大數據時代新技術在智能交通中的應用研究

文/王成敏

1 云計算技術簡介

隨著信息技術不斷發展和變革，信息的傳輸速率進一步提高，數據量不斷擴大，“互聯網大數據”一詞已逐漸引起大家的關注并應用。所有領域都與Internet 大數據集成在一起，通過數據分析信息內容的持續發展，每個人的邏輯思維得到擴展，并且在資源共享期間資源不可再用。關于互聯網大數據，現階段世界學術界尚未給出統一定義。科研機構卡特納（Cartner）對互聯網大數據發表了以下聲明：大數據信息需要新的解決方案，發現業務流程優化功能，以合并大量的年增長率和多樣化信息內容資產。針對Internet 大數據的特征，IBM 明確提出了5V 基本理論，即大規模、快速、多樣化、價值、準確。互聯網大數據的使用價值不取決于可用的數據信息量多大，而是取決于如何從大量的數據信息中分析和獲取有效信息促進公司的發展趨勢。歸根結底，互聯網大數據的核心概念是要具備專業的能力來解決海量數據信息的特征，即數據信息的“生產能力”[1]。

2 新技術在互聯網時代智能交通中的應用價值

2.1 統一路況信息管理系統

盡管互聯網大數據信息技術的優勢比較明顯，但是今天的局限之一是在此階段我國運輸系統的管理還沒有完全統一。現在幾個管理方法單元可用于不同的管理信息系統，數據和信息兼容，但資源不能共享的問題使得云計算技術的優勢得不到充分利用。因此，有必要統一路況信息管理系統，使不同區域的數據信息可以相互連接，方便實現統一的分析管理方法。一方面，統一路況信息管理系統確定了運輸業發展中的問題；另一方面，它也發現了大量潛在的發展機會。

2.2 提高運輸服務質量

傳統的公路運輸管理方法依靠人工進行專門分析管理和決策。由于這樣的管理模式過于依賴人類技術和工作經驗，無法反映協調能力和動態，所以要充分利用云計算技術來有效解決人為管理方法的弊端，更好地分配運輸資源。在對交通大數據進行分析和科學研究的基礎上，借助云計算技術可以制定出更加細致有效的整體協調管理體系，使公路運輸運營高效有序。

2.3 提高交通旅行預測分析水平

云計算技術具有一定程度的可預測性。與僅靠人類工作經驗的解析和判斷相比，它可以對未來的某些情況做出準確預測，這有利于改善運輸的自然環境、旅游基礎設施建設。例如，為了拓寬和更新市政道路，必須在制定可行有效的計劃之前分析一定規模的交通運營數據。互聯網大數據技術在數據收集和分析方面具有人類無法比擬的優勢。

3 互聯網時代新技術在智能交通中的實際應用

3.1 在城市公共交通基礎設施全過程中的應用

城市公共交通的基礎建設一直是我國智能交通建設項目中極為重要的組成部分。一般來說，如果沒有保證城市公共交通的調度時間，并嚴格按照事先的總體規劃進行，很容易造成交通擁堵以及乘客無法成功乘坐交通工具的問題。適當使用云計算技術，可以合理地避免類似問題。交通大數據將根據不同的時間和級別分開收集和求解數據信息，在數據庫中查詢不同時段形成的交通行駛數據。使用互聯網大數據方法改進當今的智能交通系統，可以減少交通擁堵情況。

3.2 在交通運輸和旅游業一級的應用

交通安全設施屬于中型和重型公共財產。僅在2019年，全國道路水路運輸固定資本投資就達到1429 億美元。截至2018年，我國鐵路營業里程為13．1 萬km，公路里程為484．6 萬km，內河航線為12．71 萬km，港口停車位為23919 個，民用機場為235 個。近年來，由于持續增加了公共投資交通設施，因此運營客流量和運輸量再次增加[3]。眾所周知，交通項目中投資大規模應用產生了新的問題，例如項目投資的不準確和資本分配不及時。引入互聯網大數據可以對全國的整體交通和旅游投資自然環境深入分析，有助于資金分配。

3．2．1 交通建筑的基本建設與維護

云計算技術可以為運輸公司提供有關情況和充分可靠的信息，并收集和分類，例如客流量、運輸量、需要重新創建或維護的區域等，防止過度開發或開發不足，無法完整跟蹤和評估總體項目投資。

