智能交通时代

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇智能交通时代范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

智能交通时代范文第1篇

大数据时代智能交通发展的需求与机遇

1.智能交通系统发展的数据分析需求

一方面，交通数据采集的范围、广度和深度急剧增加，随着智能交通系统建设规模的不断扩大，正在形成以微波、线圈、GPS、车牌等交通流检测数据，交通监控视频数据，以及系统数据和服务数据等为主体的海量交通数据。

另一方面，对动静态海量交通数据的挖掘分析成为智能化交通信息处理分析的核心内容，交通数据的深层价值有待进一步的挖掘和开发。根据调查，韩国3G手机上的服务中，有50%以上的服务与交通有关，包括实时道路交通信息、地铁和公交信息、火车和飞机班次动态信息、换乘信息、与汽车服务有关的信息等。以智能终端为服务窗口的、以云计算和大数据分析技术为支撑的智能交通信息服务正在逐步成为主流，与我们的生活息息相关。

2.大数据分析为智能交通发展带来的新机遇

一是大数据技术的海量数据存储和高效计算能力，将实现交通管理系统跨区域、跨部门的集成和组合，将会更加有效地配置交通资源，从而大大提高交通运行效率、安全水平和服务能力。二是交通大数据分析将为交通管理、决策、规划和运营、服务以及主动安全防范带来更加有效的支持。三是基于交通大数据的分析为公共安全和社会管理提供新的理念、模式和手段。

大数据时代智能交通的发展趋势

智能交通时代范文第2篇

关键词：绿波带协调算法；分段式；数解法；优化

中图分类号：TP273 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2013）08-0082-03

0 引 言

最近十年，随着汽车数量的剧增，无论是发达国家还是发展中国家，都不同程度地受交通问题的困扰。在现代城市交通信号控制中，为了保证主要路线的畅通，经常会使用干线协调控制，即绿波带控制模式。有了绿波带，那么其优先保持畅通的车流，就可以一路绿灯地通过道路控制区域，尽量减少路口的停留时间。

对干道绿波协调控制算法研究常见的有图解法和数解法。图解法对于路口较多的干道，作图复杂，实现困难。数解算法是通过计算理想交叉路口间距的集合，从而寻找与实际交叉路口间距最为匹配的理想交叉路口间距，来确定绿波协调控制的最佳公共信号周期与各交叉路通信号的相位差，使干道绿波协调控制系统能获得尽可能大的绿波带宽度和较为理想的绿波协调控制效果。此模型是MAXBAND核心模型形式，求解此问题时，软件编程复杂，编程效率低，实时性差等，所以传统的数解法实用性不强，且宜受道路流量情况影响而无法进行实时优化。

1 数解法优化思路

在以往的绿波带协调控制算法中，通常是对整条道路进行统一计算，一条主干道往往有十几个至几十个路口，当路口较多时，分析与计算比较复杂。其次，即使同一条主干道，往往各段的交通情况也是不同的，限速也是不同的。在双向绿波带协调控制数解法优化中，首先对道路流量、车道、路口情况进行分析，把道路特性相近的多个路口作为一个对象分析，对这个对象进行双向绿波带协调控制，这样数解法的计算量就相对减小了；然后在这多个对象间通过微调绿波带车速、车辆分流等方法，实现双向绿波带协调控制；最后把这多个对象通过一定的方法衔接起来，从而实现整条主干道的双向绿波带协调控制。同时，在控制的过程中，采用地磁、RFID等传感器，感知路面车流情况，来调整绿波带控制参数，实现绿波带的实时智能控制。

2 优化步骤

2.1确定公共信号周期的允许变化范围

根据现有的交通灯控制方案，观察主干道上各个交叉路口的车流情况，在各个路口独立的情况下，车流能否基本满足路口车流的通行。如果基本能满足，假定主干道上有m个分段，共有n个交叉路口，则第i个交叉路口的信号周期变化范围取[Cmini，Cmaxi]，可得此主干道双向绿波协调控制的公共信号周期允许变化范围[Cmin，Cmax]，应根据集合[max{Cmin1， Cmin2，…， Cminn}，min{Cmax1， Cmax2，…， Cmaxn}]来确定。

2.2 确定各交叉路口的绿信比和相序

根据各个交叉路口的特点和不同的车流情况，分配各相位绿灯相位的时间。

计算不同公共信号周期取值与不同交通信号相序下的理想交叉路口间距。其方法是根据已确定的公共信号周期变化范围，在此范围内，取不同长度的步长，来逐个计算在不同交通信号相序情况下的理想交叉路口的间距。一般步长可取1 s、2 s或3 s，步长不能取太大，否则计算误差较大。

