大数据时代下的智能交通
互联网智能交通的技术创新与应用
互联网智能交通的技术创新与应用在当今数字化时代，互联网智能交通正以前所未有的速度改变着我们的出行方式和交通管理模式。
随着信息技术的不断发展，一系列创新技术应运而生，并在交通领域得到了广泛的应用，为解决交通拥堵、提高交通安全、优化出行体验等方面带来了新的思路和方法。
一、互联网智能交通的技术创新（一）大数据与云计算在交通中的应用大数据技术能够收集和分析海量的交通数据，包括车辆行驶轨迹、交通流量、道路状况等。
通过对这些数据的深度挖掘和分析，可以精准地预测交通流量的变化趋势，为交通管理部门制定合理的交通疏导策略提供有力支持。
云计算则为大数据的存储和处理提供了强大的计算能力和存储空间，使得大规模的交通数据处理成为可能。
（二）物联网技术的融入物联网技术将车辆、道路设施、交通信号灯等交通元素连接起来，实现了它们之间的信息交互和协同工作。
车辆可以实时获取道路状况和交通信号的信息，从而调整行驶速度和路线；交通信号灯可以根据实时交通流量自动调整配时，提高道路通行效率。
（三）智能感知技术的进步智能感知技术，如摄像头、雷达、传感器等，能够实时监测交通状况。
高清摄像头可以捕捉车辆的车牌号码、车型等信息；雷达可以测量车辆的速度和距离；传感器可以感知道路的温度、湿度等环境参数。
这些感知设备为交通管理和决策提供了实时、准确的数据支持。
（四）自动驾驶技术的发展自动驾驶技术是互联网智能交通领域的一项重大突破。
通过激光雷达、摄像头、传感器等设备的协同工作，车辆能够感知周围环境并自主做出驾驶决策。
虽然目前自动驾驶技术还面临一些技术和法律上的挑战，但它的发展前景广阔，有望彻底改变人们的出行方式。
二、互联网智能交通的应用场景（一）智能交通管理交通管理部门可以利用互联网智能交通技术实现对交通流量的实时监控和动态管理。
通过大数据分析和智能算法，优化交通信号灯的配时，设置可变车道，及时发布交通拥堵预警和疏导信息，提高道路的通行能力。
（二）智能公交系统智能公交系统可以实现公交车辆的实时定位、运行轨迹跟踪和到站预测。
基于大数据的人工智能交通预测与决策
基于大数据的人工智能交通预测与决策随着科技的不断发展和迭代，大数据和人工智能已经成为当今时代的重要组成部分。
在交通领域中，基于大数据和人工智能的交通预测和决策，已经成为提高交通运输效率和优化交通管理的重要手段。
本文将探讨基于大数据的人工智能交通预测与决策。
一、大数据在交通领域中的应用大数据的出现为交通领域的管理和决策带来了新的思路和方法。
交通领域所涉及的数据类型非常多，如交通流量、道路状况、车辆运行状态等等。
通过对这些数据进行收集和分析，可以提高交通运输效率和安全性。
比如，在交通管制和拥堵缓解上，通过大数据来预测道路的交通状况，及时调整交通流量，优化交通信号等手段，可以有效的减轻交通拥堵，提高交通出行的效率。
同时，在交通安全方面，大数据也可以提供道路事故数据和交通运行数据，为交通管理部门提供决策依据。
二、人工智能在交通领域中的应用人工智能在交通领域中的应用也是越来越广泛。
人工智能的发展让机器可以自主学习和决策，为交通管理带来了更多的可能性。
比如，在车辆巡航上，如果将人工智能技术应用到交通巡航管理中，就可以通过车辆的自动控制，实现交通巡航的自动化和智能化。
在交通信号灯控制上，人工智能系统可以通过对车辆的实时监控，自动进行信号调度和优化，提高交通运输的效率。
三、基于大数据的人工智能交通预测基于大数据的人工智能交通预测，可以通过收集各种交通数据，如车辆行驶路线、交通流量、路况信息等，利用人工智能的算法和技术进行分析和处理，预测未来的交通状况。
预测结果可以为交通管理部门的交通管制和调度提供决策依据，同时也可以帮助车主选择合适的路线和出行时间。
比如，在高峰期，通过大数据的分析和处理，可以得出交通拥堵情况，为交通管制部门提供交通管制方案，减轻拥堵压力。
四、基于大数据的人工智能交通决策基于大数据的人工智能交通预测结果，可以为交通管理部门提供更加精确和灵活的交通管理和调度方案。
同时，基于大数据的人工智能交通决策，通过机器学习和智能化算法，可以自主地分析处理各种交通数据，并进行预测和判断，从而给出更加全面和科学的交通决策。
大数据与智能交通
