智能交通智能交通公司实习报告

智能交通智能交通公司实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家智能交通公司担任算法实习生。核心工作成果包括优化了基于深度学习的交通流量预测模型，将预测准确率从82.5%提升至89.3%，并开发了一套实时交通事件检测系统，处理速度从每秒15帧提升至23帧。期间应用了Python和TensorFlow进行数据处理和模型训练，运用了迁移学习技术缩短了模型训练周期30%。通过分析历史数据，总结了数据增强对模型泛化能力提升的量化方法，可复用于类似场景中。二、实习内容及过程实习目的主要是想把学校学的交通流理论、机器学习知识用到实际项目里，看看智能交通系统里数据分析到底是怎么做的。实习单位是个做车路协同系统研发的公司，主要业务是开发交通大数据分析和预测平台，客户有城市交通管理部门和大型车企。我所在的团队负责一个基于视频和雷达数据的实时交通事件检测项目，目标是自动识别交通事故、拥堵等异常情况。实习期间，我跟着导师参与了两个核心工作。7月5号到15号，我负责处理一个来自城市A的测试数据集，包含过去半年的2000小时视频流和雷达信号。我用了OpenCV做预处理，包括帧去噪和车道线检测，然后用TensorFlow搭建了一个基于ResNet的异常检测模型。刚开始模型在测试集上漏检率特别高，尤其对夜间小刮擦这类事件识别不准。导师建议我试试多尺度特征融合，我就去网上找了几篇相关论文，7月18号到22号重新设计了模型结构，把原始分辨率和1/4分辨率特征图用拼接模块融合，再送入注意力机制模块。调整后，模型在验证集上的mAP从0.61提升到0.74，对夜间事件的召回率提高了近20%。另一个项目是开发一个交通流量预测工具，客户要求分钟级预测精度达到85%以上。我在7月25号到8月10号参与了这个项目，主要负责特征工程。原始数据有200个维度的传感器读数，我通过分析时序相关性，筛选出车速、占有率、天气等15个关键特征，还设计了一种基于LSTM的滑动窗口特征组合方法。用这种方式处理后的数据，预测模型的RMSE从0.32下降到0.24，客户那边反馈系统部署后，重点路口的信号配时优化效果不错。遇到的最大困难是初期对业务场景理解不深。刚开始觉得做事件检测不就是训练个分类器，但实际发现很多事件需要结合时序数据和空间关系判断，单纯用图像分类模型效果不好。后来我花了两天时间把导师给的所有案例视频都看了遍，还主动联系了客户运维那边，了解了信号灯配时逻辑和常见事故模式，这才明白为什么多尺度特征融合这么重要。收获主要是两点，一是掌握了交通大数据处理的全流程，从数据清洗到模型部署都有实践经验；二是学会了怎么把理论知识和实际业务结合，知道单纯堆模型参数没用，得懂业务场景才行。对职业规划的影响挺大的，现在更想往数据科学家方向发展，但觉得还得补很多交通工程的专业知识，所以下学期打算选修几门相关课程。单说实习单位，感觉培训机制有点跟不上节奏，很多项目文档都是历史遗留的，新员工接手时需要花不少时间摸情况。另外岗位匹配度上，我主要做算法开发，但有时候也被要求做产品需求调研，感觉我的技能和任务要求不太匹配。建议公司可以建立更完善的新人引导机制，比如定期组织业务培训，把项目文档系统化整理一下。还有可以考虑按算法、工程、产品等方向分得更细，让实习生目标更明确些。三、总结与体会这8周实习，感觉像是把书里那些交通流模型、机器学习算法真正落到了地上。7月1号刚去的时候，对着实际项目数据直发懵，2000小时的视频流处理起来比想象中慢得多，CPU跑满的时候内存溢出好几次。后来7月15号跟着导师调试模型，他教我怎么看训练日志里的梯度消失问题，怎么通过可视化工具追踪特征传播，这才慢慢找到感觉。最终成果是那个事件检测模型在A城市测试集上mAP达到了0.74，比实习开始时提升了12个百分点，虽然离客户要求的高标准还有距离，但至少证明了我能上手处理复杂项目了。这段经历让我明白，做智能交通不能光会跑代码，得懂信号配时、交叉口几何设计这些业务细节，不然模型效果再好也可能用不上。对我职业规划影响挺大的。实习前想当个纯粹的算法工程师，现在觉得更倾向于数据科学家岗位，既要懂模型，也要能跟业务方沟通。8月25号那天，我主动跟导师聊了后续学习计划，他说如果我想往这个方向发展，可以先把Python的数据分析库Pandas、NumPy再啃一遍，再考个交通工程相关的职业资格证书。这让我意识到，学校学习和公司实践差别真的挺大，以前觉得掌握几个算法框架就行，现在知道还得把数据处理、业务理解、沟通能力都练起来。下学期打算报个高级Python课程，周末再去蹭蹭公司技术部的内部培训，把数据处理速度和效率提上去。看着每天分析过来的实时交通流数据，突然觉得智能交通这行挺有意思的。8月30号最后一天，我跟团队一起看了下季度项目计划，涉及车路协同V2X通信协议的应用研究，感觉技术迭代速度特别快。现在很多城市搞智慧交通，但数据融合、多源信息处理才是关键，学校里学的那些单一模型方法用起来很受限。这让我对行业趋势有了点直观认识，知道以后想进这行，得持续关注大数据、边缘计算这些方向，不能停在学习上。从学生到职场人的心态转变也挺明显，以前做实验失败了就有点丧，现在明白迭代优化是常态，8周里模型反复调整了好几次，每次失败都憋着劲想搞明白，这种抗压能力肯定比在学校做项目强多了。四、致谢感谢在实习期间给予我指导和帮助的团队。特别感谢我的导师，在实