智能交通的发展前景
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智能交通的发展前景范文第1篇
【关键词】智能交通 图像处理技术 概述 应用
我国经济目前处于快速的发展过程中，交通事业及其机动化水平也得到了迅速的发展，但在此背景下我国的交通发展存在很多问题，很多城市的交通流量都在与日俱增，交通堵塞、事故等经常发生。为了解决当下交通事业发展的困难局面，我国有些城市已经开始建立和应用智能化交通系统，以此实现城市交通的顺畅运行。在智能交通系统的应用中，图像处理技术应用比较广泛，具有重要的现实意义及广阔的发展前景。
1 智能交通的概述
智能交通系统，目前在全球很多国家得到了广泛的应用，是很多国家发展交通事业及运输事业过程中的重点关注对象。我国目前经济发展速度较快，相关的科学技术也在不断深化发展的过程中，在此背景之下，智能交通系统在我国也处于快速发展的趋势下，在很多城市得到了较好的应用，具有极强的应用前景。智能交通系统，是基于完善道路设计建设的基础上发展而来的，该系统主要应用了信息技术、智能技术、电子技术、地理技术、图像处理技术、传感器技术等多种不同的先进技术。其中，图像处理技术在智能交通系统中的应用最为广泛，也最具重要价值。这些先进技术的应用，使得智能交通系统成为了一种先进、准确、实时的交通系统，可以带动交通事业与运输事业向智能化方向发展。
智能交通系统的发展与应用，不仅可以提高地面交通的效率，还可以使现有的交通基础设施得到最为广泛和高效地应用，也能保证交通安全。应用智能交通系统之后，人力、物力、财力投入都会出现明显的下降，与传统模式的交通系统相比，具有较好的社会价值与经济意义。此外，应用智能交通系统，还可以实现对车辆运动状态下的行为分析，保证分析工作的准确性，对于交通部门的工作也有积极的促进作用。
2 图像处理技术在智能交通中的应用
笔者在上文已经提到，智能交通系统在具体的应用过程中，需要很多先进技术给予支撑，其中，图像处理技术的应用最为广泛，是智能交通系统应用的所有技术中最为关键的技术之一。下面将对图像处理技术在智能交通中的应用作简要分析：
2.1 车牌识别
在智能交通系统中，图像处理技术的应用首先就体现在车牌识别中。车牌识别是智能交通系统的主要构成，可以帮助车辆管理部门对车辆进行合理、高效的管理，提高工作人员的具体效率。目前，车牌识别主要应用于停车场管理、小区管理、高速公路系统等主要方面。
车牌识别，主要是对路面运行的车辆进行监控拍摄，提取其车牌的主要信息，如汉字字符、英文字符、颜色、数字等。在对这些信息进行处理的过程中，需要对图像进行采集、预处理、最终识别。车牌识别的应用，需要相关的部门安装数字设备、摄像系统、计算机系统等，在此基础之上对车辆进行图像信息采集，之后对采集到的信息进行预处理，找出车牌在图像中存在的具置，将所有信息进行提取，并分析信息中的所有要素，最终识别出车牌的真实信息及真实号码。
车牌识别在具体的应用过程中，图像、照片的质量会受到很多外界因素的影响，如日照因素、降雨、车辆运行速度等。在这些不同的外界因素影响下，车牌识别系统所采集到的车牌信息经常会出现模糊、看不清、重叠等问题，对于后续的识别工作有严重的负面影响。因此，在进行正式的车牌识别工作之前，工作人员应当着重对车牌图像进行预处理，如对图像进行灰化、二值化、校正等，保证车牌识别的准确程度。我国目前虽然也应用图像处理技术进行车牌识别工作，但是我国车牌的格式相对繁多，背景也比较复杂，缺少较好的统一性，因此存在识别不清等问题，需要有关部门对此进行进一步合理改善。
2.2 信息采集
在智能交通的发展与应用过程中，工作人员还可以利用图像处理技术进行信息采集，以保证智能交通系统得到高效、稳定的运行。
某市交通部门在开发智能交通系统之后，利用图像处理技术对交通信息进行合理的采集。工作人员通过对该技术的具体操作，获取道路交通运行过程中方方面面的运行信息，如具体的车流量、车辆运行速度、车辆类型、道路交通密度等。图像处理技术在采集这些相关信息之后，就将图像立即传回到工作人员及分析人员的电脑上，分析人员就可以据此获取交通运行的确切信息与实际状况，从而保证交通管理部门对道理交通进行合理、高效的管理，并及时发出预警信息与诱导信息，对道路交通运行中的车流进行调节与疏导，避免交通出现严重拥堵，实现道理交通的顺畅运行。该市交通部门发现，在应用图像处理技术进行信息采集与分析之后，道路交通管理部门的工作效率得到了明显的提高，该市的交通拥堵问题也得到了合理解决。
2.3 车辆检测
图像处理技术在智能交通中的应用，除了车牌识别之外，还可用于车辆检测工作。目前，车辆检测的主要方法有背景差检测法、边缘检测法、帧差法、模型法等。这四种检测方法都可用于进行车辆检测，并具有较好的检测效果。目前，在智能交通的应用与发展过程中，图像处理技术的一个主要的应用方向便是被用于车辆检测。
智能交通应用图像处理技术进行车辆检测，在某种程度上是基于车牌识别工作才得以进行的。智能交通系统在采集到车辆信息之后，图像处理技术就可以通过对车牌等车辆的主要信息进行合理、高效的识别，以此实现对车辆的实时检测。
