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摘 要：结合当前人工智能在智慧交通的发展情况，重点介绍了智慧交通中的人工智能、图像识别技术、识别流程等内容，在此基础上，全方位论述了具体的应用场景，希望对于今后深化人工智能技术在智慧交通中应用有所帮助。
关键词：人工智能；智慧交通；图像识别；应用场景
在当前快速发展的城市化进程中，智慧城市则是当前城市发展的必然趋势，也是信息化技术背景下的城市发展方向。当前，随着机动车数量的快速增加，城市发展中的交通管理、交通拥挤、事故救援难等方面的问题越来越突出。在构建智慧城市的过程中，智慧交通则是其中必不可少的重要内容，这就要求城市发展中应该重视交通智能化的情况。借助于智慧交通系统，能从城市发展的实际情况出发，全面而有效地来实现交通道路效率的提升，有效控制交通事故率，以及进一步有效缓解城市的交通压力，从而能全面构建智慧城市。借助于信息技术背景下的大数据、人工智能等技术，有效提前检测可能发生的交通事故，将人工智能融入汽车中，结合监测内容，有效实现自动化地车祸避免，从而全面降低车祸数量。结合交通拥堵问题来看，利用人工智能技术，能对于交通状况来进行实施监测，结合车流量、车辆速度等信息来进行拥堵问题的判断，并能据此提出科学优化的线路，有效对于本地区的交通堵塞问题提出有效的解决对策，比如，可以结合实际来进行信号灯的调整，并进行记录数据，以便后续化的调整处理。这里结合当前人工智能技术的发展，重点分析其在智慧交通中应用中应用问题。
1 技术介绍
1.1 人工智能技术
所谓的人工智能技术，主要则是对于的人的智能进行模拟、延伸以及扩展等方式的综合性技术学科，其主要体现在计算机系统中，具体的实现可以通过传统的编程技术或者模拟方法。在前者，主要是利用编程技术来实现智能化的效果；另外，借助于模拟法则是采用类似于人类、生物机体的方法，能够实现相关的智能要求，比如，采用人工神经网络、遗传算法等。在结合智慧交通的特点来看，其主要利用模拟的方法，能够结大量案例中的数据信息，提供一种脱离人类的自主解决方式。结合数据分析来较为准确地获得交通情况信息，并能据此提供有效的处理方案，这其中还会涉及到大数据的信息采集，以及如何利用云计算进行数据处理等方面的内容。
1.2 图像识别技术
在人工智能技术中，图像识别的智能化则是非常重要的一个方面，能借助于智能技术来进行对象识别，从而形成不同模式下的目标对象识别技术。在当前快速发展的信息社会中，图像识别则应用在越来越多的场合中。比如，在身份验证的过程中，可以借助于移动应用方式进行人脸识别从而完成身份验证，能有效提升系统的安全度以及效率。结合日趋复杂的交通网络发展情况，借助于智能化的图像识别技术，能有效提升准确度，减低工作量，提升工作效率。其中，图像识别技术则是人工智能的智慧交通的基础。
1.3 识别流程
在相应的图像识别的环节，主要涉及到以下几个方面的内容，比如，获取图像信息、预处理、特征抽取选择、分类器科学设计以及分类决策等内容。在进行预处理的过程中，主要涉及到开展相关的图像中的去噪、灰度二值化、变换、平滑等方面的操作处理等，能实现图像重要特征得到加强；在进行特征抽取过程中，则是结合实际需求来进行抽取特征，并进行相关的库中模板的比对，以便进一步更好地来识别。结合图像识别技术的优势，能保证实现道路交通状况得到快速化准确或缺，并能反馈给中央处理系统从而更好的服务于智慧交通。这里就其中的图像预处理、特征抽取以及图像分类等内容进行分析[1]。