确定不同的入口方式和交通信号相序。假定交叉路口A和交叉路口B为东西干道的相邻交叉路口，交叉路口A位于交叉路口B以东；A、B二个路口公共信号周期为C，A、B二个路口的交通灯顺序为直行绿灯，左转绿灯，直行左转均为红灯（简称为红灯）。在此计算中，由于对主干道进行了有选择的分段，所以近似认为非主干道左转或右转汇入的车流等于下一路口左转或右转流出的车流，而主干道的车流近似不变。在绿波控制方向，路口A的信号灯相位如下：直行绿色箭头灯亮，持续时间为tAgd；左转绿色箭头灯亮，持续时间为tAgl；直行左转均为红色箭头灯，持续时间为tAr。路口B的信号灯相位如下：直行绿色箭头灯亮，持续时间为tBgd；左转绿色箭头灯亮，持续时间为tBgl；直行左转均为红色箭头灯，持续时间为tBr。A、B各交通信号相位之间的间隔时间均为ti；绿波带速度取vgw。针对交叉路口A和B，利用时距图可以计算出相应的理想交叉路口间距。当交叉路口A与交叉路口B之间的距离为理想交叉路口间距时，将能获得较好的绿波协调控制效果。某些交叉路口如果在计划相位情况下无法实现双向绿波协调控制，则在保证公共信号周期不变的情况下，微调交叉路口的放行方式和放行相位。图1所示是交叉路口计划相位图。

图2给出了理想交叉路口间距的计算过程。在图2中，PA是交叉路口A的实际位置，L1、L2、L3、L4分别为上行和下行的双向车流，双向车流速度为双向绿波协调控制的绿波速度vgw， PB1为路口B经公共周期C后正好是直行绿灯的理想位置，PB3为路口B经3倍公共周期C后正好是直行绿灯的理想位置，而PB2为经2倍公共周期C后的路口B的位置，此时为直行红灯，所以此位置的相位要调整，即初相偏移一定时间后也能使双向车流经过此理想路口时也为双向绿灯。所以，在同一相序设置下，相邻可选相向交叉路口的间距为

对于式（3），m取相邻值时，可得到理想交叉路口B的相邻间距为。

2.3 计算不同步长时的理想路口间距

根据公共信号周期范围，可计算不同步长时的理想路口间距，寻求干道交叉路口的最佳公共信号周期。偏移绿信比是由于实际交叉路口绿灯中心时刻点与理想交叉路口绿灯中心时刻线不重合，产生了时间的偏移。根据绿波速度，这个时间偏移量与公共信号周期的比值也就是偏移绿信比。

计算偏移绿信比，首先选取基准交叉路口，如以路口A进行讨论，按照路口A的相序设置，分别计算在不同信号周期取值情况下的最佳相序组合与最大偏移绿信比，寻找对应最大偏移绿信比最小的信号周期取值。

2.4 计算各个交叉路口与基准路口的相位差时间

根据已经计算得到的各个交叉路口的实际位置与理想位置的偏移量及绿波速度，就可以确定各个实际路口的绿灯点亮的起始时间。

具体计算时，首选要确定参考对象，也就是基准方向和基准时间。以基准路口向另一方向行驶为基准方向，即上行方向，相关的行驶方向即为下行方向；时间基准以基准路口的基准方向放行相位绿灯中心时刻为时间基准点。再根据各交叉路口的信号相序设置、最接近的理想交叉路口位置和基准方向放行相位的绿信比大小，计算各个交叉路口的相位差大小。

第i个交叉路口的相位差Oi可由下式进行计算：

（0≤Oi

式中，SRi为与交叉路口i的信号相序相同，并且与实际距离最近的理想交叉路口与基准交叉路口间的距离；λUi为交叉路口i的基准方向放行相位绿信比。

2.5 求取双向绿波协调控制的绿波时间宽度

根据已经计算得到的上、下行方向和各交叉路口的偏移绿信比，对每个路口分别计算绿灯中心时刻线上方绿信比与下方绿信比。绿波带的宽度就是绿灯中心时刻线上方最小绿信比与下方最小绿信比之和。

偏移绿信比可能为正，也可能为负。当偏移绿信比为正时，即交叉路口的实际位置处于相应最近理想交叉路口位置的下游，所以绿灯中心时刻线的上方绿信比应减去一个单位的偏移绿信比，而下方绿信比应加上一个单位的偏移绿信比；当偏移绿信比为负时，即交叉路口的实际位置是位于最近理想交叉路口的上游，那么绿灯中心时刻线的上方绿信比应加上一个单位的偏移绿信比，而下方绿信比应减去一个单位的偏移绿信比。