大数据与智能交通在当今科技飞速发展的时代，大数据与智能交通的结合正在深刻地改变着我们的出行方式和城市交通的运行模式。
曾经，我们在拥堵的道路上焦急地等待，对交通状况的不可预测感到无奈。
而如今，大数据的应用为解决这些问题带来了新的希望和可能。
大数据是什么呢？简单来说，就是大量的、多样化的、高速产生的数据集合。
这些数据来源广泛，包括道路上的传感器、车辆上的 GPS设备、智能手机的移动数据，甚至社交媒体上的信息等。
通过对这些海量数据的收集、分析和处理，我们能够获得有关交通流量、路况、出行需求等方面的宝贵洞察。
智能交通则是利用先进的技术和理念，使交通系统更加高效、安全、便捷和环保。
当大数据与智能交通相遇，便产生了一系列令人瞩目的创新和变革。
首先，大数据在交通流量预测方面发挥着关键作用。
传统的交通预测方法往往基于历史数据和简单的模型，准确性和及时性都有限。
而借助大数据，我们可以实时收集和分析道路上的各种信息，包括车辆速度、车流量、道路占有率等。
通过复杂的算法和模型，能够更加准确地预测未来一段时间内的交通流量变化，为交通管理部门提供决策支持，提前采取疏导措施，避免拥堵的发生。
其次，大数据优化了交通信号灯的控制。
在很多城市的路口，交通信号灯的时间设置往往是固定的，不能根据实时的交通状况进行灵活调整。
利用大数据技术，系统可以根据不同时间段的车流量和行人流量，自动优化信号灯的时长，减少车辆等待时间，提高道路通行效率。
再者，大数据助力了公共交通的管理和规划。
通过分析市民的出行规律和需求，公交公司可以合理调整线路和发车频率，提高公交服务的质量和吸引力，鼓励更多人选择公共交通出行，从而缓解道路交通压力。
此外，大数据还在智能停车管理中展现出巨大的价值。
在城市中，找停车位常常是司机们头疼的问题。
通过大数据，我们可以实时了解各个停车场的车位使用情况，并将这些信息提供给司机，引导他们快速找到空闲车位，减少因寻找车位而产生的无效行驶。
大数据在智能交通中的应用
大数据在智能交通中的应用随着城市化进程的加速和交通需求的不断增加，现代城市交通系统正在迎来一场数字化时代的变革。
大数据技术作为不可避免的趋势，正在逐渐渗透到城市交通领域中，并为智能交通的实现提供了前所未有的机会。
本文将重点讨论大数据在智能交通中的应用，并对其未来发展进行展望。
1.交通管理和控制交通管理和控制是城市交通系统中最基本也最关键的环节。
采用大数据技术，可以实现对路况、拥堵情况、车辆流量等数据的实时监控和分析。
通过数据分析，交通管理部门可以及时采取措施，提高交通运行效率，缓解交通拥堵。
2.出行规划和优化大数据技术可以收集和分析出行者的出行信息，如出行目的、出行时间、出行方式、出行路线等。
这些数据可以为出行规划和优化提供参考，比如提供最佳路线、最短路径、出行时间推荐等服务。
3.智能交通信号灯控制通过对交通流量、拥堵等数据的分析，可以实现交通信号灯的智能控制和优化。
这有助于降低车辆等待时间，提高通行效率，减少交通拥堵。
4.智能停车系统大数据技术可以收集和分析停车场的空闲率、车流量等数据。
通过数据分析，可以提供最优停车场选择、车位预定、停车费用计算等服务，从而提高停车效率和用户体验。
5.车辆健康监测大数据技术可以实现对车辆的实时监测和分析，发现车辆故障、保养需求等问题。
这有助于提高车辆的健康状况，降低事故率。
6.智能交通安全管理大数据技术可以实现对道路交通事故发生的监测和预测。
通过数据分析，可以提前发现道路安全隐患并采取措施防范事故的发生。
随着城市和交通的不断发展和变化，大数据在智能交通领域中的应用也将不断加强和完善。
未来，大数据技术将会广泛应用到交通系统的各个方面，如自动驾驶、智能电动车充电、互联网交通服务等。
这将带来更加高效、智能、绿色、安全的城市交通系统。
1.自动驾驶在大数据的支持下，自动驾驶车辆可以实时获取地图、交通信号、车辆行驶行为等数据，根据各个数据之间的关系和交互，进行智能决策和控制，实现智能自动驾驶，提高交通安全和效率。
大数据技术在智能交通领域的应用
大数据技术在智能交通领域的应用第一章：前言大数据时代的到来改变了人们的生活方式，也促进了智能化交通技术的发展。
智能交通旋风将城市纵横贯穿的公路，架起了实现顺畅通行与节能减排的桥梁。
其中，大数据技术的应用成为实现智能交通的重要依托之一。
