AI技术怎么去赋能智慧交通?

AI技术怎么去赋能智慧交通?

• 来源:网络
• 更新日期:2020-11-19

摘要：导读：人工智能技术处于全球科技进步的前沿，能够推动各个领域的发展趋势。由此可以看出，云计算技术作为产业链企业战略转型的基础设施建设，正在与人工智能技术相结合，人工智能技术

导读：人工智能技术处于全球科技进步的前沿，能够推动各个领域的发展趋势。由此可以看出，云计算技术作为产业链企业战略转型的基础设施建设，正在与人工智能技术相结合，人工智能技术将得到普遍实施，从而为该领域产生更实质性的提高质量、降低成本、提高质量、提...

人工智能技术处于全球科技进步的前沿，能够推动各个领域的发展趋势。由此可以看出，云计算技术作为产业链企业战略转型的基础设施建设，正在与人工智能技术相结合，人工智能技术将得到普遍实施，从而为该领域产生更实质性的提高质量、降低成本、提高质量、提高效率的实际效果。

人工智能技术处于全球科技进步的前沿，能够推动各个领域的发展趋势。今年肺炎疫情，5G和新基础设施将加速AI行业的发展。AI行业发展期全方位到来，交通行业进入AI新时代。那么AI实际上是如何赋能智能交通的呢？

在城市公共交通行业，有AI交通信号操控、街道社区交通出行智能监控、智能公交车站、智能车速，这些都已经渗透了人工智能技术。以无人驾驶和车路协调为重点的商用产品测试已经在全国多个地区展开。那么，AI技术通常还会应用哪些流量场景呢？

人工智能在智能停车系统中的应用

AI识别车牌号码大 问题在于视频监控设备不是无处不在，而是很难将AI的准确率提高到商业服务水平。对于许多温度，如夜晚、雨、雪、霾等。，如何保证全天识别也是个问题。问题通常在于监控摄像头端侧AI识别计算率不足。

据此，和畅未来科技和华为云服务HiLens打造的智能停车智能停车管理系统，根据华为AD9762AR机器视觉效果的技术性，可以在云侧全天多方面识别车牌号码，陌生视角下智能停车车辆识别率从50%提高到90%，自动入库率达到70%。人力运维成本大幅降低，人力审批减少50%，投诉减少30%。

从智能停车系统SmartParking的例子可以看出，由于AI开发设计这种新的升级技术和应用范围，还没有产生固定的整个产业链，公司无法按照传统的资本投入来构思，开发环境的硬件配置和整体目标部署通常来自不同的厂商，所以很多资产、时间和技术工作能力肯定是走上了歧途。但依靠华为在AI行业的全栈开发能力，可以让开发者专注于场景和业务创新，降低成本。

AI+互联网大数据:精准打击逃费

在11月11日举行的本期高交会开幕式上，华为云计算技术有限公司CEO、华为云服务业务流程CEO郑业来在开幕式社区论坛上发表了主题式演讲“自主创新”。浦辉，技术使能产业链智能升级”，分享华为云服务在各个领域和大城市的实践活动，以及华为云服务浦辉AI的核心理念如何深入生产领域内的系统，按照技术使能产业链完成智能升级。

现场如何应用华为云服务普惠AI？

下面是一个典型的例子。自去年取消省级收费站以来，ETC得到了全面推广，因为ETC收费方式下不断出现逃费、收费标准异议等问题。2020年，湖南高速和韦陀信息根据华为的运输代理，开发设计了在线计费系统AI计费标准验证创新方案。具体方法是通过AI数据分析完成地图搜索车的异常分析，快速识别个人逃费行为，准确脱贫并即时获取汽车信息，并将该信息内容即时提交给云托管这样，根据边缘信息内容、管理中心的数据信息融合、门上货架的计算，完成了对网上收费标准的闭环控制，精准打击个人逃费行为。

据了解，现阶段，韦陀信息与华为公司联手打造湖南省洪湖的产业生态，以湘江鲲鹏服务器为突破口，按照洪湖的管理体制，在全国其他盛自治区、直辖市积极合理布局鲲鹏生态，通过打造服务平台+绿色生态+ISV+服务项目占领市常

由此可以看出，云计算技术作为产业链企业战略转型的基础设施建设，正在与人工智能技术相结合，人工智能技术将得到普遍实施，从而为该领域产生更实质性的提高质量、降低成本、提高质量、提高效率的实际效果。开发者可以纯粹升级云托管的边界，甚至适当利用云托管的使用价值。

AI导航条:百度地图导航

在AI行业，搜索百度AI是技术含量高、布局合理的全方位平台企业之一。2005年，百度地图导航PC版发布。此后，在互联网上只需点击一下就可以获得地址和路线。现在百度地图导航的采集都是基于人工智能技术。此外，智能系统采集机械设备，已经完成了多方位的自动化技术工作，大大提高了精确定位的精度。

今年在全体员工抗击疫情的大潮中，百度地图导航迁移数据管理平台也在抢修、出行安全等方面，共服务项目30亿人。,从人力到AI，基于百度搜索长期积累的AI技术，改变了大家的流量和生活习惯。

结语

不经意间，我们和新冠肺炎游戏在一起快一年了，AI在防控中起着关键作用，AI的技术快速落地在应急中起着至关重要的作用。这次疫情过后，今年半年来，人工智能技术的数据信息优化算法、计算速率和生态条件逐步得到改善，在人脸识别、视频语音、个人行为、跟踪和足迹识别等方面都取得了长足的进步。

过去，帷幕落下了。未来，随着人工智能技术进一步渗透到智能交通产业链中，如何探索大量的场景，走进场景，走近场景，使技术的结合成为公司自身可以参考、使用和使用的基本发展趋势？这可能是一个逐渐的外地长途行动。