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摘要：首先闡述了人工智能技術(shù)的特征及其內(nèi)涵，然后研究了對于人工智能技術(shù)運用于交通智能研判的具體措施，如圖像處理與圖像分析，檢測異常路況，檢測路面破損以及其他要點等，望能為相關(guān)工作提供借鑒。

關(guān)鍵詞：交通智能研判；人工智能；圖像；檢測

1人工智能技術(shù)具備的特征及其內(nèi)涵

早在上世紀(jì)中期，人工智能技術(shù)就已誕生。截至目前，人工智能手段已經(jīng)逐步滲透于各個現(xiàn)有的領(lǐng)域中。從本質(zhì)上講，人工智能技術(shù)最關(guān)鍵的特征在于模仿人腦固有的某種工作機(jī)制，從而實現(xiàn)了決策制定、精確操控以及其他相關(guān)事項。在人工智能的范圍內(nèi)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)當(dāng)屬于很關(guān)鍵的技術(shù)分支，其指的是借助智能化手段來仿照人腦機(jī)能，從而集合了多層次的神經(jīng)元。具體在涉及到處理各類有關(guān)信息時，運用人工智能手段可以保證順利連接各個層次的神經(jīng)突觸，據(jù)此實現(xiàn)了全方位的信息流動。截止到2010年，人工智能手段已經(jīng)能夠與上述的深度學(xué)習(xí)技術(shù)實現(xiàn)緊密融合，因而在根源上規(guī)避了難度較大的權(quán)重訓(xùn)練以及非線性分割。到了2014年，技術(shù)人員已經(jīng)可以憑借圖像識別系統(tǒng)來辨別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，此類圖像識別系統(tǒng)設(shè)有多層次的識別功能。至于現(xiàn)階段的智能交通而言，關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)當(dāng)包含無人駕駛與其他相關(guān)的交通智能化操作。在這其中，無人駕駛技術(shù)本身具備突顯的典型性。這是由于無人駕駛能夠憑借網(wǎng)絡(luò)化手段來替代車輛的傳統(tǒng)駕駛方式，借助智能化措施來保障車輛平穩(wěn)性以及行駛安全性。近年來，智能交通領(lǐng)域更多涉及到深度學(xué)習(xí)的全面運用。在人工智能的操控下，智能化系統(tǒng)針對實時性的當(dāng)前路況就能予以全方位的識別，然后借助攝像頭來實現(xiàn)針對前方路況的預(yù)判。技術(shù)人員憑借人工智能手段還可提取微觀性的路段通行信息，以此來預(yù)測當(dāng)前所處路段是否表現(xiàn)為堵塞狀態(tài)。通過運用宏觀性的道路預(yù)測手段，針對即將行駛路段是否具備坑洼現(xiàn)象、路面塌陷以及路面施工等要素都能予以提前預(yù)知，從而保障了車輛得以順利行駛。

2人工智能技術(shù)應(yīng)用于交通智能研判的具體措施

從當(dāng)前交通領(lǐng)域的整體趨勢角度講，交通智能化本身來源于人工智能技術(shù)，在此前提下衍生出多種多樣的交通智能研判手段。與傳統(tǒng)手段相比，建立于人工智能之上的全新交通智能化模式更加有助于保障交通順暢，對于綜合性的交通管控成本也能顯著予以降低。針對交通智能研判全面適用人工智能技術(shù)體現(xiàn)為如下要點：

2.1圖像處理與圖像分析

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用來處理并且分析多種多樣的圖像，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身建立于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的前提下。具體在交通運用中，針對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有必要明晰其中的多層次網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，從而將其轉(zhuǎn)變成矩陣表示的完整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在此基礎(chǔ)上，對于相應(yīng)的原始圖像予以輸入處理，然后矩陣系統(tǒng)即可憑借當(dāng)前輸入的各項信息來判定整個矩陣形態(tài)，從而選擇不同顏色來表示各個相應(yīng)的圖片信息。針對輸出類別而言，對此設(shè)置了1000的默認(rèn)值。在現(xiàn)實運用中，如果能靈活運用上述圖像處理，則可以運用圖片預(yù)測的方式來實現(xiàn)針對雨雪天氣的精確預(yù)測。此外，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還涉及到多層次的輸出類別以及輸入圖像類別。針對不同種類的輸出與輸入圖像而言，通常都需將其分成相應(yīng)的隱含層，然后將其連接于整個卷積網(wǎng)絡(luò)。在這其中，圖像隱含層能夠容納某些中間信息，且可以用來顯示圖片中的邊緣點以及特征點。由此可見，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備的核心價值就在于開展全方位的邏輯判斷，其在本質(zhì)上很近似人腦固有的性能，同時也涉及到多層次的技術(shù)細(xì)節(jié)。