在进行图像预处理的过程中，大多数情况下，并没有必要来处理三种颜色，而利用图像灰度化方式能大幅度降低计算机的工作量，保证工作效率大大提升。在进行图像灰度化的过程中，能够实现三个分量转化为一个分量，确保其范围控制在 0 和 255 范围，能体现出图像中的黑白效果。利用二值化的操作，能有效降低图像的数据量，进一步凸显出图像轮廓，突出特征，便于开展特征抽取操作。其中是噪声消除方法则往往涉及到空间域和频域等两种。
在进行特征抽取的环节，则是结合相关的算法能够实现计算机来自动寻找并提取必要的图像内容。人类在进行信息处理过程中，能快速寻找到符合自己需求的内容，则就是特征提取的过程。借助于智能化算法，帮助机器能具备上述能力，能有效提取对于实际需求有用的内容，能实现人们工作量的降低，以及工作效率的提升[2]。
在进行图像分类的环节中，则是能够借助于易提取、已简化的特征，来获得需要的信息内容，并在此基础上进行分析处理。在进行图像分类的过程中，则是结合图像特征值存在的差异性，借助于训练而得到分界的函数，这样能利用对比提取图像特征与分界函数来实现图像分类的要求。
2 应用场景
结合智慧交通中的人工智能技术，主要体现在图像识别技术方面，重点则是云计算、大数据等方面，应用场景集中于如何有效进行道路识别问题，并能再此基础上，结合无人驾驶、智能导航以及交通信号灯，其相对应构成了智慧交通的基本功能。
2.1 道路识别
在智慧交通的环节中，首先则是如何有效识别道路，能够在此基础上，进行相关的道路智能化工作的开展。道路识别则是基础，主要是通过道路监控来获得道路图像，并能将其传送至处理端，并进行相关的图像灰度化处理。然后进行抽取特征，并进行小区域内容划分，结合分界函数来进行车辆识别。再结合相关算法来有效控制好车流密度、速度的判断，结合实际的交通情况来快速做出交通状况的可能性分析，结合智能化导航以避免存在的拥堵问题。结合交通信息的内容，还可以有效进行红绿灯秒数控制的调整，能有效解决拥堵问题，全方位提升交通效率[3，4]。
2.2 交通信号灯
结合实际情况，将倒计时控制器安装在传统的信号灯上，符合车辆行驶的要求。但考虑到当前的交通日益严重，交通灯并没有有效发挥其最大作用，利用智能化的交通信号灯的优势，能有效解决上述问题的问题。特别是在进行识别道路的基础上，综合性分析以及比较不同方向的车流量，进行智能化来调整红绿灯的秒数，能够实现最大化的交通效率，这就是体现出信号灯的智能化思想。结合不同时段、不同路段的情况进行分析，通行量必然存在一定的差异化，结合交通识别系统的优势，能有效进行道路车流量的测算，通过对比分析，优化信号灯的秒数，从整体上来有效解决交通的堵塞问题。
2.3 智能导航和无人驾驶
无人驾驶则是当前的热点问题，其基础则是智能导航系统，能有效提供车辆行驶的最优化路线，实现拥堵路段的避开，全方位有效提升通行速度。在行驶车辆上应用道路识别技术，能有效实现无人驾驶的要求，全方位提升人们出行效率，借助于智能地图作用而开展智能导航，有利于实现最佳行驶方案，并能根据实际的路况来优化汽车驾驶。所以，借助于无人驾驶汽车，能有效控制好疲劳驾驶的频率，并保证其具有较强的反应能力，有效避开意外，实现交通安全。
3 总结
综上所述，结合智慧交通相应的基本组成以及优点等问题，具体探讨了所涉及到的基于道路识别的智能交通灯、智能导航、无人驾驶等方面的关键技术，并结合实例探讨了具体的应用场景问题，希望能有助于加强我国的智慧交通系统的发展。
参考文献：
[1] 张宇航. 关于大数据人工智能时代的智慧交通研究[J]. 通讯世界， 2019年2期.
[2] 赵崇军.智慧交通领域中人工智能技术的应用分析[J]. 法制博览， 2019年2期.
[3] 盛杰诚. 人工智能技术在智慧交通中的应用[J]. 电子制作， 2019年10期.