2.4 在电子警察中的应用
图像处理技术在智能交通中的应用，还可以体现在电子警察的应用方面。电子警察是智能交通系统的重要组成部分，可以在某种程度上代替警察进行工作，不仅可以保证工作的高效性，还可以提高工作的合理性。图像处理技术在电子警察中的应用，主要可以分为以下几个方面：图像滤波技术、图像编码、图像识别、图像加密等。
图像滤波技术主要指的就是图像处理技术可以将拍摄到的视频画面中的噪声等严重的干扰源进行合理清除，在此基础上将视频图像中的有效信息进行高校提取。视频编码，主要就是利用相应的编码技术对智能交通系统拍摄到的视频图像进行二次编码，以此保证图像可以满足具体的通信需求。图像加密，主要用于对视频图像进行密码，也可以添加其它的保密手段，保证视频图像的安全性。
某市交通部门在开发和利用了智能交通系统以后，将电子警察与智能交通系统相结合。该市的电子警察，由于应用了比较先进、关键的图像处理技术，因此不仅可以做到对车辆、行人进行视频拍摄，还可以对拍摄好的视频进行分析、加密、编码等。该市交通部门的管理者发现，电子警察在应用图像处理技术之后，工作效率得到了明显提高，对于该市的交通事业发展起到了积极的促进作用，也带动了该市智能交通系统在未来的深化发展。
2.5 障碍物检测
除了上述几种应用方向之外，图像处理技术在智能交通中的应用，还包括了障碍物检测这一主要内容。在交通系统中，障碍物主要包括了车辆行驶过程中前方道路的行人、自行车、电动车、其它机动车及交通标识等。图像处理技术在障碍物检测中的应用，主要是利用了立体视觉检测、背景运动检测分析、光流检测等主要方法。在进行检测的过程中，图像处理技术主要是基于对摄像头拍摄到的视频画面等进行细致分析，看道路前方何处存在障碍，并及时将障碍情况提示给司机等人。目前，这几种主要的障碍物检测方法在智能交通系统中都得到了相对较好的应用，效果也比较理想，对于图像处理技术的深化革新及智能交通系统的再发展可以起到强有力的推动作用。
3 结语
智能交通的发展与应用，不仅可以解决现存的交通问题，更可以带动我国交通事业在未来的发展。在智能交通的应用过程中，图像处理技术得到了比较广泛的应用，可以用于车牌识别、字符分割等。图像处理技术的应用，不仅给予智能交通发展应有的支持，也提高了智能交通的应用效率，保证智能交通的应用收到实际效果。相关部门及人员若想保证智能交通得到深化发展，就一定要重视图像处理技术的应用效果及其应用质量。
参考文献
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作者简介
纪老平（1974-），女，山西省太原市人。大学本科学历。现为太原警官职业学院讲师。研究方向为图像处理、数字水印。
智能交通的发展前景范文第2篇
生活在大都市的人对道路交通的状况都深有体会，用一个字来形容就是：堵，尤其是当你有急事的时候，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质量已经在一定程度上因为堵车而受到了影响，尽管路越修越宽，像北京从三环扩到四环，从四环拓到五环，现在又开始向六环发展，但堵车的情况并未见有太多的改观。那究竟是什么原因造成堵车情况如此严重呢？
道路交通因何而堵？
不同城市的道路交通拥堵情况具有不同的特点，但总体来看以下几个方面是共同的原因。
（1）汽车交通发展失控，道路建设难以适应车辆超常增长的需求。这个问题对于很多城市来说都存在，道路扩充的速度远远赶不上汽车的增长速度，尤其是在市区，道路扩充的余地是很有限的，车路之间的矛盾日趋尖锐，道路超负荷运转。例如在天津市，由于道路、停车场等交通设施受土地和空间资源配置的制约，道路与交通管理设施建设滞后于车辆和交通流量的发展，城市车均道路面积呈明显的下降趋势，根据统计数据，天津市市内机动车行驶速度1996年平均为26.96公里/小时，比1989年下降了35％，高峰时段，市中心干道路段的机动车平均时速仅为10公里/小时。
（2）停车难的静态问题直接影响交通拥堵的动态问题。这是许多大城市普遍存在的问题，停车场的建设远远满足不了车辆发展的需要，路边乱停乱放现象严重，既影响了交通也影响市容。随着城市车辆保有量的迅速增长、外来车辆的大量增加、公共停车设施的严重滞后，以及停车设施多头分散管理、相互脱钩、缺乏联系与协调，使目前车辆停放愈加困难，尤其是城市中心商务区的停车难问题日益突出，成为亟待解决的社会问题。例如青岛市路内（包括路边和路上）停车位占公共停车泊位的比例约为73％左右，且公交车公共停车泊位万人拥有率很低。
（3）政府用于市政基建的资金有限。这一点在很多城市（例如广州市和青岛市等）都有体现，由于政府用于市政基建投资资金的限制，加上法规、管理措施不配套等各方面的原因，制约了主城路外公共设施的开发建设速度。北京的这一问题还不是很明显，但也存在城市交通投资主体单一的问题，如果一直这样下去就会难以适应当前和未来发展的需要。
