智能交通属于人工智能在交通领域的应用，涵盖了多种人工智能技术和方法，主要包括以下几个方面：

1. 机器学习与深度学习
   机器学习和深度学习是智能交通的核心技术之一。机器学习用于交通流量预测、行为识别等，例如通过分析历史数据和实时数据来预测交通拥堵情况。深度学习则广泛应用于图像识别、目标检测等任务，如识别交通标志、行人和车辆，支持自动驾驶系统。

2. 智能交通信号控制
   利用人工智能算法，交通信号灯可以根据实时交通流量自动调整信号时长，优化交通流量，减少拥堵。

3. 自动驾驶技术
   自动驾驶是智能交通的重要组成部分，通过传感器、计算机视觉和人工智能算法实现车辆的自主驾驶，包括环境感知、决策制定和路径规划。

4. 智能停车系统
   通过车牌识别、车位引导等技术，智能停车系统可以提高停车效率，减少寻找车位的时间。

5. 数据分析与预测
   智能交通系统利用大数据分析技术处理和分析交通数据，发现交通模式和趋势，为交通管理和优化提供决策支持。

6. 车联网技术
   车联网通过无线通信技术实现车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）之间的信息交换，提高行驶的安全性和效率。

7. 智能监控与预警系统
   利用人工智能技术进行交通监控和事故预警，例如碰撞预警系统可以实时检测潜在危险并提醒驾驶员。

智能交通系统通过整合这些人工智能技术，实现了交通流量优化、交通安全提升、出行效率提高等多方面的目标，是人工智能在交通领域的重要应用方向。