基于深度学习的AIT智能交通系统

胡建建 吴瑞 郭洽胜 李佳乐

摘 要：随着我国汽车保有量的不断增加，城市地面交通现状收到社会的重点关注，交通拥堵已经成为非常棘手的问题。在人工智能發展背景下，提出以人工智能为基础，采集交通信息，并进行深度学习并处理，达到采集、分析、处理、控制交通系统的目的，形成基于深度学习的AIT智能交通系统。通过建立AIT智能交通系统，达到对我国交通系统的智能化管理，达到交通的最优化设计。

关键词：智能交通；深度学习；数据采集

针对交通拥堵的现状，该系统从路线规划、信号灯、斑马线出发，结合人工智能的深度学习，形成AIT智能交通系统，以缓解交通压力。该系统采用的三个模块，一是路线规划模块；二是数据采集和深度学习及处理模块；三是将指令控制模块。通过三个模块的有机结合，利用大数据统计学习的结果，提供最优路线。通过智能化手段，在减少人力物力的投入的基础上，并使得交通效率大大地提高。

1 我国交通现状及先进交通系统的发展

交通系统的形成是跟随时代的变迁不断进化和完善，我国目前的交通现状非常不乐观。主要体现在，汽车保有量不断增加，城市人口急剧增加，使得道路承载量和道路通行量不能满足要求，进而形成了交通拥挤、效率低下、事故频发的弊端。

1.1 交通现状分析

根据公安部交管局统计，截至2018年初，我国汽车保有量达到3.92亿量。汽车数量的急剧增加，使得交通情况越来越差，同时目前的交通情况由大中城市向小城市演变，交通拥堵、交通情况差的现象在全国蔓延。我国也在目前的交通现状上，提出了严格的交通法规和制度，从法律和人文道德角度改善交通现状。但这仅仅局限于从表面解决问题，深层去分析需要改善我国的交通系统。

1.2 先进交通该系统的发展

目前在世界范围，日本以完善和成熟交通控制系统受到了世界认可和学习。在科技迅速发展的今天，先进的交通系统必然结合信息技术以及智能化手段，先进的交通系统同时能够满足交通畅通、行人舒适方便、安全可靠等特性。这也就要求我国需紧跟国际智能技术的前沿，努力研究适合中国国情的智能交通系统。

2 基于深度学习的AIT智能交通系统的组成

2.1 AIT智能交通系统的基本组成形式

AIT智能交通系统的组成如下图。有三个主要的木块组成分别为数据采集系统、数据学习和处理系统、指令控制系统。

2.2 AIT智能交通系统的模块组成

（1）数据采集系统。AIT智能交通系统于路口处设有感应区，对各个路口进入的车辆进行感应（并行车辆的感应统计，由数据采集系统根据车宽识别并判定为多辆车），从而统计并采集出车流量数据，车流量的数据采集是数据学习和处理系统通过分析的核心，采集来的实时数据与以往交通系统数据库中的数据进行对比，并去除重复的数据，收集核心数据，为数据学习和处理系统做好准备。（2）数据学习和处理系统。该系统将数据采集系统得来的数据进行深度学习，并构建交通信息的脉络，在这种交通信息脉络的指挥下，指令控制系统能够做出合理的交通路线的规划和指引，实现信息、数据、服务的综合化，从而使系统更加可靠、高效、实时协同。[1]（3）指令控制系统。该系统是终端系统，能够高效地将指令传送至斑马线以及智能信号灯。斑马线采用数据学习和处理系统的指令，决定是否出现或者消失，在这种情况下，道路通畅时，斑马线消失，车辆通行量增加；拥堵时，斑马线产生确保人、车的安全。信号灯结合结合3D斑马线受指令控制系统控制的实时调控，使交通路口更加畅通，避免了固定时间信号灯所带来的不便，提高了道路的利用效率。[2]

3 基于深度学习的AIT智能交通系统的设计

3.1 AIT智能交通系统设计原则

AIT智能交通系统的设计必须符合国家和交通行业的相关标准及政策，同时也应该体现出AIT智能交通系统的特点，因此在设计AIT智能交通系统时，应该满足以下原则：[3]

（1）系统应该确保简约型，AIT智能交通系统是指导交通运行的核心系统，应该满足不同层次的公民的需求，因此，简约、简洁是关键，在这中情况下，不同层次是交通参与者才能够完全适应；（2）系统的可靠性是核心原则，系统决定了行人和车辆的出行方案，任何一个环节出问题，对人和车的安全是严重威胁的，因此，系统的可靠性建设决定的系统的安全性；（3）系统的经济实用型，在很多中小城市，能否采用智能交通系统进行交通的运营一大部分原因取决于经济性和实用型，建立经济实用型交通系统也是设计的目标。

3.2 AIT智能交通系统的设计流程

该系统的设计是复杂而又庞大的过程，具有严格的科学技术标准，在通过多种社会调研以及应用运筹学、控制论等学科理论知识进行反复论证，同时在实践中进行初步设计和实验，从而达到对AIT智能交通系统的设计。整个系统设计方案大致分一下几个环节：

（1）系统搭建环节。系统搭建环节是将收集到的有效数据信息送到通过网络传送到数据学习和处理系统，在数据信息的传递过程中应确保交通信息数据的可靠性，并且能够将信息传送到准确位置。系统搭建在数据采集、数据学习和处理、指令控制三个方面是条件，在此基础上进一步对系统进行完善和更新。（2）数据初测和分析环节。数据获取之后，信息数据是否准确、可靠，对于系统的导向至关重要，进行预测试，可以将系统可能遇到的问题进行预测和解决，对于将要协同工作的智能交通信号灯、3D斑马线等能够有良好的磨合和测试。（3）终端应用环节。系统设计的目的就是应用，该系统的目的就是能够达到对于交通环境的改善，能够在终端对交通产生大的推动，达到人、车、系统合一的效果。使得出行者能够通过终端应用选择合适的路线，同时能够使得整体的交通状况保持通畅，提高智能交通系统的效率。

4 结语

交通拥堵状况是大中小城市发展过程中必然面临的问题。结合人工智能中的深度的发展情况，进行对基于深度学习的AIT智能交通系统的研究和设计，能够为我国的交通现状带来质的改变，能够为出行者和交通管理人员带来极大的便利，满足我国道路交通的发展需求，进一步达到智能化手段推进交通系统智能化发展。

参考文献：

[1]温景容，武穆清，宿景芳.信息物理融合系统[J].自动化学报，2012，38（4）：507-517.

[2]何玲，吴恒玉，唐民丽.基于单片机的智能交通灯控制系统的研究与设计[J].电子设计工程，201l，19（22）：1-146.

[3]董旭良，王建华.一种求解多目标优化问题的粒子群算法的研究[J].电子设计工程，2013，21（3）：36-39.