（4）对公共交通的重视不够和投资不足。要解决城市的交通拥堵问题，大力发展公共交通才是出路，北京、上海、广州等特大城市尤其如此。目前国内的公交系统信息化应用还比较落后，很多公交公司的车辆调度仍然依靠人工进行，不仅效率低，而且很容易造成车站的拥堵。目前智能公交调度系统在国内基本处于空白阶段，也是方案商可以重点发展的领域。以广州为例，与广州市的经济发展程度和GDP相比，广州市在公共交通建设上的投入却很有限，公共交通投入低于广州市财政收入的增长速度，市财政逐年增长，对公共交通的补贴却逐年减少，同时广州对公交专用车道的认识也需要进一步提高，2010年亚运会的召开将使广州公共交通面临比较大的压力。
除此之外，其他原因如道路功能的战略规划失当、城市道路资源利用率低下、城市中心区土地开发强度与其交通环境最大允许容量的矛盾日益突出、出租车空驶率仍然比较高等问题，也增加了无效交通量，导致拥堵产生或严重化。
中国智能交通
既然道路的扩充有限度，而机动车又在不断地高速增长，车路的供求矛盾如此尖锐，什么办法能使道路交通的拥堵情况得到改观呢？这时候很多人想到了智能交通。
智能交通要解决的问题其实就是两个字――秩序。既然汽车数量在不断增加，道路快速扩充又不现实，那么解决车辆行驶的秩序问题就显得尤为重要。所谓智能交通系统（Intelligent Transport System，简称为ITS），是一种集信息技术（IT）、人工智能（AI）、电子控制、地理信息（GIS）、全球定位（GPS）、影像、计算机处理、有线/无线通信等多种技术在一起的交通运输管理系统，能对各种运输方式进行现代化、科学化的智能管理。
在一些发达国家，例如日本、欧美国家，一些技术在智能交通领域的应用已经比较成熟，智能交通的应用成效也日益显著，中国政府从上世纪90年代后期也开始重视职能交通领域技术的发展。2000年初，科技部会同国家计委、经贸委、公安部、铁道部、交通部等几十个部、委、局联合建立了发展ITS的政府协调领导机构――全国智能运输系统协调领导小组及办公室，并成立了ITS专家咨询委员会，交通部、建设部和公安部已先后成立了智能运输系统工程研究中心。中国在全国智能运输系统协调小组及办公室的直接指导下，通过产、学、研相结合的方式开展研发和推广应用。全国智能运输系统协调领导小组及办公室负责组织研究制定中国智能运输系统发展的总体战略、技术政策和技术标准，以及相关的扶持政策，积极支持有关部委、地方、企业及科研单位，根据行业、地区特点开展ITS关键技术研究与应用示范，促进产业化。
“十五”期间，中国政府非常重视ITS的共性和关键技术的研究，并在“十五”科技攻关重大专项中安排了“智能交通系统关键技术开发和示范工程”项目。在共性基础研究和关键技术研究中，国家安排了10个项目对全社会进行招标，项目实际投入经费总额超过15.89亿元人民币，其中，中央划拨经费5000万元人民币。同时，“十五”期间，在“智能交通系统关键技术开发和示范工程”重大专项中，北京、上海、广州、深圳、中山、重庆、天津、青岛、济南、杭州十个城市成为智能交通系统应用试点示范城市，为了配合奥运会的筹备，同时还在国家项目的基础上又在10个城市安排了11个项目开展了更加广泛的工作。
智能交通的作用领域及范围
智能交通所涉及的领域，以及这些领域对缓解交通拥堵能起到的作用，主要有以下方面。
（1）智能交通信号控制系统。这是智能交通的重要组成部分，可以对交通信号实行智能化控制，根据车流量的大小来决定红绿灯时间的长短，也可以在一定程度上缓解交通拥堵情况。目前，北京的智能交通信号控制系统在284个路口、17条道路、114处信号灯已实现。未来五年内，北京市还计划将90%的信号灯纳入智能交通控制系统，到那时十字路口的车辆等待时间会相对缩短。
（2）交通流信息采集处理/分析、系统。这一系统的作用，和行进中的车辆进行道路选择有着直接的关系，也因此直接关联到交通疏导能力。就中国各城市而言，北京在这方面做得比较好，上海、广州、宁波、大连等其他几个城市在该领域也有所尝试。北京市的实时动态交通流信息采集、处理／分析、系统示范工程已经完成，系统按照使用对象的不同可分为对内显示子系统和对外子系统，对内显示子系统的用户为交通管理者，系统信息作为管理和决策依据；对外子系统的用户为出行者，系统将有关的交通信息通过交通广播电台和电视台以及显示大屏等形式，供出行者参考。
（3）公交智能调度系统。在这一领域，青岛市走在了前列。青岛的公交智能调度平台经过多年的建设已经相对比较完善，已经开始为青岛的道路畅通做出了贡献。北京这几年在这方面也加强了投入，已经建立起来的系统包括客运枢纽站运营调度管理与乘客信息服务系统、公共电汽车区域运营组织与调度系统、南中轴路大容量快速公交智能调度系统和公交车救援调度系统等子系统。例如北京的公共电汽车区域运营组织与调度系统，通过对区域内公交车进行统一组织和调度，提高公交线路的调配和服务能力，实现区域人员集中管理、车辆集中停放、计划统一编制、调度统一指挥，人力、运力资源在更大范围内的动态优化配置，降低公交运营成本，提高调度应变能力和乘客服务水平。并且，作为示范工程的11条线路也已于2005年完成。这些系统可以使公共交通实现合理调度，合理运营，为乘客出行提供了很大的方便。
