淺談大數據背景下的智能交通系統應用與平臺構建

◆黃靜

（深圳市綜合交通設計研究院有限公司 廣東 518000）

改革開放以來，我國的經濟改革發生了巨大的變化，大數據技術為我國現代化建設作出了巨大貢獻。傳統的交通運輸管理模式已經難以適應于現代化行業的發展，與現代的運輸需求也不相符合，尤其是交通擁堵問題愈加嚴重。因此運用大數據技術可以將各地區的數據進行采集，并且通過分析和處理，能有效地改善交通壓力，并給智能交通的發展帶來了新的機遇。

1 大數據時代的概述

隨著信息技術的不斷發展，形成了大數據時代，大數據被稱為“海量資料庫”，它屬于信息技術范疇內。大數據中的信息收集和處理技術有了更卓越的發展，大數據是獲取信息的主要渠道，與人們的生活、工作都息息相關。通過大數據豐富、多元的特點給人們的生活帶來了翻天覆地的變化。大數據是由數量巨大、不同類型的數據集合而成，在云計算數據處理能力的基礎之上，進行數據整合分享，交叉運用所形成的智力資源。

大數據是在云計算之后的一次顛覆性技術革命，大數據給傳統的模式帶來了巨大的挑戰，運用大數據分析可以充分判斷出用戶的需要。大數據的特點不僅海量且具有多樣化，任何形式的數據都可以產生作用，例如，在電商領域，淘寶、京東等平臺利用大數據，通過對用戶信息的分析進而為用戶推送他們所感興趣的產品，在一定程度上刺激了消費。另外，大數據的特點還有一個就是高速，大數據的傳輸離不開互聯網的支持，互聯網每天都向大數據提供海量的數據，并且將其及時地進行處理，即在平臺內保存的數據經過一段時間后會被清理，否則由于數據太多占用太多的平臺內存，會影響到其他功能。由此可見，大數據對處理數據方面的要求非常嚴格，服務器中的數據大多要做到實時分析。大數據所提供的數據也是非常有價值的，在產生的數據中，有價值的數據所占的比例較小。大數據最大的價值在于可以挖掘出能預測分析未來發展趨勢的數據，進而發現新規律和新知識，在農業、金融、醫療領域都起著一定的積極作用。

2 智能交通系統的作用

智能交通指的是通過信息技術和通訊技術的結合，整合地面的交通信息，并建立起一個大型的交通管理系統，在交通信息涉及的范圍內發揮出相應的作用，從而可以提供實時、有效、準確的交通管理數據。智能交通是我國現代化發展的必然趨勢，在我國的各大城市中應用都具有一定的可行性。充分應用智能交通系統可使交通運作效率得到明顯提升，有效防止交通安全問題的發生，而且在控制因城市交通體系而導致的污染方面有著一定的作用。所以，在我國社會發展的過程中要尤為重視智能交通系統的應用。

由于智能交通管控平臺中的違法數據和道路信息在不斷更新及增多，傳統的關系型數據庫各項性能已經滯后，針對現如今的龐大數據需求，其在數據保存及數據處理方面表現出明顯的局限性，而且難以從多角度分析智能交通的規律，使得數據間缺乏一定的聯系。應用大數據技術可以有效地將這些交通數據進行整合處理，并且運用大數據技術設計智能交通數據分析平臺可以使正在行駛的車輛從交通卡口、電子警察等智能視頻采集點通過時，能夠把過往的車輛顏色、車牌號、型號的信息精準地記錄；采集設備分布在各個路口，對路口行駛的車輛是否存在闖紅燈、壓線行駛、亂停車等違規行為進行采集。智能視頻還可采集到行駛車輛的速度、車流量及車之間的距離等有效信息。另外，運用大數據技術來設計智能交通數據分析平臺能夠對接信號控制系統，并且，智能交通數據分析平臺上有監控和管控平臺，其對過往的車輛、信息數據、違法數據等都能夠準確地提供。

3 基于大數據下智能交通數據平臺的構建

3.1 整體設計

智能交通數據系統是較為復雜的系統，是由包括計算機技術、人工智能技術、通信技術等多種技術結合，再通過這些技術整合數據，用在管理控制交通運輸信息中。把人、車、道路之間合理的協調組成一個緩解生態壓力、節約能源、保護安全的綜合運輸系統。設計智能交通數據平臺要展開多層次結構模型實施分析，大數據的建設包含三個方面，其一，數據感知是指通過采集設備所采集的交通各方面的信息；其二，資源部分指的是交通領域中所管理的數據資源；其三，應用部分指的是對這些數據及這些采集的信息進行實時調度。

