大数据在智能交通中的应用

胡涛，李彤

摘 要：智能交通是基于现代计算机信息技术，面向交通运输的服务系统，也是交通运输行业实现管理和技术革新的一大发展方向。将大数据管理应用到智能交通中，是对传统管理模式的颠覆性创新，也使得公路交通管理体系呈现出全新的面貌。基于此本文分析了大数据在智能交通中的应用。

关键词：大数据;智能交通;应用

中图分类号：TP18            文献标识码：A            文章编号：1006—7973（2019）12-0064-02

1 大数据技术和智能交通概述

大数据，主要是指无法在一定的时间范围内，用常见或一般的软件工具进行捕捉、扫描、管理和处理的数据集合，是需要通过新处理模式才能具有更好的决策力、洞察力和流程再造能力的海量、高增高率、多样化和复杂化的信息有用资产。大数据是数据集合的整合，因为其庞大性、关联性，很难通过现有的数据库管理来实现对其的分析处理，从一方面，反映了其超高的管理难度，另一方面，也在某些方面上展现了其使用价值。大数据的特点：主要表现在四个方面：

（1）数据体量庞大;

（2）还存在众多的数据和信息类型，包含有图像、音视频、位置信息、文字信息、流媒体信息等多个方面的信息;

（3）价值密集性不好，但有着很高的商业挖掘前景，例如音视频数据，在产生海量、实时的监控过程中，其中有商业利用价值的部分可能只有1、2分钟;

（4）具备迅捷的信息处理速度，与传统的商业数据挖掘、数据仓库技术相比有着很大的区别。

智能交通系统，是指综合计算机技术、信息技术、遥控技术和控制技术等新兴技术，并在公路、车辆交通管理等方面应用，进而加强相互之间的内在联系的系统。它可以有效缓解交通压力，提高运输效率，同时提高司乘人员安全性并减少能耗浪费。它主要覆盖交通运输管理系统、车辆控制管理系统以及信息服务系统。智能交通系统在大数据技术的加持下，才能产生非常深远的、意义非凡的技术和管理革新。

2 大数据在公路交通中体系框架

大数据技术在道路交通中的应用主要借力智能交通数据处理体系，其主要分为：输入交通数据、数据分析处理、数据存储、查询数据、检索信息和可视化。本体系内各子系统各司其职，功能依次为：

（1）输入交通数据，交通运输数据分为动态和静态数据，动态数据指的是在交通运行管理过程中所产生的数据（如汽车的行驶路线、实时定位信息等），这些数据需要借力全球定位系统GPS和GMS信号等来进行数据收集;静态数据指的是汽车信息和公路环境等长期不发生改变的应用数据，这类数据的收集主要借助于交通音视频和各类监测器。

（2）数据分析处理，数据处理是指从中心机房的数据库提取实时交通数据，然后按照一定的策略，将提取的数据转化成标准化的数据格式要求。

（3）数据存储，数据存储是指将数据储存于云计算中的云服务器中，这样就完成了大数据的存储集合。

（4）查询数据、检索信息和可视化，收集过来的数据经过整合后，在GIS地图上通过不同颜色和图层来呈现，然后不同的颜色表示各个路段的交通实时通行情况。借助智能交通数据处理体系可以实现大数据的收集、集合和展现，便于用户查询使用、分析数据，使得公路交通更加便捷。

3 大数据在智能交通中的应用

3.1大数据技术在交通诱导中的应用

交通诱导是具有实时交通信息变化的过程，利用各种技术手段对交通运营中的信息进行收集整合，这是交通诱导工作中的前提。根据所收集的数据对交通支撑情况进行分析评价，利用预测定制模型对未来时段的交通情况做出精准预测。交通部门通过信息情报板、微信端、小程序、APP、短信、在线交通广播和电台等形式发布所预测的诱导信息。通过交通流的变化，对诱导方案进行及时调整、修改和再次发布。

在智能交通诱导工作中，大数据能对信息采集、分析不及时的问题进行快速解决，可以将信息资源价值最大发挥作用，提升工作精准度。通过大数据技术，将更加微观化的数据收集、整理，通过GPS设备，手机等移动终端中的GPS信息开展采集。以数字模型对数据开展处理作业，不断提升数据处理工作数字化，同时也降低存储成本。大数据通过公路监测技术能够实时获得交通流量数据，对其运营状态进行科学分析评估，在最短时间里预测交通拥堵问题，制定合理的交通诱导方案，开展有效的交通运营管理。

3.2大数据在运输中的优化应用

在大数据下，汽车的通行具有一定的预测性，能够对路况、天气、行驶环境等进行有效预测，能够分析出司乘人员的身体状态以及汽车行驶轨迹的状况，进而评估出汽车行驶的安全性，使交通安全系统能够发挥出应有的作用。如果提前预知交通拥堵的问题，可以提前制定规避出行方案进行更加便捷出行，为人们的出行提供有力的保障。结合实际情况，在对数据进行分析、整合的基础上，预估出交通中可能出现的一系列问题，对交通事故的发生机率进行控制，提高安全性，实现更大的经济效益与社会效益。

随着信息化的发展，“精确配送”是交通运输中非常显著的趋势。在大数据技术的支撑作用下，整合与分析、挖掘各种物流数据，完善物流信息、配送分系统等，使物料配送规划和配送路径得到不断的优化，使物料的运输效率得到不断的提升，在提高效率的同时，提高配送的精确度。充分发挥大数据在交通运输中的作用。另外，由于大数据的个性化服务、实时化服务需求，可以按照一定的规则，对用户进行不同种类和不同方式的分类，针对不同用户的特点，实施推送具有针对性的内容和服务信息，实现信息的差异化接收，提高信息传达的精确度，促进交通信息的进一步发展。

3.3在交通流采集系统中的应用

随着社会经济的快速发展，私家乘用车越来越多，这给交通安全带来了更大的挑战。如果将交通流采集系统应用到交通的管理当中，便可以缓解我国目前发生交通拥堵状况。另外，可以将接口技术应用到对交通流量的数据采集中，再加上LoT物联网技术的运用，将可以很好的实现数据共享，让更多的人充分查询实时交通实况，并根据其选择最合理的出行方案，尽量避免拥堵高峰期，为人们的出行提供了更大便利。

3.4基于人工智能的高速公路全寿命资产管理

交通资产全寿命周期管理模式，是指综合考虑交通资产的规划、设计、采购、建设、管理、维护和报废的全过程，在满足安全、效益、效能的前提下，追求交通资产全寿命周期成本最低，提高效益，提升管理。

全息公路环境感知。综合运用轻量化检测器、分布式、移动式智能设施终端和自动化采集等实现动态感知。其中，通过性能信息的采集，构建公路养护云平台，将交通道路监测数据，主要通过路面检测系统，公路巡检终端等将路面损坏信息传至云端）、隧道不定期检测巡查数据（检测机器人、人工巡检数据等，通过专业的数据接口同步至云平台）、性能评估数据（各种专业评估系统）、桥梁监测数据（桥面监测、结构监测、混凝土强度监测等数据定期同步至云平台）上传至养护云平台，通过大数据技术可以进行辅助决策养护管理。总而言之，道路交通正在发生着翻天覆地的变化，随着中国道路的快速发展与规模的不断扩大，以及车辆产业的大发展，中国公路交通正在变得越来越拥堵，信息科学技术的發展为交通智能化提供了可能。大数据技术作为信息技术的发展产物，其对中国公里交通智能化建设起到了非常重要的作用。

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