随着我国经济的快速发展，城市化进程不断加快，汽车保有量逐年攀升，交通拥堵、交通事故等问题日益突出。为解决这些问题，智能交通系统（Intelligent Transportation System，简称ITS）应运而生。本文将针对人工智能在智能交通系统中的应用进行研究，并提出相应的科研计划。
一、研究背景与意义
1. 研究背景
智能交通系统是利用先进的信息技术、数据通信传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术，实现车辆、道路、交通环境之间以及交通参与者之间的智能信息交换与处理，提高交通系统的运行效率、安全性和环保性。
2. 研究意义
（1）提高交通效率：通过优化交通信号、实时路况信息发布等手段，减少交通拥堵，提高道路通行能力。
（2）保障交通安全：利用人工智能技术实现车辆监控、预警，降低交通事故发生率。
（3）促进节能减排：通过智能交通系统优化交通流量，降低能源消耗和排放。
二、研究内容
1. 人工智能在智能交通系统中的应用
（1）车辆识别与跟踪：运用计算机视觉、深度学习等技术，实现对车辆的高精度识别与跟踪。
（2）交通流量预测：基于历史数据和实时数据，运用机器学习、时间序列分析等方法，预测交通流量。
（3）智能交通信号控制：根据实时交通状况，运用人工智能算法优化交通信号灯配时。
（4）自动驾驶技术：结合传感器、控制器、执行器等技术，实现车辆的自动驾驶。
2. 智能交通系统关键技术
（1）大数据处理与分析：运用大数据技术，对海量交通数据进行处理与分析，为智能交通系统提供决策支持。
（2）云计算与边缘计算：利用云计算和边缘计算技术，实现交通数据的实时传输、处理与共享。
（3）物联网技术：通过物联网技术，实现交通设施、车辆、道路等信息的互联互通。
三、研究方法与步骤
1. 文献综述：收集国内外相关研究文献，了解智能交通系统及人工智能技术的发展现状。
2. 建立模型：根据研究内容，构建智能交通系统模型，包括车辆识别、交通流量预测、智能交通信号控制等。
3. 实验验证：运用实际交通数据，对模型进行验证，评估模型性能。
4. 优化与改进：针对实验结果，对模型进行优化与改进，提高模型准确性和实用性。
四、预期成果
1. 形成一套基于人工智能的智能交通系统理论体系。
2. 开发一套智能交通系统原型，实现车辆识别、交通流量预测、智能交通信号控制等功能。
3. 为我国智能交通系统建设提供理论支持和实践指导。
本文针对人工智能在智能交通系统中的应用进行了深入研究，提出了相应的科研计划。随着人工智能技术的不断发展，智能交通系统将在未来交通领域发挥越来越重要的作用。本研究将为我国智能交通系统建设提供有力支持，为解决交通拥堵、交通事故等问题提供新思路。