2.6 验证和调整

根据计算结果，可画时距图验证，并对个别路口情况进行调整。由于上述计算得到的距离均为理想距离，实际情况有可能与理想距离差别太大，正好处于相邻信号周期的中间；如果采用与其他路口相同的信号相位，则偏移绿信比较大，会大大影响整条道路的绿波带宽度，导致绿波控制失败。

在进行调整中，要注意整个调整必须保证信号周期与绿波带控制的公共信号周期相同，这样才能保证始终能进行绿波控制。

2.7 实时调整拥堵路口的绿灯放行时间

根据上述计算得到的双向协调绿波带控制算法，在交通高峰时间，通过物联网技术，对道路实际流量进行实时测量，找出关键的拥堵路口，在不破坏绿波控制的前提下，在此路口适当实时调整绿波带方向放行绿灯时间，提高道路交通流量。

由于此算法中，进口是对称放行方式，所以双向绿波带也是对称的。

3 分段间的绿波衔接

在上述提出的分段式数解法绿波带优化算法中，分段间的绿波衔接也是关键之一，涉及到整个绿波带的正常工作。在分段过程中，并不是对主干道进行随便分段的，而是要在衔接路口的上行或下行方向有一个流量较小的路口。同时，二段的公共信号周期不会相差太多，这样，二段绿波协调控制才能较好地衔接。另外，分段计算得到的信号公共周期不能相差太多。

在实施过程中，选取了无锡市的学前路（解放东路至中南路段）进行计算，此路段共5.5 km，穿过无锡的商业中心，道路较长，同时道路情况复杂，比较有代表性，对算法具有较强的验证性。根据上面介绍的方法计算得到分段一（解放东路至解放西路）的信号周期为98 s，初相为82 s；分段二（解放西路至中南路）的信号周期为102 s，初相为87 s。二段是作为一条道路进行绿波协调控制的，必须有一个统一的参考时间，如果以分段一的时间为标准，则分段二各个交叉路口的初相均需要减小5 s。二段的公共信号周期相差4 s，而二段中的各个路口公共信号时间参数不宜独立调整，改变一个路口公共信号周期均会影响整个分段的双向绿波协调。在此例中，绿波衔接路口信号周期选择与分段一相同，即选择98 s，而上行方向的下一个路口的绿信比为0.65，计算得到有36 s的红灯时间，所以有9个公共信号周期在理论上是无法实现上行方向的绿波控制，而其余的16个公共信号周期中，即使二段有周期差，也能实现双向的绿波协调控制，持续时间为30 min左右。可以把这30 min时间放在交通流量最大的时候。通过试验，在此路段实现了整条道路的双向绿波协调控制。

4 结 语

现代化的交通流是人、车、路和外部因素等构成的巨大系统，它具有复杂性、动态性和随机性等特点，所以分析复杂，计算量大。本文主要把一些复杂的道路根据一定的条件进行分段，采用一种简化方式对分段道路进行双向协调绿波带控制，通过简单的EXCEL表格计算就可以得到双向非平衡绿波协调控制的解，计算量小，控制效果好，适应合于手持终端等嵌入式系统。

参 考 文 献

[1] 陈扶昆，吴中.区域高峰时段多向绿波控制策略[J].科技与经济，2008（1）：87-90.

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[4] 李林，徐建闽，卢凯.进口单独放行的改进绿波数解法[J].交通信息与安全， 2009，27 （3）： 64-67.

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智能交通时代范文第3篇

关键词：智能交通系统 智能交通管理 发展现状

中图分类号：U492 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2015）04-0218-01

城市交通管理水平的提高，不能缺少科学的管理技术，智能化的管理显得非常重要，交通运输是城市经济发展的最基本条件，引进智能交通系统（intelligent Trans-portation system，ITS）是提高城市交通管理的重要途径。以往的交通管理部门重视道路硬件设施，不重视科学智能化系统，重视城市道理交通建设，不重视资源的使用，导致交通智能的管理系统不能物尽其用，浪费了很多交通信息资源，对于这些交通系统上的问题，智能交通系统的实施很大程度的解决了城市交通问题。

1 城市智能交通系统的基本概念

所谓的智能交通系统就是把涵盖多个学科理论技术融合到一起，先进的信息技术，将精准的数据通讯传输，电子监控技术，传感装置设备等，将实时精准的交通信息传送给交通管理系统，交通智能管理系统的合理运用，解决道路拥挤的路面交通压力，智能交通系统的组建，将有效解决路面交通拥挤压力，减少道路交通堵塞的隐患，城市智能交通系统的使用，也对提高交通管理部门的交通管理有所成效。

