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| 产教融合下车路协同IoT/AI技术应用探索 |
| 第751期 作者：□文/许鹏飞 贾银洁 陆 超 于金阳 时间：2025/4/16 13:46:34 浏览：3次 |
［提要］ 随着物联网（IoT）和人工智能（AI）技术的迅猛发展，智能交通系统正逐步成为未来交通领域的重要发展方向。车路协同作为智能交通系统的核心组成部分，通过实现车辆与路边设施的信息互联互通，极大地提高交通效率和安全性。宿迁学院智能物联综合实训室的建设应运而生，旨在通过产教融合模式培养适应未来智能交通系统发展需求的高素质复合型人才。本文从实验室简介、开设的实验项目、面向的专业、主要设备及其具体应用等方面，详细介绍智能物联综合实训室在车路协同IoT/AI技术应用与产教融合方面的探索与实践，重点分析车牌识别、车道线识别、交通指示牌识别和交通信号灯识别等关键技术在智能车无人驾驶系统中的应用。
关键词：产教融合；车路协同；IoT技术；AI技术
基金项目：教育部协同育人项目：“物联网工程方向师资培训项目”（编号：231100461303424）；教育部协同育人项目：“基于OBE理念的《单片机原理及应用》课程教学模式改革”（编号：231002108082853）；教育部供需对接就业育人项目：“宿迁学院物联网技术人力资源提升项目”（编号：2023122972540）；教育部供需对接就业育人项目：“宿迁学院ICT人才定向培养培训项目”（编号：2023122604819）；2024年宿迁学院校级教材立项项目：“车路协同IoT/AI技术应用”（编号：KCJCX17147202401）
中图分类号：G64 文献标识码：A
收录日期：2024年10月7日
引言
在当今科技日新月异的时代，物联网（IoT）与人工智能（AI）作为引领未来技术发展的两大核心驱动力，正以前所未有的速度重塑着人们的生活和工作方式。它们与区块链、第四次工业革命（工业4.0）等前沿技术一道，共同构成了未来科技发展的宏伟蓝图，预示着一个高度智能化、互联互通的全新时代的到来。特别是人工智能，其在全球范围内的广泛应用已经呈现出指数级增长的态势，从智能家居到自动驾驶，从医疗健康到金融服务，人工智能正逐步渗透到社会的每一个角落，深刻改变着人类社会的运作模式。人类正加速进入万物互联、万物感知的智能时代，传感器、智能芯片、嵌入式系统设计、云平台开发等物联网技术已广泛应用到智慧城市、智能制造、自动驾驶汽车等千行百业，催生了大量的物联网人才需求，尤其是复合型、行业化、应用型人才。
在这一背景下，智能交通系统作为物联网与人工智能融合应用的典范，正逐步成为未来交通领域的重要发展方向。车路协同作为智能交通系统的核心组成部分，通过实现车辆与路边设施之间的信息互联互通，不仅极大地提高了交通效率，还有效提升了道路行驶的安全性。这一技术的突破为解决城市交通拥堵、减少交通事故、提升交通管理水平提供了全新的解决方案。
面对这一行业发展趋势，教育领域也积极响应，力求通过产教融合的模式，培养出适应未来智能交通系统发展需求的高素质复合型人才。2023年7月7日，教育部办公厅发布的通知中明确强调了构建市级产教融合联合体、促进形成行业产教融合共同体的重要性，并提出了建立开放式区域产教融合实践中心的具体要求。这一政策的出台为高等院校与企业之间的深度合作提供了政策支持和方向指引。
