人工智能应用快速发展的地区是智能交通系统(ITS)。这些框架指出了采用各种创新和交流框架来推动参与的前进。他们捕获了可以与机器学习创新相协调的重要信息。将来，随着ITS继续创建，数据复杂性将增加，随后，深度学习技术将成为发现此信息中的设计和功能以实现互联运输框架的基础。
事故检测
已经进行了几种尝试来对事故的时间，地点和程度进行分类，以帮助交通管理减少拥堵。这些尝试的范围从手动报告到自动神经网络算法。人类编写的手动报告可能会延迟事件的识别和成本效益。相反，通过从道路上的传感器收集数据，算法可以计算出事故前后的特征流。
事故检测算法首先使用诸如加利福尼亚算法之类的统计技术引入。但是，由于路边停车和交通信号灯，很难在主干道上使用算法。因此，已经用算法开发了神经网络方法。已经对神经网络分类算法进行了测试，以识别高速公路上的事故。
人工智能中的预测模型
ITS的快速发展增加了对提出用于预测交通信息的先进方法的需求。这些方法在ITS子系统的成功中起着重要作用，例如高级旅行者信息系统，高级交通管理系统，高级公共交通系统和商用车操作。从连接到道路的传感器获得的历史数据用于构建智能预测系统。相反，对于实时，短期和长期预测，这些数据成为机器学习和AI算法的来源。
过去，通过使用简单的前馈神经网络，研究集中在短期流预测上。澳大利亚昆士兰州的另一项研究使用了高速公路1.5公里处的现场数据。利用持久时滞网络(TLRN)开发了神经网络的面向对象版本。该系统具有90-94%的精度，可以在未来5分钟内预测速度。同样，当使用速度和流量作为网络的输入时，它以与速度预测相同的精度预测了长达15分钟的行驶时间。
Elman网络是循环网络的另一种形式。因此，ATOS科学社区开发了一种基于模式的策略(PBS)。模式识别可以分类为：首先是监督学习，其中标记了正确输出所使用的信息。第二，不受监控的学习，其中使用未标记的数据查找模式并找到正确的输出;半监督学习，将很少监督的数据与大量未标记的数据一起用于模式识别分析。从柏林市收集的速度和流量数据得到的结果显示，速度的预测准确性为93%，流速的预测准确性为86%。