大家好，关于gis与人工智能的应用领域很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于应用的知识，希望对各位有所帮助！

一、giiso是app吗

1、手机的应用商店，或者浏览器里输入giisso机器人都可以找到。

2、智搜（Giiso）信息成立于2013年是中国领先的“人工智能+资讯”领域的国家级高新技术企业，其自主研发的写作机器人，编辑机器人是可以从各个行业领域快速编辑写稿的人工智能机器人。

3、编辑机器人就是通过AI技术来智能化提供文本的分类、分词、关键词提取等工作，极大提高文本处理效率。

二、ai在交通领域应用

由于我国线路众多，与交通相关的绝大多数部门都有自己的信息化平台，并产生着海量数据，但是现在的每个部门及单位内的系统平台大都是独立的，信息与数据也大都不互通互联，这就造成数据资源的散乱与不共享。

由于交通行业的卡口、监控视频、交通事故、公交线网、车辆定位、车辆运营等模块众多、数据体量大，如果继续采用之前的统计分析来辅助决策，就会增加时间、人力、物力等成本。

目前车辆统计与识别是交通行业最为热门的应用，虽然现在的识别度不是很高，但是随着人工智能、深度学习的应用，这一情况将会得到很大的改善。

基于智能视频识别技术与大数据计算能力，可以实现除车流量统计、车辆识别，还可以根据提取出的车辆信息结合GIS或卫星定位技术，用来进行车辆的跟踪。并在高速出入口设置自动收费系统，实现自动化、智能化的业务处理，便于车辆快速通行。

基于车辆跟踪技术，一旦发生追捕、急救等事件，交通部门可以进行应急预案，通过交通平台的数据互联互通，实现急救与抓捕的人员、车辆调度，并及时做好疏通与运营。

三、智能物流的未来发展方向与应用前景

1、智慧物流的智慧就是将智能设备或者系统运用到实际物流环节中，以智能设备代替人工，实现智能化。比如实时监控车辆实现远程调度；wms智能订单系统实现在线下单；IOTMS智能配送管理系统实现智能排车、路径规划、订单跟踪、电子签收等；还有智能机器人，逐步取代人工，进行分拣、搬运等等作业，使物流逐步向智能化升级，提高效率；

2、未来的物流发展更注重效率的提升、成本的控制、以及服务的升华，以大数据为基础，智能硬件作辅助，用智能系统管理，全面优化物流配送的流程，加强消费者的服务体验，将是智慧物流发展的前景。

四、gis***应用

1、GIS是一种特定的十分重要的空间信息系统，应用于科学调查、资源管理、财产管理、发展规划、绘图和路线规划；能够在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层（包括大气层）空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。

2、位置与地理信息既是LBS的核心，也是LBS的基础。一个单纯的经纬度坐标只有置于特定的地理信息中，代表为某个地点、标志、方位后，才会被用户认识和理解。用户在通过相关技术获取到位置信息之后，还需要了解所处的地理环境，查询和分析环境信息，从而为用户活动提供信息支持与服务。

3、人员，是GIS中最重要的组成部分。开发人员必须定义GIS中被执行的各种任务，开发处理程序。熟练的操作人员通常可以克服GIS软件功能的不足，但是相反的情况就不成立。最好的软件也无法弥补操作人员对GIS的一无所知所带来的负作用。

4、数据，精确的可用的数据可以影响到查询和分析的结果。

5、硬件，硬件的性能影响到软件对数据的处理速度，使用是否方便及可能的输出方式。

6、软件，不仅包含GIS软件，还包括各种数据库，绘图、统计、影像处理及其它程序。

7、过程，GIS要求明确定义，一致的方法来生成正确的可验证的结果。

五、人工智能在交通领域应用的原理

随着人工智能、大数据、物联网、云计算等技术的兴起与发展，各类设备、终端、系统平台等都会产生海量的数据，加之传统的处理方式已经逐渐落伍，因此，这些智能便捷化的技术便逐渐渗透到各行各业中。像交通行业随着交通路线、卡口的增多及大规模联网，这就汇集了海量车辆通行记录信息，如果单纯地延续传统的数据统计模式来进行分析和事件处理，将会有大量数据及信息得不到及时反馈与解决。

