电子信息工程推动智能交通系统智能化升级的策略

一、引言

智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）通过融合信息技术、通信技术、控制技术、传感器技术及计算机技术，构建交通运输领域的综合应用体系，旨在提升运输效率、保障交通安全、改善交通环境。近年来，伴随城市化进程加速与汽车保有量攀升，交通拥堵、事故频发、环境污染等问题凸显，传统交通系统已难以满足人们对高效、便捷、安全出行的需求。电子信息工程凭借数据采集、传输、处理与控制等技术优势，为智能交通系统智能化升级提供关键支撑，成为破解现代交通难题的重要路径。深入探究其升级策略，对提升交通系统整体性能、推动交通行业可持续发展具有重要现实意义。

二、电子信息工程在智能交通系统中的关键技术

2.1 传感器技术

传感器技术是智能交通系统实现信息采集的基石。在交通场景中，地磁、激光雷达、摄像头等传感器各司其职：地磁传感器利用车辆通过时的磁场变化，精准监测车流数据；激光雷达通过激光束扫描，为自动驾驶车辆构建高精度三维环境模型，实现障碍物识别与路径规划；摄像头结合图像识别技术，完成车牌识别、交通违法监测及信号灯状态感知。随着传感器技术迭代，其精度、可靠性与集成度显著提升，成本不断降低，为智能交通系统规模化应用筑牢根基。

2.2 通信技术

通信技术是智能交通系统实现信息交互的纽带。V2V（车 - 车）、V2I（车- 路）、V2P（车 - 人）及交通管理中心的多维通信网络，依赖蜂窝移动、专用短程（DSRC）、卫星通信等技术协同。5G 网络以高速率、低延迟特性，支撑高清视频传输与车联网实时交互；DSRC 技术专注短距通信，保障路口车辆协同与紧急信息秒级传递；卫星通信则凭借广域覆盖，填补偏远地区通信空白，确保交通信息全域联通。

2.3 数据处理与分析技术

海量交通数据的价值挖掘依赖高效的数据处理与分析技术。数据处理环节通过清洗、存储与整合，保障数据质量；大数据分析结合机器学习、深度学习算法，实现交通流量预测、事件检测与自动驾驶决策。例如，基于历史数据的时空分析可预判拥堵热点，支持动态交通调度；深度学习模型经图像数据训练，可精准识别交通标志与路况，赋能自动驾驶安全决策，推动智能交通系统从 “数据积累” 向 “智能决策” 跨越。

三、电子信息工程推动智能交通系统智能化升级的策略

3.1 构建全域感知的交通信息采集网络

智能交通系统升级的核心在于构建全域感知体系。需在城市道路、高速路网、停车场等场景，部署多类型传感器矩阵：高速公路车道级地磁与激光雷达协同，实时监测车流密度、车速及车辆间距；城市路口高清摄像头搭载 AI 算法，实现交通违法自动识别与信号灯智能调控。同时，依托车联网技术，将车辆转化为移动感知节点，通过 V2X 通信实时上传车辆状态数据，形成 “路侧感知 + 车载感知” 的立体采集网络，为交通决策提供全维度数据支撑。

3.2 打造协同高效的智能通信生态

通信网络是智能交通系统的 “神经网络”，需通过 5G 深度覆盖与多技术融合实现升级。一方面，在交通枢纽、主干道等关键区域加快 5G 基站部署，保障自动驾驶远程控制、高清视频回传等实时业务需求；另一方面，构建 “DSRC短距通信 +5G / 卫星广域传输” 的混合网络架构，如城市路口采用 DSRC 实现车辆与信号灯秒级交互，跨区域信息传输则依托 5G 与卫星通信，确保数据无缝流转。此外，通过端到端加密、身份认证等技术构建通信安全防护体系，防范数据泄露与恶意攻击。

3.3 深化交通大数据的价值挖掘与闭环应用

交通数据的深度利用是智能化升级的核心引擎。首先，搭建统一的交通大数据平台，整合交管部门、运输企业、互联网地图等多源异构数据，通过标准化处理形成数据资产；其次，运用时空数据分析模型预测交通态势，基于机器学习算法构建事件检测预警系统；在自动驾驶领域，通过海量场景数据训练深度学习模型，实现复杂路况下的精准决策。最终，将数据分析结果反馈至交通信号优化、线路规划、出行诱导等环节，形成 “数据采集 - 分析 - 应用 - 反馈”的智能闭环，驱动交通系统自适应优化。

四、电子信息工程推动智能交通系统智能化升级面临的挑战及应对措施

4.1 技术标准碎片化问题

当前智能交通领域存在技术标准不统一的难题，不同厂商设备在通信协议、数据接口等方面缺乏兼容性，导致系统集成困难。例如，车联网设备因协议差异无法实现跨品牌互操作。解决这一问题需建立 “政产学研” 协同机制，由政府主导制定涵盖传感器、通信、数据格式等领域的统一标准，并通过认证体系确保标准落地实施，推动行业从 “各自为战” 走向 “协同发展”。

4.2 数据安全与隐私保护风险

智能交通系统的数据全生命周期面临泄露、篡改风险。例如，黑客攻击通信网络可能窃取用户行程数据，或篡改信号灯控制指令引发事故。应对措施需从技术、法律、意识三管齐下：技术层面采用同态加密、联邦学习等技术实现数据可用不可见，部署 AI 驱动的入侵检测系统；法律层面完善数据安全法规，明确责任边界；同时加强用户隐私教育，通过匿名化处理与授权管理，在保障数据价值的同时维护用户权益。

4.3 复合型人才供需失衡

智能交通发展亟需兼具电子信息与交通工程知识的复合型人才，但当前高校培养体系与企业需求存在脱节。高校课程设置缺乏跨学科融合，企业培训机制不足。对此，高校应开设智能交通交叉学科课程，联合企业共建实践基地；企业需建立分层培训体系，通过技术沙龙、行业认证提升员工技能；同时，政府可出台人才引进政策，吸引海外高端人才，构建多层次人才梯队。

五、结论

电子信息工程作为智能交通系统升级的核心驱动力，通过感知体系构建、通信网络优化、数据价值挖掘等策略，推动交通系统向智能化、自适应方向演进。尽管面临标准统一、数据安全、人才短缺等挑战，但通过技术创新、政策引导与生态共建，智能交通系统将加速实现高效、安全、可持续发展。未来，随着人工智能、量子通信等技术突破，智能交通有望重塑城市出行模式，为社会经济发展注入新动能。

参考文献：

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[3] 赵强，刘芳，陈刚。利用电子信息工程实现智能交通系统智能化升级的策略探讨 [C]// 中国智能交通协会。中国智能交通年会论文集 . 2021： 225 - 230.