2 城市智能交通管理系统显见的成效

2.1 交通管理信息资源共享

智能交通系统对数据整合，把部分可利用的资源作为可共享的资源，利用顶尖的科学技术信息，通讯技术，资源的共享可以实时把路面交通信息传送给每个交通参与者，可以使每个交通参与者在家就能享受的到路面最新的交通信息资源，以最新的交通信息作为参考，减少路面拥堵，尽量使每个交通参与者，达到畅通出行，安全出行。

2.2 交通管理部门智能化管理

ITS及时准确的向交通管理部门提供路面交通信息，使交通管理者结合路面状况，作出有效的应对对策，对于突发的交通状况，第一时间掌握现场情况，对于交通管理部门调动警力，出警速度提高，对于拥挤路段的布警，都能从最大限度的发挥交通管理部门对于实时交通的监控管理，和紧急突发状况解决的处理效率。智能交通管理系统最大的优势就是系统间协调与实时的控制的功能。

2.3 紧急救援系统

当路面发生紧急的道路突发状况，事故车辆与人员需要帮助的时候，智能交通系统当中的紧急救援系统就会对事故做出第一时间处理。发出求救信息有利及时救助伤员，对于路面疏导控制，事故车辆的救援，救援车辆优先形式等。

3 智能交通系统发展与现状

自上世纪中期，智能交通系统的初步形成，不过人们对于智能交通没有充分的了解，当时智能交通系统也不够完善，对于一些设备的使用率低，造成了某种程度上的资源浪费，交通系统随着科学技术的发展，交通管理系统步入智能化，道路监控和路口监控等路面监控及感应设备，综合我国的实际交通情况，有效的利用发达国家的先进科学技术理论，在我国部分重点城市进行试点，在取得了一定成果之后，被全国多数城市采纳，城市智能交通管理系统的建立，智能交通系统部单单的城市交通系统，在高速公路沿线也建立了通信和监控系统，电子收费系统，和IC卡收费系统，甚至部分高速公路甚至已经实现了不停车，自动收费的便民项目，这些都是我国在ITS系统研究方面所获得的进步的表现，智能交通系统的发展促进了我国的经济进程的同时，也有因为部分原因涉及到的问题。

3.1 智能运输系统存在的问题及原因

虽然智能交通系统已经组建开发多年，但是很多方面的预期目标尚未达到效果，例如当下使用的双向交通信息传递系统技术和全球定位系统技术，虽然已经在技术上已经初步成熟，这就违背了对于设计者初想以提供实时路况，提供最短路程，最畅通的路况信息，对车辆进行导航，操控电子信息，智能规划行车者路程，有效的缓解交通压力，对于路面车辆疏导的想法。由于类似的情况还有很多，就此阻碍了智能交通系统的作用不能发挥到最大限度。

3.2 智能交通系统解决方向

想要改变这种现状，就要从两个方向入手，第一点就加强交通理论的研究，对于实际应用时的动态路径的选择，避免行驶拥挤路线，第二点是强化路面建设和路面基础设施的同时，实时对信息更新，将地理信息系统的基础建设路网信息及时的路面车流信息，比如在临时修建道路的时候，及时提醒此道路使用者，及时更改行车路线。对于智能交通系统的首要工作是，智能交通运输系统理论研究部分，利用科学先进的技术，逐渐对于智能运输系统相关理论，可以更好的组建，交通系统电子基础设施网络，避免投入更高的高资金成本，减少资源的浪费。

4 对于未来智能交通系统的展望

智能交通系统技术在不断完善，在当今科技决定发展的时代，科技技术的完善不仅促进城市的前进，也是国家的进步的必备因素，在国际的大舞台之下，我国的智能交通系统技术开发与使用已经取得了明显的成效，智能交通管理系统的技术对于国家信息智能化的建设起到非常重要的贡献，借鉴智能信息技术的开发，逐渐会被更多的领域所利用，因此智能交通系统的应用普及，对于以后的市场需求也是庞大的，对于城市经济发展，国家经济发展，也是有一定的应响。

5 结语

多数城市智能交通管理已经普及，采用智能化的管理手段是现代化交通系统的趋势，科技技术的不断发展，经济的不断提高，交通问题也是日益明显，智能交通系统的实施解决了交通系统上，道路拥挤，不能绿色畅通的行驶等交通方面问题，增强智能交通系统的应用与了解，是每个交通参与者的必备条件，智能交通系统不仅仅是理论上，技术上的突破创新，还是文明社会，和谐社会形成的重要基础。

参考文献

[1]李志坚.城市智能交通管理研究[M].广东公安科技，2006.01.

