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在智慧交通领域，***，高清摄像头已被广泛应用于违章取证、路况监测等，由此产生大量图像和视频数据。运行在边缘服务器的智能交通控制系统能够实时获取和分析数据，根据实时路况来控制交通信息灯，以减轻路面车辆拥堵，极大地优化交通秩序管理和提高交通运输效率；

交通管理是我国近两年边缘***的重点应用领域。

大唐移动将MEC与C-V2X相融合，打造了福建XX的智慧交通项目；

应用场景：在城市道路，以及城际高速公路上，实现道路对行驶车辆的导航，以及危险情况发生前的及时预警。此项目的目的是实现一种辅助驾驶功能，在此基础上，让道路对路况信息有一个全面的认知，从而实现道路对车流量的疏导。因此，可以将目标用户定位为政府，可以由政府将这套系统应用在道路监管的方面，帮助维护道路状况的安全稳定。

边缘计算在交通的应用体在智慧城市运输和设施管理等基于地理位置的应用上，对于位置识别技术，边缘计算可以对基于地理位置的数据进行实时处理和收集，而不必再传送到云计算中心进行相应操作。

突发的自然灾害、信号干扰或技术故障使得某一区域自动驾驶的汽车、列车陷入无网络状 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 来重要的发展方向之一，智慧交通的基础有三个方面，分别是物联网基础、服务基础（云计算、边缘计算）和人工智能基础。物联网要解决的问题涉及到设备、网络和物联网平台，其中交通领域涉及到的设备也比较多，包括大量的传感器以及各种控制交通流量的设备（信号灯等）。传感器是智慧交通的“触角”，而控制器则是智慧交通的手段，云计算和边缘计算是保障服务能够顺利实施的关键支撑。

边缘计算在智慧交通中的作用将主要体现在以下三个方面：

第一：提升本地处理能力。边缘计算的应用将明显提升交通管制方式的智能化和人性化，因为边缘计算能够更快捷的完成数据处理任务，从而应对交通领域对于实时性的高某某。

第二：降低网络和云计算平台的负担。边缘计算可以把本地的数据进行本地处理，而把最终的处理结果发送到云计算平台，这样一方面降低了网络传输的负担，另一方面也加速了数据的处理速度。

第三：数据边界化。边缘计算在智慧交通当中起到的另一个重要作用就是数据的边界化，由于交通环境下产生的大量数据在处理之后就没有存储的价值了，此时边缘计算在完成数据处理之后就可以直接把这些数据丢弃掉，这样就能够保障数据处理的边界化。

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