智慧交通是在智能交通（简称ITS）的基础上，利用在交通领域中充分运用物联网、云计算、互联网、人工智能、自动控制、移动互联网等技术，通过高新技术汇集交通信息，对交通管理、交通运输、公众出行等等交通领域全方面以及交通建设管理全过程进行管控支撑，使交通系统在区域、城市甚至更大的时空范围具备感知、互联、分析、预测、控制等能力，以充分保障交通安全、发挥交通基础设施效能、提升交通系统运行效率和管理水平，为通畅的公众出行和可持续的经济发展服务。
智慧交通以智慧路网、智慧出行、智慧装备、智慧物流、智慧管理为重要内容，以信息技术高度集成、信息资源综合运用为主要特征的大交通发展新模式。并大量使用了数据模型、数据挖掘、通信传输技术和数据处理技术等有效地集成等数据处理技术，实现了智慧交通的系统性、实时性、信息交流的交互性以及服务的广泛性。
智能交通系统（Intelligent Transport System 或者 Intelligent Transportation System，简称ITS）是将先进的信息技术、通讯技术、传感技术、控制技术以及计算机技术等有效地集成运用于整个交通运输管理体系，而建立起的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合的运输和管理系统。智能交通系统的应用范围：包括机场、车站客流疏导系统，城市交通智能调度系统，高速公路智能调度系统，运营车辆调度管理系统，机动车自动控制系统等。智能交通系统的作用：它通过人、车、路的和谐、密切配合提高交通运输效率，缓解交通阻塞，提高路网通过能力，减少交通事故，降低能源消耗，减轻环境污染。智能交通系统的组成：1、交通信息采集系统：人工输入、GPS车载导航仪器、GPS导航手机、车辆通行电子信息卡、CCTV摄像机、红外雷达检测器、线圈检测器、光学检测仪等等。2、信息处理分析系统：信息服务器、专家系统、GIS应用系统、人工决策等等。3、信息发布系统：互联网、手机、车载终端、广播、路侧广播、电子情报板、电话服务台等等。党的十九大报告提出建设“ 交通强国 ”的目标，为我国未来交通运输发展描绘了宏伟蓝图。
要建设交通强国，就要在新时代中国特色社会主义思想的指导下，贯彻新发展理念，以供给侧结构性改革为主线，以创新为引领，全面推动交通运输发展质量变革、效率变革、动力变革。而物联网，就是这个时代带给交通运输发展的强心剂。
一，物联网该如何让交通改头换面呢？
1基于物联网的智能交通系统架构
基于物联网的智能交通系统一定要全面考虑到各个类型的基础设施、交通对象等。
通过构建基础交通的感知网络，才能开发出各种类型的智能管理的服务系统。这种全新的理念一定能从根本上，改变交通系统，只注重业务开发的模式，转而向信息资源共享需求的方向发展。把物联网真正的运用到智能化的交通领域中，首先就是构建在物联网环境下的，智能交通系统架构。
这项在物联网基础上的，智能交通的架构，主要由感知层、网络层和应用层这三个方面组成。
11感知层
物联网的智能交通系统的感知层，主要负责准确的采集各种交通信息。尤其是各类交通信息的感知要通过网络和传感器来得以实现。传感器的采集过程，一定要完全经过无线传感器网络的完全传输，才能实现好数据的汇聚。
12 应用层
应用层的主要功能，是对交通感知网络进行数据采集，并且要进一步对数据信息进行分析和应用，支持各种智能化的交通服务。应用层系统主要分为，政府应用系统、社会应用系统、各个企业之间的示范系统等等。
其中，最为典型的应用系统，主要包括交通控制系统与动态控制系统。要想实现好智能无线传感器与电信网络传感器之间的融合，一定要把无线传感器网络连接到电信网络上。利用电信网络来进一步实现对无线传感器的网络中各项业务的监控与管理。
13 业务平台
业务平台是促进电信网络的运行与管理，并且还要与无线网络传感器进行结合的业务实体，同时还要协调好电信网络中的其他实体，来完成好整个业务系统。
管理平台作为实现电信网络对无线传感器网络的管理实体平台，主要目的是为了实现对业务平台的设备与网络进行管理。同时，为了保证电信网络更加可靠的运行，一定要在电信网络和无线交通传感器之间引入有效的控制机制。
这项接入控制机制，指的是电信网络利用网关系统，对控制点进行有效的控制，为无线传感器网络提供全程的服务。
2 物联网技术对智能交通系统的影响
由于物联网在电子通信与计算机技术方面具有成熟的技术优势，因此，物联网技术与智能交通系统的有效结合，才能为我国的交通运输行业提供出全新的发展思路。
物联网是在计算机与互联网技术之后的，信息产业的第三次浪潮，从而孕育出了改变产品生产与销售的网络系统。与此同时，物联网提出的全新的理念，对人类的生活方式产生了比较深远的影响。到目前为止，在交通运输与物流行业，逐步推广了物联网技术。
21 感知信息
物联网的核心内容是传输过程中的信息数据，首先就是要对物体的属性进行标识，属性主要包括静态与动态两种，还要通过一定的设备读取物体的属性，并且要把信息转化成一种网络传输的重要的数据。