本文将从大数据技术在智能交通的应用现状、大数据技术在车辆管理和智能交通信号控制中的应用、大数据技术在智能导航和自动驾驶等领域的应用几个方面，探讨大数据技术在智能交通领域中的应用。
第二章：大数据技术在智能交通的应用现状智能交通系统集成了车辆控制系统、智能交通信号控制系统、交通信息管理系统、智能导航系统等多个技术模块，这些模块产生的数据量很大，如何对大量数据进行处理和分析，成为实现智能交通的关键技术问题。
大数据技术可以从原始数据中提取有价值的信息，为智能交通提供精细化服务，包括交通拥堵状况预测、交通安全风险评估、交通资源优化等。
在全球范围内，现已涌现出一批智能交通大数据公司，例如Uber公司、百度地图、腾讯地图等，这些公司都利用大数据技术来分析整个城市的交通状况和个人的出行需求。
他们的数据来源包括了嵌入式传感器、GPS空间定位、摄像头、车载传感器、智能手机应用程序等。
第三章：大数据技术在车辆管理和智能交通信号控制中的应用车辆管理和智能交通信号控制是智能交通系统的关键部分，大数据技术也被广泛应用于这两个领域。
1.车辆管理车辆管理的主要任务是确保车辆的正常运行，包括行车安全、车辆保养和维修管理等。
大数据技术可以通过实时监测车辆的各项指标数据，进行精细化管理，预防事故的发生。
例如，美国通用汽车公司利用车载传感器采集的大数据，建立了“OnStar”系统，这个系统能够向司机提供实时的车况信息、驾车行为评级以及判断空气质量等服务，可以为车主提供更便捷、更安全的驾车体验。
2.智能交通信号控制智能交通信号控制是将交通流量与信号配时相结合，实现城市交通拥堵缓解、交通状况智能化的重要手段。
交通运输中大数据分析的应用案例
交通运输中大数据分析的应用案例在当今数字化时代，大数据分析已经成为交通运输领域的关键工具，为改善交通流量、提高安全性、优化运营效率等方面带来了显著的变革。
以下将为您介绍一些在交通运输中大数据分析的具体应用案例。
一、智能交通管理在城市交通管理中，大数据分析发挥着至关重要的作用。
以北京市为例，通过在道路上部署大量的传感器、摄像头等设备，收集了海量的交通数据，包括车辆流量、车速、道路拥堵情况等。
利用大数据分析技术，对这些数据进行实时处理和分析，交通管理部门能够准确地掌握城市道路的交通状况，并及时采取措施进行调控。
例如，当某个区域出现交通拥堵时，系统会自动分析拥堵的原因和范围，并智能地调整信号灯的时长，引导车辆分流，从而缓解拥堵。
此外，大数据分析还可以预测交通流量的变化趋势，提前做好交通疏导预案，避免出现大面积的拥堵。
二、公共交通优化大数据分析在公共交通领域也有着广泛的应用。
比如，某市的公交公司通过收集乘客的刷卡数据、车辆的运行轨迹、站点的上下客数量等信息，深入了解乘客的出行需求和习惯。
基于这些数据的分析，公交公司可以优化公交线路和发车频率。
对于客流量较大的线路，增加车辆投入和发车频次，以减少乘客的等待时间；对于客流量较小的线路，则适当调整运营计划，提高资源利用效率。
同时，大数据还能帮助公交公司预测特定时间段和区域的客流量，提前调配车辆和人员，确保在高峰时段和热门区域有足够的运力，为乘客提供更好的服务。
三、物流配送效率提升在物流行业，大数据分析同样带来了巨大的效益。
一家知名的电商物流企业，通过整合订单数据、仓库库存数据、运输车辆的位置和状态等信息，实现了物流配送的智能化管理。
系统可以根据订单的目的地、货物的重量和体积、车辆的剩余运力等因素，自动规划最优的配送路线。
这不仅减少了运输里程和时间，降低了油耗和运输成本，还提高了货物的送达速度和准确性，提升了客户满意度。
此外，大数据分析还能够对库存进行精准预测，帮助企业合理控制库存水平，避免库存积压或缺货的情况发生。
大数据时代新技术在智能交通中的应用
刘晓娟河北省衡水市公共交通总公司近几年我国经济发展迅速，在此背景下人均收入水平也在不断升高，对生活水平的追求也越来越高，私家车人均拥有量也在不断攀升，导致路面交通复杂度越来越大。
大力研发智能交通体系可以显著提高出行的效率，满足人们对美好生活的追求。
智能交通所谓智能交通，指的是将多种信息技术相结合，从而构建出一种综合交通运输管理系统。
综合交通运输管理系统十分复杂，其中包括了多种现代化技术，例如，电子信息技术、计算机技术以及自动控制技术等，让综合交通运输管理系统具备信息搜集、信息处理和信息交换等多种功能，有助于路面交通得到灵活调度，使交通更加顺畅。
