物聯網（IoT）的一個優點是它能夠解決我們身邊最常見的問題，其中一項就是交通問題。之所以討論物聯網在優化交通方面的潛力，是因為當今世界的人口以及全球存在太多的車輛。當世界上大多數人口開始居住在城市時，這個問題甚至會加劇。根據聯合國關于世界城市的一項研究表明，到2030年，全球近60%的人口將居住在城市。

無論你住在哪個城市，你都會24小時面臨交通問題。當城市人口和汽車增加時，這個問題會變得更加嚴重。此外，每個國家的城市交通系統都變得越來越差，因此很難想象，如果沒有更智能的技術的幫助，這個問題該怎么解決。

物聯網等智能技術的應用正慢慢地從提高生活質量的移動應用轉向解決人們日常生活中面臨的常見問題。現在，讓我們看看物聯網可以深入到什么程度，來解決當今全球人口增長所面臨的最常見的交通擁堵問題。

人工智能和傳感器的時代

首先，讓我們看看物聯網是如何在我們的環境中快速增長的。像Siri和Alexa這樣常見的用于獲取新聞和數據信息的虛擬助手，城市正在轉向智能設備來收集有用的數據和各種要素的見解，從而有效地服務于市民的需求和要求。這種低成本的傳感器能夠有效地利用實時信息監測和控制交通。

機器學習的最新發展讓城市官員對城市居民所面臨的問題有了更好的了解，這些尖端技術產生的元數據讓相關官員能夠做出更及時、更有組織的決定。

更智能的城市正在嘗試采用這些智能技術，并將其整合到交通系統中，使汽車相互通信，從A點到B點的旅程安全可靠。此外，云計算和邊緣數據中心最近的進步大大降低了數據存儲的價格，同時使數據可以立即用于研究和分析。大數據革命正在改變城市的運行方式。

智能交通背后的理念

這里的基本理念是將各種事物連接在一起，使城市的交通變得更好和更高效。例如，將汽車GPS和交通攝像頭連接起來，就可以更好地了解如何有效地控制和管理交通。此外，為了提高效率，手機還可以向車主發送短信，提醒他們所在路線的交通擁堵，并幫助他們選擇另一條路線。最終結果將是更好、更高效的交通體驗、交通擁堵的顯著減少以及更安全可靠的交通系統。

物聯網在這個場景中扮演著重要的角色，它通過交通攝像頭、汽車GPS、傳感器等多種渠道收集數據。這樣的信息可以用來分析和了解交通模式，最終讓我們找到創新的方法來簡化最常用的道路和交通方式。不僅如此，連接的傳感器和探測器可以識別危險情況，然后立即提供援助。車輛司機也會獲得通知了解有關情況，以避免及減少交通意外的發生，從而更好地保護其他通勤者的安全。?

下列這些解決方案可以用來優化交通流量和提高整個交通運輸系統效率。

整合不同來源的交通數據

合并從各種渠道收集的交通信息，如交通燈、攝像頭、可變信息標志（vms）、遠程信息處理和其他來源。所有這些信息源都被收集，加以規范化并轉換為靜態交通數據模型。

分析交通數據

分析數據信息，提供更好的實時交通流量、性能、狀況等信息。將有助于優化和簡化交通擁堵。通過運行與歷史數據的關聯便城市官員可以更好地了解交通環境。這將有助于他們立即設置交通信號或建議替代路線，真正有助于減少交通擁堵。此外，它將使通勤者更好地計劃他們到達目的地的路徑和出行時間。

監控交通運行

通過一個集中管理儀表板來監控交通運行，該儀表板從城市的各個地區收集數據，這將有助于以更好的方式減少交通擁堵。可以在顯示正常交通流量和繁忙交通區域的地理空間地圖上看到這些數據，以交通執法人員和操作員控制交通狀況，并進一步簡化他們對各種情況的響應。

支持數據儲存和GIS

城市交通系統必須支持GIS（地理信息系統）信息的存儲和呈現，在管理系統中進行準確和嚴格的圖形顯示，以查看交通流量、密度、速度、交通事故等信息。此外，它還可以顯示城市上空的交通信號燈、攝像頭和其他交通控制設備的圖標，以查看它們的精確數據。

物聯網在控制交通擁堵方面的前景

物聯網已經在很多方面幫助和改善了我們的生活，超出了我們的預期，但這僅僅只是開始。隨著車輛逐步走向完全自動化，并開始與周圍事物互動，自行做出決定，物聯網在確保安全駕駛方面的真正力量尚未釋放，比如警告司機不要進入交通區域或避免碰撞。在其他各種場景中，物聯網和機器學習的真正潛力融合在一起，可以創造了新的機會。然而，要實現這一目標，我們還有很長的路要走。