[4] 董志強. 人工智能技术在智慧交通领域中的应用[J]. 建筑工程技术与设计， 2018年23期.
关键词：人工智能；智慧交通；图像识别；应用场景
在当前快速发展的城市化进程中，智慧城市则是当前城市发展的必然趋势，也是信息化技术背景下的城市发展方向。当前，随着机动车数量的快速增加，城市发展中的交通管理、交通拥挤、事故救援难等方面的问题越来越突出。在构建智慧城市的过程中，智慧交通则是其中必不可少的重要内容，这就要求城市发展中应该重视交通智能化的情况。借助于智慧交通系统，能从城市发展的实际情况出发，全面而有效地来实现交通道路效率的提升，有效控制交通事故率，以及进一步有效缓解城市的交通压力，从而能全面构建智慧城市。借助于信息技术背景下的大数据、人工智能等技术，有效提前检测可能发生的交通事故，将人工智能融入汽车中，结合监测内容，有效实现自动化地车祸避免，从而全面降低车祸数量。结合交通拥堵问题来看，利用人工智能技术，能对于交通状况来进行实施监测，结合车流量、车辆速度等信息来进行拥堵问题的判断，并能据此提出科学优化的线路，有效对于本地区的交通堵塞问题提出有效的解决对策，比如，可以结合实际来进行信号灯的调整，并进行记录数据，以便后续化的调整处理。这里结合当前人工智能技术的发展，重点分析其在智慧交通中应用中应用问题。
1 技术介绍
1.1 人工智能技术
所谓的人工智能技术，主要则是对于的人的智能进行模拟、延伸以及扩展等方式的综合性技术学科，其主要体现在计算机系统中，具体的实现可以通过传统的编程技术或者模拟方法。在前者，主要是利用编程技术来实现智能化的效果；另外，借助于模拟法则是采用类似于人类、生物机体的方法，能够实现相关的智能要求，比如，采用人工神经网络、遗传算法等。在结合智慧交通的特点来看，其主要利用模拟的方法，能够结大量案例中的数据信息，提供一种脱离人类的自主解决方式。结合数据分析来较为准确地获得交通情况信息，并能据此提供有效的处理方案，这其中还会涉及到大数据的信息采集，以及如何利用云计算进行数据处理等方面的内容。
1.2 图像识别技术
在人工智能技术中，图像识别的智能化则是非常重要的一个方面，能借助于智能技术来进行对象识别，从而形成不同模式下的目标对象识别技术。在当前快速发展的信息社会中，图像识别则应用在越来越多的场合中。比如，在身份验证的过程中，可以借助于移动应用方式进行人脸识别从而完成身份验证，能有效提升系统的安全度以及效率。结合日趋复杂的交通网络发展情况，借助于智能化的图像识别技术，能有效提升准确度，减低工作量，提升工作效率。其中，图像识别技术则是人工智能的智慧交通的基础。
1.3 识别流程
在相应的图像识别的环节，主要涉及到以下几个方面的内容，比如，获取图像信息、预处理、特征抽取选择、分类器科学设计以及分类决策等内容。在进行预处理的过程中，主要涉及到开展相关的图像中的去噪、灰度二值化、变换、平滑等方面的操作处理等，能实现图像重要特征得到加强；在进行特征抽取过程中，则是结合实际需求来进行抽取特征，并进行相关的库中模板的比对，以便进一步更好地来识别。结合图像识别技术的优势，能保证实现道路交通状况得到快速化准确或缺，并能反馈给中央处理系统从而更好的服务于智慧交通。这里就其中的图像预处理、特征抽取以及图像分类等内容进行分析[1]。
在进行图像预处理的过程中，大多数情况下，并没有必要来处理三种颜色，而利用图像灰度化方式能大幅度降低计算机的工作量，保证工作效率大大提升。在进行图像灰度化的过程中，能够实现三个分量转化为一个分量，确保其范围控制在 0 和 255 范围，能体现出图像中的黑白效果。利用二值化的操作，能有效降低图像的数据量，进一步凸显出图像轮廓，突出特征，便于开展特征抽取操作。其中是噪声消除方法则往往涉及到空间域和频域等两种。
