智能交通中大數據技術的應用研究

張媛媛

摘 要：車輛保有量的不斷增加導致交通擁堵和環境污染日益嚴重。為了解決車輛保有量增加帶來的問題，大部分城市采取限制車輛出行的方式來緩解交通擁堵，這為群眾出行帶來諸多不便。為尋求更好的交通管理措施，依靠現在的科學技術水平，人們提出了智能交通的概念。該概念的提出為人們解決交通擁堵問題指明了方向，帶來了新的思路。采用何種措施才能打造一個完善的智能系統，成為人們探索的方向之一。大數據的應用將智能化變成現實。如何利用大數據來打造更加完善的智能交通，完善交通體系，促進智能交通的快速發展成為現階段研究的重點。

關鍵詞：智能交通;大數據;技術應用

中圖分類號：U495;TP311.13 文獻標識碼：A 文章編號：1003-5168（2020）23-0117-03

Abstract： The increasing number of vehicles has led to increasingly serious traffic jams and environmental pollution. In order to solve the problems caused by the increase in the number of vehicles， most cities have adopted the method of restricting vehicle travel to alleviate traffic congestion， which has brought a lot of inconvenience to people's travel. In order to seek better traffic management measures， relying on the current level of science and technology， people put forward the concept of intelligent transportation. The proposal of the concept pointed out the direction for people to solve the traffic congestion problem and brought new ideas. What measures can be adopted to build a complete intelligent system has become one of the directions for people to explore. The application of big data turns intelligence into reality. How to use big data to build a more complete intelligent transportation， improve the transportation system， and promote the rapid development of intelligent transportation has become the focus of research at this stage.

Keywords： intelligent transportation;big data;technology application

2020年2月28日，國家統計局發布了《中華人民共和國2019年國民經濟和社會發展統計公報》，統計數據表明，截至2019年底，我國民用汽車保有量為26 150萬輛，較上年增加2 000多萬輛。我國汽車擁有量超過大部分發達國家的汽車擁有量。受城市道路里程和停車位數量的限制，再加上近些年我國經濟的飛速發展，大中型城區內的車輛數量遠超過城市可容納量，導致傳統的交通管理方法和措施已經不能滿足日常車輛停放和行使的需求[1-2]。為了限制車輛的通行數量，一些城市采用單雙號行駛的辦法來限制車輛出行數量，這樣的措施盡管有效地緩解了交通擁堵，但是也為人們出行帶來了不便。

1 車輛數量增加帶來的交通問題

1.1 堵車耗費了巨大的社會成本

隨著我國近些年城鎮化速度的加快，大量人口涌向城市，大中型城市人口數量急劇增大。城市地域范圍不斷擴大，工作單位和住所之間的距離加大，社會活動需求增加，導致城市居民日常出行頻率不斷增加。為緩解交通擁堵，一些城市采取擴寬道路、修建新道路的方式來緩解交通擁堵，盡管城市道路的增長速度不斷加快，但很多城市依舊堵車。在我國，不僅在一線、二線大城市出現交通擁堵現象，很多三線、四線城市都存在交通擁堵。嚴重的交通擁堵為人們的工作和生活帶來了諸多不便，導致社會成本增加。

1.2 車輛數量增多對環境的影響極大

近些年，我國經濟獲得了飛速發展，城鎮化速度加快，但環境保護力度不足，造成我國環境污染嚴重。以鄭州市為例，統計數據顯示，2019年全年空氣質量為良的天氣僅有110 d，空氣污染嚴重的天數多達153 d。環境污染造成呼吸道疾病、心腦血管疾病的增加，給人們的身體和心理帶來巨大壓力。而造成環境污染的主要污染物為PM2.5，主要來自機動車的尾氣排放。科學研究表明，擁堵造成車輛污染物排放更加嚴重，車輛出現擁堵時，排放的污染物是正常車速的兩倍或三倍。

1.3 汽車擠占太多的公共資源

在城市，人們經常見到這樣的場景，小區的地面上停滿了汽車，人們的通行擁擠不堪。公園景點等各種人流量較大的地方往往也是車輛最為擁堵的地方。人們可能沒有意識到，這是汽車對公共資源的掠奪，讓人們的日常生活更加擁擠，這些都是隱性成本。

2 解決城市交通問題的思路

車輛增加的速度依舊不斷加快，原有的交通管理方式和措施已經不能滿足現如今的交通需求，交通擁堵嚴重地影響人民日常生活和幸福指數，環境的污染和對資源的索取過度，促使著人們必須尋求更加有效的方式來解決交通擁堵現象。一些學者提出，要大力發展公共交通，這無疑是一個可行性較大的思路，但是公共交通局限性較大，如出行時間長、乘坐舒適度不高、車輛換乘麻煩、攜帶行李有限制等，導致人們在出行更愿意選擇私家車或者出租車。那么，采取何種措施才能更加有效地解決因交通擁堵為群眾帶來的出行困難呢？這就要求追根溯源，找到解決交通擁堵的根本所在。除了通行車輛密度大的原因之外，道路兩側不按規定停放車輛、交通事故發生后不能及時救援及清理現場也會造成交通擁堵。大數據技術的發展為解決交通擁堵帶來了新思路。大數據技術能夠快速、準確挖掘大量的有效交通數據，技術專家可以在大量數據信息的基礎上優化道路通行，構建交通數據模式，科學設置交通信號指示燈，全面優化交通運行模式[3-5]。

