淺析大數據背景下智能交通系統發展

摘要：在城市發展過程中，構建完善的交通網絡是重要的組成部分。為了使交通網絡安全運行，需要對城市的交通狀況實施智能動態監控。然而，使用常規數據處理方法處理海量的交通監控數據時往往效率低下，為了實現較高的管理水平，交通管理者有必要引進大數據運營管理。本文結合當前交通系統中存在的問題，針對性的提出解決策略，優化交通結構，實現對城市交通更好的調控。

關鍵詞：大數據;智能交通系統;發展

1大數據的概念和特征分析

2015年9月，國務院發布《促進大數據發展行動綱要》，系統推動署大數據發展。大數據是一種海量、高價值增長的信息資產，無法在短時間用常規數據手段處理的數據集，經新型數據技術處理后能為人們提供更強的洞察力、決策力和優化力。

大數據的特點主要有：大量、高速、多樣、低價值密度、真實性。大數據技術的核心不在于獲取海量的數據信息，而在于對這些有價值的數據進行專業加工。越是提高對大數據的加工能力，越能夠實現數據的增值。

在公共領域，政府利用大數據進行天氣預報、交通、醫療衛生及宏觀調控與財政收支等，利用大數據技術提供的全面、高效和準確的數據信息，進行精細化管理。隨著大數據技術的發展，使用者能夠實現對海量數據的深度加工，從中發掘具有價值的信息，進而利用這些信息完成高效的社會管理，實現各類資源的宏觀調控與優化配置。

2智能交通系統存在的問題

智能交通系統，綜合了計算機技術、通信技術、控制技術、軟件開發等技術手段，在道路管理、車輛管理方面有較大提升，并實現了兩者的有機結合。相比傳統的依靠信號燈和電子警察來進行管理，智能交通系統有效緩解了交通壓力，提高了道路通行效率。

交通數據包括交通運行數據和外界數據。交通運行數據指道路上各類傳感器探測的數據，例如地磁線圈、微波檢測器、全景攝像機、抓拍攝像機等探測的流量、視頻、圖片信息。外界數據指天氣數據、交通管制數據、公眾上傳數據，其來源多樣，如手機應用、網站論壇、車載電臺等。使用傳統技術難以在短時間內管理、分析、歸納如此多的交通數據。現階段的智能交通系統無法吸收種類繁多的數據類型，也無法深度挖掘海量數據的價值，無法準確描述道路交通狀況，因此智能交通系統在控制策略的實時性、預測性、合理性還有較大的優化空間。

結合大數據技術在數據收集、歸納、處理方面的優勢，智能交通系統補齊數據技術的短板，才能在交通管理上產生質的飛躍，有效應對交通擁堵這一類城市頑疾。

3智能交通大數據平臺探究

從本質上講，大數據下的智能交通信息技術是一種信息處理過程，它將交通數據分解為組織信息，從信息中提取特征，從特征變化中找出相關模式，并跟蹤制定應對措施。系統狀態分析和交通行為分析是大數據智能交通系統要解決的兩個基本問題。

大數據智能交通系統的系統架構包含3個層級：

交通感知層：以交通信息傳感器和檢測設備為基礎，構建感知網絡，并于天氣、行政部門平臺對接，采集行人、車輛、路面、環境等交通數據。

數據分析層：通過人工智能、云計算、機器學習等大數據處理技術，實現交通數據的整合，建立智能交通系統分析、評價、預測模型，對采集的交通數據的深度分析，處理結果為數據應用層提供技術支撐。

應用服務層：根據數據分析得到交通狀況評價和交通預測，來輔助生產和生活。應用服務的主體包括公眾、企業和政府。通過互聯網和手機軟件，實時向公眾提供交通查詢、服務預約、出行誘導等綜合性服務。企業用戶利用分析結果，更好的進行交通運輸，服務生產。政府部門以數據為導向，提高交通管理能力，提高城市流動性，增強危機預判能力，為城市發展提供決策。

大數據智能交通應用主要有：交通流量預測、交通誘導、車輛識別系統、交通安全監控、城市交通規劃、交通數據與跨行業數據關聯解析。

大數據智能交通系統以大數據體系為核心，結合人工智能、云計算、機器學習等技術手段，通過數據采集網絡、平臺對接，全面收集、融合各種交通數據，以用戶應用為導向，對數據進行挖掘分析，從大數據中獲取交通規律、交通預測，實現數據價值的提升，交通管理的改善，社會經濟的進步。

4大數據背景下智能交通系統的發展對策分析

大數據智能交通系統的應用還遠未成熟，建設大數據體系要從底層的數據收集、上層的大數據中心、服務用戶的應用體系三方面入手，才能發揮大數據體系的優勢，并保持長久的發展勢頭。

基礎支撐子體系：包括智能感知平臺和智能交通大數據中心。

創新應用子體系：包括綜合業務平臺和創新服務平臺。

長效發展子體系：包括產業子體系、保障子體系、共享開放機制、應用創新機制。

4.1提高交通系統的信息化水平

應積極推進交通網絡建設，構建智能感知平臺，擴大交通信息數據的收集范圍，打造路聯網與車聯網模式下的智能交通信息系統網絡。

4.2整合數據信息，制定交通數據標準

交通數據的類型與數據的內容都在日益增加，應制定一套標準的數據描述規范，并留有拓展的空間。交通數據描述規范建設的基本內容是制定數據交互接口的規范，需要面向多維數據本體設計描述框架，綜合表述多維語義的內容。

4.3加強軟件開發方面的能力

應用軟件是智能交通系統能夠得到廣泛運用的關鍵工具，也是智能交通系統中距離用戶最近的要素。在大數據的環境下，用戶能夠借助個人手機、計算機等終端設備來獲取交通信息。通過對應用軟件的功能和操作方法進行設計與優化，提升交通信息服務的智能化水平。

4.4 促進產學研實力的提升

大數據與智能交通系統的結合是交通行業的發展趨勢，要實現大數據智能交通的蓬勃發展，政府需大力推進相關產學研結構的發展，從配套體系、保障體系、共享開放機制、創新機制各方面著手，提高相關企業的合作力度，推動我國智能交通系統整體水平的提高。

5結語

在大數據背景下，深度挖掘交通數據，優化交通管理策略，讓智能化交通信息方便獲取，能夠為公眾創造更加便捷、高效、綠色、安全的出行環境。

參考文獻

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作者簡介：洪祥（1990.3-），男，河南洛陽人，中國科學院大學電氣工程碩士，工程師，單位：天津市市政工程設計研究院，研究方向：電氣工程。