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智能交通运输系统是发展交通运输业不可缺少的组成部分。交通信息化已越来越受到人们的关注,多年来,国内外都投入了很多人力和资金来发展智能交通系统,我国的智能交通系统也取得了一定的成绩,其中先进的交通管理系统、先进的公共交通系统等在我国发展已经趋于成熟。智能交通系统对缓解当前大中城市的交通压力起到了不可替代的作用。 相似文献
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付景华 《中小企业管理与科技》2008,(6):12
智能交通系统是现在交通运输发展的趋势,本文就智能交通体系在国内外的发展状况做了简要的介绍,对中国如何发展智能交通系统提出了自己的看法和建议. 相似文献
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付景华 《中小企业管理与科技》2008,(5):12-12
智能交通系统是现在交通运输发展的趋势,本文就智能交通体系在国内外的发展状况做了简要的介绍,对中国如何发展智能交通系统提出了自己的看法和建议。 相似文献
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智能收费系统的应用对我国交通运输能力的提高,实现交通收费的高效性和准确性具有非常重要的作用。智能收费系统是智能交通系统的重要组成部分,融合了通讯、计算机、网络、无线服务、自动化控制等多种学科的先进技术。本文对高速公路智能收费系统的基本原理进行分析,从硬件系统、软件系统、射频识别三方面探讨智能收费系统的关键技术及实现。 相似文献
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不停车收费系统(ETC)作为智能交通系统领域中的一个重要方面,是缓解收费站交通堵塞"瓶颈"的有效手段,对环境污染的降低起到重要作用,所以各国都把不停车收费系统作为智能交通系统领域最先投入应用的系统来开发。 相似文献
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智能交通系统旨在将信息技术、数据通信技术、电子控制技术及计算机处理技术等有效地综合应用于地面交通管理。智能交通系统是从系统的观点,将人、车、路、环境综合起来解决交通问题。本文分析国内外智能交通的现状及国内应用特点。 相似文献
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ITS智能交通管理系统是由智能收费系统、无线信息发布系统两个部分组成。本系统综合应用了ETC、无线传播、DSRC等技术。对ITS智能交通管理系统的系统架构、功能、实用性、高效性进行了详细的分析介绍。对提高交通系统的运行效率,减少交通事故,降低环境污染,从而建立一个高效、便捷、安全、环保、舒适的综合交通运输体系。 相似文献
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姚进 《中小企业管理与科技》2010,(16):50-50
智能运输系统的主要思想是将传统的交通系统看成是人、车、路的统一体,运用计算机、通信、人工智能、传感器等领域的先进成果来彻底改变目前被动式的交通局面,使人在驾驶过程中可以随时通过GPS/GIS、广播、信息发布板等手段了解目前的交通状况,而交通管理部门则可通过道路上的车辆传感器、视频摄像机等设备随时了解各个路段的交通情况,并随时对各个交通路口的交通信号进行调整以及对外界进行信息发布,使整个交通系统的通行能力达到最大.本文就智能交通体系在国内外的发展状况做了简要的介绍,对中国如何发展智能交通系统提出了自己的看法和建议. 相似文献
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一、智能交通系统的产业标准化的必要性
智能交通系统(ITS),是指采用人工智能技术、信息技术等高新技术,对传统的道路交通运输系统进行变革,营造安全、快速、舒适、高效、重视环境的运输系统. 相似文献
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通过对车辆安全系统,网络、通讯及导航系统,智能交通系统和移动多媒体系统的介绍,指出汽车与现代信息技术的有机结合适应了当今社会快节奏的生活方式,并强调了其智能化、网络化是信息社会发展必然的趋势。 相似文献
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20世纪80年代以来,世界一些发达国家纷纷投入智能交通系统(ITS)的研究与开发,并已形成21世纪交通运输系统的发展方向。我国是一个发展中国家,随着经济的高速发展,城市化、汽车化急速发展,导致交通拥挤、事故增多、环境污染等问题日益恶化。文章针对我国城市交通系统的实际情况,对发展ITS的必要性、紧迫性进行分析,并对发展我国ITS的框架提出设想。 相似文献
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随着城市交通的发展,运用原有的传统方式控制红绿交通信号显然已经跟不上时代的发展,运用计算机交通控制系统及智能交通系统,科学管理区划路口、路段和组织交通流,是世界各国解决城市交通问题的基本思路。本文选用目前应用较广泛的VHDL硬件电路描述语言,实现对路口交通灯系统控制器的硬件电路描述,并且在Altera公司的EDA软件平台MAX+PLUSⅡ环境下通过了编译、仿真,实现了对交通灯系统的智能控制。 相似文献
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随着以汽车行业和互联网巨头为主导的智能汽车技术快速发展,“智能网联交通系统”成为了智能交通系统最新的发展方向。所谓网联交通,就是指以智能汽车与车辆联网技术为基础,以交通核心参与者(人、车、路)作为网络节点,通过多源交通信息感知与融合技术,借助泛在网络的通信交互和计算能力,提供本地和远程综合信息服务的复杂网络。 相似文献
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《中国高新技术企业评价》2016,(4)
自动交通标志识别是智能交通系统不可缺少的一部分。因为随着车辆的增加,人工智能的智能交通系统的实现是必要的,智能交通系统主要是通过获取外界环境信息来做出相应的判断和反应。文章采用梯度直方图方法作为交通标志的视觉特征向量,并采用支持向量机完成模型的训练和识别,在德高标准数据集GTSRB上正确率为72.08%。 相似文献