7、人工智能在交通与各领域的应用、挑战及发展

人工智能在交通与各领域的应用、挑战及发展

人工智能在交通领域的应用

传统交通信号灯转换采用预设时间，且每隔几年更新一次。然而，随着交通模式的不断发展，传统系统的应用时长逐渐缩短。而具备人工智能的智能交通信号系统，利用雷达传感器和摄像头来监测交通流量，再通过人工智能算法确定信号灯的转换时间。通过将人工智能与交通控制理论相结合，能合理优化城市道路网络中的交通流量。

实现无人驾驶时，目标识别和检测至关重要，它能有效识别前方的车辆、行人、障碍物、道路、交通标志、信号灯等物体，能有效提升人们的出行体验，重塑交通系统，让人们真正迈入智能交通时代。

智能交通系统面临的挑战

现代经济飞速发展，车辆数量急剧增加，人们对出行的要求不断提高，同时数据类型和来源增多以及新应用领域的出现，都对智能交通系统（ITS）提出了前所未有的挑战和要求，具体可归纳为以下六个方面：
1. 大量数据与不稳定性 ：尽管 ITS 给我们带来了极大便利，但过去需要处理的数据量庞大，会出现数据处理不稳定的情况。数据量过大时，系统处理会出现难以避免的问题和困难。这些数据的不稳定性给 ITS 带来了巨大挑战。由于需要同时整合和处理大量数据，一些小错误就会给人们的出行带来极大不便。例如数据延迟，当某路段因车祸或其他事故拥堵时，如果大量数据未及时处理或分析错误，信息就会延迟，很多人可能收到错误信息，以为道路畅通，导致更多车辆驶入，造成不必要的拥堵；或者路线分析错误，不熟悉路况的人驶入错误路段，前往错误地点；还会因数据处理错误出现交通信息误报，如将原本是红灯的路口报成绿灯，对某些路段的限速也会有误报。
2. 信息安全 ：