（4）停车诱导系统。这也是国内主要城市近几年大力投入的一部分。北京的停车诱导系统目前在西单商业街建成，未来在金融街、中关村等地区也将建设停车诱导系统；广州市的一些繁华商业中心地区也建起了交通诱导系统。随着车辆的增加，停车的静态问题会直接影响到交通的动态问题，停车诱导系统可以对出行者的停车事先进行提示，减少车辆在道路上无效停留的时间。
（5）出租车智能指挥调度系统。在这一领域，广州市做得比较好，交通指挥中心的总平台已经与多个大型出租汽车公司的平台整合起来，可以实现全市范围的统一调度、统一指挥，提高运行效率，减少出租车的空驶率等。
（6）综合信息平台。综合信息平台可以说是几大系统中最重要的部分，就是将上述系统统一起来，建成一个大的平台进行综合管理，然后将采集来的交通方面的信息向政府、企业、公众公布，目前，诸多城市，例如北京、广州、青岛等，都在建设这个平台。无论是交通的管理者还是出行者，如果对实时的道路交通信息都能做到心中有数，那出行的效率就会大大提高。例如北京的交通综合信息平台，已经成为北京市智能交通系统的支撑层，是连接其他应用系统的枢纽，负责全市综合交通运输系统信息的存贮、处理和，是北京市智能交通系统的核心建设内容。该平台将于2007年之前完成一期工程建设，可以实现向政府交通管理部门提供决策支持，向社会公众提供多方式、全方位的交通信息服务，为2008年奥运会的成功举办创造条件。
其他，货运调度系统、物流信息系统等也会影响城市交通。在智能交通系统的建设中，上述系统的应用对缓解交通拥堵可以起到相当的作用，相信随着应用的逐渐成熟，智能交通系统所发挥的效能将会越来越大。
市场规模可观但挖掘不够
智能交通是一个市场前景看好的市场，中国的智能交通市场已经进入了成长期，对于在智能交通中扮演最重要角色的IT 系统集成来说，这属于名副其实的朝阳产业。计世资讯的研究结果显示，2006年中国智能交通的投资额将会达到91.94亿元人民币，比2005年增长23%（见图）。
图 2005-2006年中国智能交通建设投资规模
智能交通市场增长的动力，首先来自国家和政府对ITS建设的重视程度越来越高；其次，2008年奥运会在中国的举办，也将带动北京及相关城市ITS的发展；第三，城市道路和交通问题的日益严重，企业和个人对出行效率更加关注，使ITS的发展迫在眉睫；此外，信息技术的迅速发展，也将带动智能交通的发展。
智能交通尽管市场前景光明，但是目前来看，对商机的挖掘远远不足。究其原因是多方面的，除了产业链不成熟、基础技术薄弱、产品产业化水平低、软件投入过少等原因外，最重要的原因是，在系统设计阶段没有充分考虑到城市交通的实际需求，例如作为智能交通重要服务领域之一的VMS（可变信息情报板）系统在北京、上海、宁波、大连等很多城市都已投入使用，但是实际效果却大不相同。
从技术角度而言，不同城市的VMS系统采用的信息技术都基本相同，排除各城市交通状况等客观因素影响，应用水平的巨大差异，最主要的因素在于系统设计时，是否认真考虑了城市的实际交通需求，并从这种需求出发合理设计VMS系统所需具备的功能。一些城市在功能需求定位上的误差，直接导致了系统最终的实施效果差强人意。
智能交通的核心问题是解决交通的规划、调度、监控和服务。作为一门新兴的应用科学，智能交通研究和使用的重点都应该集中于交通需求的本身，从实际出发，找到问题，分析问题，从而确定解决问题的方法和手段。智能交通系统是否能发挥应有的作用，取决于其系统规划和设计的内涵。国内有大量的智能交通项目，购买了大量的先进设备，上马了大量的先进系统，可是实施后发现对改善交通毫无用处，甚至根本就无法投入使用。究其根本，就在于没有遵循智能交通的客观规律，没有从交通需求实际出发，盲目投入，导致资源的极大浪费。
道路信息采集和系统最具发展前景
既然道路信息采集和系统是智能交通的一个重点应用领域，同时也被当做是智能交通中最具成长性的领域，那么，道路信息采集和系统的市场前景为什么如此被看好呢？以下是我们分析的几个主要原因。
（1）国家和政府的高度重视给信息采集和系统的发展带来了良好的政策环境。
交通部表示，“十一五”期间我国将建设国家公路基础设施信息采集网络等五大系统。这“五大系统”包括：
a. 建设国家公路基础设施信息采集网络；
b. 建设交通信息和共享网络；
c. 建设由我国自行或合作开发运营的位置信息服务系统；
d. 进一步开发和应用高速公路监控管理系统；
e. 在国家高速公路网、国家干线公路网上逐步建立交通监控、交通信号、交通诱导等手段先进的交通管理系统。
从“十一五”的重点规划，就可以看出交通信息采集和共享已被提到了相当的高度。
此外，公众出行交通信息服务系统作为交通部2006年的三项信息化建设示范工程之一，也在2006年初正式启动。“公众出行交通信息服务系统”是依托公路信息资源整合系统和客运站场管理信息系统的信息资源，通过互联网、呼叫中心、手机、PDA等移动终端、交通广播、路侧广播、图文电视、车载终端、可变情报板、警示标志、车载滚动显示屏，以及分布在公共场所内的大屏幕、触摸屏等显示装置，为出行者提供较为完善的出行信息服务。
（2）用户需求是信息采集和系统成长的主要驱动力。
无论是个人用户还是企业用户，对道路信息采集和的需求都越来越明显。目前主要城市的私家车数量越来越多，交通拥堵情况严重，用户对于出行效率越来越看重，对道路交通信息的依赖程度越来越高。