宿迁市发布《宿迁市国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，明确提出深入贯彻落实国家数字经济发展战略，全面推进数字产业化、产业数字化、城市数字化“三化融合”行动，依托行业龙头企业，推动物联网、人工智能与实体经济和社会治理深度融合，落实数字社会、数字政府建设要求，加快建设“智慧宿迁”。宿迁持续聚焦建设长三角先进制造业基地，持续做大做强机电装备、光伏新能源、绿色家居等6个主导产业，积极培育新一代信息技术、生物医药、数字经济等3个先导产业，构建“6+3+X”制造业产业体系，着力打造地标性产业集群。在此基础上，聚焦智能家电、集成电路、电子器件、“大数据+”等20条产业链。产业要提升，人才是支撑。为服务全市“6+3+X”制造业产业体系和20条重点产业链发展需求，宿迁市努力寻求结合点、深化契合点，加快落实“英才名匠”、“匠人匠心”、产教融合等产业工人培育计划，推动产业链、创新链和教育链的深度融合。
宿迁学院坚持应用型办学定位，坚持高质量发展，以立德树人为根本任务，着力培养高素质应用型人才，深入推进产教融合，主动服务区域经济社会发展，学校整体办学水平和社会影响力持续提升。宿迁学院信息工程学院现有物联网工程、计算机科学与技术、软件工程、电子信息工程、通信工程和人工智能共6个专业，与华为“云管端”的产业布局和技术优势匹配度很高，具有广阔持续的合作空间。宿迁学院作为技能型人才培养的重要基地，紧跟行业发展趋势，积极响应政策号召，建设了智能物联综合实训室。该实训室不仅融合了华为等企业的先进标准和主流物联网技术，还与学校多个专业的人才培养方案紧密结合，旨在通过产教融合模式，培养具备物联网技能和跨学科知识的高素质技术技能型人才。这一举措不仅响应了行业对物联网技术人才的需求，也为学校物联网工程等专业的建设提供了有力支撑，更为学生提供了接触前沿技术、提升实践能力的宝贵平台。
智能物联综合实训室的建设，是宿迁学院在产教融合方面的一次重要探索和实践。通过引入企业的先进技术和设备，更新教学内容和实训项目，学校得以确保教学与产业发展的紧密结合。同时，学校还积极与企业开展合作，共同研发课程、互派人员交流、开展科研项目，以进一步加强产教融合，提升教学质量和科研水平。这种合作模式不仅有助于提升学生的实践能力和创新能力，还有助于推动企业的技术创新和产业升级，实现双赢的局面。
物联网与人工智能技术的快速发展为智能交通系统的发展提供了广阔的空间和机遇。宿迁学院智能物联综合实训室的建设，正是在此背景下应运而生，旨在通过产教融合模式，培养适应未来智能交通系统发展需求的高素质复合型人才。本文将从实验室简介、开设的实验项目、面向的专业、主要设备及其具体应用等方面，详细介绍智能物联综合实训室在车路协同IoT/AI技术应用与产教融合方面的探索与实践，并重点分析车牌识别、车道线识别、交通指示牌识别和交通信号灯识别等关键技术在智能车无人驾驶系统中的应用，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考和借鉴。
一、实验室简介
（一）建设背景。随着物联网技术在智能制造、智慧城市、智能交通等领域的广泛应用，市场对具备物联网技能的专业人才需求急剧增长。为了培养出符合未来社会需求的高素质技术技能型人才，宿迁学院决定建设智能物联综合实训室。该实训室的建设不仅响应了行业对物联网技术人才的需求，也为学校物联网工程等专业的建设提供了有力支撑。
（二）实验室构成。智能物联综合实训室建设项目主要包括华为鸿蒙设备&应用开发实训体系和智能网联车路协同实训体系两大部分。实训环境融合了华为先进标准和主流物联网技术，并与信息工程学院物联网工程专业人才培养方案充分结合。实验室不仅可用于物联网专业人才培养，还可为软件工程、计算机科学与技术、人工智能、通信工程等多个专业的学生提供实践平台。本文主要介绍车路协同实训平台，车路协同系统还原行业真实业务场景，为师生提供智慧交通业务实战环境。（图1）