[2]陆化普，李瑞敏.城市智能交通系统的发展现状与趋势[C].工程研究-跨学科视野中的工程，2014（01）.

智能交通时代范文第4篇

【关键词】智能交通;计算机网络专业;课程体系改革;融合

0.前言

智能交通是一个基于现代电子信息技术面向交通运输的服务系统。它的突出特点是以信息的收集、处理、、交换、分析、利用为主线，为交通参与者提供多样性的服务。智能交通系统(IntelligentTransp

ortationSystem，简称ITS)是未来交通系统的发展方向，它是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。ITS可以有效地利用现有交通设施、减少交通负荷和环境污染、保证交通安全、提高运输效率，因而，日益受到各国的重视。21世纪将是公路交通智能化的世纪，人们将要采用的智能交通系统，是一种先进的一体化交通综合管理系统。在该系统中，车辆靠自己的智能在道路上自由行驶，公路靠自身的智能将交通流量调整至最佳状态，借助于这个系统，管理人员对道路、车辆的行踪将掌握得一清二楚。

如何利用智能交通系统减缓交通的拥堵，这是新时期交通的重要课题，也是新交通发展的必然趋势。研究面向智能交通的网络专业课程体系，具有教育服从社会需要的现实背景。南京交通职业技术学院坚持“紧贴交通产业链发展，打造专业建设平台”，努力构建富有交通特色和适应区域经济社会发展的专业群体系；计算机网络专业作为学院的特色专业之一，研究面向智能交通的网络专业课程体系，是适应社会大环镜的发展及学院建设交通特色院校的主旋律的必然之路；计算机网络专业迫切需要找到与交通行业信息化融合的方向，从而在与省内其他高职院校计算机网络专业招生竟争中建立专业优势，锲入智能交通领域是最佳选择；计算机网络专业的网络基础知识和应用软件编程是建设智能交通系统最基础也是最核心的技术，但如何使三者更紧密的融合并且在新的计算机网络专业课程体系建设中体现出来是本文研究的方向。

1.目前计算机网络专业课程体系的不足之处

交通行业急需的是智能交通系统方面研究、开发、生产、维护、管理、服务的工程技术人才，这些人应具有宽厚的交通行业专业知识及较强的动手能力，具有较扎实的专业技能等；面对大中型企业的技术升级和技术改造，以及在更新工艺和更新产品，增强市场竞争能力的过程中，发挥其专业知识特长，正确处理和解决工程实际问题，直接面向和服务于生产第一线。但是目前计算机网络专业的人才培养与交通行业用人单位的实际需要存在差距，在课程体系表现出与企业社会要求不相适应，课程设置单一、知识面和专业面窄、课程难以形成完整的体系、教学内容陈旧、教学方法和教学手段落后等不足之处，具体表现为毕业生技能与智能交通职业工作过程的工作任务吻合度低的问题，尤其以职业为导向的实践教学课程体系差距较大。从中华人才网的“ChinaH R职场人气排行榜”来看，智能交通类职位需求持续旺盛。而目前的现实就业状况是许多计算机网络专业的学生毕业后从事的并不是计算机网络类岗位，智能交通系统企业实际岗位中的大部分从业人员又不是具备智能交通基础专业知识的计算机网络专业毕业的，需要到企业以后花相当长时间从零开始培训，专业与职业不能衔接。调整教学内容，改革课程体系势在必行。

2.在原有计算机网络专业课程体系中融入智能交通相关内容

我校计算机专业课程结构设置上主要分为:公共基础课、专业基础课与专业课三大类，课程体系的优化需要从课程结构、.课程设置等宏观方面，以及公共基础课、专业基础课与专业课的具体课程融入智能交通相关知识等微观方面综合考虑，才能由点到面，有计划、有步骤的推动课程体系的改革。

2.1课程结构的改革

课程结构是指课程体系中不同课程要素及其相互形成的比重关系。“以面向交通行业就业导向”的课程结构要以模块组合为基础。其基本思想是该专业学生都必须掌握本专业基础课程模块，学习对应岗位所属方向的专业课程模块。根据岗位性质分为四个专业方向：计算机信息管理、软件技术、计算机应用技术和计算机网络方向。高职院校的目标是培养学生适合企业生产过程的各种能力包括操作、服务、管理能力等，通过教与学的过程，通过能力分析确定教学模块，使学生适合岗位要求。融入智能交通的计算机专业的课程设置应该是在分析职业能力需求的基础上确定培养模块的，同时通过对学生能力的分析，安排学生学什么、怎么学，具有很强的针对性。通过能力分析将职业中的岗位能力细化，也就是根据学生的必备能力分析来设置课程单元，将处于不同能力层次的学生安排在不同的教学模块中学习，增强针对性。保证学生毕业后能够适应不断更新的交通行业计算机应用技术中的软件技术和计算机信息管理的发展，跟上时代的步伐。

