李彦宏专著《智能交通》出版,智能交通系统中的大数据分析

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时间 2025年7月11日 预览 32

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一、李彦宏专著《智能交通》出版

本书作者为百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏。全书共33万字,分为12章,涵盖智能交通主要领域,包括智能交通运营商、智能信控、智慧停车、车路协同、智慧高速、智能汽车和自动驾驶、地图、MaaS出行即服务、智能交通与碳中和、人机混合时代等。该书不仅阐释了技术与交通行业融合应用,还分析了30个具有代表性的城市案例,为交通智能化转型提供了现实参考和方向指引。

二、史其信的主要贡献

1995年以来多次参加有关ITS的国际会议及重要活动,发表ITS学术论文100余篇,并为政府提多份关于ITS发展的建议。
1997年4月在北京德宝饭店主持召开我国第一次ITS的国际会议-'97北京智能交通系统(ITS)展趋势国际学术研讨会(任大会主席)。日本VERTIS主席及国内外代表120多人出席,交通部、信息产业部、公安部、建设部、总后勤部等领导出席开幕式,国内主要新闻媒体进行采访和报道。
1997年4月主编出版了我国第一本关于ITS的学术会议论文集《'97北京智能交通系统(ITS)发展趋势国际学术研讨会论文集》。
1997年6月科技部主持召开中欧ITS研讨会,任组织委员会委员。
1998年交通部重点课题中国智能交通系统发展战略研究评审会,任专家评审组组长。
1999年7月在马来西亚召开的亚太地区ITS委员会会议上,代表政府提出申办第四届亚太地区ITS会议,并协助科技部获得主办权。之后参与第四届亚太地区ITS会议的筹备工作,任学术委员会委员。
1999年9月出版我国第一本关于ITS的学术刊物《ITS通讯》(任主编)。
1999年10月出席国家科技部建立国家智能交通系统技术研究中心的项目评审会。
2000年3月中国智能交通系统协调领导小组成立,任专家委员会成员并参加九五攻关课题中国ITS体系框架研究项目,任ITS技术评价子项目组组长。
2000年5月协助科技部和通用汽车公司组织首届ITS设计大赛,任大赛评审委员会委员。
2000年7月参与我国召开第四届亚太地区ITS会议的组织工作及会议论文评审工作。
2000年8月出席国家科技部建立国家铁道智能运输系统研究中心的项目评审会。
2000年9月创建并开通我国第一个智能交通系统(ITS)专业网站。
2000年10月科技部主持召开'99国际智能交通战略研讨会,任组织委员会成员。
2000年11月参与和指导广州市智能交通系统(ITS)发展规划的编制工作。
2000-2001年参加国家十五重大科技攻关项目智能交通系统关键技术开发和示范工程的立项工作。
2001-2002年参加济南、青岛、上海、杭州等ITS示范城市的试点应用项目技术方案论证。
2002年8月参加重庆召开的全国智能交通系统共用信息平台技术研讨会,代表专家组发表智能交通系统(ITS)共用信息平台构架及解决方案初步分析学术论文。
2002年10月参加国家十五重大科技攻关项目智能交通系统关键技术开发和示范工程中十个项目的投标。
2003年3月参加国家十五科技攻关项目中国智能交通系统发展战略研究,任子课题交通运输发展对智能交通系统的需求分析负责人。
2003年7月参加国家申办2007年在北京召开第14届ITS世界大会的准备工作。
2003年10月组织并率大陆代表团(任团长)赴台北参加第六届ITS亚太会议及海峡两岸智能运输系统学术会议。
2004年5月参加筹办在北京召开的第8届国际交通新技术应用大会,任大会技术委员会副主席。
2005年7月参加2007年北京召开的第14届ITS世界大会的学术委员会工作。

智能交通系统中的大数据分析

2020-08-2805:31·慕测科技

摘要大数据分析技术已经成为智能交通系统(ITS)的重点研究领域。智能交通系统会产生海量数据,这些数据能够决定智能交通系统的安全性,并对智能交通系统的设计和应用产生深远影响。本文首先回顾了大数据技术和智能交通系统的发展历程,接下来讨论了智能交通系统中的大数据分析框架。另外还总结了ITS中的数据来源、数据收集方法、数据分析方法以及数据分析平台等领域知识。本文还介绍了大数据分析技术在智能交通系统中的应用案例,包括道路交通事故分析、道路交通流量预测、公共交通服务规划、个人出行路线规划、轨道交通管理控制和资产维护等应用场景。最后,本文讨论了在智能交通系统中使用大数据分析技术所面临的一些开放性挑战。

关键词大数据分析智能交通系统机器学习

一.介绍大数据技术已经成为学术界和工业界的热门研究领域。目前很多十分流行的数据处理技术都使用了大数据技术,包括数据挖掘、机器学习、人工智能、数据融合、社交网络等。大数据技术在各个领域大放异彩。例如,在商业领域,一些企业利用大数据更准确地了解了消费者的行为,从而优化产品价格,提高产品质量。在社交网络领域,通过即时通讯、在线社交网络大数据分析等技术,Facebook、Twitter和Linkedin等公司可以了解用户当前的行为、社交关系和社交行为习惯,进而推广一些产品。在卫生保健领域,通过处理健康数据和查询护理资料,医生可以分析患者的病症特点,评估患者的体质,从而制定更人性化的治疗方案,降低患者的发病率。在智能电网领域,通过对智能电网数据的分析,电网运营商可以知道哪些部分的用电负荷过高,甚至可以诊断出哪些线路处于故障状态。这些数据分析结果可为电网升级、改造、维护工作提供参考。随着大数据分析技术在许多领域的成功应用,智能交通系统领域也开始关注大数据分析技术。

1970年代初,智能交通系统(ITS)就已经出现。ITS将先进的技术(包括电子传感器技术,数据传输技术和智能控制技术)融合到交通运输系统中。ITS的目的是为驾驶员及乘客提供更好的服务。在ITS中,可以通过很多来源获得数据,例如智能卡、GPS、传感器、摄像头等来源场景。随着ITS的快速发展,产生的数据量也越来越大。面对如此剧增的数据量,传统的数据处理系统显得效率低下,无法满足数据分析要求。毕竟它们没有预见到数据量的快速增长和其复杂度的提高,大数据分析技术为其提供了一种新的技术手段。大数据技术可以在以下几个方面为智能交通系统赋能。

  • 大数据分析技术可以处理ITS中生成的大量复杂数据。大数据分析解决了三个问题:数据存储、数据分析和数据管理。ApacheHadoop和Spark等大数据平台能够处理海量数据,在学术界和工业界均得到广泛的应用。
  • 大数据分析可以提高ITS的工作效率。ITS中的许多子系统需要处理大量的数据来提供信息从而提供决策来进行管理流量。通过快速的收集数据和分析海量的交通数据,交通管理部门可以实时预测交通流量。公共交通大数据分析可以帮助管理部门了解交通网络中的乘客出行模式,从而更好地进行公共交通服务规划。
  • 大数据分析可以提高ITS的安全水平。智能交通系统采用先进的传感器技术和检测技术可以获得大量的实时交通信息。通过大数据分析,可以有效地预测交通事故的发生。当发生事故需要紧急救援时,大数据分析系统的实时响应能力可以大大提高应急救援能力。大数据分析还可以为识别资产问题提供新的解决方案,如路面退化、道碴老化等问题。它可以让技术人员及
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