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一、智慧交通未来前景

智慧交通的未来前景表现在以下几个方面：一、概念：智慧交通指的是基于现代电子信息技术的交通运输服务系统。该系统的核心特点是以信息收集、处理、发布、交换、分析、利用为主线，为交通参与者提供多元化的服务。二、就业前景：毕业生主要在公路和城市智能交通技术应用、道路运输服务等领域工作，职责包括高速公路机电系统、交通监控系统、交通管理与控制、收费系统的运用和管理工作，以及智能交通设备的设计、生产、安装与维护等。此外，智能交通工程施工、监理以及网络设计与管理、住宅小区智能化管理等也是毕业生的就业方向。三、就业方向：毕业生主要从事新能源、计算机软件、建筑等行业的工作，具体包括：1、新能源行业。2、计算机软件行业。3、多元化业务集团公司。4、建筑/建材/工程行业。5、电子技术/半导体/集成电路行业。主要专业课程与实习实训：1、专业基础课程：电工电子技术、网络和通信技术、程序设计基础、智能交通系统概论、交通工程技术、交通地理信息系统、交通环境感知技术。2、专业核心课程：交通电子控制技术、交通监控系统集成技术、道路交通控制技术、智能停车系统集成技术、高速公路机电系统集成技术、交通工程制图、交通工程项目管理、交通大数据分析与处理。3、实习实训：学生在校内外进行CAD制图、交通监控、信号控制、智能停车、定位导航等实训，并在智能交通行业相关企业进行岗位实习。

二、我国智能交通技术未来的发展趋势是什么

我国智能交通技术未来的发展趋势：

一、智能化与数字化水平不断提升

随着科技的不断进步，智能交通技术将在智能化和数字化方面迎来更为广阔的发展空间。未来的交通系统将以更加精细、智能的方式实现人、车、路三者之间的协调，这将极大地提升交通运行效率，减少拥堵和事故风险。

二、大数据与云计算技术的融合应用日益普及

随着大数据技术的深入发展，未来智能交通系统将能够实现海量数据的收集与分析。同时，云计算技术的运用将为数据处理提供强大的计算支撑，使得实时交通管理成为可能。通过大数据和云计算的结合，我们可以更精准地预测交通流量，优化交通规划，实现智能调度。

三、自动驾驶技术的发展和应用逐步成熟

自动驾驶技术是当前全球关注的热点之一，我国也在积极布局这一领域。随着自动驾驶技术的不断成熟，未来的智能交通系统将更加注重车与车、车与基础设施之间的协同，这将大大提高道路通行效率和安全性。同时，自动驾驶技术的广泛应用也将带动智能交通技术的整体升级。

四、智能交通与城市建设的深度融合

未来，智能交通技术将与城市建设紧密融合，形成一体化的交通体系。在新型智慧城市的建设过程中，智能交通将成为重要组成部分，通过智能化的交通管理，为市民提供更加便捷、舒适的出行体验。同时，智能交通也将促进城市绿色、可持续发展。

智能交通管理技术在公路管理中的应用研究

2024-05-1118:08·交通科技吴燕婷山东警察学院摘要：交通管理是社会管理的基本内容，公路管理则是交通管理的环节之一，因公路管理的要素多样，包括智能交通管理技术在内的现代化管理技术得到的重视越来越多。文章以公路管理对智能交通管理技术的需求为切入点，在此基础上研究智能交通管理技术在公路管理中的应用优势和具体方式，给出系统框架、主要技术等内容，最后就相关技术的应用趋势进行展望，以服务未来的公路管理活动。

关键词：智能交通管理技术;公路管理;物联网;部门联动;

作者简介：吴燕婷（1981—），硕士，讲师，研究方向：交通规划、交通管理、交通秩序管理。;

基金：山东警察学院科研项目“基于综合交通仿真技术的道路交通管理研究”（YSKYB202108）;