22 采集信息
在物联网环境下构建智能化交通系统，一方面要采集大量的交通信息，并且对实时性信息进行采集和处理。另一方面，更要侧重于对信息资源的有效整合与传输功能。
由于智能化交通系统，是以高速公路作为一个技术性的交流平台，一定要以交通信息为基础，促进人们的交通出行与交通工具之间的联系，提高了交通系统的安全性与效率。
因此，只要交通系统把先进的交通信息当成基础，从而为其他的交通出行者，提供各个方面的交通信息服务体系，用来促进交通运输的合理分布。
23 信息的应用
物体要想实现有效信息的传递，主要有两个应用的方向：一是经过物体的集中有效处理传递给“人”，经过“人”的高级处理，才能进一步控制住物体。
另外一个方面，是直接对“物”进行合理的智能控制，并不需要经过“人”，就能授予权力。通过深入分析互联网的整体的运行情况，一定要在物质和人之间实现好信息的合理交互。
因此，这种“物”很有可能涉及到在物质世界中的具体的实体的存在，还包括人的具体的实体属性。
尤其是物联网中的各项活动都是以人的意愿为基础，进行的活动。同时，网络的规范标准，是实现物联网的运行环境的一个最终的因素，为智能交通信息提供了有效合理的环境支持。
二，应用实例
1，物联网技术实现对司机不良驾驶行为的智能分析与判断
G7公司已经采用了成熟的技术手段，实现物联网技术对位置、声音、图像等的数据采集和人工智能识别。
“目前我公司已经可以做到对驾驶员危险行为的实时监控和管理。当驾驶员出现打瞌睡、玩手机等危险行为时，车机端就会给司机报警，云端监控的管理员也可以得到通知，车队管理员还可以下发语音信息提醒驾驶员。”公司总裁介绍，“同时，实时采集的图像还可以作为事后证据，对司机进行安全教育管理，有效降低事故率。有一个客户使用了3个月，每百万公里的事故率就降到了之前的三分之一。”
2，中兴通讯智慧交通系统
采用感知层、网络层、综合管控平台和各种交通行业应用的四层架构，以统一的智能交通管控平台为依托，以现有交通信息网络、城市道路交通信息系统和各地市交通监控中心的信息资源为基础，加强对全市主干路网交通信息和营运车辆的动态信息采集、汇总、融合。并通过对应用的互联、数据中心建设和应用整合三步走平台建设方式，实现交通业务的延续、优化和创新。满足智慧交通系统建设需求，实现与现有交通系统便捷融合，并全面降低交通运营者的运维成本。
“云计算”+“视频监控”+“车联网”，实现精确感知、畅通信息、智慧调度；
TD-LTE无线承载和GoTa专用调度系统，安全承载、高效服务；
智能、开放、高效、安全的智能交通管控平台，实现全方位交通信息应用共享挖掘；
通过云平台海量信息收集存储能力，建立数据仓库，根据数据挖掘模型对海量信息进行分析处理和业务仿真，提供决策参考
随着互联网、移动通信网络和传感器网络等技术的应用，物联网应用于智能交通已经初见雏形，在未来几年将具有极强的发展潜力。
这个问题我来回答一下吧，关于物联网如何打造智慧城市的问题，物联网可以联系到整个城市的方方面面，可以进行统一规划管理，集中决策，进行自动规划，所以叫做智慧城市，具体主要包括就是交通调度、城市各种数据检测、安全监管、应急处置、物流管理、政府工作、医疗卫生、消防环保、智慧园区和教育等等，接下来详细阐述。
整个智慧城市里面最重要的可能就是智慧交通，城市越来越大，车辆人口越来越多，拥挤堵车是常态，所以智慧城市的第一步就是要打造实时自动调度的交通系统，能够对交通复杂区域进行合理规划，在高峰时期合理调度车辆和路线，这就需要对全市的车辆进行登记，安装物联网设备，同时，对整个城市主要交通节点进行检测和车流量分析，反馈给决策系统做出调度决策，保证整个城市是交通调度。
第二个方面就是城市各项参数检测监管，包括温度湿度，气压，各种污染物，以及天气预警，实现整个城市的各项参数可视化，在各大主要区域进行展示，参数异常就进行预警派人处理。这里面同样包括消防，对整个城市是建筑进行监测，安装各种物联网系统，实时检测分析，出现问题能够讲预警信息直接传输到所有相关部门，进行应急处理。接着就是智慧应急处理，那就是城市在紧急时候进行全城管理，为紧急事件让步，这就需要政府的数字化办公，能够及时的收到应急事件并启动统一管理。
大城市有一个问题就是流动人口多，不好进行管理，智慧城市在物联网时代应该借助物联网系统对流动人口加强监测，主要就是开发物联网设备，在主要路口进行人员跟踪识别，信息录入数据库，并进行大数据比对，可以对高危人群进行监测，需要的时候可以利用这个信息。这个不仅仅是智慧城市的一部分，更是智慧园区、社区的一部分。在教育方面，大家都知道教育资源发布是极其不均衡的，在物联网时代，借助5G高速低延迟的特点，可以借助智慧教育系统，实现优质教育资源全城共享，促进公平公正的教育事业。主要技术就是物联网、云计算和大数据分析，涉及到传感器网络布局、数据传输、调度算法、决策算法等等方面。
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）