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摘要：智能技术发展过程中，在云计算技术的帮助下，高速公路管理协调得到了改善，汽车高速公路海量数据采集、情报和实时需求的联合应用场景逐渐崩溃到边缘，端到端通信延迟减少，负荷减轻汽车和道路上的物品可以及时得到，可以实现全场景网络覆盖率检测，有助于快速识别交通事件，提高满足这一需求的效率，需要创新来满足系统新的功能需求。基于此，对智慧交通管理系统的设计和使用进行研究，以供参考。关键词：智慧交通；管理系统；系统设计
引言
我们智能交通系统在过去20年里取得了良好的进展，但基于软硬件技术系统建设的模式近年来遇到了充分利用效率的困难等瓶颈，智能交通系统的支撑理论和建设模式需要进一步发展智能交通管理系统作为智能交通系统的重要组成部分，一直是其发展的重要组成部分，并与许多其他领域的智能交通系统相结合。
手机天线弹片1城市智能交通管理系统所表现出的积极意义
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(1)能够有效地预防或减少交通事故。随着生活水平的提高，私家车数量增加，自然对交通造成一定的压力，交通事故往往增加。这不仅给人民造成了一定的经济损失，而且还造成了道路交通拥堵。通过实施智能交通管理系统，可以实时收集道路交通状况信息，根据道路交通的实际情况合理规划人员的出行路线，减少繁忙道路上的车辆交通，缓解交通拥堵压力，并为以下人员提供更好的交通服务(2)促进环境保护。智能交通管理系统能够实时了解车辆的交通状况，提高车辆的交通效率，并防止车辆因交通拥挤而产生废气污染空气，从而不仅节省费用因此，政府加强了各城市智能交通系统的应用，随着科技的不断发展对其进行了优化和完善，希望今后在全国普及。 2智慧交通管理系统总体框架设计
高速公路智能交通系统是一个综合集成、处理、信息技术和决策的分布式开放平台，能够实现各种信息基础设施设备的集成，应用现代数据采集技术和数据库技术等先进技术，为了构建一个能够自我获取数据、自我处理信息、自我决策和推动的智能数据系统，该系统的设计主要包括三个层次，即数据收集子系统、综合数据处理平台和数据传播子系统在系统建设中，子系统是开放和智能的信息系统，今后的发展需要不断增加功能需求，这就要
求在设计上保持良好的兼容性。采集子系统对按固定格式规格采集的实时参数和视频图像信息进行预处理，并在综合处理平台的应用下处理、存储和发布相应信息。信息服务中心可与其他分系统----应用系统----合并，以实现两者之间的信息共享，并使指挥和控制中心及信息服务中心的因特网对象信息收集系统能够访问信息。信息发布子系统合并生成的数据，将数据转换为所需格式，并以各种发布形式发布，以便向流量参与者和智能流量信息请求者提供所需的流量信息。该系统中综合数据处理平台的职能主要是处理相关信息的收集、存储和发布，并为管理人员提供系统接口，以便在系统应用程序中实现信息共享。在光纤电缆大容量通信系统的应用中，能够提供信息平台采集设备、综合处理和信息发布设备之间的互联，在此基础上建设相应的通信通道，传输监控系统的视频图像信息。
3智慧交通管理系统的设计和使用
地震云与地震预测3.1城市智能交通管理的交通流诱导系统
城市交通流诱导系统目前是智能城市交通管理系统的优先事项。该系统根据需要分析车辆的位置，引导车辆行驶路线，并进行有效规划，这在一定程度上有助于减少十字路口和城市主要路段的交通拥堵，从而科学和合理地应用每条行车路线，并改善道路为了充分利用
城市交通激励制度，交通激励制度不仅包括重要的交通信息控制中心制度，而且还包括交通激励信息传播制度和通信系统。其中，交通信息和控制中心系统占有非常重要的地位，它不仅能够收集交通和交通速度信息，而且能够在收集信息后，有效地收集有关道路段和道路部分的信息，将其储存在数据库中，进行分析和有效处理，从而有效地实现这一目标。
组合鞋架3.2数据支撑的综合驱动
在这方面，未来的智能交通管理系统将充分整合人工智能和人类智能，更深入和准确地了解城市交通系统中交通行为体和社会因素造成的随机和复杂需求，以数据为基础，并通过整合现有技术和系统的各种进程，克服现有技术和系统的制约因素，从而实现更有效的数据利用，并整合了人们的创新能力和机器的学习能力。目前，智能交通管理系统在信息物理系统方面发生了重大变化，但对社会因素的理解和融合仍然不足。今后，一方面需要进一步发展和改进感知系统，另一方面需要提高其完整性和准确性，特别是考虑使用新的技术手段，如社会传感器网络，获取关于旅客行为的信息；另一方面，需要加强社会数据和社会因素的整合，更好地了解微观到宏观层面运输需求的产生机制，并建立科学上合理的流程和运作模式，以有效支持交通管理。
3.3健康状态评估技术
（1）基于状态模型的方法是在机理分析基础上，通过对设备对象的机理进行细致研究，得到其退化模型，进而对设备的健康状态进行评估。若建立的模型准确，则该方法可信度有保障。但建立模型过程复杂并需较高的专业知识，且建好的模型只可针对当下健康状态进行划分，不可推广应用。（2）灰系统理论、神经网络和支持向量机等基于数据驱动的办法，通过获取各状态参数的监测数据对健康状态进行划分，这种方法将会随着大数据技术的发展得到更多应用。采用在线顺序极限学习机识别轴承的健康状态；采用卷积神经网络识别轴承的健康状态，网络参数的学习采用误差反向传播算法和自适应矩估计算法。
3.4车路协同系统
车路协同控制单元包含路侧感知模块、边缘计算单元、中央处理模块等。路侧感知模块监控外集卡，由单目摄像机、雷达设备和智能处理单元组成。其中，单目摄像机安装在内外集卡交叉路口处，主要进行集卡位置检测和运动信息跟踪;雷达设备与摄像机视频信息形成互补，共同监测路口车辆信息与运动状态;智能处理单元部署于传感器下方电器柜中，利用深度神经网络车辆识别模型对车辆进行识别和跟踪。同时，将摄像机和雷达设备使用固件
固定为一组感知模块，安装于堆场的灯柱上，每组完成2个车道的监控。边缘计算单元根据摄像头和雷达获得的数据，动态感知车辆的实时状态，监测在内外集卡交叉路口处外集卡实时等待的数量与时间。智能交通系统中控端将边缘计算单元的感知结果发送到内外集卡管控系统，内外集卡管控系统根据输入数据统计各路段及路口的外集卡流量分布和排队数量，实时决策内外集卡当前的优先级和集卡放行次序。同时，中央处理模块为内外集卡管控系统控制外集卡车道上的红绿灯、挡杆提供依据，为调控内集卡经过交叉路口时的速度提供参考，减少停车和拥堵。
结束语
在现代科技不断发展的背景下，智能城市交通管理系统在中国得到越来越多的应用，这不仅有利于中国公路交通的有效管理，也有利于中国公路运输业的持续发展。然而，需要不断优化和完善智能城市交通管理系统，掌握这些系统的主要组成部分，并加强新设计的研究和应用，以最大限度地发挥智能城市交通管理系统的价值，有效确保城市道路交通安全，并提供更好的服务。
参考文献
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[2]骆京铭.城市智能交通管理系统设计与实现[J].自动化技术与应用,2019,38(06):171-175.
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