交通工程学电子课件第16章智能交通系统.pptx
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1、交通工程学电子课件第16章智能交通系统目录CONTENTS智能交通系统的概述智能交通系统的关键技术智能交通系统的应用场景智能交通系统的挑战与前景案例分析:智能交通系统的实际应用01智能交通系统的概述01020304定义综合性实时性自动化定义与特点智能交通系统(Intelligent Transportation System,简称ITS)是指运用先进的信息、通信和控制技术,提升交通运输效率、安全和环保性能的系统。智能交通系统综合运用多种技术手段,包括通信、传感器、计算机、控制等。智能交通系统能够实时获取和处理交通信息,实现实时的交通管理和控制。智能交通系统通过自动化技术,减少人工干预,提高交通
2、系统的运行效率和安全性。提高交通运输效率提升交通安全改善环保性能智能交通系统的重要性智能交通系统能够优化交通流,减少拥堵,提高交通运输效率。智能交通系统通过实时监测和预警,降低交通事故发生的概率。智能交通系统能够降低车辆排放,减少对环境的污染。智能交通系统的概念最早可以追溯到20世纪80年代,经过几十年的发展,已经在全球范围内得到广泛应用。历史随着技术的不断进步,智能交通系统将进一步发展,包括更多的智能化功能、更高效的交通管理和控制等。同时,随着物联网、大数据、人工智能等技术的发展,智能交通系统将与这些技术深度融合,实现更加智能化、自动化的交通管理和服务。发展智能交通系统的历史与发展02智能交
3、通系统的关键技术用于车辆与车辆、车辆与基础设施、车辆与行人之间的信息传输,实现车联网。无线通信宽带通信专用短程通信提供高带宽、低延迟的数据传输,支持高清地图、视频传输等应用。用于车辆与路边基础设施之间的近距离通信,如ETC、电子停车设施等。030201通信技术用于检测车辆周围障碍物,提供车辆距离、速度和角度等信息。雷达传感器通过激光扫描获取高精度三维环境模型,用于自动驾驶和辅助驾驶。激光雷达传感器用于检测温度、湿度、障碍物等,提供特殊环境下的信息感知。红外和超声传感器传感器技术通过大量数据训练模型,使系统具备自主学习和优化能力。机器学习模拟人脑神经网络,处理复杂模式和抽象概念,提升系统决策能力
4、。深度学习通过试错学习,使系统在不确定环境下做出最优决策。强化学习人工智能技术 数据处理与分析技术数据融合将多源数据进行整合,提高数据准确性和可靠性。数据挖掘从海量数据中提取有价值的信息,支持决策制定。数据可视化将复杂数据以直观方式呈现,便于理解和分析。云计算利用虚拟化技术,实现计算资源的动态管理和按需分配。云存储提供海量数据存储空间,实现数据共享和远程访问。云服务提供软件即服务、平台即服务和基础设施即服务等模式,支持智能交通系统的灵活扩展和高效运行。云计算技术03智能交通系统的应用场景通过实时监测道路交通流量,智能交通系统能够自动调整交通信号灯的配时,缓解交通拥堵。利用高清摄像头和图像识别技
5、术,智能交通系统能够自动识别违章行为,记录违章信息,提高执法效率。城市交通管理违章抓拍与处罚交通流量监测与控制实时公交信息查询通过GPS定位和数据分析,智能交通系统能够提供实时的公交车辆位置、到站时间等信息,方便乘客出行。定制化出行路线规划根据用户出行需求,智能交通系统能够提供定制化的出行路线规划,包括最佳换乘方案、最少时间方案等。公共交通优化车辆自动驾驶车路协同通信自动驾驶汽车通过车路协同通信技术,智能交通系统能够实现车与车、车与基础设施之间的信息共享和协同决策,提高道路安全和通行效率。通过传感器、雷达、摄像头等设备,智能交通系统能够为自动驾驶汽车提供实时路况、交通信号、障碍物等信息,实现自
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- 交通 工程学 电子 课件 16 智能 系统
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