【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能领域，具体为一种人工智能控制的社区的交通管理方法。
技术介绍
1、人工智能就是由智能感知、精确性及智能反馈，控制三个核心环节组成。目的是体现感知、思考、行动三个层层递进的特征。智能感知就是收集足够多的结构化数据表述具体应用场景，使计算机能听、会看。第二部分就是功能上，涉及到精确性计算，具备足够的计算能力，模拟人的逻辑思维过程和行为，并对分析搜集的数据信息进行判断，比如自我学习，信息检索，逻辑判断，高效决策等。智能反馈就是通过自身运动和媒介信息传输或外部设备，实现人、机、物的信息交流和物理互动，涉及到核心技术主要是机器学习，深度学习，人工神经网络等。
2、目前人工智能在城市交通管理中应用颇多，但是在社区小范围内的应用却甚少，而传统的社区的交通管理，面对的是比较有限的空间和人口，随着城市的扩张，超大型社区或者社区群不断出现，这给社区内部的交通管理带来了巨大的挑战。例如，空间的增大，人口和车辆的增多，导致社区中需要交通疏导的难度、路程距离和时间成本具有明显增加。因此，如何保证高效进行社区交通管理急需解决。p>
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【技术保护点】
1.一种人工智能控制的社区的交通管理方法，其特征在于，采集器采集社区内的数据，并上传至云端服务器；采集器包括交通流量采集器、人流量采集器；采集数据包括交通流量、人流量，采集器部署社区的不同位置，采集器包括摄像头、监测器、传感器；采集器设备将获取的交通流、人流量数据通过无线网络发送至云端的数据服务器，然后通过数据预处理系统对获取的脏数据处理，以获取标准的、符合模型需求的数据；接着，将获取的数据输入到交通流预测模型中，运算预测，最终通过无线网络传输到社区交通管理中心，并基于预测结果进行交通管理，交通管理中心基于预测结果得到的拥堵时间点及路段，以及提前获取的社区人员的服务配...
【技术特征摘要】
1.一种人工智能控制的社区的交通管理方法，其特征在于，采集器采集社区内的数据，并上传至云端服务器；采集器包括交通流量采集器、人流量采集器；采集数据包括交通流量、人流量，采集器部署社区的不同位置，采集器包括摄像头、监测器、传感器；采集器设备将获取的交通流、人流量数据通过无线网络发送至云端的数据服务器，然后通过数据预处理系统对获取的脏数据处理，以获取标准的、符合模型需求的数据；接着，将获取的数据输入到交通流预测模型中，运算预测，最终通过无线网络传输到社区交通管理中心，并基于预测结果进行交通管理，交通管理中心基于预测结果得到的拥堵时间点及路段，以及提前获取的社区人员的服务配置参数；灵活派遣社区工作人员准时准点的参与疏通工作，同时根据预测状况，在社区交通...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕超，王欣，翟岁兵，
申请(专利权)人：西安沃克智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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