智慧交通正在成長為新的王者。然而這新老同臺演繹的時代里，真正左右戰役進程的已經不單單是產品的比拼了。
智能硬件走出蠻荒時代
2016年上半年一個比較明顯的現象是智能硬件市場迎來了新一輪的大爆發，但是這種大爆發不同于往年如原始人一樣的茹毛飲血，而是走向了精耕細作，摒除沒有發展前景，不能滿足用戶需求的項目，開始有目的地涉足和布局。
據賽迪顧問預計，2016年中國智能硬件市場規模將達到639.8億元，增長率將從去年的289.5%下降到48.7%；2017年和2018年市場增長率也都將維持在40%-50%之間。賽迪顧問副總裁呂萍就此認為，中國智能硬件市場規模從爆發式增長轉向穩步增長。
當前智能硬件廠商已經開始從產品、生態兩方面著手，意欲從研發單一產品到掌控產業鏈和生態系統轉變的思路愈加明確。
首先在單一產品上，智能手表、智能手環成為從蠻荒時代優勝劣汰而留下來的少有的幾種初級可穿戴設備。不過按照賽迪顧問的預測，相比智能手環，智能手表所表現出來的生命力更頑強，投資價值也更大一些。因為智能手表至少可以將智能手機的某些功能繼承下來，比如語音交互、健康管理、娛樂生活等等，這些功能能夠從一定程度上滿足用戶一部分需求，所以未來仍占據較大市場份額。
據IDC預測，智能手表占可穿戴設備市場的份額將從2016年41.0%上升至2020年的52.1%。
在可穿戴設備中，VR/AR設備正在崛起，儼然繼承了智能眼鏡的衣缽，且功能在此基礎上有進一步提升和優化，娛樂性和實用性更勝一籌。當然在現階段，VR/AR設備也有自己的瓶頸，比如產品質量魚目混珠、廠商技術實力參差不齊、內容和應用場景匱乏等等，導致用戶體驗不佳，使用戶對該類型產品的印象分不高，為以后推廣類似產品與服務設置了障礙。
智能家居和智慧醫療與人們生活息息相關的應用和產品正在成為一股不可忽視的力量沖進了智能硬件的戰場。智能家居是物聯網應用之一，通過一張物聯網可以連接起家庭任何一件家用電器，方便用戶遠程控制，具有一定的前瞻性；智慧醫療的目的是解決從預約、掛號、看病、愈后回訪等一系列醫療流程，能夠在一定程度上緩解用戶看病難的問題。不過，物聯網還處于初步發展階段，醫療問題涉及到多個部門聯動，因此上述兩項業務還都處于探索階段。
其次，很多巨頭開始布局智能硬件產業鏈，意圖打造一個智能硬件生態系統。呂萍認為，目前企業分布產業鏈主要分為網絡層、終端層、接入層和感知層，其中微軟、騰訊、京東、Google、阿里巴巴、百度等巨頭主要涉獵網絡層、終端層和接入層，而感知層主要是芯片廠商的天下。
不過值得注意的是，對于智能硬件生態系統的建設，現階段只有Google、微軟、騰訊、百度、阿里巴巴等少數科技巨頭有所涉獵，尤其是對于開放平臺的建設，畢竟這需要大量資金的支撐，這無形中抬高了準入門檻。
事實上，對于巨頭們而言，在自建智能硬件生態系統的同時，還通過對外投資與并購來進行戰略性產業布局，進一步掌控智能硬件產業鏈。據了解，阿里巴巴今年領投了AR創業公司Magic Leap，這輪融資總額高達7.935億美元，不過Magic Leap至今尚未推出過正式產品；樂視網耗資20億美元收購美國智能電視生產商Vizio，打通海外市場；日本軟銀更是以243億英鎊收購智能手機芯片廠商ARM，從而控制了智能硬件產業鏈的上游。顯然，巨頭們對產業鏈企業的并購各有側重，但目的殊途同歸，意在強化自身在產業鏈中的主導地位。
硬件五霸逐鹿中原
與往年相比，當前智能硬件產業的發展要更快速，這主要得益于大數據及其背后的支撐技術，還有物聯網時代的到來，其中智能穿戴、智能家居、智慧健康、智能交通、智能機器人將是智能硬件產業未來最主要的發展方向。
據賽迪顧問預測，到2018年，智能家居將占智能硬件市場35.7%的份額，智能穿戴占20.8%，智能交通占15.7%，智能健康占5.5%，其他占22.3%。
智能穿戴產品種類繁多，不過從當前市場發展前景來看，智能手表和VR/AR設備是兩個重要的產品門類。據IDC預計，到2016年底，全球可穿戴設備的出貨量將達到1.019億臺。到2020年之前，可穿戴設備市場的年復合增長率將為20.3%，將達到2.136億臺。
另據Business Insider預測，2016年全球VR頭顯設備出貨量將達到358萬臺；到2020年全球出貨量達到2572萬臺，年復合增長率達到63.7%。其中，輕量級的手機VR眼鏡未來會成為最重要的頭顯設備，到2020年出貨量將達到1000萬臺的量級；其次為主機端VR頭盔以及VR一體機。
“短期內手機VR頭盔和頭顯設備市場規模將快速增長，但是長期來看VR一體機的發展潛力更大。”中國可穿戴計算產業技術創新戰略聯盟專家委員會委員陳雪濤表示。
智能家居產業未來五年將保持50%以上的增速。據艾媒咨詢數據顯示，2014年全球智能家居市場規模將達到520億美元，同比增長55.69%。另據《2012-2020年中國智能家居市場發展趨勢及投資機會分析報告》預測，我國智能家居市場在2016年將達到605.7億元，同比增長50.15%。到2020年市場規模將達到3294億元，年均增速將保持在50%左右。
智能機器人正在從噱頭向實用性階段發展，目前無人機和服務型機器人是其中的佼佼者。
在無人機方面，2016-2017年，伴隨民用無人機產業鏈逐步完善，實現規模化生產，大量專業級無人機整機產品推向市場，中國民用無人機產品銷售市場規模將有大幅增長。陳雪濤預計2018年，市場規模將達到110.9億元。
