终检评审通过 创新训练 520计算机科学技术 智能交通校级

在目前的智能交通行业中，各种行为检测方法广泛，但在实时性, 准确性, 适用性与安全性上仍未能达成一个很好的平衡。主要原因是是因为传感器在适用范围上存在局限性，图像识别存在计算量庞大，无法感知超视距的危险和全局路况，存在安全隐患。 而为了缓解资源拥塞，边缘计算已成为解决物联网和本地化计算需求的新架构，与云计算相比，边缘计算将数据计算或存储迁移到网络“边缘”，因此，边缘计算可以减轻数据中心的计算压力，并且可以显著的减少数据交换中的传输时间。 如果采用边缘计算与传统手段相结合（传感器，图像识别）的方法，即可解决传统手段中时延高，感知区域小，监管难的问题，能更好的满足智慧交通和车联网的实时传输，提升交通的安全和效率，增强交通管理的水平和效率。