智能交通系统（Intelligent Transportation Systems, ITS）是利用先进的信息技术、数据通信传输技术、电子传感技术、控制技术和计算机技术等，对交通运输过程进行实时监测、信息处理和决策支持的一种现代化交通管理系统。它通过采集、整合和分析各种交通运行数据，实现交通流的动态管理和调控，从而优化交通资源配置，提高交通运行效率，减少交通事故，缓解交通拥堵，降低环境污染，为人们提供安全、便捷、高效的交通服务。
智能交通系统技术组成框架主要包括以下几个方面的问题：
1. 数据采集与传输问题：如何高效、准确地采集各类交通数据，包括车辆位置、速度、行驶方向、路况信息等，并将其传输到交通管理中心或数据中心进行处理。这需要解决传感器技术、无线通信技术、数据压缩和加密技术等问题。
2. 数据处理与分析问题：如何对采集到的大量交通数据进行有效处理和分析，提取有价值的信息，为交通管理决策提供支持。这需要解决大数据处理技术、数据挖掘技术、模式识别技术等问题。
3. 交通信号控制问题：如何根据交通流量、道路条件、交通规则等因素，实时调整交通信号灯的配时方案，实现交通流的有序控制。这需要解决交通信号控制算法、模糊控制技术、神经网络技术等问题。
4. 交通信息发布与诱导问题：如何向驾驶员提供实时的交通信息，如路况、事故、拥堵预警等，以帮助他们做出正确的驾驶决策。这需要解决信息发布技术、诱导技术、多媒体技术等问题。
5. 交通安全与应急处理问题：如何预防和处理交通事故，确保交通安全。这需要解决事故检测与报警技术、事故现场处理技术、应急救援技术等问题。
6. 公共交通调度与运营问题：如何优化公交、地铁等公共交通工具的运行计划，提高运输效率。这需要解决公共交通调度算法、乘客需求预测技术、车辆调度优化技术等问题。
7. 停车管理与导航问题：如何为驾驶员提供准确的停车信息，引导他们找到合适的停车位。这需要解决停车场地规划与设计技术、停车诱导技术、导航技术等问题。
8. 车联网与车路协同问题：如何实现车辆与车辆、车辆与基础设施之间的信息交互，提高道路通行能力。这需要解决车联网通信技术、车路协同控制算法、车联网安全技术等问题。
9. 能源管理与节能减排问题：如何实现交通系统的能源节约和减排目标。这需要解决电动汽车充电设施建设与管理技术、智能电网技术、绿色出行激励政策等问题。
10. 法律法规与标准制定问题：如何制定和完善智能交通系统的相关法律法规和行业标准，为系统的建设和运营提供法律保障。这需要解决法律法规体系构建、行业标准制定、知识产权保护等问题。
总之，智能交通系统技术组成框架涉及多个领域，需要跨学科的合作和创新，以解决上述问题，推动智能交通系统的发展和普及。
