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    智慧交通沙盤的未來核心方向發布日期:2022-04-26 瀏覽次數:

    智慧交通沙盤模型的核心是“智慧”,為交通安裝一個“大腦”,使其能夠有效消化吸收采集到的基礎數據信息。一是可以及時篩選、深度分析、充分共享交通數據及相關數據,進而對交通進行實時響應、有效反饋、多維利用、微調微調微調,提高城市路段的通行效率,用管理和技術手段解決城市交通擁堵、資源浪費和安全事故。

    智慧交通沙盤

    智能交通模型隨著技術的發展,物聯網、大數據、云計算、機器學習、人工智能等高新技術融入交通領域,使得智慧交通沙盤模型真正實現“智慧化”成為可能。據此,提出了智慧交通沙盤模型未來的重點研究方向:


    1、車聯網技術(智慧交通沙盤模型)在車輛、道路、行人與互聯網的交互過程中,車聯網實現車輛與公共網絡的動態移動通信,是物聯網技術在交通系統領域的典型應用,也是未來智慧交通沙盤模型發展的舉措之一。

    車聯網是利用無線通信、傳感器檢測等技術采集車輛、道路、環境等信息的綜合網絡。通過車-車(V2V)、車-路(V2R)、車-人(V2P)等信息的交互和共享??梢詫崿F車輛與基礎設施之間的智能協作與配合,從而實現智能交通管理控制、智能車輛控制和智能動態信息服務。

    車聯網的應用主要包括:通過碰撞預警、電子路標、紅綠燈預警、在線車輛診斷、路面濕滑檢測等方式為駕駛員提供即時預警,提升行車安全,為人們的人身安全增添又一保障;通過城市交通管理、交通擁堵檢測、路徑規劃、高速公路收費和公共交通管理,可以提高道路的通行效率,緩解交通擁堵。


    2、浮動車技術(智慧交通沙盤模型)浮動車技術也是物聯網在交通領域的一個應用。其特點是成本低、效率高、實時性強、覆蓋面大。它特別適合交通態勢感知,能夠實時反映道路擁堵等交通信息,能夠為交通管理部門和公眾提供動態、準確的交通管制和誘導信息,將是智慧交通沙盤模型系統中強大的“感知天線”。浮動車主要利用定位技術、無線通信技術和信息處理技術,采集車輛在道路上的瞬時速度、位置和行駛時間等交通數據。


    3、5g通信技術(智慧交通沙盤模型);第五代移動通信;它將集成大規模天線陣列、超密集網絡、終端直接連接和認知無線電等先進技術。5g近年來將逐步發展成熟,為智慧交通沙盤模式的發展提供新的動力源。5g的優勢在于其極高的速率、巨大的容量和極低的延遲。

    與4G網絡相比,傳輸速率提高10~100倍,峰值傳輸速率達到10Gbits,端到端延遲達到毫秒級,連接設備密度提高10~100倍,業務密度提高1000倍,頻譜效率提高5~10倍,能保證500kmh速度下的用戶體驗,5g設計時考慮了人與物、物與物的互聯,真正幫助全社會建立“萬物互聯”。

    例如,它可以使車聯網具有更靈活的架構和新的系統元素;5g車載設備OBU、5g基站、5g移動終端、5g云服務器等。在未來的智慧交通沙盤模型中,5g技術將成為一股洪流,這將極大地推動智慧交通沙盤模型的發展

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    4、大數據、云計算、機器學習、人工智能技術;讓我們先簡單地談談這些名詞,這對每個人來說都更容易理解。大數據的本質是大量的結構化和非結構化數據。由于數據量太大,無法直接使用,因此需要從中獲取有價值的內容或所需的數據。這是大數據應用。

    云計算是使計算、存儲、網絡、數據、算法、應用和其他軟硬件資源,如電能,隨時隨地即插即用。簡單地說,對于機器學習來說,就是設計一些能夠使計算機自動學習的算法。當學習數據量達到一定水平時,就具有一定的“思維能力”,可以理解為“智力”。人工智能AI它依靠計算機而不是人腦來思考大數據,而且可能比人思考得更全面、更快。

    這些技術相輔相成。大數據和云計算之間的關系就像硬幣的正面和背面一樣不可分割。大數據不能由一臺計算機處理。必須采用分布式計算體系結構。海量數據的挖掘必須依靠云計算的分布式處理、分布式數據庫、云存儲和虛擬化技術。大數據應用依賴于機器學習和人工智能的底層支持。

    相反,大數據為機器學習和人工智能提供了大量學習材料。這些技術的開發和應用能夠真正實現交通的“智慧”,主要體現在以下幾個方面:讓用戶獲得更準確、更便捷的服務,如在動態交通網絡中選擇更合理、更便捷的出行方案。

    減少人力投入,如交通執法、越來越少的人工干預、后臺自動處理和場外處理,減少人工投入,使人們從單調重復的工作中解脫出來。使管理者和決策者的判斷更加合理。例如,在交通道路規劃與優化中,通過收集全覆蓋、長時間的交通出行數據,利用大數據分析計算出人們的出行路線和交通偏好,為道路規劃與優化提供依據。作為大數據應用案例,對某省高速公路大數據的綜合分析如下:圖表中顯示了該省交通事件和交通事故的數據,包括最近30天交通事件的類型構成、最近30天的交通事件交通事故,最近90天交通事故的連鎖比較和排名,讓交通管理人員通過圖表直觀了解交通狀況。

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    5、智慧停車(智慧交通沙盤模型)智慧交通沙盤模型不僅要考慮“動”,還要考慮“靜”。停車難問題出現在各個城市。市級停車管理系統的停車資源有哪些?與基于互聯網的停車信息平臺的資源互通;市級停車管理系統如何介入更多的停車場動態信息,是智慧交通沙盤模型開發的重點。這些問題的解決需要更多的政府政策和法律。支持,本文先不討論這些,只從技術角度考慮智能停車系統。智慧停車系統的建立可以分為三個部分:

    (1)建立市級停車信息數據庫,并對外開放;

    (2)建設智能立體停車庫和自動停車基礎設施;

    (3)建立面向公眾的停車信息數據庫停車引導信息平臺;現在大部分城市都在努力建設路邊停車收費系統,建立市級停車場。


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