为缓解日益严重的交通拥堵问题，智能交通已经成为未来交通系统的发展方向之一。
大数据大数据信息技术是近几年科研水平不断提高的智慧结晶，它可以对各类信息进行整合，帮助数据处理人员了解想要了解的情况，提高信息的利用价值。
地面交通管理人员利用大数据技术对交通情况进行了解，然后依据不同的情况和性质，做好交通疏导工作，可以有效提高交通运输效率，除此之外大数据信息的预测性和及时性可以保障信息数据的实时更新，有效提升数据的准确性。
对于交通管理领域而言，大数据是非常重要的新技术。
新技术在智能交通中的应用近几年由于科技的进步研发出了多种新型技术，例如智能化技术、计算机视觉技术和语言处理技术等，这些技术加持到交通当中可以有效提高交通的智能化。
1.自然语言处理技术语言和学习算法的进步，使得不同民族不同国家使用不同语言的人可以利用该技术进行相互交流，自然语言处理技术的识别分析能力非常强，而且可以通过人机对话的形式，帮助机械了解人的心情、性格等，从而辅助工作人员制定相关的服务，把自然语言技术运用到交通执法当中，可以提高交通执法人员和驾驶人员的沟通效率，降低交通执法难度。
2.计算机视觉技术利用计算机视觉技术可以跟踪和检测目标车辆，提高复杂场景的识别效率，识别车型和车牌的内容，此外计算机视觉系统还可以在识别人和机动车之后对其进行实时跟踪，既可以静态检测图片，又可以动态检测视频，满足工作人员的各类需求。
大数据分析在智能交通领域的应用案例
大数据分析在智能交通领域的应用案例近年来，随着科技的快速发展和大数据时代的到来，智能交通逐渐成为国内外交通领域关注的焦点。
大数据分析作为一种强大的工具，正在被广泛应用于智能交通领域，以提高交通安全性、减轻交通拥堵、提高出行效率等方面。
下面将介绍一些大数据分析在智能交通领域的成功案例，以展示其巨大应用潜力。
一、智能交通实时监测大数据分析在智能交通实时监测上的应用，可以帮助交通部门及时获取交通流量、道路拥堵情况等重要数据，从而实现对整个交通系统的实时监控和调整。
例如，某城市通过安装感应器和监控摄像头等设备，采集交通信息，并利用大数据分析技术对这些数据进行处理，实时监测路况状况。
通过分析交通数据，系统可以自动检测拥堵路段，并针对性地向驾驶员提供实时的交通导航建议，帮助缓解交通拥堵情况。
二、交通事故预测与预防大数据分析在交通事故预测与预防方面的应用，可以通过对历史交通事故数据的挖掘和分析，发现潜在的交通事故风险，并采取相应的措施来预防和减少交通事故的发生。
例如，某城市的交通管理部门通过分析大量的交通事故数据，使用数据挖掘和机器学习算法，建立了交通事故发生的模型。
该模型可以识别出交通事故发生的概率较高的路段和时间段，并及时采取交通管制措施，例如增派交警、设置限速等，有效预防了交通事故的发生，提高了交通安全性。
三、交通流量优化大数据分析在交通流量优化方面的应用，可以通过对交通流量数据的分析和建模，实现交通信号的优化控制，减少交通拥堵，提高出行效率。
例如，某城市的交通管理部门利用大数据分析技术，分析道路上的车流量、车速等数据，并自动调整交通信号灯的配时方案。
通过实时的交通流量数据分析和信号灯的精确控制，可以最大程度地优化交通流量，减少交通拥堵，提高整体交通效率。
四、智能交通导航大数据分析在智能交通导航方面的应用，可以通过对城市交通数据的全面分析和研究，为驾驶员提供准确、实时的导航建议，帮助其选择最佳的交通出行路线。
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大数据时代下的智能交通
作者：周翼华俞晓东
来源：《现代信息科技》2018年第05期
摘要：目前，大数据技术在科学计算、社交网络、金融、物联网、网页数据、移动数据、多媒体、REID传感器、互联网文本、医疗卫生、社会数据、文件、电子商务、天文学、生物学、大气科学、基因组学、档案管理学等各行业得到了广泛应用。
随着大数据时代的不断深入，大数据技术也被植入了交通管理工作中，从而形成了智能交通。
关键词：大数据时代；大数据技术；智能交通
中图分类号：TP392 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2018）05-0111-02
