[ 導讀 ] 隨著經濟的發展，大城市人口、車輛都急劇膨脹，堵車成為家常便飯，市民花在交通上的時間成本急劇上升。此時，對于交通的管理成為了擺在所有城市管理者、決策者面前的一個巨大難題。

 　　一、智能交通
 
       隨著經濟的發展，大城市人口、車輛都急劇膨脹，堵車成為家常便飯，市民花在交通上的時間成本急劇上升。此時，對于交通的管理成為了擺在所有城市管理者、決策者面前的一個巨大難題。
 
       為了破解交通困局，各地除了大規模的興建軌道交通、BRT，倡導公交優先等理念外，也無一例外的把目光投向了智能交通——甚至是智慧交通——上面來，期望通過利用智能化、智慧化的交通管理手段，利用科技深入挖潛，規范交通行為，提升交通設施的利用效率。為此，深圳、長沙、武漢、北京、成都等城市在最近一兩年內都配置了少則幾億，多則十多億的預算，來投入智能交通系統的建設中來。
 
       針對智能交通，站在整個城市管理的角度來說，確實有不少值得去關注、重視的地方。本文就其中的智能交通調度、規范交通行為、保障交通安全三個方面進行點狀分析，期望能達到拋磚引玉的作用。

　　二、智能交通調度
 
       城市交通最重要的部分是市內客運，其關注的中心點自然是客流量。
 
       ● 從運輸企業的管理來說，實時、準確的客流量數據，是企業進行車輛動態調度、線路編排、運營管理、電子站牌提示的重要基礎數據之一。
 
       ● 對城市交通規劃來說，詳實、精準、時效性高的客流量數據、出行趨勢，是城市道路規劃、城市功能分區規劃、公共交通線路規劃等公共決策的重要支撐來源。
 
       現有的客流量數據，軌道交通有條件獲得比較準確的客流基礎數據；公交企業的客流數據，主要還是來源于運輸企業對于票款回收后的反向推算，不具備實時性和與地理位置相關的準確性。行內也都認識到了這個問題，所以在前面提到的所有城市智能交通規劃內，都將公交客流統計系統作為一個非常重要的組成部分，寫入了智能交通系統的子系統內。
 
       結合車載應用的場景要求，基于智能視頻分析的客流統計技術，成為車載客流統計的最佳選擇。特別是選擇應用嵌入式視頻分析客流統計系統，來滿足高準確率、高環境適應性、高實時性的要求。有了實時的、準確的客流量統計系統，公交企業管理者和城市決策者都有了良好的數據去支撐其管理行為，避免拍腦[FS:PAGE]袋決策過程的發生。
 
       在長途客運中，車載客流統計還能起到對站外上下客以及票款的監控作用。
 
       三、規范交通行為
 
       規范的交通行為是有序交通、高效交通的基礎。規范交通行為的手段中，除了常見的對于交通卡口的管控外，對于卡口范圍之外的交通行為也需要進行高效的管控。
 
       現在城市“公交優先”的理念已經深入人心，這是對公共資源高效利用的一個良好保障，所以一線城市一般都配備了BRT專用車道、公交車專用道等，全時或分時禁止社會車輛駛入。但是如何監控社會車輛占用專用車道行駛的行為呢？有的城市采用封閉BRT車道的行駛進行，有的城市依賴于交通卡口的視頻監控進行監管和威懾。封閉車道自然會有帶來大量投入，而且不能分時禁行；交通卡口監管范圍又非常有限。此時，基于智能視頻分析的物聯網傳感技術，如以飛瑞斯動態車牌捕捉為技術基礎的公交車專用道移動監控系統就發揮出其智能的優勢了。
 
       以沈陽公交為例，其通過在公交車前后方安裝攝像頭，配備飛瑞斯動態車牌捕捉儀自動對視野內的社會車輛進行分析和抓拍，拍得的照片具有85%以上的有效率，可直接作為違規行為取證的證據。此時任何公交車、BRT車輛都成為流動的監管點，對社會車輛占用公交車專用道行為具有極強的威懾作用，真正保障“公交優先”的落實。
 
       四、保障交通安全
 
       安全是交通管理的最重要的一環之一。對于智能交通規劃和管理來說，交通安全也是在規劃中不可或缺的部分。要保障交通安全，需要各種各樣的手段進行綜合配套管理，包括對酒駕行為的嚴厲打擊、交通設施的完善、交通行為的規范等。
 
       疲勞駕駛，是交通事故、交通意外的最重要的誘因之一，所以對于疲勞駕駛的預防和管理一直都得到了很高的重視。原有的手段一般是從管理制度上去要求，如持續行駛高速4小時需要進入服務站休息、更換司機等等。現在隨著物聯網感知技術的發展，基于智能視頻分析的疲勞檢測技術也開始進入實用階段。
 
       基于智能視頻分析的疲勞檢測技術，通過對人眼、面部細微特征進行分析，并結合車輛行駛速度等要素，對[FS:PAGE]可能處于疲勞狀態的駕駛員實現本地的聲光提醒，使駕駛員一直處于良好的精神狀態，防止安全事故的發生。
 
       通過智能視頻分析技術，普通視頻采集設備將變身為智能物聯網感知器，可以感知很多關鍵信息。在智能交通系統中，通過對客流統計數據、違規車牌照片、司機疲勞狀態等關鍵信息的再利用，為智能交通中的交通調度、交通規劃、交通行為管理以及交通安全預防都提供了非常優秀的應用。

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