（三）开设实验项目。实验室引入的华为鸿蒙设备和应用开发、智能网联-车路协同相关技术、实训环境、课程资源等，为学生提供了丰富的实践机会。基于鸿蒙手机操作系统的手机端移动应用App开发可用于软件工程专业开展国产操作系统应用开发课程；智能网联实训环境中通过计算机视觉识别车牌、交通标识等实训内容可用于人工智能专业教学实训；智能网联中的激光雷达、无线通信等实训内容可用于通信工程专业人才培养；国产操作系统特性、智慧交通等内容也可以用于计算机科学与技术专业作为选修课。
（四）面向专业。智能物联综合实训室主要面向物联网工程、软件工程、计算机科学与技术、人工智能、通信工程等专业的学生开放。通过跨专业的实训项目，学生可以在实践中掌握物联网技术的核心知识和技能，为未来的职业发展打下坚实基础。
二、主要设备及其在教学中的应用
（一）车路协同沙盘。车路协同沙盘是智能物联综合实训室的重要设备之一，通过模拟真实的道路交通环境，让学生直观地了解车路协同系统的工作原理和应用场景。在沙盘实训中，学生可以学习如何设计、部署和测试车路协同系统，掌握相关技术的实际应用能力。
（二）自动驾驶小车。自动驾驶小车是智能物联综合实训室的核心设备之一，搭载了先进的传感器、控制器和计算单元，能够实现自动驾驶功能。在实训过程中，学生可以通过编程和控制自动驾驶小车，学习自动驾驶系统的基本原理和实现方法。同时，自动驾驶小车还可以与车路协同沙盘等设备进行联动实训，模拟真实的道路交通场景，提高学生的实践能力和创新能力。
（三）边缘计算单元。边缘计算单元是智能物联综合实训室中的关键设备之一，能够将数据处理和分析任务从云端迁移到网络边缘，实现低延迟、高带宽的数据传输和处理。在实训过程中，学生可以通过学习和使用边缘计算单元，了解边缘计算的基本原理和应用场景。同时，边缘计算单元还可以与自动驾驶小车等设备进行联动实训，实现车路协同系统中的数据实时处理和分析。
（四）鸿蒙开发者套件。鸿蒙开发者套件是华为推出的面向物联网领域的开发工具，提供了丰富的API和SDK，支持多种硬件设备和操作系统平台。在实训过程中，学生可以通过使用鸿蒙开发者套件，学习如何开发基于鸿蒙操作系统的物联网应用。这不仅可以提高学生的软件开发能力，还可以为他们未来的职业发展提供更多选择。
（五）服务器和ICT实验平台。服务器和ICT实验平台是智能物联综合实训室中的基础设备之一，提供了稳定的计算和网络环境，支持多种实验项目的开展。在实训过程中，学生可以通过使用服务器和ICT实验平台，学习如何搭建和配置物联网系统、如何进行数据传输和处理等关键技术。这些技能的掌握对于学生未来的职业发展具有重要意义。
三、车路协同IoT/AI技术应用
（一）智能车无人驾驶系统综合实验。智能车无人驾驶系统综合实验是智能物联综合实训室中的一项重要实验项目，涉及多项关键技术，包括车牌识别、车道线识别、交通指示牌识别和交通信号灯识别等。通过这些技术的综合应用，可以有效提升自动驾驶系统的智能化水平，为未来的智能交通系统奠定基础。
1、车牌识别。车牌识别是自动驾驶系统中的重要技术之一，通过图像处理技术，对车辆牌照进行定位、提取和识别，实现对车辆身份的自动识别。在实训过程中，学生可以通过学习和使用车牌识别算法，掌握图像处理和模式识别的基本方法。同时，他们还可以利用车路协同沙盘和自动驾驶小车等设备进行实际测试，从而验证算法的有效性和准确性。车牌识别技术的实现过程主要包括图像预处理、特征提取和分类识别等步骤。
2、车道线识别。车道线识别是自动驾驶系统中的另一项关键技术，利用计算机视觉技术，识别道路上的车道线，为自动驾驶提供道路边界信息。在实训过程中，学生可以通过学习和使用车道线识别算法，掌握图像处理和特征提取的基本方法。同时，他们还可以利用自动驾驶小车等设备进行实际测试，验证算法的有效性和准确性。车道线识别技术的实现过程主要包括图像预处理、特征提取和车道线识别与跟踪等步骤。通过车道线识别技术的应用，自动驾驶系统可以更好地理解道路环境，提高行驶的安全性和稳定性。