0引言公路管理是我国交通部门对公路事业的管理，实行统一领导、分级管理的原则，狭义的公路管理包括公路建设、养护等，广义的公路管理还包括公路安全管理、交通秩序管理等。现代社会发展使我国公路管理工作渐趋复杂，当前国内公路总里程535万千米，其中高速公路里程17.7万千米，机动车保有量达到4.17亿辆，持有各类驾驶证的公民超过5.03亿人，既彰显了我国建设发展成就，也意味着公路管理工作难度、压力的飙升，客观推动了智能交通管理技术的发展和运用[1]。当前各地一般以《中华人民共和国交通法》等指导公路管理工作，为进一步优化管理效率，就智能交通管理技术在公路管理中的应用优势、方法等进行研究，具有一定的现实意义。

1公路管理对智能交通管理技术的需求1.1公路管理的复杂性强公路管理的复杂性较强，这要求其优化管理方式、技术手段，是公路管理对智能交通管理技术的直接需求。从广义上看，公路管理的内容比较多样，除公路建设、维护之外，公路交通安全管理、路况跟踪、人员秩序、车辆违章信息跟踪处理等，也均属于公路管理大范畴，上述工作的难度各有不同，很多工作需要持续予以关注，如秩序管理；也有很多工作需要以现代技术提供信息方面的帮助，如违章拍照，这要求应用智能交通管理技术提供支持，保证复杂的公路管理内容得到有效兼顾[2]。

1.2公路管理的动态性强公路管理具有一定动态性，这与其管理对象存在直接关联，也要求能够以实时管理的方式保证动态因素的控制效果。如在公路安全管理工作中，人员的安全意识、车辆的性能、环境的影响等，均有可能增加安全事故发生率，统计显示驾驶员死亡事故中，59%与酒后驾车有关，我国每年因酒驾、醉驾导致的事故逐年下降，但总数依然较多，年均死亡超过2500人。借助智能交通管理技术，可以快速侦知超速、危险驾驶、酒后驾驶等问题，进而控制动态因素对交通安全的影响，保证公路管理效果[3]。

1.3传统管理方式存在滞后性公路管理工作的开展由来已久，很多管理方式多年沿用、发挥了一定作用，但渐渐不能满足工作需求，亟待改进。如公路通行秩序的管理，此前主要由交通部门给出公路基本情况、预测通行压力，驾驶人根据相关信息以及驾驶过程中的观察分析，选取合适的出行路线。此模式能够缓解早晚高峰、旅游旺季的公路通行压力，但精准性不高。智能交通管理技术能够提供更多的实时信息，使驾驶人以及管理部门更准确地了解公路各区域的通行压力、态势，以有效进行管理规划和出行安排，提升公路管理工作的服务性[4]。

2智能交通管理技术在公路管理中的应用优势2.1实时性高智能交通管理技术在公路管理中的应用优势多样，基本特点在于具有很高的实时性，使一些突发情况、常见问题得以及时得到察觉和处理。如交通事故的处理，利用智能监控技术，可以在第一时间察觉事故，并根据监控信息进行事故发生地点的分析、定位，快速组织救援。在此基础上，实时获取的信息也便于进行事故原因分析和定责，为可能出现的纠纷提供依据，包括监控机制在内，智能交通管理技术大多带有实时性特点，如GPS定位、路况分析等[5]。

2.2普适性强普适性强，是指公路管理工作中使用的智能交通管理技术，在当前技术条件下已经拥有实现空间，普遍适用于各地区各类管理环节。如城区内的智能交通管理技术也服务路况管理、停车位规划、车辆定位、安全管理等，城区外的智能交通管理技术可服务超速跟踪、违章拍照等，对环境、技术的要求并不高。从现实的角度上看，智能交通管理技术以智能技术为中心，为物联网技术、区块链技术、计算机技术等提供支持，可广泛建设、运用，适用范围较广。

2.3管理覆盖面广智能交通管理技术的工作范围较大，大多可在城区内外普遍应用，覆盖面较广。如违章拍照技术，通过以城区交通管理部门为中心，下设各分级管理组织（分局等），对各区域、道路进行具体管理，所有信息的采集均是实时化的，且在发现异常（违章）时，相关信息也可以在智能交通管理技术的支持下快速完成共享，以便于组织管理工作，为违章车辆进行处理。智能交通管理技术在其他方面的工作也带有类似特点，往往可完成本区域各管理工作的全面覆盖。

