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济南智能交通沙盘未来的重点研究方向:

作者:admin发表时间:2022-06-06【

  智能交通模型随着技术的发展,物联网、大数据、云计算、机器学习、人工智能等高新技术融入交通领域,使得智能交通沙盘模型真正实现“智慧化”成为可能。据此,提出了济南智能交通沙盘未来的重点研究方向:

    1.车联网技术(智能交通沙盘模型)在车辆、道路、行人与互联网的交互过程中,车联网实现车辆与公共网络的动态移动通信,是物联网技术在交通系统领域的典型应用,也是未来智能交通沙盘模型发展的举措之一。车联网是利用无线通信、传感器检测等技术采集车辆、道路、环境等信息的综合网络。通过车-车(V2V)、车-路(V2R)、车-人(V2P)等信息的交互和共享。可以实现车辆与基础设施之间的智能协作与配合,从而实现智能交通管理控制、智能车辆控制和智能动态信息服务。车联网的应用主要包括:通过碰撞预警、电子路标、红绿灯预警、在线车辆诊断、路面湿滑检测等方式为驾驶员提供即时预警,提升行车安全,为人们的人身安全增添又一保障;通过城市交通管理、交通拥堵检测、路径规划、高速公路收费和公共交通管理,可以提高道路的通行效率,缓解交通拥堵。


智能交通沙盘模型

    2.浮动车技术(智能交通沙盘模型)浮动车技术也是物联网在交通领域的一个应用。其特点是成本低、效率高、实时性强、覆盖面大。它特别适合交通态势感知,能够实时反映道路拥堵等交通信息,能够为交通管理部门和公众提供动态、准确的交通管制和诱导信息,将是智能交通沙盘模型系统中强大的“感知天线”。浮动车主要利用定位技术、无线通信技术和信息处理技术,采集车辆在道路上的瞬时速度、位置和行驶时间等交通数据。数据收集过程如下:


智能交通沙盘模型

    3、5g通信技术(智能交通沙盘模型);第五代移动通信;它将集成大规模天线阵列、超密集网络、终端直接连接和认知无线电等先进技术。5g近年来将逐步发展成熟,为智能交通沙盘模式的发展提供新的动力源。5g的优势在于其极高的速率、巨大的容量和极低的延迟。与4G网络相比,传输速率提高10~100倍,峰值传输速率达到10Gbits,端到端延迟达到毫秒级,连接设备密度提高10~100倍,业务密度提高1000倍,频谱效率提高5~10倍,能保证500kmh速度下的用户体验,5g设计时考虑了人与物、物与物的互联,真正帮助全社会建立“万物互联”。例如,它可以使车联网具有更灵活的架构和新的系统元素&40;5g车载设备OBU、5g基站、5g移动终端、5g云服务器等&41;。在未来的智能交通沙盘模型中,5g技术将成为一股洪流,这将极大地推动智能交通沙盘模型的发展


智能交通沙盘模型

    4.大数据、云计算、机器学习、人工智能技术&40;智能交通沙盘模型&41;让我们先简单地谈谈这些名词,这对每个人来说都更容易理解。大数据的本质是大量的结构化和非结构化数据。由于数据量太大,无法直接使用,因此需要从中获取有价值的内容或所需的数据。这是大数据应用。云计算是使计算、存储、网络、数据、算法、应用和其他软硬件资源,如电能,随时随地即插即用。简单地说,对于机器学习来说,就是设计一些能够使计算机自动学习的算法。当学习数据量达到一定水平时,就具有一定的“思维能力”,可以理解为“智力”。人工智能&40;AI&41;它依靠计算机而不是人脑来思考大数据,而且可能比人思考得更全面、更快。这些技术相辅相成。大数据和云计算之间的关系就像硬币的正面和背面一样不可分割。大数据不能由一台计算机处理。必须采用分布式计算体系结构。海量数据的挖掘必须依靠云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。大数据应用依赖于机器学习和人工智能的底层支持。相反,大数据为机器学习和人工智能提供了大量学习材料。这些技术的开发和应用能够真正实现交通的“智慧”,主要体现在以下几个方面:让用户获得更准确、更便捷的服务,如在动态交通网络中选择更合理、更便捷的出行方案。减少人力投入,如交通执法、越来越少的人工干预、后台自动处理和场外处理,减少人工投入,使人们从单调重复的工作中解脱出来。使管理者和决策者的判断更加合理。例如,在交通道路规划与优化中,通过收集全覆盖、长时间的交通出行数据,利用大数据分析计算出人们的出行路线和交通偏好,为道路规划与优化提供依据。作为大数据应用案例,对某省高速公路大数据的综合分析如下:图表中显示了该省交通事件和交通事故的数据,包括最近30天交通事件的类型构成、最近30天的交通事件交通事故,最近90天交通事故的连锁比较和排名,让交通管理人员通过图表直观了解交通状况


智能交通沙盘模型

5.智慧停车(智慧交通沙盘模型) 智慧交通沙盘模型不仅要考虑“动”,还要考虑“静”。停车难问题出现在各个城市。市级停车管理系统的停车资源有哪些?与基于互联网的停车信息平台的资源互通;市级停车管理系统如何介入更多的停车场动态信息,是智慧交通沙盘模型开发的重点。这些问题的解决需要更多的政府政策和法律。支持,本文先不讨论这些,只从技术角度考虑智能停车系统。智慧停车系统的建立可以分为三个部分:(1)建立市级停车信息数据库,并对外开放; (2)建设智能立体停车库和自动停车基础设施; (3)建立面向公众的停车信息数据库停车引导信息平台;现在大部分城市都在努力建设路边停车收费系统,建立市级停车场