2.2构建基于工作过程导向的课程设置的改革

课程设置是专业建设的核心要素之一，是全面实现人才培养目标，落实人才业务规格的着眼点。高等职业计算机应用技术专业课程体系的设置是一项系统工程，要建立一个科学的、适应社会发展需求、体现高职特色的课程，就必须树立全新的职业教育观念和教学模式，从学科知识体系为基础向岗位能力为基础转变，从学科型教育向技术应用型教育转变。智能交通的基础知识：智能交通系统的体系结构、出行者信息系统、城市道路交通管理、城市智能公共交通、高速公路信息管理系统、车载系统与导航、智能交通系统的技术经济评价、智能交通系统的标准化、智能交通系统的相关技术。其中智能交通系统的技术经济评价、智能交通系统的标准化车载系统与导航可以作为计算机网络专业的选修课，增加学生对智能交通系统的感性认识；智能交通系统的相关技术，如通信技术、计算机网络、传感器技术、车辆自动驾驶技术的相关知识可以跟计算机专业现有课程相融合，如果现有教材不能满足融合智能交通知识的要求，鼓励任课教师根据自己的理解去编制校本教材。出行者信息系统、城市道路交通管理、城市智能公共交通、高速公路信息管理系统等信息系统的专业知识可以融入到现有的C#，SQLSEVER 课程的课后作业以及实训周项目中去，使学生学会软件编程技巧的同时熟悉智能交通系统的各个应用系统的功能和架构。

2.3 公共基础课与智能交通系统的融合

智能交通系统的知识也可以融合到公共基础课的基本教学中，比如说大学英语，可以在教学的每一个环节引用智能交通系统的英文素材；高等数学和概率论则可以把一些智能交通工程中的案例引入到教学例题中去。

3.基于校企合作的实践教学体系构建

智能交通系统具有以下两个特点：一是着眼于交通信息的广泛应用与服务，二是着眼于提高既有交通设施的运行效率。与一般技术系统相比。智能交通系统建设过程中的整体性要求更加严格．这种整体性体现在：（1）跨行业特点。智能交通系统建设涉及众多行业领域，是社会广泛参与的复杂巨型系统工程，从而造成复杂的行业间协调问题。（2）技术领域复杂特点。智能交通系统综合了交通工程、信息工程，通信技术、控制工程、计算机技术等众多科学领域的成果，需要众多领域的技术人员共同协作。（3）政府、企业、科研单位及高等院校共同参与，恰当的角色定位和任务分担是系统有效展开的重要前提条件。因此，要想对智能交通系统有深刻的了解，使毕业生到智能交通企事业单位实习阶段就能顶岗作业，必须构建基于校企合作的实践教学体系。

实践教学体系是实现人才培养目标的最终保证，计算机网络专业应根据自身特点制订了一整套完善的实践课程教学计划，采用定向选拔、集中办班、定向培养、定点实训、顶岗实习的培养模式，重点为智能交通企事业单位定制一线技术工人和管理人才。工作任务分析是高职院校课程体系研究设计的重点和难点，由智能交通企业岗位工作任务为研究对象，对需要完成的任务进行分解、研究、提炼，并明确生产实践中典型工作任务及内容，以及完成该任务需要的职业能力、知识和素质，并贯穿于学习领域和学习情景之中，这样的课程才具有针对性。有了合作企业，学生能将实践与工程实习和就业联系起来，真正培养工程应用型人才。

智能交通时代范文第5篇

根据消费者的不同特性及其使用交通信息的不同用途，可以将智能交通信息服务的对象分为普通个体用户、企业级客户和政府客户三类。普通个体用户是指有出行需求的广大群众，这是道路交通信息服务的最大和最终用户群；企业级客户主要是物流公司、汽车俱乐部、交通运输公司等拥有大量汽车的用户；政府客户主要是政府部门的交通管理机构。

而针对不同的客户群和服务类型，我国智能交通信息服务可分为以下产品模式：

产品模式一：交通管理系统平台（针对政府）

根据《“十二五”综合交通运输体系规划》、《国家新型城镇化规划（2014～2020年）》中指出，发展智能交通，实现交通诱导、指挥控制、调度管理应急处理的智能化方面的要求，我国各地政府、交通管理部门、道路规划和建设管理部门等都在积极为实现交通诱导、指挥控制、调度管理应急处理的智能化进行积极筹备。