2.4可实现无人化作业智能交通管理技术的基本特点之一是可以实现无人化作业，一方面智能技术本身依赖信息技术、默认程序提供指令，常规进行管理，应用于交通活动、公路管理时，此优势得到保持。另一方面公路管理的很多环节带有循环、反复进行的特点，如路段监控、道路信息采集等，这意味着相关工作也可以依赖智能设备以及对应的管理技术持续进行，免去人员管理的困扰，在半无人、无人状态下，发挥技术设备优势进行管理即可，管理效率较高、成本得到控制。

3智能交通管理技术在公路管理中的应用方式3.1系统框架智能交通管理技术在公路管理中的应用强调发挥其优势，且必须能够稳定持续地生效，这要求能够提供稳定的技术运用框架，系统框架的基本模型如图1所示。

按图1所示框架，系统共有四个核心模块，即执行模块、智能模块、管理处以及辅助模块。

图1智能交通管理技术在公路管理中的应用系统框架下载原图

执行模块主要为信息采集设备、指令执行设备。前者如分布在道路各处的监控设备、报警设备等，这些设备负责采集道路、环境、车辆以及行人有关的基本信息，为智能管理中心提供分析、决策的依据。当系统认定采集设备提供的信息存在异常时，由指令执行设备执行管理指令，如违章信息的采集上传等。执行模块主要负责终端管理工作。

智能模块是智能交通管理技术的中心，在公路管理工作中，各类无人化管理工作，均依赖智能模块提供决策依据，其分析过程是智能化的，可通过降维训练和分析的方式，辅以决策树模式保证工作准确性和效率，快速对执行模块（采集设备）提供的信息进行分析，判断是否存在异常，如违章、超速等，再根据分析结果，将处理指令下达到指令执行设备处，由后者执行管理指令。智能模块一般以计算能力较强的计算机为核心设备。

管理处即各公路管理工作的负责部门，该模块负责为智能模块编写工作程序、处理一些特殊的指令，如违章车辆跟踪、责任人处理等。此外，管理处还需要对智能交通管理技术进行分析、更新，更换软硬件，处理、整合各类零散化的工作数据，以进一步服务管理活动。

辅助模块包括通信设施、嵌入的存储器、可视化设备等，其主要作用在于保证系统运行的稳定性，保证各模块功能均可有效履行，此外也可以提升系统功能的延伸性，使管理人员可以实时了解系统的工作态势、非异常情况下的道路信息等，便于实现系统功能的进一步提升。

3.2主要技术智能交通管理技术在公路管理中的应用，除依赖计算机技术、程序编写技术外，还需要来自物联网技术、智能技术的支持，此外，CAN总线技术、PLC逻辑控制技术也能发挥辅助作用。从作用上看，计算机技术、通信技术价值突出，但在系统内的应用并无特殊要求，智能技术、物联网技术的作用更为显著。

以智能技术为例，常规工作状态下，道路、车辆、行人、环境信息虽然存在波动，但大体稳定，当出现问题（如交通事故、大雾天气）时，上述信息将出现对应变化，这一类变化需要由智能技术感知，并作出警报。如大雾天气，此问题的感知主要依赖室外传感器，其作业模式如图2所示。

该流程下，分布在各点位的传感器需要实时收集不同点位的空气信息，所有信息的收集工作同步开展，但各自独立，相互之间不存在干扰，相关信息实时传递给智能中心组织分析，在智能分析模式下，如果空气信息无异常则继续组织常规检测、收集空气信息；反之，如果空气中的雾气水平较高，则由智能模块确定其发生区域，发出大雾警报，并做信息记录，此过程中，智能模块的分析发挥关键作用。一般而言，空气中的雾气水平是持续变化的，以M表达其浓度值，通常雾气浓度会随着M上下波动，表现为：

[Mmix;80a;wfg;M;h7;9af;7Q;Mmax]

