智慧交通中的大数据应用

智慧交通中的大数据应用

赖清南

深圳市易行网交通科技有限公司 广东深圳 518000

摘要：本文首先分析了大数据与智能交通，接着分析了大数据技术在智能交通管理中的应用建议。希望能够为相关人员提供有益的参考和借鉴。

关键词：智慧交通；大数据；应用

引言：

21世纪是信息的时代，互联网的普及，每天每时每刻都会产生大量的数据信息，交通行业也不例外。如何科学、有效地应用海量交通数据成为当前研究的重要课题。智能交通的出现，进一步提升了数据的利用率，交通与互联网的结合，进一步提高了交通智能化管理水平。但与此同时，也面临着爆炸式飞速增长的数据信息，这也会大幅增加交通管理的难度。为此，大数据技术用于智能交通管理将会有效缓解这燃眉之急。

1大数据与智能交通

1.1大数据的定义及特点

大数据主要是指从多种来源渠道收集、具有不同形式的巨型数据集合，其概念较为抽象，但由于能够从大数据中分析和挖掘出具有重要价值的信息而受到众人的重视。随着互联网的迅速发展，大数据已经成为影响各行各业高效发展的一个关键因素。以目前大众所认可的观点为基础，大数据具有数量庞大、形式和来源多样、可变化以及高价值等特征，其中：数量庞大是指大数据的存储量十分巨大，其存储单位已经从TB升级到ZB；多样是指数据的来源和数据的形式多样，其数据来自不同的交通系统，并且形式包括数字、视频等多种形态；复杂主要是大数据的数量巨大且来源渠道多样，进而使得数据的处理和分析变得十分复杂和繁琐；高价值是指大数据的背后隐藏着十分丰富的价值，只要能够充分利用这些数据，认真分析和挖掘，便能够使得人们更加客观和深入地了解行业的特征和发展趋势。

1.2智能交通及交通大数据

智能交通是一个大型交通运输管理系统，其具有综合性强、技术种类多样等特点，其涉及电子信息技术、计算机科学、通讯以及人工智能等多种现代化技术，进而使得交通运输管理能够得到一个全方位的技术支撑。通过智能交通管理，能够使得相关人员对城市的交通状况有一个更加全面和准确的了解。交通行业本身就是一个大型数据库，每天产生的数据量是其他行业的几十倍，并且其增长速度呈几何形态，由此可见其与大数据有着十分紧密的联系。交通大数据可以被看作一条巨型的环形数据链，其中所涵盖的数据是所有与交通相关的，同时也是能够被其中所涉及的部门和系统所共享的，包括静态和动态两种数据形态，其具体的数据来源包括公路、铁路及城市交通管理系统、道路流量监测、地铁售票等多种途径，由此可见其数据处理的难度之大。对于这些庞大的交通大数据，相关人员面临的挑战主要包括数据采集、存储压力、共享、分析等，其中：数据采集主要是由于资金有限、信息化速度有限并且各系统缺乏一致的采集标准，进而使得数据采集质量受到影响；存储压力主要是交通大数据来源渠道广泛，并且形式多样，要想将这些数据长时间完好地保存下来，则需要依赖十分强大的数据存储技术，但目前数据存储技术的进步速度远不及交通数据的增长和更新速度，由此使得数据存储也是一个十分困难的课题；共享主要是由于目前交通数据分散于各个部门和系统，要想在短时间内将其共享到相关部门和系统是不太可能实现的；而分析主要是交通大数据的数量庞大、价值的有效性未知且时效性要求极高，从而使得其对相关技术人员的数据处理能力要求较高，并且工作量巨大，由此使得数据分析也是交通行业所面临的难题。

