人工知能がスマート交通の発展に与える影響

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時代の進歩とさまざまな技術の継続的な発展により、私たちの日常生活は大きな変化を遂げています。ビッグデータ技術と人工知能技術の広範な推進と応用により、私たちの生活はより便利で効率的になりました。これに基づいてスマートな交通管理モデルを構築することで、我が国の現在の交通渋滞問題を効果的に解決し、我が国の交通分野の標準化された発展を実現し、交通管理の効率を向上させることができます。

無線センシング技術と人工知能認識技術は、物体を知覚し識別する主な方法であり、スマート交通を構築するための基本的な技術条件でもあります。インテリジェント識別とは、物体に付けられた固有の QR コードまたはバーコードで、その物体の ID を表すことができます。固有の位置情報と特性が関連する電子タグに記録されます。その後、人工知能機器がこの情報を正確に識別し、読み取った情報を制御システム センターにアップロードして分析と意思決定を行います。無線センサーネットワークは、主に監視対象エリアに多数のマイクロセンサーを設置して、包括的な監視ネットワークを形成します。ノードは主に無線ネットワークを介して情報を交換します。主な利点は、導入が簡単で、運用コストが低く、レイアウトが柔軟であることです。スマート交通におけるセンサーには、主に集約ノードと収集ノードの 2 つの部分が含まれます。たとえば、各個別の収集ポイントは、実際には担当エリア内のデータ情報を自動的に収集し、収集した情報を他のノードまたはノード集約センターに送信できる小さな情報処理システムです。集約ノードは、包括的な情報を処理センターに送信して、統一的に処理します。

現在、インテリジェント交通システム内の各モジュールは、分離された情報で独立して動作しているため、さまざまなデータ情報間の効果的な接続を促進することができず、深刻なデータ浪費が生じています。スマート交通クラウドは、主に交通サービス分野を対象としており、クラウドコンピューティングを統合した管理技術です。また、クラウドコンピューティングにおける統一されたリソース分析、情報セキュリティ、大量の情報保存などの利点があり、都市交通のデータ管理と共有に効果的なチャネルを提供します。クラウドコンピューティングとは、実際には、ネットワーク内に多数の高速コンピュータを集中させることで、大規模な仮想リソース管理場所を形成し、リモートネットワーク端末ユーザーにストレージおよび分析コンピューティングサービスを提供することを意味します。ユーザーは、さまざまな独立したハードウェアを購入することなく、サービスプロバイダーが提供するクラウドコンピューティングサービスをレンタルできます。クラウド サービスと非常によく似ており、インテリジェント輸送におけるクラウド サービスは、ソフトウェア サービス、プラットフォーム サービス、インフラストラクチャ サービスの 3 つのタイプに分けられます。クラウド処理プラットフォームもスマート交通の主要な研究方向であり、膨大な量のデータを分析、計算、前処理できるため、リアルタイムのデータ保存の負担が軽減され、開発の可能性が高まります。

スマート交通におけるデータ情報は、異質性、多様性、大量性を特徴としており、データ情報処理の難易度が高まっています。入庫車両や各種交通施設のデータ収集などの単純なタスクから、交通事故の検出や判断などの複雑なタスクまで、すべてデータ処理が必要です。スマート交通におけるより一般的な処理技術には、データの視覚化、データの活性化、データマイニング、データ融合などの技術が含まれます。さらに、個人のプライバシーを保護するために、データは選択的にアップロードする必要があります。データ融合には、意思決定、通信、人工知能など、複数の分野のデータ処理技術も含まれます。意思決定層、特徴層、データ層の3つの観点から、マルチソース情報を総合的に検出できます。データ融合プロセスには多数のセンサーと情報取得作業も含まれるため、融合作業を正式に実行する前に、関連するデータ空間とデータ時間を前処理する必要があります。時間と空間を揃えることで、データ管理の混乱を効果的に回避し、データの信頼性と一貫性を効果的に向上させることができます。

現代都市の発展における大きな問題の一つは交通渋滞です。都市開発におけるこの難題を徹底的に解決したいなら、現代のハイテク技術の支援を受けて都市にスマート交通システムを構築し、都市の渋滞問題を根本から徹底的に解決する必要があります。スマート交通システムは、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、人工知能（AI）技術などのさまざまな先進技術を採用しており、さまざまな交通資源を最大限に活用し、輸送コストの効果的な削減を促進し、輸送部門の円滑な発展を可能にします。

