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摘要：在我国社会经济快速发展的今天，城市化进程也随之加快，城市人口数量急剧增长，在此情况下，交通事故也越来越多，这就要求交通部门必须做好交通信息采集工作。基于此，本文简要介绍了现阶段我国智能交通信息采集系统的现状，并进一步探讨了几种关键的交通信息采集技术，以期为交通信息采集和交通信息系统的优化提供参考。
关健词：智能交通；交通信息采集系统；采集技术
智能交通协调控制系统是解决城市交通拥堵问题的有效方法之一，它是以数学建模方式为基础，然后通过计算机将一个路网层上的道路交叉信息以及道路直通信息进行呈现与表达。其中，关于最有路径的选择是最为关键的问题，与人们的生活有着密切关系；除开日常道路导航需求之外，针对医疗、火警、警察等等社会服务车辆进行交通疏导有着非常重要的作用。由此可见，加强智能交通控制系统在交通工程领域中的应用分析研究具有非常重要的现实意义。为了能够快速地规划出最佳路径，下面就以“Dijkstra”算法为基础，对交通环境之中的路况进行分析。
1城市道路交通的特点分析
随着人民生活水平的逐渐提高，现如今的城市道路各种车辆混行的情况已是频繁发生，机动车、非机动车穿插行驶，不仅给城市道路带来了一定的交通压力，而且也给人们正常出行带来了非常多的安全隐患，在此情况下，交通管理部门只能将科学管理与智能化交通进行有效地结合，通过不断提高人民交通意识的同时加以科学化的管理模式，使交通的社会效益最大化。现如今，很多城市的交通管理部门已经启用智能化系统，通过对交通信号控制系统的利用对大量的交通数据进行统一收集，通过建立数据库将其详细地记录下来，从而使交通管理部门的所有工作有据可循。通过电视监控系统可以直观地对车辆在行驶过程中出现的各种违章现象进行记录，对其违规行为加以纠正。现今的城市道路发展趋势已日益立体化，而道路建设在城市的发展进程中尤为重要，在此情况下，智能化交通的作用就完全体现出来了，其通过电子路标、信息提示、气象报告等一系列服务，完美地实现了道路网络的极度安全化。
2系统分析分析
2.1关于相关功能的设计
通过对广大用户的出行需求进行分析从而明确，本次设计着重开发了几个功能，即拥堵路段查看、路段连线的添加以及取消、路段的增除删改、路段距离的计算以及路径规划。
2.2关于数据库的设计
在对数据库进行设计时，需要遵循的原则有：数据完整性、独立性、灵活性、共享性等等，能够在短时间之内回应用户的指令，并应对各种复杂的查询问题，同时加强安全方面的控制。
2.3关于概念的设计
E-R图（实体——联系图），提供了能够表示实体型、属性以及联系的方法，最大的特点是能够对真实世界进行描述，从而形成对应的概念模型。E-R图中的实体型“Entity”主要是用矩形进行呈现与表达，在矩形框子内容需要将实体名写清楚；另外，属性“Attribute”则是用椭圆形进行表示，然后用无向边将与其相互对应的实体进行连接；联系“Relationship”一般还是通过菱形进行呈现与表达，且框内要将联系名写清楚，并采用无向边进行与实体进行连接。基于交通流的概念，本次智能交通协调控制系统节点表的E-R图。
3智能交通协调控制系统的实现
3.1操作运行步骤
将智能交通协调控制系统打开之后，用户可以通过点击进入到地图，然后地图会进入到初始化阶段。通常情况下，地图加载过程中首先加载的内容是界面的布局，随后地图以及定位信息相关功能初始化，从而可以完成对节点信息的添加与查找；之后，再对整个图层初始化。用户可以通过地图自定选择出发点与目的地，在用户点击之后，接口会将程序发送到对应服务器或者是用户主机。
