智能交通管理专业主要学习以下内容，涵盖理论基础、核心技能及实践应用：
一、专业基础课程
数学与物理 为交通工程问题提供量化分析工具，如线性规划、微分方程等。
电工电子技术、网络与通信技术
建立智能交通系统的硬件基础，包括传感器接口、数据传输协议等。
自动控制原理、传感器技术
用于交通信号控制、车辆检测等子系统的设计与实现。
二、核心专业课程
智能交通系统概论
介绍智能交通系统的架构、功能及发展现状。
交通工程学、交通地理信息系统（GIS）
掌握道路规划、三维建模及空间数据分析方法。
交通信号控制与仿真
学习信号灯优化算法及VISSIM等仿真工具的应用。
交通大数据分析与处理
运用Python、R等工具进行海量交通数据的挖掘与决策支持。
三、方向拓展课程
车联网与物联网技术
探索车辆与基础设施的互联技术。
人工智能与机器学习
应用于交通流量预测、异常检测等场景。
智能停车系统集成
包括车位检测、管理系统及优化策略。
四、实践教学环节
交通仿真实验： 使用VISSIM等工具模拟交通场景。 工程项目管理
毕业设计：综合运用所学知识解决实际交通问题。
五、选修方向
智能交通管理：侧重交通控制策略与系统优化。
交通安全与风险评估：研究事故预防与应急响应机制。
六、典型技术方向
智能交通系统（ITS）：整合信号控制、监控、信息发布等子系统。
无人驾驶与车联网：探索自动驾驶车辆的交互技术。
通过以上课程体系，学生将掌握从交通规划到系统集成、从数据分析到智能决策的全流程能力，适应智能交通领域的快速发展需求。