智能化交通管理中大数据的发展趋势

金邵钰

摘 要：随着国内汽车保有量增加，高速公路汽车管理面临新的机遇与挑战，通过合理利用大数据技术，可以提高高速公路管理质量。文中分析交通大数据的优势，结合智能高速公路建设的需求，探讨智能高速公路建设中如何有效应用交通大数据，提高高速公路运行质量。

关键词：交通大数据;公路管理;智能高速公路;发展趋势

中图分类号：TP311.13 文献标识码：A

0 引言

高速公路在推动区域经济发展方面发挥着重要作用。当前汽车已成为普通家庭的一部分，交通管理部门面临的首要问题就是如何做好众多汽车的管理。智能高速公路中应用交通大数据，可以提高服务质量与效率，为高速公路管理决策提供数据支持。

1 大数据特征与数据挖掘分析

1.1 大数据的特征

高速公路监测工作本质上就是与数据打交道，工作会产量大量的数据，需要对这些数据进行分析，提取其中有价值的内容。大数据内涵较多，不仅包括较大数据量，还有信息获取、管理及分析，如果数据来源与类型存在差别，也会造成数据量增加。具体到大数据来说，它主要具有以下特征：

（1）规模大。数据的有着极大规模。

（2）类比多。大数据环境下数据种类增加，数据类型也呈现多元化，文字、图表、图片、视听文件等。

（3）速度快。信息化环境下数据来源渠道增加，载体也在增加。需要在一定时间内进行数据分析，依据结果做出相应的判断、决策，一旦超过这个时间就会失去价值。

（4）依赖性。数据产生本身具有依赖性，需要建立在业务基础上，因此没有业务就不会出现数据，数据建立在业务基础上。

1.2 数据挖掘特点分析

（1）驱动式。数据挖掘由庞大的数据库开始，提取其中有用信息需要强大的数据分析工具与知识提取方法，整个过程中经过匹配与筛选，获得有用的信息。现有挖掘技术具有简单的自我学习能力，有助于提高实施效率。

（2）实时分析式。利用数据挖掘技术通过计算机系统实现实时分析，在不断变化的数据分析过程中起着重要作用。

（3）集成化式。数据挖掘技术融合定量统计、机器学习等技术，还融入结构化数据与非结构化数据，有效挖掘数据。在处理财务与非财务信息方面数据挖掘技术具有显著优势。

2 公路管理中交通大数据的主要特点

2.1 数据的海量性

高速公路设置的采集系统中，除了基本的收费数据外，其他各路段设置的监控系统、传感器、应用系统也会产生大量数据。而且，高速公路处于24小时运营状态，整天产生海量的数据，随着时间推移，这些数量不断积累叠压，造成实际处理难度增加。

2.2 多变数据形式

总结高速公路系统产生的大数据，这些数据可以归纳成4类：

（1）视频数据。这类数据通常产生于监控系统。

（2）结构化数据。大量应用系统的应用，会产生很多结构化数据。

（3）非结构化数据。主要产生于高速公路周边设置的各类传感器。

（4）其他数据。高速公路覆盖区域內的天气预报情况、地质灾害等数据。

2.3 数据价值不高

高速公路的数据采集，包括应用系统、监控设备、传感器收集到的海量数据，但这类数据对其他行业的价值不大。如，高速公路上的监控系统需要对来往车辆情况进行监控，但其中除了部分车祸或灾害区域的信息有着一定价值外，其余的信息基本没有应用价值，需要做好筛选分析工作。

3 智能高速公路中交通大数据的应用分析

3.1 对高速公路数据进行记录和收集

鉴于高速公路参数复杂性，可以利用大数据技术对这些数据进行记录和整理，并形成一份比较全面的环境数据档案，方便工作人员提升工作效率，降低工作难度。而且将大数据系统和不同区域中的高速公路监测设备进行连接，能够实现对数据参数记录速度的优化，提升记录准确性。就高速公路监测系统而言，其中最复杂、重要的就属高速公路数据的收集工作。开始将大数据解析技术和高速公路监测相联系，一起开展数据收集工作，在帮助工作人员减少工作强度，降低难度的同时，实现全天24小时的数据收集。而且工作人员通过收集来的数据，针对其趋势变化进行分析，可以对后期高速公路污染问题的变化情况进行提前了解。但是由于高速公路监测工作的复杂性，虽然收集到的这些数据比较直观，但计算量极大，处理起来极为复杂。为进一步提升环境检测效率，需要工作人员借助大数据解析技术对这些数据进行汇总、整理和分析等处理工作，如此才能保证相关工作人员获取到较为准确的大气监测数据。