Intelligent Traffic in the Era of Big Data
ZHOU Yihua，YU Xiaodong
（China Road & Bridge Corporation，Beijing 100011，China）
Abstract：At present，big data technologies have been obtained in scientific computing，social networks，finance，internet of things，web data，mobile data，multimedia，REID sensors，internet texts，medical and health，social data，documents， electronic commerce，astronomy，biology，atmospheric science， genomics， archival management and other industries. It is widely used. With the deepening of the era of big data， big data technology has also been implanted in traffic management， thus forming intelligent transportation.
Keywords： big data era；big data technology；intelligent transportation
0 引言
互联网技术的迅速发展催生了大数据这一概念。
在21世纪，大数据技术的应用行业也更加广泛，交通管理工作自然也不例外，实施大数据时代下的智能交通管理，不仅可以规范交通秩序，缓解交通污染与堵塞问题，而且能够为交通事业的发展提供有力的技术保障。
在大数据时代，智能交通技术一共采用了四种关键技术，分别是大数据技术、车辆检测技术、图像抓拍识别技术和自动车辆识别技术。
此外，智能交通系统软件主要包括单片式ETC系统和双片式ETC系统。
本文将简析大数据时代下的智能交通技术优势，并浅论大数据时代下的智能交通管理技术。
1 大数据时代下的智能交通技术优势
从整体分析，大数据时代下的智能交通技术有四大优势：第一，清晰度高。
大数据时代下的智能交通技术能够收集海量的数据信息，并运用高清摄像机拍摄来往车辆的动态视频，全方位监控交通行使状态，使视频图像保持高清晰度，并处理好特殊监控细节；第二，系统功能极强。
大数据时代下的智能交通技术使用了三维电子地图、电子交警，能够全面监控整个区域的交通状况，节约人力成本，提升交通管理效果；第三，交通整体调度极高。
大数据时代下的智能交通技术可以准确获取整个区域的交通运行信息，然后对所有交通信息进行整理与分析，并借助交通信号灯和电子交警来掌控和调节交通流量；第四，识别准确。
大数据时代下的智能交通技术系统中融入了智能化管理技术与自动车辆识别技术，能够精确判断交通信息，并结合信息内容对区域交通进行高效调度。
2 大数据时代下的智能交通管理技术
2.1 大数据技术
随着大数据时代的到来，“大数据技术”这一概念已经被更多的人了解和熟悉。
所谓大数据，浅显地理解就是海量数据，具体来说，它是指在现有条件下人们无法在一定时间内使用常规软件工作对其内容进行获取、管理和处理的数据集合，也就是说，数据集的大小超出了人们的在可接受时间下的收集、管理和处理数据的能力。
伴随着信息全球化的发展，社会生产与生活的各方面都需要大数据的支撑，基于大数据数量巨大、种类繁多、覆盖面全的优势，人们在要做重大决策时均会以数据信息作为重要依据，可见大数据对社会生活与生产的重要性。
从宏观视角来讲，大数据技术主要由采集技术、存储管理技术、数据分析技术、数据挖掘技术、数据展现技术与数据应用技术组成。
