隨著人工智慧、大資料、物聯網、雲端計算等技術的興起與發展，各類裝置、終端、系統平臺等都會產生海量的資料，加之傳統的處理方式已經逐漸落伍，因此，這些智慧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，這就彙集了海量車輛通行記錄資訊，如果單純地延續傳統的資料統計模式來進行分析和事件處理，將會有大量資料及資訊得不到及時反饋與解決。

而利用人工智慧、大資料、物聯網、雲端計算等技術，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。城市級的人工智慧大腦，實時掌握著城市道路上通行車輛的軌跡資訊，停車場的車輛資訊，以及小區的停車資訊，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排程，提升整個城市的執行效率，為居民的出行暢通提供保障。

本文我們將淺談一下人工智慧、大資料、雲端計算、物聯網等技術將會給交通行業帶來哪些便利與變革：

1.資料資源整合

由於我國線路眾多，與交通相關的絕大多數部門都有自己的資訊化平臺，併產生著海量資料，但是現在的每個部門及單位內的系統平臺大都是獨立的，資訊與資料也大都不互通互聯，這就造成資料資源的散亂與不共享。現在，由於雲端計算的深入應用，交通行業也開始了資料上雲、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雲的轉變，在某省高速集團撤銷省界站專案的視訊雲服務專案中，已成功接入裝置2000+路，藉助於視訊大資料分析加速案件處理效率。

2.智慧分析與決策

由於交通行業的卡口、監控視訊、交通事故、公交線網、車輛定位、車輛運營等模組眾多、資料體量大，如果繼續採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。現在基於大資料計算、人工智慧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，並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，但是隨著人工智慧、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慧分析上發力。藉助智慧視訊分析與識別技術，交通行業能統計車流量、車牌識別、車型檢測等，利於交通行業實現公路交通的全方位監控、巡邏；便於疏通交通堵塞；利於交通事件的追查與溯源。

4.自動處理與車輛跟蹤

基於智慧視訊識別技術與大資料計算能力，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資訊結合GIS或衛星定位技術，用來進行車輛的跟蹤。並在高速出入口設定自動收費系統，實現自動化、智慧化的業務處理，便於車輛快速通行。

5.遠端指揮排程

基於車輛跟蹤技術，一旦發生追捕、急救等事件，交通部門可以進行應急預案，通過交通平臺的資料互聯互通，實現急救與抓捕的人員、車輛排程，並及時做好疏通與運營。

在AI智慧分析、大資料、雲端計算、物聯網等新技術給各行各業帶來的變革與創新會一直驅動著我們推陳出新，而TSINGSEE青犀視訊所具備的智慧分析平臺EasyGBS、EasyCVR等也將適應時代的發展，與新技術結合，這些新興技術在交通行業的應用也遠不止於此，未來在交通訊號控制、智慧聯網汽車、智慧公交車等領域也會實現新的發展與突破。TSINGSEE青犀視訊智慧分析平臺可以為眾多行業場景下的物聯網裝置提供安全、可靠、高效的視訊連線、儲存、智慧應用服務，為眾多的行業使用者提供PaaS級的智慧化視訊雲平臺服務。