在进行特征抽取的环节，则是结合相关的算法能够实现计算机来自动寻找并提取必要的图像内容。人类在进行信息处理过程中，能快速寻找到符合自己需求的内容，则就是特征提取的过程。借助于智能化算法，帮助机器能具备上述能力，能有效提取对于实际需求有用的内容，能实现人们工作量的降低，以及工作效率的提升[2]。
在进行图像分类的环节中，则是能够借助于易提取、已简化的特征，来获得需要的信息内容，并在此基础上进行分析处理。在进行图像分类的过程中，则是结合图像特征值存在的差异性，借助于训练而得到分界的函数，这样能利用对比提取图像特征与分界函数来实现图像分类的要求。
2 应用场景
结合智慧交通中的人工智能技术，主要体现在图像识别技术方面，重点则是云计算、大数据等方面，应用场景集中于如何有效进行道路识别问题，并能再此基础上，结合无人驾驶、智能导航以及交通信号灯，其相对应构成了智慧交通的基本功能。
2.1 道路识别
在智慧交通的环节中，首先则是如何有效识别道路，能够在此基础上，进行相关的道路智能化工作的开展。道路识别则是基础，主要是通过道路监控来获得道路图像，并能将其传送至处理端，并进行相关的图像灰度化处理。然后进行抽取特征，并进行小区域内容划分，结合分界函数来进行车辆识别。再结合相关算法来有效控制好车流密度、速度的判断，结合实际的交通情况来快速做出交通状况的可能性分析，结合智能化导航以避免存在的拥堵问题。结合交通信息的内容，还可以有效进行红绿灯秒数控制的调整，能有效解决拥堵问题，全方位提升交通效率[3，4]。
2.2 交通信号灯
结合实际情况，将倒计时控制器安装在传统的信号灯上，符合车辆行驶的要求。但考虑到当前的交通日益严重，交通灯并没有有效发挥其最大作用，利用智能化的交通信号灯的优势，能有效解决上述问题的问题。特别是在进行识别道路的基础上，综合性分析以及比较不同方向的车流量，进行智能化来调整红绿灯的秒数，能够实现最大化的交通效率，这就是体现出信号灯的智能化思想。结合不同时段、不同路段的情况进行分析，通行量必然存在一定的差异化，结合交通识别系统的优势，能有效进行道路车流量的测算，通过对比分析，优化信号灯的秒数，从整体上来有效解决交通的堵塞问题。
2.3 智能导航和无人驾驶
无人驾驶则是当前的热点问题，其基础则是智能导航系统，能有效提供车辆行驶的最优化路线，实现拥堵路段的避开，全方位有效提升通行速度。在行驶车辆上应用道路识别技术，能有效实现无人驾驶的要求，全方位提升人们出行效率，借助于智能地图作用而开展智能导航，有利于实现最佳行驶方案，并能根据实际的路况来优化汽车驾驶。所以，借助于无人驾驶汽车，能有效控制好疲劳驾驶的频率，并保证其具有较强的反应能力，有效避开意外，实现交通安全。
3 总结
综上所述，结合智慧交通相应的基本组成以及优点等问题，具体探讨了所涉及到的基于道路识别的智能交通灯、智能导航、无人驾驶等方面的关键技术，并结合实例探讨了具体的应用场景问题，希望能有助于加强我国的智慧交通系统的发展。
参考文献：
[1] 张宇航. 关于大数据人工智能时代的智慧交通研究[J]. 通讯世界， 2019年2期.
[2] 赵崇军.智慧交通领域中人工智能技术的应用分析[J]. 法制博览， 2019年2期.
[3] 盛杰诚. 人工智能技术在智慧交通中的应用[J]. 电子制作， 2019年10期.
[4] 董志強. 人工智能技术在智慧交通领域中的应用[J]. 建筑工程技术与设计， 2018年23期.