3．2．2 交通旅行服務質量

云計算技術可以應用多種監視和數據收集機械的設備，隨時隨地監視地面行駛狀況，及時處理風險部分并將警報發送給運營公司。此外，它為道路安全和高效率運營提供了好的建議，滿足人們的客觀要求。

3.3 在運輸工具租賃中的相關用途

隨著社會經濟的發展，諸如汽車租賃服務和共享自行車之類的運輸工具的出現在給出行帶來更多選擇的同時也造成了許多新問題。汽車租賃引起的是責任劃分問題，共享自行車亂停放容易造成公共區域擁堵以及網約車平臺興起引發傳統巡游出租汽車與網約車之間的矛盾等都是新運輸時期的關鍵問題。互聯網大數據傳輸基于許多內置傳感器需要收集信息完成對公共和授權端口號的瀏覽，可以更準確地得到汽車內外的信息內容，進一步確定行為責任。

3.4 在安全和法律方面的相關使用

交通旅行過程中往往伴隨著跨地區的行政管理問題，惡性事件通常是隨機和突發的。近年來，個人運輸工具的普及也對運輸相關法律法規提出了新的挑戰。

3．4．1 汽車監控系統軟件的應用

物聯網在大城市智能交通基礎設施中的典型應用之一是對違章車輛的監管。實際完成方法是大城市每條道路上都應具備能檢查車輛信息和識別行為的設備，例如智能攝像機監控、射頻識別技術設備（RFID）等識別、監督和記錄信息內容和個人行為，通過智能系統識別是否存在違規操作以及是否有人盜車，從而減少了交警的人力工作量，提高車輛監管效率，降低車輛監管成本。

3．4．2 危險區域預警信息

互聯網大數據道路網和水路的創建是實時交通安全管理的重要基礎。根據全面數據收集系統軟件的創建，針對公路積水、橫風、結冰、大霧和其他風險情況提供預警信息。同樣，在民用航空、航運和鐵路運輸行業中，互聯網大數據連接可以很容易發現地方危險區域，做好完善準備。

3.5 智能交通子系統之間的數據和信息組合

智能交通系統功能的完成取決于必要的解決方案和子系統的調整。某些方法的應用能促進子系統軟件信息內容的必要集成。重要的方法是逐步完善信息內容共享服務平臺的相關信息，借助這個完善的服務平臺，可以相對方便地為每個子系統提供準確的信息內容。對于標準的智能交通系統軟件，還應該配置完善的智能交通網絡信息中心和監控中心。完成更高效的數據處理方法以及完整的數據庫查詢地創建，對于共享資源數據的存儲和管理方法也顯示出巨大的優勢。

3.6 智能化交通信號控制技術

信號控制技術具有三個主要突破方向。首先，突破了收集交通信息的手段，所有傳統信息收集都覆蓋在一個面，并從固定點收集各種類型的信息。現在，我們正在應用傳感器技術，并利用區域數據攝像機確保提高數據收集的覆蓋范圍和收集效率；其次，通過提高收集信息的效率和容量，可以收集到重要的交通數據，例如汽車定位數據和汽車電子標志。常規的信息采集控制器采用前進階信號控制裝置，通過上端中心、智能控制區域和主要途徑，可以擴大信息采集范圍；最后，用評估方法進行了一些優化和調整。傳統的評估方法屬于單點索引評估，例如隊列長度、飽和停車數和效率系數。

3.7 應用交通流采集系統

隨著我國的經濟水平的提高，社會發展速度也在不斷加快，私家車的數量逐漸增加。從而導致交通擁堵更加嚴重，引起了各個社會圈子的關注。因此，在交通系統中，有必要使用大數據技術，切實實現智能交通。通過交通流收集系統，將收集的流量信息和交通信息由接口系統即時整理，并把這些數據實時傳輸給駕駛員和車主，從而充分了解當前的交通狀況。

4 結語

隨著云計算技術不斷發展，許多新技術應用的交付和使用無疑將使得城市交通行業產生巨大的變革，合理地提高城市交通運營效率并降低各種事故發生概率，同時也減少了城市公共交通的環境污染，降低大城市道路運輸成本。互聯網大數據+人工智能技術的綜合技術應用無疑是未來我國城市公共交通行業發展的必然前景。因此，在未來的科學研究中，要完善云計算技術與智能交通系統、軟件集成建設基礎理論和實踐科學研究，按照標準改進新機械設備的研發。