随着城市化进程的加快和汽车保有量的持续增长，交通拥堵、计算交通交通事故频发等问题日益严重，智能中传统的系统交通管理方式已难以满足现代城市的需求。智能交通系统（ITS,应用 Intelligent Transportation System）应运而生，旨在通过先进的边缘信息技术、数据通信技术、计算交通电子传感技术、智能中控制技术及计算机技术等，系统有效地集成运用于整个地面交通管理系统，应用从而建立起一种大范围、边缘全方位发挥作用的计算交通实时、准确、智能中高效的系统综合交通运输管理系统。
在智能交通系统中，应用边缘计算（Edge Computing）技术的应用正变得越来越重要。边缘计算是一种分布式计算架构，它将数据处理、存储和应用服务从中心化的云端推向网络的边缘，即靠近数据源的地方。这种计算模式能够减少数据传输的延迟，提高响应速度，增强数据安全性，并降低带宽成本，非常适合应用于对实时性要求极高的智能交通系统。
边缘计算是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。它能够为用户提供更快的服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。
智能交通系统需要处理大量的实时数据，如交通流量、车辆速度、路况信息等，这些数据需要快速处理并作出相应的决策，以确保交通的流畅和安全。传统的云计算模式虽然能够提供强大的数据处理能力，但由于数据传输的延迟和带宽限制，难以满足智能交通系统对实时性的高要求。而边缘计算通过将数据处理任务分散到网络的边缘节点，可以显著减少数据传输时间，提高系统的响应速度和效率。
1. 交通流量管理：通过在路口安装的边缘计算设备，可以实时分析交通流量数据，动态调整信号灯的时序，优化交通流，减少拥堵。
2. 车辆监控与管理：边缘计算可以实时处理来自车辆传感器的数据，如速度、位置、行驶状态等，及时预警潜在的安全风险，提高道路安全。
3. 智能停车系统：利用边缘计算技术，可以实现停车场的智能管理，如自动识别空闲车位、导航至最近车位、自动计费等，提高停车效率，减少寻找车位的时间。
4. 紧急事件响应：在发生交通事故或其他紧急情况时，边缘计算可以快速处理相关信息，及时调度应急资源，如救护车、消防车等，提高应急响应速度。
1. 提高响应速度：边缘计算将数据处理任务放在靠近数据源的地方，减少了数据传输的时间，使得智能交通系统能够更快地响应各种交通事件。
2. 降低带宽成本：通过在边缘节点处理数据，可以减少需要传输到云端的数据量，从而降低带宽成本。
3. 增强数据安全性：边缘计算可以在本地处理敏感数据，减少数据在传输过程中被截获或篡改的风险，增强数据的安全性。
4. 提高系统可靠性：边缘计算可以分散数据处理任务，即使某个节点出现故障，也不会影响整个系统的运行，提高了系统的可靠性。
尽管边缘计算在智能交通系统中展现出巨大的潜力，但在实际应用中仍面临一些挑战。例如，边缘设备的计算能力和存储容量有限，如何高效地分配和管理这些资源是一个重要问题。此外，边缘计算的安全性也是一个不容忽视的问题，需要采取有效的措施保护数据不被未授权访问。
未来，随着5G技术的普及和物联网设备的增多，边缘计算在智能交通系统中的应用将更加广泛。我们可以预见，边缘计算将与云计算、大数据、人工智能等技术深度融合，共同推动智能交通系统向更高效、更智能的方向发展。
总之，边缘计算作为一种新兴的计算模式，其在智能交通系统中的应用前景广阔。通过有效地解决实时性、安全性等问题，边缘计算将为智能交通系统的发展提供强有力的技术支持，助力构建更加智能、高效的城市交通网络。
