解决方案|人工智能AI在智能交通领域中的应用( 七 )_海量数据|人工智能|问题|领域

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图1 TMS 的功能（来源：ValuecConsulting ， 2013）
使用 AI 和机器学习使 TMS 变得更加智能，以提供准确的预测。目前正在使用的一些技术包括：物联网(IoT) 设备和传感器、数字助理、交货时间预测解决方案、运输规划解决方案、区块链等。智能交通系统(ITS)是从TMS发展而来的。一个能够根据给定的场景，使用安装在车辆上的设备生成的数据做出适当决定的系统被称为智能运输系统(ITS) 。过去的研究表明，对ITS的综合方法包括运输基础设施和运输管理。 ITS作为一种新型的TMS ，已逐渐被自动化控制系统所取代。它们已经发展成为对危险情况的预测，并有可能利用大量复杂的数据作为决策工具。 ITS还通过在动态环境下的自动数据收集影响了运输系统的高效运行[29] 。
典型的 ITS 需要来自各种设备和传感器的输入数据。这些数据被远程监控和处理。从处理过的数据中得出的洞察力被认为是政府和企业做出决策的宝贵输入。这种系统方法通过反馈机制确保性能的持续改进。输入数据来自安装在交通管理基础设施、车辆和道路基础设施中的各种设备。管理部门监控数据并确保及时将数据传播给通勤者、司机和行人，从而使利益相关者受益。
智能交通系统由公共交通、交通信息、停车管理、交通管理与控制、安全管理与应急、路面管理（图2）。这是智慧城市特有的（Agarwalet al., 2015）[ 3 ] 。为了通过ITS建设有效的智慧城市，将系统能力构建到城市的各种运营活动中是很重要的。如图2所示，城市中的一些活动包括公共交通、交通管理、停车管理、路面管理和安全管理。通过ITS ，通勤者、行人、交通和整个社会都受益。

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图2 开发智能交通系统的各种子系统（来源：Agarwal 等， 2015）
Hamida 等人在 2015 年进行的研究[ 5] 将智能交通系统的各种应用分为四个主要类别，如图 3 所示。

信息娱乐和舒适度；
交通管理；
道路交通安全，和
自动驾驶。

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图3 ITS应用的分类（来源：Hamida 等， 201[ 5 ]5）
这些应用程序从车辆收集数据以提高其效用，从而确保驾驶员安全并增强公共交通设施。 ITS 应用程序是数据的生成器，这些数据反过来又有助于管理部门的决策过程，以更好地管理公共场所。其中一些应用与乘客舒适度、改善驾驶员体验和高效道路管理有关。公共交通系统的最终受益者是道路使用者。可持续公共交通系统的智能交通系统 (ITS) 框架考虑了 ICT 技术、自动化交通系统、交通管理中心和先进的旅客信息系统[ 60] 。图 4中给出的框架分为四个阶段，从作为数据来源的道路使用者开始，通过 ITS 实现最终的经济增长。围绕交通系统构建的应用程序需要牢记生成数据的受益者。一旦使用 ICT 构建应用程序，它们不仅可以提高流程效率，还有助于实现运输系统的可持续性，从而实现更好的经济增长。