而利用人工智能、大数据、物联网、云计算等技术，可实时分析城市交通流量，调整红绿灯间隔，缩短车辆等待时间，提升城市道路的通行效率。城市级的人工智能大脑，实时掌握着城市道路上通行车辆的轨迹信息，停车场的车辆信息，以及小区的停车信息，能提前半个小时预测交通流量变化和停车位数量变化，合理调配资源、疏导交通，实现机场、火车站、汽车站、商圈的大规模交通联动调度，提升整个城市的运行效率，为居民的出行畅通提供保障。

本文我们将浅谈一下人工智能、大数据、云计算、物联网等技术将会给交通行业带来哪些便利与变革：

由于我国线路众多，与交通相关的绝大多数部门都有自己的信息化平台，并产生着海量数据，但是现在的每个部门及单位内的系统平台大都是独立的，信息与数据也大都不互通互联，这就造成数据资源的散乱与不共享。现在，由于云计算的深入应用，交通行业也开始了数据上云、资源整合，这将为交通行业的管理、规划、运营与服务提供有利的支撑。

比如EasyNVR+EasyNVS的结合就已经实现了交通上云的转变，在某省高速集团撤销省界站项目的视频云服务项目中，已成功接入设备2000+路，借助于视频大数据分析加速案件处理效率。

由于交通行业的卡口、监控视频、交通事故、公交线网、车辆定位、车辆运营等模块众多、数据体量大，如果继续采用之前的统计分析来辅助决策，就会增加时间、人力、物力等成本。现在基于大数据计算、人工智能辅助决策的方式来处理交通行业的事件，会达到及时、有效的处理，并且可以及时追溯事件的发生，为未来避免相同事件的发生提供决策及依据。

目前车辆统计与识别是交通行业最为热门的应用，虽然现在的识别度不是很高，但是随着人工智能、深度学习的应用，这一情况将会得到很大的改善。目前EasyCVR已经实现了车牌识别，在未来也将会在持续在智能分析上发力。借助智能视频分析与识别技术，交通行业能统计车流量、车牌识别、车型检测等，利于交通行业实现公路交通的全方位监控、巡逻；便于疏通交通堵塞；利于交通事件的追查与溯源。

基于智能视频识别技术与大数据计算能力，可以实现除车流量统计、车辆识别，还可以根据提取出的车辆信息结合GIS或卫星定位技术，用来进行车辆的跟踪。并在高速出入口设置自动收费系统，实现自动化、智能化的业务处理，便于车辆快速通行。

基于车辆跟踪技术，一旦发生追捕、急救等事件，交通部门可以进行应急预案，通过交通平台的数据互联互通，实现急救与抓捕的人员、车辆调度，并及时做好疏通与运营。

在AI智能分析、大数据、云计算、物联网等新技术给各行各业带来的变革与创新会一直驱动着我们推陈出新，而TSINGSEE青犀视频所具备的智能分析平台EasyGBS、EasyCVR等也将适应时代的发展，与新技术结合，这些新兴技术在交通行业的应用也远不止于此，未来在交通信号控制、智能联网汽车、智能公交车等领域也会实现新的发展与突破。TSINGSEE青犀视频智能分析平台可以为众多行业场景下的物联网设备提供安全、可靠、高效的视频连接、存储、智能应用服务，为众多的行业用户提供PaaS级的智能化视频云平台服务。

关于gis与人工智能的应用领域和应用的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站哦。

——————————————小炎智能写作工具可以帮您快速高效的创作原创优质内容，提高网站收录量和各大自媒体原创并获得推荐量，点击右上角即可注册使用