智慧科技

大模型驱动的智能交通图像识别与天气预测应用

谭 莉强

长沙师范学院

罗 广军

长沙师范学院

詹 佳佳

长沙师范学院

DOI: https://doi.org/10.59429/zhkj.v2i4.11709

Keywords: 大模型；智能交通；图像识别；天气预测

---

Abstract

随着智慧城市建设工作的逐步推进，交通运行以及气象预测的智能化需求呈现出持续上升的态势。在本文当 中，构建起了由大模型驱动的智能交通与天气预测框架，该框架融合了视觉 Transformer 以及时序 Transformer，以此 达成交通图像识别以及气象数据预测的协同建模。依据多源数据所开展的实验结果显示，大模型在识别精度、预测 准确率以及复杂场景适应性这些方面均要比传统方法更为出色，可提升交通调度以及天气预警的科学性。研究指出， 算力消耗、数据安全以及可解释性是推广过程中的关键挑战，未来需要在轻量化以及跨模态优化方向上展开探索。

---

References

[1] 郁健. 高速公路天气监测、事件预测及专网系统应用研究[D]. 南京大学，2018.

[2] 吴思豪. 顾及灾害天气影响的交通道路动态网络可视化[D]. 西南交通大学，2021.

[3] 逯兆友. 智能网联混合交通流在降雪天气下的安全效益评价研究[D]. 武汉工程大学，2023.

[4] 周峰. 智能交通中的数据分析与交通流量预测技术 [J]. 城市建设理论研究 ( 电子版 )，2024,(08):214-216.

[5] 牛佳鑫. 面向团雾多发路段的智能交通控制系统研究[D]. 哈尔滨工程大学，2024.

[6] 王茜. 智能交通技术在公路安全管理中的应用 [J]. 时代汽车，2024,(07):187-189.

[7] 杨永鑫. 雾天天气下智能车前向交通参与者检测跟踪及轨迹预测[D]. 江苏大学，2024.