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图源：图虫创意
在交通管理工作中，人工智能主要用于运动目标检测和识别，常用的应用场景包括动态违法取证、交通信号控制、路网流量调控、人车特征关联、交通行为研判等。
在交通信号控制方面，利用人工智能技术可实时分析城市交通流量，调整红绿灯间隔，缩短车辆等待时间，提升城市道路的通行效率。2016年在杭州萧山区的部分路段安装人工智能中枢——“城市数据大脑”，通过“城市大脑”智能调节红绿灯，车辆通行速度最高提升了11%。浙江宁波智能警亭实现了实时掌握警务区道路交通运行状态，提前预判交通拥堵，及时发现交通事件，快速调度辖区警力，因地制宜开展预警、干预、处置，实现指挥扁平化、决策科学化。青岛公安交警部门通过布设的1200余台高清摄像机，4000处微波、超声波、电子警察检测点，组建智能交通系统，实时优化城市主干道、高速公路及国省道的红绿灯市场，使得整体路网平均速度提高9.71%，通行时间缩短25%，高峰持续时间减少11.08%。
一文带你了解人工智能在交通管理的应用
在车辆识别方面，基于深度学习的车辆识别技术将特征范围由单纯的车牌或车标扩展到整个车身。车辆的车灯、格栅、车窗等均是车辆的重要特征，对车辆这些特征的引入，不仅大大提升了车辆识别的准确率，对干扰、遮挡等问题的适应性也更强，识别的类别也更加细化，不仅能识别车辆的品牌，而且能识别车辆的子品牌、型号、年款等详细类别。指定车辆在视频图像数据中的检索除了可以通过车牌、品牌、型号、颜色等描述信息进行外，还可以通过车辆图片或年检标、挂饰等局部特征进行。目前，国内很多城市的车辆卡口系统在现有系统的基础上扩展了车辆识别功能，也称为车辆二次分析系统，基本可以识别2000余种细化到年款的车辆类型，并在此基础上扩展出很多如“假/套牌分析”等实战业务应用。特别是针对“假牌”、“套牌”、“车内不系安全带”、“开车打电话”等需要人工甄别的违法行为，这些智能交通系统不仅事半功倍，而且极大减少人工投入，大大提升工作效率。
阿联酋迪拜警方在警车内安装了人工智能设备，旨在监控驾驶员的车内情况。该设备由Com-iot Technologies研发，可对安装于警车内的摄像头数据进行分析，能够抓捕违反道路交通规则的驾驶员。若在驾驶中打手机、吃吃喝喝、鲁莽驾驶或追逐其他车辆，人工智能装置随后就会告知对方，受监控驾驶车辆的车内情况。