2大数据技术在智能交通管理中的应用建议

2.1交通信号智能控制

通过将大数据技术应用到智能交通系统中，可以对交通信号进行智能化控制，具体表现为以下三点内容。首先，针对城市交通系统的运行情况来制定出科学合理化的交通信息收集方式。在传统模式下的智能交通管理系统中，所采用的信息收集方法覆盖单一点面，只能够针对某一个固定点的交通信息进行获取。而通过将大数据技术和传感器技术进行结合应用，则可以针对智能交通系统中的各个区域进行覆盖式的数据收集，在原有的基础之上大幅度提高信息数据的收集能力，并进一步实现汽车定位数据雷达和电子标识的收集任务目标，帮助交通管理部门在第一时间发现智能交通系统的运行过程中所存在的问题，并予以妥善解决。其次，对智能载体进行优化。大数据技术的应用还可以全面提高智能交通系统中信号收集控制器的利用效率，进一步扩大数据收集范围的同时对目标区域内的道路进行精准控制。最后，大数据技术的应用还可以对交通系统的运行状况进行智能化评估。大数据技术可以通过分析车辆的排队长度和饱和度的停车次数来为智能化管理系统的正常运行提供可靠的参考依据，使得交通管理人员可以及时给出相应的处理方案。

2.2智能交通物流采集

城市中的私家车数量在最近几年来一直处于持续上升的状态，这在无形当中为城市交通系统的正常运行带来了诸多的压力。而大数据技术的应用则可以帮助智能交通系统高效率完成交通物流采集工作，将目标区域内的交通拥堵情况及时且完整地呈现给管理人员，打出提前量来给出相应的解决方法。大数据技术的应用需要基于物联网，而物联网的最大功能是保证信息数据的高效率共享，以此来促进各部门以及各人员之间的合理互动，保证交通系统信息采集效率的同时，减少不必要的资源浪费和资金支出。此外，大数据技术还可以打造出更加透明直观的智能交通管理体系，使得数据采集、数据交换、数据管理均可以在同一系统内完成，全面提高智能交通管理的信息化和集成化水平。

2.3视频信息深度识别

大数据技术可以对智能交通管理系统中的视频信息进行深度识别。在传统模式下所采用的违法检测技术只能够策略判断车辆在行驶过程中是否存在闯红灯、违规停车以及路口变道等行为，所给出的检测结果比较单一，存在着十分明显的安全隐患。而大数据技术的应用则可以在原有检测功能的基础之上对车辆进行更加全面且精准地分析，其中包括车辆套牌、危险驾驶行为以及行人违规等等，全面提高对交通事件的识别效率。在大数据技术的支持下，各个地方上的交通管理工作将开展得更为顺利，交通管理人员也能够精准且及时地获取各种类型的交通事件信息，为后续的交通指挥调度以及管理方案决策的制定提供丰富的信息数据支持。

2.4车辆定位

除此之外，大数据技术还可以对智能交通管理系统内的目标车辆进行精准定位。首先，大数据技术可以对城市道路中的交通流量进行及时了解，并针对不同路段来制定出灵活的交通流量控制方案，保证车辆以及行人日常出行的安全性。其次，大数据技术还可以被应用到各类打车软件中。平台、司机以及乘客均可以利用软件内所提供的定位功能来实时查看自身位置，不仅可以最大化的保护司机以及行人的出行安全，而且还有利于平台对于司机开展管理工作，进一步规范城市中的交通运输市场，为广大人民群众的便利出行提供良好服务。

结束语：

随着大数据技术在各个领域的广泛应用与普及，智能交通技术的发展对各种新技术的要求越来越严格。鉴于这种情况，若可以在智能交通技术中心应用大数据技术，可以将技术的优势进行全面发挥，提升智能化交通的管理效率，减少智能化交通的成本，从而使人们出行的效率得到大大提升，最后更好的处理交通管理问题，为人们的安全出行提供便利条件。

参考文献：

[1]基于大数据的智能交通系统浅析[J].郝娜,李鑫.石家庄职业技术学院学报.2018(04)

[2]大数据下智能交通系统的发展综述[J].谢成.通讯世界.2019(07)

[3]大数据时代新技术在智能交通中的应用[J].赵新勇,李珊珊,夏晓敬.交通运输研究.2017(05)