与个人用户需求相比，针对单位的信息应用模式会先成熟起来。目前针对单位的信息应用模式应该更快一些发展，单位的采购比较集中，同时消防局、救护车、警车等特殊行业对时间和效率要求非常高，在特殊情况下成本考虑退居次位，对道路交通信息的需求也很大。
（3）目前各种基础数据资源已经具备，这使得信息采集和的应用普及成为可能。
目前各种道路基础数据资源已经具备，有待整合利用。不少城市的基础数据都已可迅速收集，但对资源进行整合分析和综合利用的能力还相当缺乏。一些城市在信息采集和方面甚至已经走在了前列，如北京、上海、宁波等。从全国范围来看，北京的道路交通信息采集系统还是比较领先的，目前在北京的环路，如二、三、四环都已经实现了数据采集的无缝覆盖，大概每隔800～1000米就有一个数据采集点，数据采集方式主要是采用微波、超声波和视频探头；在一些主要路口，还设置了感应线圈。
从2006年3月开始，北京市民在出门前就可以在网络上查询目的地的路况信息，以及实时的交通状况；同时，还可以加装车载的引导系统，通过GPS可以接收到最新的路况信息，根据自己的需要选择最佳路线。
2006年4月6日，北京市第一个面向公众出行服务的综合交通信息服务网站――“北京公众出行网”（省略、省略）正式开通，该网站作为北京市公众出行信息服务示范工程的一部分，可以为公众提供动态交通信息、交通基础设施信息、客运信息、交通黄页、出行常识等5类信息服务。系统的建成为广大公众提供了全面、综合的交通信息服务，对提高北京市公众出行交通信息服务的水平具有很好的示范作用。
（4）未来智能交通需要重点解决的问题就是信息的采集和。
ITS中心主任王笑京表示：“未来智能交通需要重点解决的就是信息采集和的问题。”相比较而言，中国现在的信息采集系统已经较为全面，而信息系统还没有跟上，这也是现在智能交通建设最需要解决的问题。王笑京还认为，“目前存在的主要问题就是缺乏信息的有效利用，各种手段有利有弊。”
道路交通信息采集和的主要问题是信息没有有效利用、缺少提供手段、数量和实效都有限。国内的手段基本以免费的方式为主，例如网站、路边电子显示屏、电视、广播等，发达国家基本上也采取类似的方式，每种方法都各有利弊。目前，车载终端被看做是最好的信息手段，但是由于成本过高，每个车载终端要上万元钱，且车载终端是属于消费者消费行为，让消费者买单不太现实。
除了北京之外，其他城市在道路信息采集和方面也做了许多尝试。
广州出租车实现车载装置诱导功能，既是信息发出者，又是信息受益者。广州智能交通系统（ITS）公用信息平台目前已经完成一期工程，只要车辆安装了该系统车载终端，就能与智能交通系统联网，从而实现车辆行驶状态分析、道路拥堵实时状态分析、线路优选、行车诱导等功能。广州目前已有1万辆“卫星的士”安装了这种可以用于定位、通信、刷卡消费的车载终端系统，系统内的信息每隔数十秒会不断更新。
其他城市也有各自的新尝试。2006年一种新型的交通流量信息牌在杭州街头出现，智能交通信息流量牌能准确为行人导航，在红绿灯变换时可及时提醒行人是否绕道走；宁波的城市实时交通信息与动态导航系统采取最新的探测车技术；2006年初全国第一个道路交通信息车载实时系统在大连市正式开通，大连市的车辆只要安装了车载导航仪，就可在行驶中随时知道道路交通是否拥堵；上海手机发短信可查线路变动，上海市民只需用手机发送短信，便可查询到上海公交线路变动，因为18000辆公交车将在2007年之前全部安装GPS定位仪，而一个囊括上海公交、出租、轨道交通、长途客运等交通出行方式的智能交通信息平台已在建设中，其中的城市交通信息监控中心有望于今年底完成建设并试运营。
智能交通的发展前景范文第3篇
【关键词】智能交通 物联网 车辆通信网络 V2V
中图分类号： TP391.9 文献标志码：A
引言
随着城市现代化的快速发展，汽车拥有量的急剧猛增，公路规划建设的不配套，加之交通管理手段的滞后，“城市交通拥堵”问题，无疑是现代城市管理的一大难题。物联网技术是一个跨学科的专业领域，将大量来自完全不同专业领域的技术综合到一起[1]。智能交通与物联网的融合将是今后智能交通的发展趋势。随着智能交通系统的发展，车辆通信网络已经成为该领域的热门网络通信技术，有着广泛的发展前景，路由协议是车辆通信网络中关键的环节之一。
1 移动自组网中――Ad Hoc网络简介
1.1 Ad Hoc网络的基本特点
通过移动IP协议，用户可以在移动的情况下依然保持网络的连接，这种网络的运行要基于预先架设好的网络设施，在全球覆盖范围内采用外地价格昂贵，并且外地经常会有信号衰减和干扰而无法使用[2]。为了减少外地的数量而保持网络的覆盖范围，以及不能依赖预先架设的网络设施的场合仍然能实现临时快速自动组网，Ad Hoc网络（简称MANET）应运而生。
一个MANET网络由一组移动主机组成，这些主机不需要依赖已建立好的基础设施，进行集中控制就可以进行通信。一般利用天线就可以建立主机之间的无线链路从而完成通信。考虑到无线电波的能量限制和频道利用率等情况，一台移动主机不能只以单一跳数的形式直接和其他移动主机进行通信。在这种情况下，必须采用多跳的通信方式[3]。MANET中的每一台移动主机就相当于一台路由器。