3、交通指示牌识别。交通指示牌识别是自动驾驶系统中的另一项重要技术，通过深度学习算法，对交通指示牌进行检测和分类，确保车辆遵守交通规则。在实训过程中，学生可以通过学习和使用交通指示牌识别算法，掌握深度学习和图像分类的基本方法。同时，他们还可以利用车路协同沙盘和自动驾驶小车等设备进行实际测试，验证算法的有效性和准确性。而交通指示牌识别技术的实现过程，主要包括图像预处理、特征提取和分类识别等步骤。通过交通指示牌识别技术的应用，自动驾驶系统可以更好地理解道路环境，提高行驶的安全性和合规性。
4、交通信号灯识别。交通信号灯识别是自动驾驶系统中的另一项关键技术，应用图像识别技术，对交通信号灯的状态进行识别，辅助自动驾驶系统做出行驶决策。在实训过程中，学生可以通过学习和使用交通信号灯识别算法，掌握图像处理和模式识别的基本方法。同时，他们还可以利用车路协同沙盘和自动驾驶小车等设备进行实际测试，验证算法的有效性和准确性。交通信号灯识别技术的实现过程主要包括图像预处理、特征提取和状态识别等步骤。通过交通信号灯识别技术的应用，自动驾驶系统可以更好地理解道路环境，提高行驶的安全性和效率。
（二）关键技术分析
1、图像处理技术。图像处理技术是车牌识别、车道线识别、交通指示牌识别和交通信号灯识别等关键技术的基础。它通过对图像进行预处理、特征提取和分类识别等步骤，实现对图像中目标物体的检测和识别。在实训过程中，学生需要掌握图像处理技术的基本原理和方法，包括图像滤波、边缘检测、二值化、形态学处理等。
2、计算机视觉技术。计算机视觉技术是车道线识别和交通指示牌识别等关键技术的基础。它通过对图像进行特征提取和分类识别等步骤，实现对图像中目标物体的检测和识别。在实训过程中，学生需要掌握计算机视觉技术的基本原理和方法，包括图像特征提取、目标检测、图像分类等。同时，他们还需要了解深度学习算法在计算机视觉领域的应用和发展趋势。
3、深度学习算法。深度学习算法是交通指示牌识别和交通信号灯识别等关键技术的基础。它通过对大量数据进行训练和学习，实现对图像中目标物体的检测和识别。在实训过程中，学生需要掌握深度学习算法的基本原理和方法，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。同时，他们还需要了解深度学习算法在计算机视觉领域的应用和发展趋势。
（三）实训效果评估。为了评估智能车无人驾驶系统综合实验的实训效果，我们采用了多种评估方法。首先，通过观察学生在实训过程中的表现和参与度来评估他们的学习兴趣和积极性。其次，通过测试学生对相关知识的掌握程度来评估他们的学习效果。最后，通过观察学生在实训过程中的创新能力和解决问题的能力来评估他们的实践能力和创新能力。评估结果表明，智能车无人驾驶系统综合实验在提升学生实践能力和创新能力方面取得了显著成效。
综上，宿迁学院通过与企业紧密合作，引入先进技术和设备，更新教学内容，实现人才培养与产业发展的紧密结合，不仅提升学生的实践能力和创新能力，还推动企业的技术创新和产业升级，同时面向社会提供培训服务，产生广泛的社会效益。总之，宿迁学院智能物联综合实训室是产教融合的成功案例，为培养适应未来智能交通需求的人才提供坚实支撑。
（作者单位：宿迁学院信息工程学院）
主要参考文献：
［1］许鹏飞.基于物联网工程专业的高级语言程序设计教学方案［J］.现代职业教育，2022（34）.
［2］许鹏飞.人工智能技术对教育教学的影响［J］.现代商贸工业，2022.43（21）.
［3］吴伟平.产教融合实训基地建设研究［J］.合作经济与科技，2024（13）.
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