福建船政交通职业技术学院 张传娟

机器学习在智能交通中的应用关键技术研究

福建船政交通职业技术学院 张传娟

随着车联网、大数据、人工智能等技术的改进，智能交通得到了广泛普及和应用，实现了车辆识别监控、交通信号控制、驾驶员人脸识别、乘客信息服务等功能，均需要使用图像处理、特征检测、模式匹配等机器学习技术，以便能够实现交通应用的智能化、共享化和自动化。笔者结合智能交通应用实践情况，分析了机器学习在智能交通中的应用优势及关键技术，包括图像处理、特征检测、语音识别、自然交互等，进一步为提高智能交通的自动化、共享化、便捷化。

智能交通；机器学习；图像处理；特征检测；模式匹配

1.引言

随着大数据、互联网、云计算和人工智能等先进技术的发展，已经在金融证券、物流仓储、医疗卫生、教育科研、政务办公、商务消费等领域得到广泛应用，提高了人类社会的自动化、智能化水平。智能交通是计算机应用的一个重要领域。随着人类物质生活的丰富和经济的富足，越来越多的家庭购买乘用车，人类出行、货物运输等使用的车辆也越来越多，因此实现车辆的调度、监控、运行成为交通管理部门和科研机构的重要研究内容。但是数以千万的车辆管理采用人工模式非常繁琐，为交通管理人员带来了较大的工作量，因此人们提出在交通管理中引入人工智能，构建一个智能交通系统。机器学习是人工智能的关键技术，其可以实现图像处理、特征检测、模式匹配等功能，自动化的监测和识别车辆，同时也可以利用面部识别技术定位驾驶员，大大的提高了交通管理效率，具有重要的作用。……