3.2 对高速公路数据进行整理和挖掘

工作人员之所以进行高速公路监测，主要目的是就高速公路变化情况进行提前了解，方便人们根据预测结果开展不同形式的管理和生产活动。在此过程中，需要借助大数据解析技术对检测到的数据进行整理和运算，挖掘出其中的相互关系，从而进行更好的预测。而且借助大数据解析技术能够帮助工作人员快速处理复杂的数据关系，借助数据分析原理，针对不同问题进行及时处理和解决，并按照一定标准对数据结构进行整理和挖掘，同时连接高速公路监测系统，针对不同时段、区域内监测到的高速公路数据进行整理。另外，由于系统在实际编制过程中会自动引入各种气象方程，而且大数据解析技术能够根据这些方程内容，针对各数据间的联系和规律进行自动合理的挖掘和整理，并在此基础上，针对未来一段时间内大环境变化情况进行有效预测，为人们日常生产和生活活动的开展给出指导或建议。

3.3 高速公路安全及保护方面应用

汽车数量的剧增给公路的运输带来了极大的压力，在一定程度上也加剧了高速公路安全方面的问题。对于把控安全方面的问题，就可以借助交通大数据来实现。通过结合该区域当时的路况，天气情况以及自然灾害情况，进行综合分析，从而采取相应的措施来降低该路段事故发生概率。另外，为了进一步加快车辆缴费的速度，减少拥堵的概率，可以在各大收费站广泛地使用 ETC 自动收费系统，提升高速公路的通行效率。对于高速公路的后期养护一直是我国管理高速公路的重点部分，公路涉及的养护工作都交给交通运营单位进行全权负责。通过借助大数据，综合分析路面实际情况、汽车流量与周围环境等等。道路养护部门可以根据采集到的数据，合理地制定道路养护的计划并付诸措施。另外还可以通过大数据分析出该路段车辆一般较少的时间段，在保证不影响道路的畅通情况下，对道路进行养护工作，从而提高高速公路的运行质量，保障高速公路的安全运输。

3.4 做好大数据应用的技术安全防护

（1）安全预警模块。主要检测与预警黑客、病毒及不法分子网络攻击等行为，当出现可疑行为时，安全预警模块会在第一时间发出警报，提醒使用者注意。设计安全预警模块时，通过异构应用软件以集成化处理方式实现信息数据的共享与通信。利用预警模式选择漏洞警告方式，及时安装补丁，提高计算机系统低于外部威胁的抵御能力，提高系统运行安全性。

（2）安全防护模块。网络安全系统内部功能旨在保护运行安全，常见如防火墙、杀毒软件及VPN软件。实际中按照单一或集成方式完成部署，提高处理海量信息数据的效率，确保网络信息数据处理的真实性。同时，系统可以自动化检测网络信息数据的是否存在被攻击的行为。

（3）为了进一步提高并保证计算机网络运行的安全性，相关技术人员在进行安全防护设计时一定要加强对区块链防篡改技术的重视和应用。借助该技术，共组人员可以将计算机区块链分成若干个即相互关联又各为独立的一个个小区块，然后利用多种算法模式和结构，达到对区块链内部数据指纹数据的精确计算相互确定，保证在各区块之间能够形成一个较为稳定的链条结构。

4 交通大数据下高速公路管理的发展趋势

4.1 服务模式更加专业和主动

由于经济新常态的影响，高速公路管理会进一步朝着专业化的方向发展。在工程项目的开展过程中，需要对所在区域的环境条件以及污染状况进行数据分析，并提前做好应对方案，降低工程施工对环境造成的负面影响。在这个过程中，高速公路管理需要为相关的企业提供专业的数据支持，就污染源的排查以及区域的环境特點进行评估，这种专业性的服务也是我国实现绿色发展的重要保障。随着我国环保力度的加大，高速公路管理将会在政府决策和项目工程施工中发挥出更大的作用。

4.2 互联网咨询服务平台的完善和推广

在计算机快速发展的今天，智能终端承载着快速传递信息的重任。因此高速公路管理在发展的过程中需要充分依托信息技术的优势，通过搭建完善的互联网平台，提供线上服务，扩大服务范围，提升工作效率，实现随时随地服务。另一方面，借助互联网的便利性，能够快速实现信息的同步，对于提升管理水平，快速掌握环保信息具有重要意义。政府部门和工程管理部门可以根据具体的数据分析结果，对环境资源进行优化配置，提升治理工作的有效性。最后，加快高速公路管理平台的建设，能够让群众更好地了解到环境保护的重要性，通过加强互动，推动环保工作的落实，最终实现我国经济的绿色发展。大数据思维下高速公路管理朝着智能化、机械化方向发展，需要从业者主动创新工作思维与模式，更新知识体系。

5 结语

总而言之，智能高速公路建设中应用交通大数据，这已成为发展的必然。利用大数据分析，充分满足社会进步与经济发展的需求。交通大数据可以推进智能公路系统的建设，提高公路运行质量与效率。

参考文献：

[1]王超，陈乐言.交通大数据在智能高速公路中的应用分析[J].电子元器件与信息技术，2018（10）：39-41+45.

[2]周进.交通大数据在智能高速公路中的应用分析[J].电子世界，2017（4）：38-39.

[3]闫红伟.交通大数据在智能高速公路中的应用探讨[J].中国交通信息化，2015（3）：94-95.