3 大數據在交通中的應用

3.1 大數據的概念

大數據是指需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的來源囊括各個渠道，涵蓋各個方面，大數據的特點是量大、高速、多樣、精準。通過對海量交通實時數據的分析和預測，人們可以實現交通服務的創新。盡管大數據的概念提出時間短，但是因為其實時、精準的特點，大數據已經在多個領域廣泛應用。例如，電子地圖已經有著較高的精準度，能夠實時為群眾出行提供精準的服務。

3.2 大數據在交通運行中的作用

造成道路擁堵的因素是多方面的，如車量通行量大、通行時間段集中、道路承載力小、道路基礎設施架設不合理、道路增長速度與車輛增長速度不匹配等，而且車位小，車輛停放困難，非機動車占用機動車車道導致道路通行能力下降。近些年，我國各大城市大力開展基礎設施建設，開挖地鐵、修建高架等施工占用大量道路，導致車輛通行與道路通行能力之間的矛盾更加突出。另外，因為部分司機不文明駕駛，頻繁變更車道導致車輛通行效率低下，加劇了交通擁堵，如何利用大數據進行有效的交通誘導，是利用大數據探求的方向之一。

3.3 大數據在交通誘導中的作用

交通誘導技術最關鍵的就在于技術，傳統的誘導技術受限制最大的是數據采集。大數據能夠最大限度地發揮信息資源的優勢，減少交通誘導措施中數據的模糊性，大數據能夠更加全面地監測道路上車輛的通行情況，避免因少量樣本的不準確而造成誘導錯誤。大數據對車輛通行信息的采集更加綜合、更加便捷，不僅僅通過單純的車輛行駛數量和速度來判斷，還可以借助司機的地圖導航數據、乘坐公共交通的刷卡數據以及車輛定位技術。大數據克服了以往交通誘導技術采集數據的局限性和存儲成本較大的問題，突破了以往靜態數據的模式，利用動態的數據模式，將原本數據較大的圖像、視頻資源轉化為數據，不僅解決了存儲數據大、成本高的難題，更是通過實時掌控動態資料，為交通誘導提供翔實的基礎數據。

3.4 大數據優化公共交通服務

以鄭州市為例，鄭州市常住人口超過1 000萬人，據統計，每天乘坐公共交通出行的人口占57%，乘坐公共交通、時間段集中在上下班時間的人數占出行人數的三分之一。龐大的人口數量給公共交通的運行帶來了巨大的壓力，尤其是對高峰時間段乘坐公共交通上下班的人員來說，其出行特點是出行時間緊、集中程度高，那么如何根據人們的出行特點合理配置公交交通資源，緩解集中出行帶來的難題呢？大數據給出了答案。大數據可以實現資源互通，公交公司可以通過實時的數據監測，合理分配公共資源，提高資源利用率，并根據人們的出行特點，增加特殊時間段公交的通行頻率。出行人員可以通過公交軟件查詢公交的行車間隔時間、車輛乘坐人員的密集程度，以便變更個人出行計劃來進行分流，用以緩解公共交通的擁擠情況，增強公共交通的便利性和滿意度，讓市民真正享受乘坐公共交通的便利。

3.5 大數據減少交通事故

隨著經濟發展水平的提高及居民車輛保有量的不斷增加，人們的出行頻率越來越高，交通事故更是頻發。因交通事故造成的死亡成為意外死亡的重要原因之一，如何減少道路交通事故，提高道路通行的安全性是需要考慮的問題。

以往的數據顯示，造成交通事故的原因不僅有駕駛員自身技術水平的限制，還有車輛安全性、行車環境、道路狀況以及氣候等多種因素的影響。發生道路安全事故有時是一種或者多種因素的綜合。大數據的實時性及可預測性對減少交通事故發生率有重要的作用。大數據可以利用定位技術來收集車輛通行軌跡，并根據車輛行駛狀態來判斷路況信息，利用道路環境和車輛監測系統，實時采集道路環境和道路設施信息，經過數據處理和分析，得出結論。比如，可以通過非正常行駛數據來判斷是車輛擁堵點還是車輛管制的信息，并通過交通廣播、新聞報道以及熱點推送等手段將預警信息推送給車輛駕駛員，用以減少事故。大數據技術還可以應用到救援中，利用車輛或者手機的定位信息，可以快速、精準地了解事故發生地點，并利用大數據將事故信息發送到附近其他可能通行的車輛，讓其做好讓道或者選擇其他備選路徑，緩解道路通行壓力。

3.6 大數據為智能交通提供更多便利

行車難、停車更難已經成為有車一族的困擾，解決車輛停車的困難已經成為治理交通擁堵的關鍵部分。智能交通系統利用大數據，采用車輛誘導技術，將車輛的行駛終點和停車場信息完美結合，及時將有關停車信息推送給所需的車主，減少因停車位難找而造成的交通通行效率低下。它可以利用定位技術及時將車輛停靠的位置、時間等信息發送給車主，解決因不按規則停放造成的交通堵塞。

4 結論

交通擁堵已經成為制約經濟發展的重要因素之一。本文通過調研分析找出了造成交通擁堵的根本原因，分析了大數據在智能交通中的應用，以期利用大數據來保障交通通行的高效、安全。當前，依靠大數據提高車輛通行效率，不僅有助于改善人們的通行體驗，更能減少因通行不暢而造成的交通事故。

參考文獻：

[1]王靜偉.以數據為中心的智慧交通研究綜述[J].計算機研究與發展，2017（2）：123-125.

[2]周美英.大數據在智能交通中的應用與發展[J].中國交通，2016（6）：213-214.

[3]李建民.智能交通發展中的大數據分析[J].河南經濟報，2017（6）：43-44.

[4]李利強.大數據技術在智能交通中的作用[J].深圳日報，2015（2）：221-222.

[5]王勝利.大數據的應用與研究[J].中國交通報，2018（2）：211-214.