1.2 Ad Hoc网络的特点
由于使用无线通信技术，Ad Hoc网络具有无线通信系统的链路质量低、节点通信距离有限、带宽受限制等特点，所以也具有带宽优化、传输质量增强和能量控制等问题。Ad Hoc网络与传统的蜂窝移动通信系统不同，是一种无中心的网络，要求其中的节点通过运行分布式算法来协调它们的行为，如信道接入、路由等。由于使用多跳的通信方式，Ad Hoc网络也面临新问题，如网络配置情况广播、发现和维护路由等[4]。
车辆通信网络是传统的移动自组织网络（MANET）在交通道路上的应用，是一种特殊的移动自组织网络。车辆通信网络作为智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）的重要组成部分，已经得到学术界和工业界越来越多的重视。其最重要的特点是能进行车与车之间（vehicle-to-vehicle，V2V）和车与路之间（Vehicle-to-Infrastructure，V2I）的信息交换，从而达到车辆与车辆之间、车辆与路边的基础设施之间的实时通信，利用这些信息来提高道路交通的安全与管理效率[5]。
2 车辆通信网络的路由技术
在单跳网络中不存在路由问题，当数据跨过几个节点传输数据时，必须使用路由协议功能[6]。路由是网络层的功能，它为分组传输指定源节点到目的节点的路径。针对移动自组网已经开发出多种基于不同策略的路由协议，将移动自组网分为以下四种两两相对的类型：（1）预选型和随选型；（2）平面型和层次型；（3）GPS辅助型和非GPS辅助型；（4）单路径型和多路径型[7]。本文根据不同的路由策略主要讨论预选型和随选型路由协议。
2.1 预选型路由协议
预选型路由协议也称为主动型路由协议或前应式路由协议。预选型路由协议是表驱动的，需要在每一个节点维护一个或多个路由表。每个节点定期向网络广播拓扑信息，维护路由表的最新路由信息，采用不同数量和内容的路由表和不同的广播策略，形成不同的路由协议：DSDV、WRP、FSR和OLSR等。
2.2 随选型路由协议
随选型路由协议也称为反应式路由协议、按需路由协议、是专门针对移动自组网提出的。随选型路由协议并不事先生成路由，仅在源节点需要时才生成路由。分为路由发现和路由维护两个阶段。该路由协议有：AODV、DSR、TORA和SSA等。
（1）AODV（Ad Hoc On Demand Distance Vector）是采用基于距离矢量算法的一种路由协议，AODV中两个重要协议过程：路由发现和路由维护。在自组网中当一个节点发送数据包给一个目的节点时，采用路由发现过程来动态决定这条路径。AODV的重要特点是每个节点都维持一个基于时间的每一个路由表项利用率的状态信息；AODV通过扩展环方法控制在路由发现规程中RREQ的泛洪式发送。
（2）DSR允许网络节点动态发现经过多条路径的路由，重要的特点是利用了源路由。DSR不使用周期性的路由广播消息，有效减少网络带宽的开销，该协议的所有操作都是按需的，与AODV相似，DSR协议也包含路由发现和路由维护两个重要协议过程。DSR的路由发现过程是一个寻找从源节点到目的节点之间的源路由的过程。
3 车辆通信网络的建模与仿真
利用 OPNET Modeler 仿真平台，建立一个由 9个车辆节点组成的车间通信网络模型。车辆通信网络路由协议的仿真分析比较如下。
（1）图1显示的是两种协议的吞吐量的比较，从图中可以看出AODV协议的吞吐量高于DSR协议。因为AODV协议实现了DSR和DSDV协议的组合，因此与采用源路由的DSR协议相比，AODV协议提高了网络带宽的利用率，在吞吐量特性方面要优于DSR。
（2）图2显示DSR协议的负载明显小于AODV协议，这是由于DSR协议路由负载主要是RREP与RERR分组，用来建立多条到目的节点路由。DSR协议使用了缓存技术和混杂接受方式侦听路由请求分组，从而最大程度地降低了路由负载。而AODV协议路由负载主要是RREQ分组。
（3）图3显示在丢包率方面，开始AODV比DSR的丢包率小，随着仿真时间的变化，AODV和DSR都是稳定维持在一个小的范围内，DSR协议的性能始终保持在一个比较稳定的范围内，而AODV则随着仿真时间的增加而出现明显的增大。
从以上仿真结果分析可以看出，对于车间通信V2V网络，AODV 路由协议在吞吐量、路由负载、丢包率等性能上都比DSR路由协议更适合实际网络的通信要求。
结语
文章建立了智能交通系统多跳场景V2V的无线数据通信场景，使用OPNET Modeler软件进行建模和仿真，对V2V场景的无线网络的总体性能进行了评估。但是，用OPNET Modeler软件来仿真车辆通信网络是理想状况，与实际车辆仿真还是有差距的，未来的研究应该向实地实验发展。
参考文献
[1]邹力.物联网与智能交通[M].北京：电子工业出版社，2012.
[2]吴娇蓉，辛飞飞.交通系统仿真及应用[M].上海：同济大学出版社，2012.
[3]刘宴涛，，秦娜.无线自组网移动性建模技术[M].北京：电子工业出版社，2012.
