物聯網如何優化交通體系 讓城市運行更有效率
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物聯網（IoT）的優秀之處之一是能夠解決我們周圍的最常見問題，其中之一就是流量。首先物聯網在優化交通方面的潛力是因為當今的世界人口和全球的車輛數量太多。這個問題甚至會增加。根據一項研究，到2030年，全球近60％的人口將生活在城市中。
無論您居住在哪個城市，您都將不時遇到交通問題。當這個城市的人口和他們的汽車不斷增加時，這個問題變得更加嚴重。而且，每個國家的城市交通系統越來越差，因此我們需要更好的技術獲得援助，如何解決這個問題。
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物聯網這樣的智能技術的實用性非常高，它正在慢慢地從提高生活質量的移動應用程序轉向解決人們在日常生活中遇到的常見問題。現在，讓我們看看物聯網能夠解決當今全球人口最常見的複雜問題，交通擁堵問題。
這是人工智慧和感測器時代。首先，來看看我們的環境中物聯網是如何快速增長。像Siri和Alexa這樣的常規虛擬助理用於新聞和數據信息，城市正在轉向智能設備應用範圍，以收集有效服務公民需求和所需數據。這種低成本的感測器可實現高效的方式，以利用實時信息來監控和控制交通。
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機器學習的最新發展為我們提供了對城市人們面臨問題的洞察力，而這些尖端技術所產生的元數據使得有關管理部門能夠做出更多的即時和有組織的決策。
更智能的城市正試圖適應這些智能技術，並將其整合到汽車相互關聯的交通系統中，從而使從A點到B點的旅程更安全可靠。此外，雲和邊緣數據中心的最新進展降低了數據存儲的空間，同時使數據立即可用於研究和分析。大數據革命正在改變城市運行方式。
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智能交通背後的思維空間，在這裡，基本理論是將「事物」連接在一起，使城市的交通變得更好，更高效。例如，通過將汽車的GPS與交通攝像頭連接起來，該市的管理部門可以更好地了解並理解如何有效地控制和管理交通。此外，為了提高工作效率，可以將簡訊推送給車輛所有司機，警告他們有關他們前往的路線上的交通堵塞情況，並幫助他們採取另一條路線。最終的結果將是更好更高效的交通體驗，顯著減少交通擁堵和更安全可靠的交通系統。
物聯網在這種情況下通過收集來自諸如交通攝像機，汽車的GPS，感測器等眾多渠道的數據而扮演重要角色。這類信息可用於分析和了解交通模式，並最終讓我們找到創新方法簡化最常採用的道路和交通方式。不僅如此，連接的感測器和探測器可以識別危險情況，然後會立即發送幫助。車輛司機也會被告知這種情況，以避免並因此減少道路交通事故的數量，以提高其他乘客的安全性。
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可以實施的解決方案可以優化交通流量並提高整個交通和運輸系統的效率。
1.合併不同來源的交通數據合併來自各種渠道（如交通信號燈，攝像頭，可變信息標誌（VMS），遠程信息處理以及其他來源）的交通信息。所有這些信息源都被收集，規範化，並轉換為靜態交通數據。2.分析交通數據
分析數據信息以提供有關交通流量，狀況等的更好和實時的見解將有助於優化和簡化交通擁堵。可以運行與歷史數據的相關性，向城市指揮部門提供對交通環境的更好洞察。這將幫助他們設置交通信號，或者建議其他可以幫助減少交通擁堵的路線。此外，它還會讓上班族更好地規劃他們的目的地和旅行時間。
3.通過集中管理監視交通運營情況，集中管理收集來自全市各個地理區域的數據，這將有助於以更好的方式減少交通擁堵。這些數據可以在顯示正常交通流量和繁忙交通區域的地圖上看到，以幫助運營商控制交通表現並進一步簡化他們對各種情況的響應。
4.支持數據存儲和GIS
城市交通系統必須支持GIS（地理信息系統）信息的存儲和顯示，以便在管理系統中進行健壯和嚴格的圖形顯示，以查看交通量，密度，速度，交通事故等情況。此外，它還可以顯示出現在城市上方的設備的圖標，如交通信號燈，攝像頭和其他交通控制設備，以查看其精確數據。
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物聯網已經在許多方面幫助和改善我們的生活，超出了我們的預期。這只是開始。物聯網在確保安全駕駛方面還沒有被釋放，因為車輛正朝著完全自動化駕駛的方向邁進，並開始與周圍的事物互動以自行做出決定。這可以釋放新的潛力和機會，例如警示駕駛員進入交通區域或避免碰撞。還有其他各種各樣的場景，其中物聯網和機器學習的真正潛力可以創造更多新的機會。但是，要實現這一目標，我們還有很長的路要走。
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