对于政府部门客户，目前经营模式主要采取招投标方式进行。政府部门客户根据自身需求和咨询服务商提供规划方案公开招标，系统集成商通过投标向客户提供智能交通管理整体解决方案，中标后以智能交通系统工程项目总包商的形式进行系统集成和工程施工，通过收取项目合同款和后续维护费用实现收入与盈利，产品提供商负责提供相关软硬件产品。

据统计，目前交通管理系统招标工程中，道路监控、GPS、交通信息和系统集成环节比较多。其中涉及针对城市内部公共交通的指挥、管理、调度、应急等方面的智能调度系统，涉及信号灯控制系统、路况指示系统、车牌识别系统、道路视频监控等交通管理系统；涉及安全管理和城市综合应急管理的应急系统招标项目最多。

2014年5月，交通运输部《关于加快推进城市公共交通智能化应用示范工程建设有关事项的通知》，确定支持太原、石家庄、青岛、武汉、株洲、贵阳、苏州、乌鲁木齐、杭州、保定、银川、兰州、昆明、宁波、合肥等26个城市开展城市公共交通智能化应用示范工程建设，并对符合建设规范的试点给予资助，进而开展全国公共交通数据库建设。这标志着智能交通从公共交通环节切入，进入实质性实施阶段。

随着“十二五”交通信息化朝着智能交通的目标推进，智能交通将借助安防与物联网新技术，可感知与可交互的特点，促进交通管理的精细化、行业服务的全面化、出行体验的人性化，推动安全、畅通、便捷、高效、绿色的交通运输业发展。且随着传感、定位等技术的日益成熟，以及国内智能交通领域信息化应用的不断实践和创新，智能交通领域IT投资将大规模增长。预计未来2～3年内，我国智能交通行业IT应用市场规模将保持20%以上的增长，达到700亿元规模。

产品模式二：车联网（企业及个人用户）

车联网是物联网在城市交通网络中的具体应用。

车联网通过车辆网络动态地收集分发和处理数据，使用无线通信方式共享信息，实现汽车与汽车、汽车与建筑物，以及汽车与其他基础设施之间的信息交换，使汽车与城市网络相互连接，它甚至可以帮助实现汽车与路上的行人和自行车、汽车与非机动车之间的对话。

车联网技术结合了全球卫星定位系统和无线通信技术，通过无线信号，可以随时获得以下三大类服务：交通信息与实时导航服务，安全驾驶与车辆故障诊断服务，娱乐及通信服务。汽车在车联网的帮助下，将更加人性化。车联网状态下的互联网体验可以通过汽车这个体积更大、功能更全、储能更多的智能终端实现。因此，许多在传统移动终端上难以实现的华丽机能可以在车联网的汽车环境中得到应用。例如耗能较大的激光键盘、视觉听觉效果更强的显示屏、诊疗器械等人机交互信息渠道，这将使得汽车带来前所未有的移动互联网体验，成为移动的娱乐中心、办公中心甚至是医疗中心。

车联网的产品形态将车联网数据信息与客户需求共同发酵形成，更好地搭建车-人、车-车、车-城市之间的互联通道。对企业管理而言，车辆使用情况管理、精准保费定价、物流跟踪管理等领域；对个人客户而言，各类深度 LBS服务以及众包模式的引入将为用户出行提供更多便利。

车联网结合了传感器、射频识别、无线通讯传输及后台云计算等一系列先进的物联网技术，是智能交通乃至智慧城市的重要基础。目前我国车联网应用相对成熟的是在车载导航和高速公路电子不停车收费方面。因此，基于 RFID、DSRC等技术的识别系统和车载信息服务系统中的电子地图、导航定位等行业已经开始启动。在其他技术领域，我国由于缺乏成熟的商业模式，目前大多数还在试用阶段。

目前我国车联网产业刚刚进入导入期，表现为整车厂商开始加载车载信息终端，一些基本的车载信息服务如导航、定位、娱乐功能开始应用。同时，高速公路、城市交通中感知设备的应用开始推广；如果能够获得政策的支持和产业链各方的积极参与，市场将进入发展阶段。通过政府部门的干预和市场各方的实践和协调，设备标准、服务标准、网络接入标准等开始统一；可持续盈利的商业模式开始出现；智能交通与车联网的应用开始爆发式增长。市场进入成熟期后，车联网将与城市主网互联互通，智慧城市内部开始融合，向高水平的智慧城市发展。整个成长过程可能经历10～20年的时间。

