9月28日消息，随着交通卡口的大规模联网，汇聚了海量车辆通行记录信息，利用人工智能技术，可动态分析城市交通流量，调整红绿灯间隔，延长车辆等待时间等措施，提高城市道路的通行效率。智慧交通覆盖面积了智慧行驶、智能公交、共享汽车、交通大数据等领域，其中，智慧行驶势头凶狠，被视作减轻停车难、管理城市交通堵塞的头号旗手。

在智能交通领域，人工智能分析及深度自学较为成熟期的应用于技术以车牌辨识算法尤为理想，虽然目前很多厂商都声称自己的车牌识别率早已超过了99％，但这也只是在标准卡口的视频条件下再行再加一些预设条件来超过的。在针对很多简陋卡口和卡口图片展开车牌定位辨识时，较好的车牌辨识也很难超过90％。不过随着使用人工智能、深度自学的应用于，这一情况将不会获得相当大的提高。

与此同时，人工智能算法可以根据城市民众的上下班偏爱、生活、消费习惯等方式，分析出有城市人流、车流的迁入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，为政府决策部门展开城市规划，尤其是为公共交通设施的基础建设获取指导和糅合。在无人驾驶车发展中有十分最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于将给人类带给前所未有的上下班体验，重塑交通体系，并建构确实的智能交通时代。

公路交通安全性防控体系牵涉到的核心技术是交通不道德监测、交通安全研判、交通风险预警、交通违法执法人员，而这些技术现与人工智能融为一体。构建公路交通运营状态“看见”、车辆通行轨迹“碰得浮”、重点违法行为“捉得寄居”、安全隐患事件“消得了”、路面协作同步“号召慢”、交通信息应用于“服务优”等目标，都必不可少人工智能技术。

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于场景展开了分析，他回应：“人工智能技术目前在交管工作中应用于的领域，主要在运动目标检测和辨识上。

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