大數據走進智能交通

劉瑞

摘要 隨著大數據的發展，大數據已經走進我們的生活并與我們息息相關。我們可以將海量的數據信息收集、分析、儲存并使我們為之運用，給我們帶來便捷的同時也極大地促進了社會的發展。通過對大數據所具有的特點進行分析，挖掘其在智能交通上所表現出來的突出性質并予以在大數據控制智能交通信號燈、預測交通量、合理配置資源、突破傳統交通管理界限等的應用，有效地解決了傳統交通的缺陷和不足，達到了從根本上以最高效率緩解城市交通的目的。

關鍵詞 大數據；智能交通信號燈；智能應用

中圖分類號 TP2 文獻標識碼 A 文章編號 2095—6363（2016）17—0001—01

1大數據智能交通信號燈

隨著大數據在交通領域的逐步發展，我國的交通得到了一些程度的緩解。要想更有效地解決交通擁擠的情況，繼續開發大數據體制下的交通信號燈的功能是我們應該著重研究的領域。

1.1交通信號燈即時轉換功能

該功能可以用于當汽車在設有交通燈的路口遇到有消防車或者救護車等特殊車輛時，只需要信號燈特殊的即時轉換功能便可讓該方向的車輛優先通過，為消防和救護爭取時間。

在汽車通行時遇到行進方向車流量小，而來車方向車流量本身很大，又遇到紅燈時，使得來車方向發生擁堵，而前行路段方向又比較寬敞，這樣資源顯然沒有得到合理的利用。智能交通信號燈可以通過車流量檢測裝置得到的數據進行運算處理，當兩個方向的車流量少于一定數值時即可進入閑時模式，即每個方向都是一定的綠燈時間，一旦車流量超過設置的數值時將自動恢復到正常工作狀態。

1.2交通信號燈智能控制流量處理

要達到緩解交通擁堵的問題在于有一套合理的交通信號燈程序，其基礎工作便是如何對大數據下流量的處理和統計，只有有了比較準確的流量才可以通過程序及時處理交通問題。

1）控制目標：交通信號控制系統的目標是車輛不發生長時間的堵塞、不讓車輛等待太久，能夠快速通過路口。理想的控制方法應該實現以下目標：容量、速度、時間。流量：通常情況道，在路上等待行駛的車量長度應該規定在一個范圍內（車輛等待區），否則也會影響到相鄰路口的通行狀態。時間：交通信號燈最理想的狀態應該是保證汽車在路口所花去的時間最少。速度：交通信號控制系統要保證車輛整體的行駛速度。盡可能減少車輛隊伍在路口系統中的停留時間，提高通行的效率。

2）流量的處理和統計：通過大數據的傳送，通過車輛數目的多少可以反映出整個道路的車輛流量狀況。決定道路流量的指標很多，我們將流量主要指標簡化為以下3個：（1）區間車輛數c：汽車數量的多少，通過給汽車安裝智能感應器利用遙感信號收集車輛的數量，返回給智能處理終端。對同一道路上的兩個連續信號燈a，b，其距離為d=|a-b|，信號燈a的區間車里數為：

（2）車速V：車輛運行速度的及時采樣結果，可以反映出道路的行駛狀況。應該注意，通過定位系統可以知道汽車所處的位置，如處于信號燈附近的加油站、修車廠、停車場等內，則車輛速度通常會很小（趨于0），此時的結果不計。（3）道路負載P：反映路口堵塞車輛的數量，即在與這有關的方向道路上的人和車輛數目越多，同方向的綠燈信號時間應延長，反之則延長紅燈信號。

以上指標，都是統一的周期T進行信號收集，車輛與道路的情況受到天氣、時間（擁堵高峰期）等其他因素的影響，存在不確定性。

2大數據體現在智能交通上的特點

大數據的活化性已經將原始的交通帶入了全新的時代，憑借著互聯網數據的積累以及在交通系統方面長時間監測，大數據技術的先進性由此體現在處理迅速性、分布性、預測性和可視化方面。

