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解决方案|人工智能AI在智能交通领域中的应用( 三 )

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运输管理系统(TMS)属于运输管理领域 ， 具体涉及运输业务 。 这些系统的目标是使用数据建立有效的路线规划、负载优化、提高灵活性和透明度 。 根据 Gartner ， 该领域预计将快速增长[42] 。 城市的交通战略与信息系统相关联 ， 以便更好地管理 ， 该系统将专注于采集、处理、传输和管理由此产生的数据 。 在过去的几十年里 ， 由于智能技术的出现 ， 各种物流、路线、地图和规划的信息系统正在开发中 。 这些系统提供了更好的数据处理能力 ， 以更好地规划运输过程 ， 从而实现智能运输系统(ITS)[13] 。
从用户和车辆生成的数据用于构建高效的ITS 。 由于跨车辆、城市基础设施和其他相关活动的信息获取、交换和集成 ， 将ITS构建到交通系统中确保了性能的提高 。 据观察 ， ITS 支持城市当局和车辆用户的决策过程 。
用户和车辆产生的数据被用于构建高效的ITS 。 将ITS纳入交通系统 ， 通过车辆、城市基础设施和其他相关活动的信息获取、交换和集成 ， 确保了性能的提高 。 据观察 ， ITS支持城市管理单位和车辆用户的决策过程 。
本文的重点是智能交通系统 ， 它是交通管理系统的一部分 。 采用基于桌面的方法来整理人工智能技术 ， 以解决交通行业问题 ， 构建可持续的交通系统 。 识别和讨论了ITS各种子系统的好处以及对运输行业产生积极影响的人工智能应用 。 数据来自研究论文、政府报告、期刊文章和咨询机构的报告 。 早期研究中采用的一些框架被认为是当前研究中确认子系统的基准 。 这项工作将帮助企业和政府采用这些技术 ， 并根据给定的场景构建相关的解决方案 。
2 . 文献调查
人工智能已经对医疗保健、零售、银行、保险、娱乐、制造和运输等各个行业造成了重大冲击 。 人工智能在交通运输中的几个用例已经过试验和采用 ， 证明了这个市场正在上升的事实 。 随着与人工智能相关的技术进步 ， 交通运输业向在车辆上嵌入方便用户使用的设备的方向发展 。 这导致了使用设备生成的数据建立ITS 。
当前形式的人工智能能够解决实时运输中的问题 ， 从而管理物流系统和货运的设计、运营、时间表和管理 。 其他一些应用包括旅行需求分析、交通组织、行人和群体行为分析 。 AI 技术允许将这些应用程序用于整个运输管理——车辆、驾驶员、基础设施以及这些组件动态提供运输服务的方式[59] 。 在难以完全理解交通系统特征之间复杂关系的领域 ， 人工智能方法提供了智能解决方案[1] 。 [31]的研究专注于两个领域 ， 即人工智能和交通 。 人工智能一方面带来了巨大的机遇 ， 另一方面也带来了与安全相关的重大挑战 。 从 2000 年代中期开始 ， 用于商业目的的交通私有化带来了新的研究机会和计划 ， 并在这些领域取得了相当大的进步 。

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