[4]陈敏.OPNET 网络仿真[M].北京：清华大学出版，2004.3.
[5]曹秀英，耿嘉，沈平.无线局域网安全系统[M].北京：电子工业出版社，2004.3.
智能交通的发展前景范文第4篇
【关键词】 车辆 检测 视频 专利技术 专利分析
一、引言
1947年在英国率先出现了车辆检测器的相关专利申请，在这几十年的时间里，随着社会经济和工业的快速发展，尤其日渐增大的交通压力以及人们对交通信息的需求，车辆检测技术得到很好的发展，尤其是近十几年车辆检测技术应用广泛。
我国在“十一五”期间，交通流信息固定采集点由1.6万个增加到7.3万个，交通监控点由9250个增加到5.1万个，根据tranbbs市场研究成果，2014年与2010城市智能交通整体市场规模将会翻倍增长，车辆检测技术作为交通流采集的关键技术成为研究的热点。研制出实时性、精确度都能满足实时交通流采集的车辆检测器是本领域研究人员的努力方向，因此大量的关于检测的精确度和/或实时性的专利申请应运而生。
二、四种车辆检测技术的专利申请情况
目前常见车辆检测器主要可以分为磁频车辆检测器、波频车辆检测器、射频车辆检测器和视频车辆检测器[1]。图1示出了上述四种车辆检测器专利申请量的趋势，为了能够得到时效性较高的分析结果，同时避免专利申请公开滞后性（专利申请至专利公开有一定的时间间隔）带来的统计误差。现对2000年到2012年的车辆检测器专利申请量进行分析，图1示出了2003-2012年车辆检测器专利申请量的年度发展趋势，该10年的专利申请可以分为两个时期：
图1显示出，磁频车辆检测技术和波频车辆检测技术的申请量趋于平稳，这是因为上述两项车量检测技术起源较早，其发展已经日渐成熟，处于发展的成熟期。对于视频检测技术的发展，其呈现稳定的增长，但是增长幅度不大，这是因为射频技术起源于二战时期，其开始用于军事领域，直到20世纪90年代欧洲开始将其用于民用领域，因为其技术相对成熟，主要是领域方面的扩展，且其成本较高，因此其申请量趋于平稳；视频车辆检测技术呈现迅速增长趋势。原因在于：随着经济的发展加速、人工智能、集成电路技术、传感技术、通信技术的迅速发展，人们对交通智能化要求不断提高，大量的公司以及高校开始研发实时性和准确性更高的车辆检测器以及智能交通系统。由于磁频车辆检测器和波频车辆检测器和射频车辆检测技术趋于成熟，射频车辆检测技术应用领域越来越多，其核心技术需要突破，视频车辆检测技术又还在研发的初级阶段，并且没有出现新的突破，研究人员虽然依然在进行大量的基于视频车辆检测技术进行交通流检测，但是研究的算法的实时性和精度都有待提高。因此，研究人员需要开发鲁棒性、实时性、精度都要达到一定高度的车辆检测算法来进行突破。
三、视频车辆检测技术的国内外专利申请分析
图2显示了视频车量检测技术国内外专利申请量的分布情况，从图2可以看出我国视频车辆检测技术从2003-2012年一直处于迅速增长时期，这是由于我国关于视频车辆检测技术发展较晚。
国外从20世纪70年代就开始进行视频车辆检测技术的研发，在理论上和实践上都取得了一定的成绩。我国的视频车辆检测技术起步较晚，是到20世纪90年代才起步，目前还处于初级阶段，且视频车辆检测技术由于其应用的环境和检测范围的优势，以及国外的车辆视频检测器售价高（如美国ITERIS公司的vantage edge2售价在4000左右）[2]，激发了研发人员的热情。
因此专利申请量迅速增加，国外的关于视频车辆检测技术的申请量处于平稳增长趋势，在已经有了比较好的研发基础上，国外很多企业开始着重研究关于视频车辆检测技术的新应用，不仅仅追求检测的精度和实时性，而且注重与其他应用的结合，例如驾驶辅助或是导航等方面的结合。
四、结语
车辆检测技术是智能交通技术主要的组成部分，是智能交通发展的重要共性基础技术，在智能交通相关技术亟待解决的情况下，需要车辆检测技术的进一步研发。目前市场上地磁车辆检测器和视频车辆检测器的应用处于前两位，对基于磁频类检测器的研究，可通过对检测器探头和信号处理装置的改进，来提高检测器的可靠性和使用寿命，对于波频车辆检测器的研究重点在于提高检测器的精度和抗干扰能力，由于此类检测器具有便于安装和维护的特点，因而也有着良好的发展前景。
对于射频车辆检测技术，急需解决核心技术，超高频技术不完善，制约应用发展，视频车辆检测技术其应用前景广阔，但是其检测的实时性和精度需要视频检测算法的支撑，开发出能够满足实时性和精度要求的视频车辆检测方法是需要改进的地方。
参 考 文 献
智能交通的发展前景范文第5篇
各路诸侯狼烟四起，将这个行业衬托得格外热闹与繁荣。智能手表、智能手环等可穿戴设备成为元老级选手，VR设备、智能家居、智慧医疗、智慧交通正在成长为新的王者。然而这新老同台演绎的时代里，真正左右战役进程的已经不单单是产品的比拼了。
智能硬件走出蛮荒时代
2016年上半年一个比较明显的现象是智能硬件市场迎来了新一轮的大爆发，但是这种大爆发不同于往年如原始人一样的茹毛饮血，而是走向了精耕细作，摒除没有发展前景，不能满足用户需求的项目，开始有目的地涉足和布局。