目前，一些企业的车联网终端已经开始上市。这种产品以移动通信、车载计算机、卫星导航、移动数字电视、互联网为依托，基于车联网技术，并整合政府、交警、保险、加油站、维修救援、二手车等汽车后市场资源的车载电子产品。能够为汽车用户提供包含一键导航、倒车影像、行车记录仪、车载电话、远程诊断及保养提示、重大事故自动报警及定位急救、行车助理、中国汽车服务联盟会员（CASA）等功能与服务，充分满足了汽车用户在安全、便捷、经济、时尚等方面的需求。

产品模式三：导航地图、打车软件等APP（企业及个人用户）

地图已经成为移动互联网入口之一，而这一业务无疑是智能交通的重要组成部分。目前市面上常见的有凯立德、高德导航、图吧导航、搜狗、百度、悠悠导航等不同的手机导航软件。目前，地图、交通、公交类App应用已经突破上千款，在交通的众多细分领域百花齐放。

中国互联网络信息中心近日公布的一则数据颇为吸引眼球，手机地图在国内手机网民中的渗透率高达35.4%，用户数量接近1.5亿。业内分析认为，手机地图作为导航和查询地点的工具性应用，对用户来说具有一定的刚性需求，一直保持着较高的渗透率。随着手机地图服务的不断优化和完善，当用户数量达到一定规模后，手机地图将成为移动互联网重要的开放性平台。

随着移动互联网时代的到来，作为继微博、微信之后的“第三个移动互联网入口”，手机地图已不再是传统意义上的地图――越来越多的人习惯于借助手机地图来满足各种生活需求。因此，手机地图跟线上与线下结合的O2O业务相融合，成为互联网企业开辟的另一种商业模式。而互联网三巨头百度、阿里巴巴、腾讯（合称BAT）相继发力手机地图市场，更使竞争急速升温。目前，国内最大的两家电子地图导航和位置服务解决方案提供商分别成为阿里和腾讯的囊中之物。高德软件被阿里巴巴收购，四维图新被腾讯收购，标志着阿里巴巴和腾讯全面入局地图大战，与百度进行直接对话，BAT对地图市场的瓜分也初步完成。

很多地图信息企业都开始致力于打造包括互联网、无线领域、汽车导航、行业应用等在内的全方位地图应用服务。目前，导航地图领域的竞争日趋激烈。

据不完全统计，我国城乡道路年平均变化率约20%，京津唐、长三角、珠三角三大经济圈城市道路年变化率接近30%。而目前，我国导航电子地图市场更新频率最高只能做到重要城市年更新2～4次，多达百万的POI数据的现势性更是难以保证，导致大量的错误引导和用户抱怨。数据的现势性已经远远不能满足各类基于导航电子地图的高端应用需求，对产业发展的束缚已日渐凸现。因此，如何进行地图数据的快速更新提升数据鲜度，保证地图数据与现场的一致性成为当前地图厂商面临的首要挑战。

目前，地图信息企业的业务已全面覆盖车载导航、便携式导航、无线位置服务及互联网位置服务四大领域，是国家批准认可的导航电子地图厂商中唯一一家有能力跨平台直接向客户提供位置服务和相关产品的企业。在国内外导航产业巨头们都不约而同地把目光投向 TELEMATICS（车载智能信息终端），迎接通信导航新时代之际，选择“全能型”的导航地图厂商作为合作伙伴已经成为这些企业在未来市场中制胜的关键。

产品模式四：智能汽车制造（个人及企业级用户）

物联网等网络技术应用，智能汽车应用也成为未来交通系统的发展方向。智能汽车将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成运用于车辆的运行和管理，将实现在大范围内、全方位路况下汽车的实时、准确、高效的综合交通运输管理。

根据业内专家预测，融合了物联网、实景激光雷达和无人驾驶等多种技术的智能汽车将在未来成为智能交通领域主要的产品模式之一。特别是“无人驾驶”汽车，特别是伴随着汽车导航系统和数据处理能力的快速提高，目前无人驾驶汽车的技术水平已经非常接近实用化。预计将在2030年左右成为城市交通领域中重要的技术平台。在最近两年里，在汽车无人驾驶技术的研发上，丰田、奔驰、沃尔沃、通用等传统车企，以及英特尔、高通、谷歌等IT巨头都在积极参与无人驾驶汽车相关的项目运作。目前，谷歌公司宣布其研发的无人驾驶汽车已完成了长达22万千米的测试；在2013年，美国内华达州、佛罗里达州等批准了谷歌无人驾驶汽车上路。此外，通用汽车、大众、奥迪、宝马、沃尔沃等厂商的无人驾驶汽车都将在未来3～5年内上路。据美国电气和电子工程师协会（IEEE）公布的预计，到2040年道路上无人驾驶汽车将高达75%。