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人工智能交通系统实时事件检测研究

李明泰

（内蒙古大学计算机学院，呼和浩特010021）

摘要：智能城市交通系统中基于人工智能的实时交通事件检测模型。为应对复杂的城市交通问题，

探讨了深度学习、强化学习和边缘计算的应用，并构建了基于边缘计算的实时检测模型。通过仿真实

验，比较边缘计算模型与传统云端模型在响应时间、检测准确率和误报率方面的差异。结果表明，边

缘计算模型在缩短响应时间和增强系统鲁棒性方面具有显著优势，为智能交通系统优化提供了重要

参考。

关键词：智能交通；深度学习；强化学习；边缘计算

1概述importtensorflowastf

随着城市化加速和机动车增多，交通拥堵和事故频fromtensorflow.keras.modelsimportSequential

发问题加剧，社会对智能交通系统的需求愈加迫切。实fromtensorflow.keras.layersimportLSTM,Dense

时交通事件检测和预测在缓解拥堵、减少事故、提升通fromtensorflow.keras.callbacksimportEarlyStopping

[1]#构建LSTM模型

行能力方面至关重要。深度学习用于交通状况预测，

model=Sequential([

强化学习用于优化信号灯控制，边缘计算用于提升系统

LSTM(50,return_sequences=True,input_shape=

实时性和可靠性。探讨了基于边缘计算的实时交通事件

(time_step,1)),

检测模型的应用，并通过实验验证了其在响应时间、检LSTM(50),

测准确率及系统鲁棒性方面的优势。Dense(1)

2基于深度学习的交通流量预测])

2.1交通流量预测模型pile(optimizer=adam,loss=mse)

在交通流量预测中，采用了适用于时间序列数据的#早停机制

early_stop=EarlyStopping(monitor=val_loss,pa⁃

LSTM模型。交通流量受即时因素和历史趋势的影响，

tience=10)

尤为适合应用LSTM模型。通过遗忘门、输入门和输出

#模型训练并保存

门，LSTM能够智能选择保留或遗忘信息，准确捕捉长

model.fit(X_train,y_train,validation_data=

时间段内的依赖关系，从而提高预测效果。(X_val,y_val),epochs=100,batch_size=32,callbacks=

2.2实验设计与数据[early_stop],verbose=1)

为验证交通流量预测模型的有效性，研究基于某城