找不到引用T/SSAE 6-2021 智能交通系统 拥堵辅助系统 技术要求及试验方法 的标准
TrafficGPT框架图相较其他大模型产品，TrafficGPT具有4大优势：1.赋予LLM分析和处理交通数据、与交通系统交互的能力，并为城市交通系统的管理提供具有洞察力的决策支持；2.对抽象且复杂的任务进行智能解构，并按顺序利用交通基础模型逐步完成这些任务；3.通过自然语言对话帮助人类在交通管理与控制中做出辅助决策；4.实现交互式反馈并征询修正结果。...
交通系统的智能化和汽车的网联化为填补这样的需求空间提供了可能。在智能交通系统和车联网中，依托高速通信设施和统一的通信协议，车辆能够充分感知和理解周边复杂的交通环境、道路地理信息、周边车辆信息及行人信息，进而可以实现自主规划和决策。从控制的角度，这种机遇可以表达为外界信息的充分获取（图10）。...
智慧交通系统是把先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。事实上，正是这些植入在基础设施之中的各类传感器，它宛如人类的“五官”，赋予了智慧交通系统获取信息的能力。...
传感器在智慧交通方面的应用智慧交通系统通过对传统交通系统的变革，提升交通系统的信息化、智能化、集成化和网络化，智能采集交通信息、流量、噪音、路面、交通事故、天气、温度等，从而保障人、车、路与环境之间的相互交流，进而提高交通系统的效率、机动性、安全性、可达性、经济性，达到保护环境、降低能耗的作用。...
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