物联网在智能交通的应用

物联网在智能交通的应用,第1张

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。

这五个专业之间彼此都有交叉,可以说这几个专业之间是相互促进着在发展的。通信工程专业和物联网专业交叉,课程设置大体相同,而物联网产生了大量的非结构化数据,这些数据又是大数据的重要来源之一,从而构成了数据科学与大数据的重要基础。大数据技术又强调数据的采集,存储,传输,安全,呈现等,这也是信息安全专业中研究的非常重要的一部分,信息安全的实质也就是在于如何保证各种各样的信息免于威胁,干扰和破坏,从而确保信息的机密性,真实性和完整性。而人工智能技术的发展离不开算法,计算力和数据的理论和技术,它涉及了很多的专业,包括计算机,软件工程,数学,统计学,数据科学,智能科学与技术,物联网,自动化等等。因此,在本科就读期间,基本上只需要分清楚自己究竟是对电子感兴趣还是对计算机感兴趣,具体的专业名称其实并不重要,不同名字的专业课程设置没有多大差别。当然,如果将来专业分流,题主还需要进一步明确自己对哪一部分感兴趣,依据自己的兴趣去选择自己感兴趣的方向,进而可以继续深入研究这个领域。如果将来的目标是本科毕业之后直接就业的化,可以在本科期间多修一些基础课程,把专业知识和技能夯实,利用学校的资源参议一些科研项目,竞赛,或者实习,这样技能掌握牢固的理论知识,又可以具体一定的实践经历,增长自己的综合实力,从而在未来就业中增加自己的竞争力。

物联网的应用如下:
1、智能仓库。物联网一个很好的应用。它能准确的提供仓库管理各个环节数据的真实性,对于生产企业,可以根据这个数据合理的把控库存量,调整生产量。物联网中利用SNHGES系统的库位管理功能,可以准确提供货物库存位置,这就大大提高了仓库管理的效率。
2、智能物流。运用条形码、传感器、射频识别技术、全球定位等先进的物联网通信技术,实现物流业运输、仓储、配送、装卸等各个环节的智能化。不仅货物运输更加的自动化,而且作出的全面分析还能及时的处理问题对物流过程作出调整,优化了管理。大大提高了物流行业的服务水平,还节约了成本。
3、智能医疗。利用物联网技术,实现患者和医务人员、医疗机构、医疗设备的互动,实现医疗智能化。物联网医疗设备中的传感器与移动设备可以对患者的生理状态进行捕捉,把生命指数记录到电子健康文件中,不仅自己可以查看,也方便了医生的查阅,实现远程的医疗看病。很好的解决当前的医疗资源分布不均,看病难的问题。
4、智能家庭。物联网的出现让我们的日常生活更加的便捷。不远的将来一台手机,就可以 *** 作家里大多数的电器,查看它们的运行状态。寒冷的冬天,我们可以提前打开家里的空调,回到家就暖暖的。物联网还能准确的定位家庭成员的位置,你再也不用担心孩子跑的找不见人,省心省力。
5、智能农业。物联网在农业中的应用就更加的广泛。监测温湿度,监视土壤酸碱度,查看家禽的状态。在这些数据的支持下,农户就可以合理进行科学评估,安排施肥,灌溉。监测到的天气情况比如降水,风力等又为我们抗灾、减灾提供了依据。提高了产量,降低了减产风险。
6、智能交通。物联网将整个交通设备连在一起。主要是用图像识别为核心技术。可以准确的收集到交通车流量信息,通过信号灯等设备进行流量的控制,这个技术的运用,会让堵车成为历史。管理人员利用这个技术能将道路、车辆的情况掌握的一清二楚,驾驶违章无处可逃,交通事故也能及时的得到处理。人们的出行得到了很大的方便。
7、智能电力。电力工程是一项重大的民生工程,对电网的安全检测是一项必修科目。以南方电网与中国移动通过M2M技术进行的合作为例,因为物联网的运用,使得自动化计量系统开始启动,使得故障评价处理时间得到一倍的缩减。

智能电网信息工程是指建立在电力网络上的分布式智能信息系统,通过电力网络的实时监控、控制和调度,实现电力系统的实时优化运行和安全运行。
物联网工程是指将物理世界的实体与虚拟世界的信息资源进行连接,形成一个覆盖全球的网络,使物理世界的实体可以和虚拟世界的信息资源进行交互,从而实现信息的共享和交换。

物联网智能设备具有信息传输、信息采集、信息控制、信息融合、人机交互等作用。
例如手机的运用就体现了信息传输(短信功能)、信息采集(通话功能)信息控制(计算、定位)信息融合、人机交互等功能。

物联网的基本特征如下:

1、全面感知

利用无线射频识别(RFID)、传感器、定位器和二维码等手段随时随地对物体进行信息采集和获取。

2、可靠传递

是指通过各种电信网络和因特网融合,对接收到的感知信息进行实时远程传送,实现信息的交互和共享,并进行各种有效的处理。

3、智能处理

是指利用云计算、模糊识别等各种智能计算技术,对随时接受到的跨地域、跨行业、跨部门的海量数据和信息进行分析处理,提升对物理世界、经济社会各种活动和变化的洞察力,实现智能化的决策和控制。

扩展资料:

物联网的安全性问题

传统的互联网发展成熟、应用广泛,尚存在安全漏洞。物联网作为新兴产物,体系结构更复杂、没有统一标准,各方面的安全问题更加突出。

其关键实现技术是传感网络,传感器暴露的自然环境下,特别是一些放置在恶劣环境中的传感器,如何长期维持网络的完整性对传感技术提出了新的要求,传感网络必须有自愈的功能。 这不仅仅受环境因素影响,人为因素的影响更严峻。

参考资料来源:百度百科-物联网

物联网是继计算机、互联网之后的又一信息化时代的变革,它通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术,应用在网络与实物的融合中。物联网里面的应用就更广泛智慧工业,智慧农业,智慧城市,智慧医疗,这些都是和大数据,云计算结合在一起的,人工智能也是其中的一部分。
那么,什么是人工智能物联网(AloT)?
AIoT(人工智能物联网)=AI(人工智能)+IoT(物联网)。AIoT融合AI技术和IoT技术,通过物联网产生、收集海量的数据存储于云端、边缘端,再通过大数据分析,以及更高形式的人工智能,实现万物数据化、万物智联化,物联网技术与人工智能追求的是一个智能化生态体系,除了技术上需要不断革新,技术的落地与应用更是现阶段物联网与人工智能领域亟待突破的核心问题。
简而言之,就是人工智能技术与物联网在实际应用中的合理融合实现效益最大化。
那么,人工智能和物联网又有什么区别呢?
人工智能和物联网两者的区别,大可不必去研究谁占据主导地位。与其说两者有什么区别,不如说是两者其实是相辅相成,相互联系的“共同体”。只有它们同时使用,才能实现人工智能和物联网最大优势。而且根据数据显示,在不久的将来,物联网技术将无处不在,我们很难再找到没有连接互联网的设备。
人工智能和物联网的是怎么结合在一起应用在现实生活中的?
1、无人机交通监控
我们的城市道路随着不断发展的同时,交通堵塞问题也每况愈下。因此使用实时资料来监控和改变交通流量,可以显著提高效率并改善塞车的情况。透过智慧路灯的架设,在每个路段监测流量并且及时调整交通号志,或者透过无人机作为机动性的更高的部署选择,并且可以监测更大范围的地区,利用智慧实时搜集信息,然后送交附近的装置进行分析。虽然物联网装置具有更强大的计算能力,但网络频宽仍然受到限制。而目前正在进行的5G基础建设,则可以有效地解决资料传输延迟问题,大幅提升实时分析,以满足智慧物联网工作负载的要求。
2、特斯拉智能汽车
特斯拉很好地应用了众多传感器、GPS和摄像头来开发的自动驾驶技术。特斯拉汽车通过物联网嵌入式传感器和人工智能应用来学习智能交通行为,以实现360度自动驾驶汽车。而这一项技术还有一个值得提的点是,所有特斯拉汽车都可以通过智能控制设备相互交流。此外,它还有助于提高每个单元的性能。
3、智能家居
智能家居行业,作为AIoT人机交互最重要的落地场景,正吸引越来越多企业进入。过去的家电就是一个功能机时代,就像以前的手机按键式的,帮你把温度降下来,帮你实现食物的冷藏;现在的家电实现了单机智能,就是语音或手机APP的遥控去实现调温度、打开风扇等等。基于互联智能的构想,未来的AIoT时代,每个设备都需要具备一定的感知(如预处理)、推断以及决策功能。因此,每个设备端都需要具备一定不依赖于云端的独立计算能力,即上面提到的边缘计算。
有相关言论称,在未来量子计算可能在人工智能方面发挥重要的积极作用。因为经典的人工智能不管发展到什么程度,我们仍然觉得这是一部机器,是一个机器人,它不可能完全像人类大脑一样去思考。而量子力学把观测者的意识与物质的演化结合起来,所以有些科学家会猜测,人类大脑的运行机制可能和量子计算机有一些相通之处。随着量子计算的发展,也许可以帮助我们更好地理解人类的智慧。总而言之,无论是AI,还是物联网,都离不开一个关键词——数据。数据是万物互联、人机交互的基础。AI的介入让IoT有了连接的“大脑”。同样,归功于当前存储技术发展,让数据有了基本的“后勤保障”。云服务的快速扩张,则让数据有了发挥价值的物质基础。


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