隨着人工智能、大數據、物聯網、雲計算等技術的興起與發展，各類設備、終端、系統平台等都會產生海量的數據，加之傳統的處理方式已經逐漸落伍，因此，這些智能便捷化的技術便逐漸滲透到各行各業中。像交通行業隨着交通路線、卡口的增多及大規模聯網，這就匯集了海量車輛通行記錄信息，如果單純地延續傳統的數據統計模式來進行分析和事件處理，將會有大量數據及信息得不到及時反饋與解決。
而利用人工智能、大數據、物聯網、雲計算等技術，可實時分析城市交通流量，調整紅綠燈間隔，縮短車輛等待時間，提升城市道路的通行效率。城市級的人工智能大腦，實時掌握着城市道路上通行車輛的軌跡信息，停車場的車輛信息，以及小區的停車信息，能提前半個小時預測交通流量變化和停車位數量變化，合理調配資源、疏導交通，實現機場、火車站、汽車站、商圈的大規模交通聯動調度，提升整個城市的運行效率，為居民的出行暢通提供保障。
本文我們將淺談一下人工智能、大數據、雲計算、物聯網等技術將會給交通行業帶來哪些便利與變革：
1.數據資源整合
由於我國線路眾多，與交通相關的絕大多數部門都有自己的信息化平台，並產生着海量數據，但是現在的每個部門及單位內的系統平台大都是獨立的，信息與數據也大都不互通互聯，這就造成數據資源的散亂與不共享。現在，由於雲計算的深入應用，交通行業也開始了數據上雲、資源整合，這將為交通行業的管理、規划、運營與服務提供有利的支撐。
比如EasyNVR+EasyNVS的結合就已經實現了交通上雲的轉變，在某省高速集團撤銷省界站項目的視頻雲服務項目中，已成功接入設備2000+路，借助於視頻大數據分析加速案件處理效率。
2.智能分析與決策
由於交通行業的卡口、監控視頻、交通事故、公交線網、車輛定位、車輛運營等模塊眾多、數據體量大，如果繼續采用之前的統計分析來輔助決策，就會增加時間、人力、物力等成本。現在基於大數據計算、人工智能輔助決策的方式來處理交通行業的事件，會達到及時、有效的處理，並且可以及時追溯事件的發生，為未來避免相同事件的發生提供決策及依據。
3.車輛統計與識別
目前車輛統計與識別是交通行業最為熱門的應用，雖然現在的識別度不是很高，但是隨着人工智能、深度學習的應用，這一情況將會得到很大的改善。目前EasyCVR已經實現了車牌識別，在未來也將會在持續在智能分析上發力。借助智能視頻分析與識別技術，交通行業能統計車流量、車牌識別、車型檢測等，利於交通行業實現公路交通的全方位監控、巡邏；便於疏通交通堵塞；利於交通事件的追查與溯源。
4.自動處理與車輛跟蹤
基於智能視頻識別技術與大數據計算能力，可以實現除車流量統計、車輛識別，還可以根據提取出的車輛信息結合GIS或衛星定位技術，用來進行車輛的跟蹤。並在高速出入口設置自動收費系統，實現自動化、智能化的業務處理，便於車輛快速通行。
5.遠程指揮調度
基於車輛跟蹤技術，一旦發生追捕、急救等事件，交通部門可以進行應急預案，通過交通平台的數據互聯互通，實現急救與抓捕的人員、車輛調度，並及時做好疏通與運營。
在AI智能分析、大數據、雲計算、物聯網等新技術給各行各業帶來的變革與創新會一直驅動着我們推陳出新，而TSINGSEE青犀視頻所具備的智能分析平台EasyGBS、EasyCVR等也將適應時代的發展，與新技術結合，這些新興技術在交通行業的應用也遠不止於此，未來在交通信號控制、智能聯網汽車、智能公交車等領域也會實現新的發展與突破。TSINGSEE青犀視頻智能分析平台可以為眾多行業場景下的物聯網設備提供安全、可靠、高效的視頻連接、存儲、智能應用服務，為眾多的行業用戶提供PaaS級的智能化視頻雲平台服務。