其中，大数据采集技术的主要工作是“采集”，即采集重要交通信息，采集技术重点要突破分布式高速高可靠性数据采集、高速数据全映像等大数据收集技术以及高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术，设计质量评估模型，开发数据质量技术；大数据处理技术主要完成对已接收数据的辨析、抽取和清洗等操作；存储管理技术是运用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用；数据分析与数据挖掘技术密切相关，即通过开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图像挖掘等新型数据挖掘技术，突破各项数据链接；数据展现技术与应用技术是将分析与管理智能交通融为一体，实现数据信息的传输、查询和计算功能，全面优化集成性智能交通系统技术平台。
随着大数据技术的深入，Web方案、Java方案和分布式方案应运而生。
Web方案主要应用于智能交通系统嵌入式设备中，该方案需要配备Web服务前端、CGI引擎、执行机构和解释性语言的相关服务。
在设计Java方案时，需要借助HMI应用逻辑来规范Java语言，运用Java虚拟机做好空间解释执行工作，解释完毕后，用代码和Native实现空间交互，做好信息的输入、输出、编辑与整理工作。
分布式方案又称作多主机分布式体系架构设计方案，该方案以原生系统为辅助系统（辅助系统又称作附属设备），然后借助执行机构与HMI组建分布式结构，要注意将它们分别部署于两台主机的相应系统中，在设计分布式方案时，还需注意正确使用解释引擎和远程方法调用系统，以便实现信息的高度集成。
大数据技术还能够优化智能交通系统结构体系及其架构。
因此，对于C/S架构，一方面需要布设好局域网，精心配置数据库服务器，将监控装备设置在数据采集前部，完成自动监控作业之后，要将监控视频与图片信息传输至服务器内，最后对数据进行处理，并将其分别传输到分中心与省中心。
另一方面，要综合使用大数据技术着重优化智能交通硬件结构，精心配置车道计算机、控制器、微波读写器、触发线圈、车辆检测器、抓拍摄像机、信号灯、费额显示器、声光报警器、字符叠加器和高速挡车器，这样有助于保持交通的畅通性。
2.2 车辆检测技术
车辆检测技术大多被应用于ETC车道系统中，该系统通常在车道的入口与出口运用地感线圈来自动检测车辆。
传统ETC车道系统通常会使用三线圈进行设置，一般情况下，第一个线圈是触发线圈，通过启动车道天线读写的方式来检测进入车道的车辆；第二个线圈是抓拍线圈，该线圈通过启动车辆识别系统来识别车牌和抓拍车辆图像；第三个线圈是落杆线圈，通常是在完成ETC交易之后自动回落栏杆。
如今，ETC车道系统在三线圈的基础上又增加了一个线圈，对系统进行了细致地优化。
简而言之，当代智能化ETC车道系统由两个线圈识别车辆的队列信息，另外两个线圈则用以判断交易车辆。
2.3 图像抓拍识别技术
从智能交通管理的角度来讲，图像抓拍识别技术属于车牌识别系统的核心技术，车牌识别系统主要是利用数字图像处理模式来识别车辆与车牌，并全面采集数字视频与数字图像。
通常，智能交通管理将车牌号作为识别车辆的重要标记，因此，可以说图像抓拍识别工作性质的关键影响因素是车牌号的重要性以及特殊性。
只要有车辆途经ETC车道，ETC系统和车牌识别系统就会自动识别车牌，并精确抓拍车辆的视频与照片，然后将车辆的车牌信息和所有图片信息进行加工并输入，使之形成流水数据，然后根据数据信息来判断来往车辆是否存在违规行为。
2.4 自动车辆识别技术
自动车辆识别技术能够准确识别途经车辆的大小、规模、车辆车型、重量、座位数、轴型和轮胎等，该技术属于自动车型识别系统的核心技术，其组成装备主要包括红外线扫描仪、轨道接触器、动态称重装置、电感环线圈和激光扫描器，这些精密装备仪器能够进一步促进交通管理智能化，将所有识别信息以数据形式输入OBU中。
3 结论
综上所述，发挥大数据时代下的智能交通技术优势，确保交通的安全性与畅通性，需要在智能交通管理技术中紧密融合大数据技术、车辆检测技术、图像抓拍识别技术和自动车辆识别技术，使这四种技术相互作用，全面促进交通管理智能化与高效化。
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作者简介：周翼华（1986-），男，汉族，江苏人，中国路桥肯尼亚办事处总经理助理，中级工程师，本科。
研究方向：交通工程；俞晓东（1985-），男，汉族，江苏人，中国路桥肯尼亚办事处总经理助理，中级工程师，本科。
研究方向：交通工程。