公路管理部门可收集大雾天气下的空气信息，形成原始资料，原始资料越丰富，智能技术的运用精准性越高，完成原始资料收集后，将其代入计算机中组织降维训练，可选维度为空气中的雾气浓度，细化为水汽含量、小水滴的密度等直观参数，完成训练后由计算机予以记忆，雾气浓度低于Mmix，默认为非雾气天气，反之则均默认为大雾天气，Mmax则默认为智能模块可识别的雾气浓度上限。实际工作中，传感器收集所获的信息传输至智能模块中，采用决策树分析模式，如果决策区域内大部分决策树认为传感器提供的信息超过Mmix，智能模块可认定存在大雾天气，再根据信息来源确定发生大雾的区域，由于所有传感器均独立提供信息，定位工作也可据此快速开展，为相关区域的行人、车辆驾驶人等提供警示信息，注意大雾天气影响，减少追尾等事故。

图2大雾天气的智能感知下载原图

4智能交通管理技术在公路管理中的应用展望4.1区域信息互通区域信息互通，是智能交通管理技术在公路管理中的核心应用趋势，是指进一步发挥物联网、区块链、通信管理技术优势，使一些此前不能实时交互、共通的信息，能够在较短的时间范围内快速共享，以改善公路管理工作效率和质量。如A城市和B城市各自建有独立的公路管理系统和智能交通管理系统，当A地发现大雾问题，且雾气正向B地扩散，B地由于尚未受到雾气影响，无法及时察觉、预防大雾影响，可由A地完成信息整理后，自动将大雾扩散信息传输到B地。此工作由管理处（见图1）负责，也有B地公路智能交通管理处接受，并根据A地信息，提前发布大雾预警，安排更多的人员至主要道路处执勤，消除、降低大雾天气影响，保证公路安全管理活动质量。

4.2多部门联动多部门联动是智慧城市建设的基本目标和要求，在公路管理系统中，智能交通管理技术并不严格要求多部门同步作业，未来城市的建设则呈现出此趋势，进而为公路管理提供了思路。如医疗部门、公安部门和公路管理部门的联动，在发生公路交通事故时，借助智能交通管理技术，公路管理部门首先发现该问题，如果现场存在人员伤亡，则由公路部门根据事故定位情况，将相关信息提供给最近的医疗部门、公安部门等，必要的联动可以提升智能交通管理技术在公路管理中的应用价值，提升社会治理的综合成效。

4.3多元覆盖多元覆盖，是指智能交通管理技术在公路管理中的应用关注多元性，除公路管理部门直接参与外，其他部门也应提供辅助，包括机动车驾驶人、行人以及社会组织等。各地可在智能交通管理技术的支持下建立开放性作业平台，鼓励各主体参与其中，如驾驶人自外地进入本地，途中发现某路段道路老旧、行驶安全隐患较大，可对该信息进行收集，拍摄视频或照片等，通过开放性作业平台提供给当地的公路管理部门，后者可对前者提供的信息进行核实，并组织管理工作，以多元参与的形式发挥技术优势，改善公路管理质量。

5结论综上所述，智能交通管理技术在公路管理中的应用价值突出，有进一步推广的必要和空间。从特点上看，公路管理的复杂性高、动态性强，传统管理方法渐渐难以满足现代化交通管理需要，智能交通管理技术则具有实时性高、普适性强、覆盖面广等优势，可用于交通管理活动。相关技术的运用以稳定的作业框架为基础，关注来自智能技术、分布式控制技术、物联网技术的支持。未来公路管理中的智能交通管理技术呈现出区域信息互通、多部门联动、多元覆盖趋势，也为技术的进一步运用提供了更多思路和空间。

参考文献[1]张立立，赵琦，王力，等.城市交叉口交通控制模型的退化研究[J].交通运输系统工程与信息，2021(1):56-61.

[2]瓢正泉，唐林波，赵保军，等.面向车辆盲区防撞系统的交通目标智能检测[J].信号处理，2021(2):242-247.

[3]岳建人.大数据技术在智能交通管理中的运用研究[J].投资与合作，2021(2):175-176.

[4]徐萌.物联网技术在智能交通管理系统中的应用研究[J].数码世界，2021(2):10-11.

[5]秦严严，胡兴华，李淑庆，等.智能网联环境下混合交通流稳定性解析[J].哈尔滨工业大学学报，2021(3):152-157.

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