インテリジェント制御システムには、即時フィードバック、集中コマンド、クラウド処理、情報収集などのいくつかの重要なコンポーネントも含まれています[1]。市内のタクシー運転手、交通警察、ビデオ監視システムが主な情報収集源であり、収集された情報データはタイムリーに都市指揮センターに送信されます。その後、関連コンピュータシステムがビッグデータを集中的に分析し、都市交通の最適化計画を策定し、それを関連管理者と交通施設にフィードバックすることで、都市交通のインテリジェントな制御が可能になります。例えば、信号システムは都市交通の重要な構成要素です。従来の操作モードは一定の時間に応じて変更されるため、特定の方向に深刻な交通渋滞が発生しやすくなります。しかし、インテリジェント交通システムの管理制御により、収集された車両の速度、数、分布密度などの要素を組み合わせて、同じ方向の道路区間のインテリジェント分析を行い、対応する分析結果を組み合わせて信号機の切り替えを科学的に制御することで、車両の待機時間を効果的に短縮できます。

都市交通システムは、ライトレール、地下鉄、タクシー、路面電車、バスなどで構成されており、上記の各交通モードはそれぞれ独立した管理機関を持ち、異なる部門に属し、断片的な運営状態にあるため、異なる交通モード間の転送効率が低下し、さまざまな交通手段間の調整と協力が不十分になり、全体の輸送能力に一定の悪影響を及ぼしています。 このため、効果的な対策を講じて、タイムリーに問題を解決する必要があります。 インテリジェントディスパッチシステムに基づいて、都市全体の交通運営状況について科学的な計画を実行し、さまざまな交通モードが効果的に協力し、さまざまな交通リンクの有効な接続を促進し、良好な交通ネットワークを形成し、乗客が便利に移動できるようにし、輸送効率の全体的な向上を促進し、空車率を減らし、都市交通リソースの十分な利用を促進する必要があります。

自家用車は都市交通システムにおいて重要な位置を占めており、都市の公共交通機関と比較すると、自家用車は日常の移動において自由化、個人化、分散化といった特徴を持っています。スマート交通の役割は、主に自家用車への誘導とサービスに反映されます。たとえば、電子ナビゲーション、道路表示画面、都市ラジオ局などのツールを通じて、交通情報と道路交通状況を自家用車にタイムリーに送信し、自家用車が都市の交通渋滞エリアを効果的に回避できるように誘導し、自家用車が科学的に旅行ルートを計画するのに役立ちます。都市の駐車問題に対しては、対応する駐車管理モジュールを設計し、一部の公共駐車場のデータ情報を都市交通管理システムに含めることで、自家用車が関連する携帯電話APPソフトウェアに従って空いている駐車スペースを見つけることができ、駐車リソースの効率的な使用が促進されます。

インテリジェント警告システムにより、人々の文明的な旅行の概念をさらに向上させることができ、ガードレールを乗り越える、逆走する、信号を無視する、都市交通における誘導運転に違反するなどの違法行為を効果的に処罰することができます。顔認識やナンバープレート認識などの人工知能認識技術に基づき、公安機関の関連情報システムを使用して違反者の位置を正確に特定し、違反者の携帯電話に具体的な警告情報を送信したり、市内の公共ディスプレイを使用して特定の違反者を摘発し、交通警察が法的責任を問うたりすることができます。科学技術の支援と情報の開拓により、スマートシティは主にさまざまな先進ハイテク技術を基盤として構築されます。そのためには、データ通信システム、コンピュータ処理システム、データ収集システムなど、さまざまな技術を最大限に活用する必要があります。同時に、人工知能技術の合理的な使用にも注意を払う必要があります。

要約すると、スマート輸送はさまざまな側面が関係し、複数のシステムと業界部門間の効果的な調整を必要とする比較的複雑な管理システムです。スマート交通システムを構築するには、先進技術を基礎とし、政府部門のリーダーシップのもと、スマート交通を創出し、効率的な管理システムを形成し、都市管理者の重要な役割を十分に発揮させ、我が国の交通部門の健全な発展を促進する必要があります。