隨著人工智能、大數據、物聯網、云計算等技術的興起與發展，各類設備、終端、系統平臺等都會產生海量的數據，加之傳統的處理方式已經逐漸落伍，因此，這些智能便捷化的技術便逐漸滲透到各行各業中。像交通行業隨著交通路線、卡口的增多及大規模聯網，這就匯集了海量車輛通行記錄信息，如果單純地延續傳統的數據統計模式來進行分析和事件處理，將會有大量數據及信息得不到及時反饋與解決。 

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而利用人工智能、大數據、物聯網、云計算等技術，可實時分析城市交通流量，調整紅綠燈間隔，縮短車輛等待時間，提升城市道路的通行效率。城市級的人工智能大腦，實時掌握著城市道路上通行車輛的軌跡信息，停車場的車輛信息，以及小區的停車信息，能提前半個小時預測交通流量變化和停車位數量變化，合理調配資源、疏導交通，實現機場、火車站、汽車站、商圈的大規模交通聯動調度，提升整個城市的運行效率，為居民的出行暢通提供保障。

本文我們將淺談一下人工智能、大數據、云計算、物聯網等技術將會給交通行業帶來哪些便利與變革：

1.數據資源整合

由于我國線路眾多，與交通相關的絕大多數部門都有自己的信息化平臺，并產生著海量數據，但是現在的每個部門及單位內的系統平臺大都是獨立的，信息與數據也大都不互通互聯，這就造成數據資源的散亂與不共享。現在，由于云計算的深入應用，交通行業也開始了數據上云、資源整合，這將為交通行業的管理、規劃、運營與服務提供有利的支撐。

比如EasyNVR+EasyNVS的結合就已經實現了交通上云的轉變，在某省高速集團撤銷省界站項目的視頻云服務項目中，已成功接入設備2000+路，借助于視頻大數據分析加速案件處理效率。

2.智能分析與決策

由于交通行業的卡口、監控視頻、交通事故、公交線網、車輛定位、車輛運營等模塊眾多、數據體量大，如果繼續采用之前的統計分析來輔助決策，就會增加時間、人力、物力等成本。現在基于大數據計算、人工智能輔助決策的方式來處理交通行業的事件，會達到及時、有效的處理，并且可以及時追溯事件的發生，為未來避免相同事件的發生提供決策及依據。

3.車輛統計與識別

目前車輛統計與識別是交通行業最為熱門的應用，雖然現在的識別度不是很高，但是隨著人工智能、深度學習的應用，這一情況將會得到很大的改善。目前EasyCVR已經實現了車牌識別，在未來也將會在持續在智能分析上發力。借助智能視頻分析與識別技術，交通行業能統計車流量、車牌識別、車型檢測等，利于交通行業實現公路交通的全方位監控、巡邏；便于疏通交通堵塞；利于交通事件的追查與溯源。

4.自動處理與車輛跟蹤

基于智能視頻識別技術與大數據計算能力，可以實現除車流量統計、車輛識別，還可以根據提取出的車輛信息結合GIS或衛星定位技術，用來進行車輛的跟蹤。并在高速出入口設置自動收費系統，實現自動化、智能化的業務處理，便于車輛快速通行。

5.遠程指揮調度

基于車輛跟蹤技術，一旦發生追捕、急救等事件，交通部門可以進行應急預案，通過交通平臺的數據互聯互通，實現急救與抓捕的人員、車輛調度，并及時做好疏通與運營。