据赛迪顾问预计，2016年中国智能硬件市场规模将达到639.8亿元，增长率将从去年的289.5%下降到48.7%；2017年和2018年市场增长率也都将维持在40%-50%之间。赛迪顾问副总裁吕萍就此认为，中国智能硬件市场规模从爆发式增长转向稳步增长。
当前智能硬件厂商已经开始从产品、生态两方面着手，意欲从研发单一产品到掌控产业链和生态系统转变的思路愈加明确。
首先在单一产品上，智能手表、智能手环成为从蛮荒时代优胜劣汰而留下来的少有的几种初级可穿戴设备。不过按照赛迪顾问的预测，相比智能手环，智能手表所表现出来的生命力更顽强，投资价值也更大一些。因为智能手表至少可以将智能手机的某些功能继承下来，比如语音交互、健康管理、娱乐生活等等，这些功能能够从一定程度上满足用户一部分需求，所以未来仍占据较大市场份额。
据IDC预测，智能手表占可穿戴设备市场的份额将从2016年41.0%上升至2020年的52.1%。
在可穿戴设备中，VR/AR设备正在崛起，俨然继承了智能眼镜的衣钵，且功能在此基础上有进一步提升和优化，娱乐性和实用性更胜一筹。当然在现阶段，VR/AR设备也有自己的瓶颈，比如产品质量鱼目混珠、厂商技术实力参差不齐、内容和应用场景匮乏等等，导致用户体验不佳，使用户对该类型产品的印象分不高，为以后推广类似产品与服务设置了障碍。
智能家居和智慧医疗与人们生活息息相关的应用和产品正在成为一股不可忽视的力量冲进了智能硬件的战场。智能家居是物联网应用之一，通过一张物联网可以连接起家庭任何一件家用电器，方便用户远程控制，具有一定的前瞻性；智慧医疗的目的是解决从预约、挂号、看病、愈后回访等一系列医疗流程，能够在一定程度上缓解用户看病难的问题。不过，物联网还处于初步发展阶段，医疗问题涉及到多个部门联动，因此上述两项业务还都处于探索阶段。
其次，很多巨头开始布局智能硬件产业链，意图打造一个智能硬件生态系统。吕萍认为，目前企业分布产业链主要分为网络层、终端层、接入层和感知层，其中微软、腾讯、京东、Google、阿里巴巴、百度等巨头主要涉猎网络层、终端层和接入层，而感知层主要是芯片厂商的天下。
不过值得注意的是，对于智能硬件生态系统的建设，现阶段只有Google、微软、腾讯、百度、阿里巴巴等少数科技巨头有所涉猎，尤其是对于开放平台的建设，毕竟这需要大量资金的支撑，这无形中抬高了准入门槛。
事实上，对于巨头们而言，在自建智能硬件生态系统的同时，还通过对外投资与并购来进行战略性产业布局，进一步掌控智能硬件产业链。据了解，阿里巴巴今年领投了AR创业公司Magic Leap，这轮融资总额高达7.935亿美元，不过Magic Leap至今尚未推出过正式产品；乐视网耗资20亿美元收购美国智能电视生产商Vizio，打通海外市场；日本软银更是以243亿英镑收购智能手机芯片厂商ARM，从而控制了智能硬件产业链的上游。显然，巨头们对产业链企业的并购各有侧重，但目的殊途同归，意在强化自身在产业链中的主导地位。
硬件五霸逐鹿中原
与往年相比，当前智能硬件产业的发展要更快速，这主要得益于大数据及其背后的支撑技术，还有物联网时代的到来，其中智能穿戴、智能家居、智慧健康、智能交通、智能机器人将是智能硬件产业未来最主要的发展方向。
据赛迪顾问预测，到2018年，智能家居将占智能硬件市场35.7%的份额，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%。
智能穿戴产品种类繁多，不过从当前市场发展前景来看，智能手表和VR/AR设备是两个重要的产品门类。据IDC预计，到2016年底，全球可穿戴设备的出货量将达到1.019亿台。到2020年之前，可穿戴设备市场的年复合增长率将为20.3%，将达到2.136亿台。
另据Business Insider预测，2016年全球VR头显设备出货量将达到358万台；到2020年全球出货量达到2572万台，年复合增长率达到63.7%。其中，轻量级的手机VR眼镜未来会成为最重要的头显设备，到2020年出货量将达到1000万台的量级；其次为主机端VR头盔以及VR一体机。
“短期内手机VR头盔和头显设备市场规模将快速增长，但是长期来看VR一体机的发展潜力更大。”中国可穿戴计算产业技术创新战略联盟专家委员会委员陈雪涛表示。
智能家居产业未来五年将保持50%以上的增速。据艾媒咨询数据显示，2014年全球智能家居市场规模将达到520亿美元，同比增长55.69%。另据《2012-2020年中国智能家居市场发展趋势及投资机会分析报告》预测，我国智能家居市场在2016年将达到605.7亿元，同比增长50.15%。到2020年市场规模将达到3294亿元，年均增速将保持在50%左右。
智能机器人正在从噱头向实用性阶段发展，目前无人机和服务型机器人是其中的佼佼者。
在无人机方面，2016-2017年，伴随民用无人机产业链逐步完善，实现规模化生产，大量专业级无人机整机产品推向市场，中国民用无人机产品销售市场规模将有大幅增长。陈雪涛预计2018年，市场规模将达到110.9亿元。