1）處理迅速性：交通流具有時變性，交通管理與服務具有時效性，需要較快的速度處理數據。對大數據進行處理的關鍵在于高效率的對數據的深度挖掘，傳統的數據處理方法已經無法達到對現有交通情況進行實時的跟蹤。

2）分布性：傳統的數據大多都是采用單表挖掘分析，當涉足其他情況時就會出現效率低而無法進行處理的情況。大數據的分布式并行處理能夠快速地處理更為復雜的塊表關聯分析，加快數據處理的速度，幫助人們在緊急事故中快速高效的處理。

3）預測性：大數據較為準確的預測能力可以有效減少實時交通狀態誤報和漏報的概率，通過對區域交通的動態性監測，以此幫助司機提前了解道路擁堵情況。

4）可視化：大數據可以將現有道路交通運行狀況、城市路網特性等實現可視化的展現，使得在道路上不管發生什么狀況相關部門都能在第一時間了解現場狀況，及時處理。

3大數據在智能交通上的應用

1）預測交通量。通過對汽車安裝聯網的GPS定位系統使得我們可以隨時隨地了解汽車在任何時間所處的精確位置，最后通過對某一路段在某一時間段和某一時刻的車流量的數據收集來實現大數據的交通應用。將大數據套以導航系統，我們可以通過對某一時刻這一路段交通流量的多少來選擇我們選擇的最佳路線，對于車流量很大的路段我們可以舍棄這一路線，而對于繞行里程不會太多路段擁擠程度適當減少的路段我們應該進行選擇。甚至我們可以對于城市中心路段的交通進行長時間的觀測，對于未來交通的流向做出預測，相關部門提前做好防御準備。

另外一方面，對于交通量數據的采集，利用四階段交通量預測的方法，分別預測處兩地交通量的多少以及每條路交通量的分配，這樣有助于我們判斷未來該路段的擁擠情況，從而將得到的結果用于道路建設是否合理，是否該擴寬道路，是否改進道路等的評價和改進。

2）合理配置交通資源。政府主管部門可以通過大數據分析的結果得到及時的交通信息以此輔助有關部門制定出系列協調解決方案，對于緊急情況，能夠使得交管部門以最高的效率處理。可以提高交通資源的利用效率。例如：在上下班高峰期往往一些主要干路經常出現塞車、擁堵情況，根據數據顯示的擁堵路段，職能部門應當對其加大舒緩如增設交警進行現場指揮禁止不守規矩的社會車輛占道行駛、通過電臺廣播提醒駕駛員朋友繞行此區域，對于稍遠離城市核心車輛較少的路段可以抽調一部分交警對擁擠路段進行支援。還可以根據大數據結果確定多模式地面公交網絡有效配置和客流疏散等方式。

大數據的合理應用即可以節約社會資源又能夠提高交通效率，對于我們控制交通是一個不可多得的好方法。

3）突破傳統交通管理界限。我國土地面大，每個地區在不同的劃分范圍當中執行著各自區域的交通管理制度。正是這樣使得當地政府忽略了地區邊界的交通管理，當相鄰兩個區域對于交界地帶都疏于管理時，一些矛盾就會產生。當大數據進入后，各個省市不但可以利用更少資源解決這樣的情況，還能使得兩地區交界處的交通得到很好的管理和保證，從而真正打破區域限制的交通管理。

4）大數據技術優化公共交通服務。公共交通指在城市范圍內運營的公交汽車、軌道交通、渡船等方式，這些交通工具都是按照公司確定時間點發車，一旦資源配置不合理就會導致等車時間長，乘坐擁擠、甚至擠不上車等一系列問題。此外，乘客可以使用手機App查詢公交客車的行駛狀況、車內客流量等信息，及時更改乘坐計劃，避免出現盲目等車的狀況。endprint