交通智能研判中人工智能技术的应用.docx
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1、交通智能研判中人工智能技术的应用摘要:首先阐述了人工智能技术的特征及其内涵,然后研究了对于人工智能技术运用于交通智能研判的详细措施,如图像处理与图像分析,检测异常路况,检测路面破损以及其他要点等,望能为相关工作提供借鉴。关键词:交通智能研判;人工智能;图像;检测1人工智能技术具备的特征及其内涵早在上世纪中期,人工智能技术就已诞生。截至目前,人工智能手段已经逐步浸透于各个现有的领域中。从本质上讲,人工智能技术最关键的特征在于模拟人脑固有的某种工作机制,进而实现了决策制定、准确操控以及其他相关事项。在人工智能的范围内,深度学习技术应当属于很关键的技术分支,其指的是借助智能化手段来仿照人脑机能,进而
2、集合了多层次的神经元。详细在涉及四处理各类有关信息时,运用人工智能手段能够保证顺利连接各个层次的神经突触,据此实现了全方位的信息流动。截止到2010年,人工智能手段已经能够与上述的深度学习技术实现严密融合,因此在根源上躲避了难度较大的权重训练以及非线性分割。到了2014年,技术人员已经能够凭借图像识别系统来辨别卷积神经网络,此类图像识别系统设有多层次的识别功能。至于现阶段的智能交通而言,关键技术应当包含无人驾驶与其他相关的交通智能化操作。在这其中,无人驾驶技术本身具备突显的典型性。这是由于无人驾驶能够凭借网络化手段来替代车辆的传统驾驶方式,借助智能化措施来保障车辆平稳性以及行驶安全性。近年来,
3、智能交通领域更多涉及到深度学习的全面运用。在人工智能的操控下,智能化系统针对实时性的当前路况就能予以全方位的识别,然后借助摄像头来实现针对前方路况的预判。技术人员凭借人工智能手段还可提取微观性的路段通行信息,以此来预测当前所处路段能否表现为堵塞状态。通过运用宏观性的道路预测手段,针对即将行驶路段能否具备坑洼现象、路面塌陷以及路面施工等要素都能予以提早预知,进而保障了车辆得以顺利行驶。2人工智能技术应用于交通智能研判的详细措施从当前交通领域的整体趋势角度讲,交通智能化本身来源于人工智能技术,在此前提下衍生出多种多样的交通智能研判手段。与传统手段相比,建立于人工智能之上的全新交通智能化形式愈加有助
4、于保障交通畅畅,对于综合性的交通管控成本也能显著予以降低。针对交通智能研判全面适用人工智能技术体现为如下要点:2.1图像处理与图像分析卷积神经网络能够用来处理并且分析多种多样的图像,卷积神经网络本身建立于深度学习技术的前提下。详细在交通运用中,针对卷积神经网络有必要明晰其中的多层次网络架构,进而将其转变成矩阵表示的完好神经网络。在此基础上,对于相应的原始图像予以输入处理,然后矩阵系统即可凭借当前输入的各项信息来断定整个矩阵形态,进而选择不同颜色来表示各个相应的图片信息。针对输出类别而言,对此设置了1000的默认值。在现实运用中,假如能灵敏运用上述图像处理,则能够运用图片预测的方式来实现针对雨雪
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