在判断之后，系统会借助实际的拥堵情况，将结果快速返回，从而在设备上将最佳路径显示出来。
3.2系统运行结果
遵循界面友好、简洁的基本原则，对智能交通协调控制系统进行研究，尝试设计该系统登录界面。本登陆界面MYV三层架构为基础，并结合智能交通协调的特点与要求，设置了数据访问层、业务逻辑层，并保障每层能够进行协同合作。
在画面中主要是通过线段对目标点的距离进行表示，每一个地标以及目的地，在标记上使用了蓝色的点，在实际操作中，左击鼠标可实现添加，而右击目标则实现进行删除，整个操作界面预想效果图。
4人工智能技术在城市交通控制系统中的应用
通过对计算机技术的不断改进与创新，推动了人工智能化技术的发展，科技工作人员通过不断地深入研究，将各种智能化技术应用到城市道路交通管理中，例如，专家系统、人工神经元网络技术、模糊系统等，从而实现了对交通的科技化管理。
4.1专家系统
专家系统自身具备吸收人类专家经验、辅助决策的特点，因为交通拥堵问题频繁发生，大大提高了专家系统的使用率，它的存在主要是对交通流进行跟踪和监视。
4.2人工神经元网络
人工神经元网络可以使非线性教学模型中存在的一系列问题得到妥善解决，它的功能十分全面，尤其是对模式的识别和对数据分析都十分精准。在城市道路交通控制系统中使用人工神经元网络主要是为了预测交通流，从而对司机的路线选择做出精确地指引，其在阻塞识别中应用的频率最高。
4.3模糊系统逻辑
模糊系统逻辑主要应用于处理交通运输过程中碰到的非线性以及不确定性问题，它的存在有着十分重要的意义。在某些方面它可以达到人类的思维，它与人工神经元网络技术相辅相成。科技工作者利用模糊系统逻辑构造出了定性智能系统的知识推理模块，进一步实现了对交通的动态监控。
4.4遗传学
遗传学通过仿生原理，主要是在空间中快速搜索，此项技术大多用于优化大规模的组合问题。在交通运行过程中碰到交通控制系统出现模型问题的时候，往往可以通过遗传算法对其进行搜索，从而确定公共周期，在此基础上，还可以利用遗传算法去处理面板系统中各交叉路口控制方案的问题。使用无人机采集交通信息的优点大致包含以下方面：首先，检测范围广。无人机捕获的数据比地感线圈、红外线、远程微波等技术捕获的数据要精确、清晰的多。其次，检测视角灵活。无人机可根据情况及时调整观测角度、高度以及路线，不论哪里，无人机都能在第一时间到达目标区域。最后，检测效率高。无人机通常会在第一时间航行至待检区域，并使用摄像头和传感器代替需要出现在现场的工作人员，同时节省了安装成本，与传统的系统检测器相比更加高效，因为使用无人机时不需要中断交通。然而，由于该技术是一门新技术，因而检测过程中会存在一些缺陷。首先，无人机在执行信息采集任务时，必须克服由机身振动引起的画面抖动问题，同时，由于无人机比较小，无法抵挡强风，因此在大风天气尚不能使用无人机。其次，无人机检测技术在执法机构中的科学应用仍有待讨论。当前，尚无相关规则和标准可为使用无人机的执法机构提供法律和真正的帮助。无人机在高空拍摄的照片有无泄露，是否能够确保信息安全？这些问题都需交通部门进一步确认落实。
结束语：
现阶段，尽管我国的交通信息采集技术在不断优化、进步，但各种检测技术依然存在缺陷，就本文的检测技术而言，使用视频检测技术捕获的图像容易受到阴影、积水发射以及昼夜交替等的影响，需深入研究地磁车辆检测器的通信效果和续航问题，无人机需不断优化画面抖动、续航等问题。因此，采集交通数据时，需将多种技术结合在一起使用，以确保采集信息的完整性、准确性以及及时性。
参考文献：
[1]郑向欣.视频采集流量检测系统的设计[J].交通科学与技术,2016,18(1):65-70.