2.2檢測異常路況

有關(guān)部門針對特定路段如果要保障其符合通暢性，則需憑借相應(yīng)的路況檢測手段予以全方位的路況異常測定。這是由于，確保路面正常的關(guān)鍵就在于識別某些異常通行行為或者異常物體，以免上述物體給該路段的正常通行帶來干擾。從目前來看，針對異常路況的測定可以運用深度學(xué)習(xí)以及交通監(jiān)控視頻相結(jié)合的方式加以處理。具體在操作時，首先需要妥善處理其中的圖像信息以及視頻流，依照深度學(xué)習(xí)的有關(guān)原理對其予以全方位的路況處理。此外，運用傳感器也可配合上述的路況檢測，從而運用聯(lián)合分析的方式來檢測當(dāng)前現(xiàn)有的各類異常信息。具體在判定路況異常的實踐中，關(guān)鍵在于檢測特定路段呈現(xiàn)的擁堵狀態(tài)、行人穿越道路現(xiàn)象、突發(fā)性的交通事故、超高速或者超低速的車輛異常行駛等。例如針對異常性的道路停車而言，應(yīng)當(dāng)能夠精確測定當(dāng)前的停車總時間，如果超出限度那么立即予以報警。此外，關(guān)于違規(guī)穿越當(dāng)前路段車道的現(xiàn)象也要予以及時報警，以便于警示行人不要隨便予以穿越，防控潛在性的事故威脅。

2.3關(guān)于檢測路面破損

全面保障道路順暢的關(guān)鍵舉措在于辨別路面破損，然后對其予以妥善的修復(fù)。然而如果僅限于依賴傳統(tǒng)檢測手段，那么通常都會耗費較高比例的檢測經(jīng)費，而與之有關(guān)的檢測時間也是相對較長的。運用智能化檢測有助于隨時查看現(xiàn)有的路面破損。在靈活運用圖像識別的前提下，應(yīng)當(dāng)能夠精確拍攝實時性的當(dāng)前路況狀態(tài)。同時檢測人員還可憑借攝像頭或者數(shù)據(jù)采集車來完成全方位的路況數(shù)據(jù)搜集，對此可以憑借無人機(jī)來實現(xiàn)攝像頭搭載的相關(guān)操作。例如針對數(shù)據(jù)采集車而言，此類采集車具備智能化的顯著特征，其能夠覆蓋于整個路段范圍。同時采集車配備了全景攝像頭，因此有助于拍攝更廣范圍內(nèi)的路面信息，確保限定于適當(dāng)?shù)呐臄z間距。針對長達(dá)10km的整條道路來講，通常都需設(shè)定為5km的數(shù)據(jù)采集間隔以及拍攝距離，據(jù)此就能獲得兩千張的路面拍攝圖片。在此前提下，對于該路段就能全面判定其中的坑槽現(xiàn)象、縱橫向的道路裂紋、路面沉陷或者松散、車轍碾壓、表面磨損、橋頭跳車與其他破損狀況。

2.4其他應(yīng)用要點

人工智能技術(shù)除了可以適用于上述層面以外，其還能適用于緩解當(dāng)前路段表現(xiàn)出來的擁堵狀態(tài)。因此為了判斷并且識別實時性的交通路況，應(yīng)當(dāng)能因地制宜適用靈活性的人工智能手段。例如針對無人駕駛而言，技術(shù)人員可以憑借卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別邊框信息以及其他有關(guān)信息。在限定的區(qū)域范圍內(nèi)，運用上述技術(shù)有助于判斷車輛交疊現(xiàn)狀、車輛計數(shù)信息、車輛占道的總面積與其他信息。經(jīng)過上述的預(yù)判以后，如果能夠判斷該路段已經(jīng)表現(xiàn)為程度較重的交通擁堵，那么就要對其進(jìn)行相應(yīng)的處理。除此以外，對于智能研判的方式還可將其運用于確定變量權(quán)重，上述的運用要點符合了模糊數(shù)學(xué)的基本思路。針對現(xiàn)有的路面擁堵首先應(yīng)當(dāng)判定其嚴(yán)重度，然后借助加權(quán)平均的方式來實現(xiàn)定量處理。在全面判斷擁堵路況以后，就要對其發(fā)出相應(yīng)的警報處理。

3結(jié)語

經(jīng)過綜合分析，可以得知人工智能技術(shù)在本質(zhì)上符合了現(xiàn)階段交通領(lǐng)域的整體發(fā)展方向。具體在涉及到交通智能研判的過程中，關(guān)鍵在于靈活適用圖像處理以及其他技術(shù)手段予以智能交通監(jiān)管。除此以外，人工智能技術(shù)還需覆蓋于建設(shè)與規(guī)劃當(dāng)前的交通系統(tǒng)、道路的日常維修養(yǎng)護(hù)、交通體系的應(yīng)急調(diào)度與其他有關(guān)事項。因此在該領(lǐng)域的未來實踐中，有關(guān)部門還需著眼于歸納人工智能運用的珍貴經(jīng)驗，依照因地制宜的思路來提升交通智能研判的精確性與實效性。

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作者:王九勝 單位:甘肅省公路管理局