鑒于此，智能交通數據平臺系統的整體設計要符合以上內容要素。

3.2 各個模塊設計

資源部分先從智能交通數據存儲方面來看，數據存儲要用到數據倉庫技術，而數據分析則要用到挖掘技術來實現。數據倉庫技術是依靠預設的存儲模式，對智能交通數據平臺中的數據實施提取、處理、應用。此外，利用數據倉庫技術，將數據模型放入數據庫中，從中來設計智能交通數據平臺中數據存儲和挖掘架構。

要利用面向服務架構來設計智能交通數據平臺系統中應用部分，這個部分有三個小版塊，第一是通過編程設計完成數據的調度，使得最終實現其他相應的功能。第二是應用流程，大數據的調度流程要靠業務編程語言工具將各種資源進行調度。第三個是特殊調度模塊，此模塊是通過面向服務架構把自定義的調度流程轉成業務編程語言的流程設計。

數據表現層指的是用戶可通過各種智能設備，比如智能手機、計算機瀏覽器、平板電腦等直接參與到智能交通數據平臺系統，并可在這個系統中查詢瀏覽所需的交通信息或交通數據等內容。這層主要是保證系統與用戶之間的聯系。在外觀和框架界面的配備上要簡潔，要一目了然。

4 大數據背景下智能交通系統平臺存在的問題

首先，我國在智能交通系統平臺的相關領域研究比較匱乏，在大數據智能交通的有關方面未將其作為正式的產業進行運作，而西方發達國家把智能交通系統大力地發展并已實現生產產業化。我國通過的智能交通項目，在實現產業化以后，實際利用的并不多。另外，雖然我國在此領域的企業有很多，但是這些企業普遍都是通過系統集成，缺乏一定的技術含量，創新持續能力不強，導致品牌影響力不夠強大，難以進一步擴大企業規模，模糊了未來的發展方向，行業技術新標準難以突破。

其次，有較大一部分的交通數據技術還處于起步階段，其中道路行駛感知技術時間段，相較于其他發達國家有很大的差距。所以我國的智能車載信息服務水平還處于發展中階段，有許多實用技術還需要從國外引進。

另外，目前智能交通系統中人、車、道路這三者未形成一個完整的管理體系去把控，對車載和路況信息資源的了解程度也有限。從環境的感知程度來講，傳感器網絡化的環境感知能力欠缺，車載信息交互管理未得到充分利用，車道之間也沒有建立互相通信的技術。另外，利用網絡三維式的全景導航技術來對車輛環境的感知，相較于發達國家基礎網絡大數據平臺的車載信息服務技術存在一定的差距。

5 具體應用

5.1 交通數據的共享

智能交通數據平臺系統中的每一個功能都需要各個板塊的信息整合和共享。因此，創建信息共享平臺可以實現各個板塊的信息的融合，并且支持平臺的數據資源提取及共享。此外，完整的智能交通系統還包括多個板塊內容，譬如交通信息中心、管理中心等。該系統符合城市化交通信息規范化的要求，能有效存儲、管理各類交通信息數據，并且這些數據內容、功能、傳遞能實現共享，從而形成一個信息流機制，把共享的數據進行存儲和管理。由于大數據技術的積極應用，該系統交通平臺的數據每天都在更新變化，可以隨時提煉精準信息，而且可以整合處理其他地區及其他領域的數據庫，歷史的數據也不會丟失，通過這樣才能保障數據庫之間的聯系，確保數據的完整性。系統可以根據客戶的需求提供各版塊的信息及其他服務，將客戶所需的數據輸出，通過信息共享平臺能夠查詢到相關信息及功能。除此之外，大數據平臺還可及時地統計道路網絡擁堵、事故情況等數據并輸出至用戶決策信息內，這些信息對于用戶具有一定的查詢價值。比如，大數據技術的應用后，每個路口的闖紅燈次數有效減少，其中，異常數據可以通過報警規則實施提醒。相關部門針對道路智能交通設施實施排查，是否存在故障現象。由此可見，大數據技術的運用能精準反映出道路的實時信息，為相關人員提供有價值的依據。

5.2 分析道路網延遲情況

運用大數據技術可以對各個路口以及路段的歷史車流量進行有效的統計，并且可以將路網延遲的指數進行分析。實際通過時間與自由流通過的時間相減，得出的數值為負數，這樣設定為零，說明沒有發生延遲的情況。如果智能交通延遲的數值較大，就說明此路段交通擁堵情況嚴重，通過此辦法可以精準的測算出智能交通延遲指數。

5.3 優化道路路口

優化道路路口則需要全面的信息，因此，首先要收集路口的交通控制情況、路口的路況、發生事故的相關數據等板塊內容，通過這些信息的整合來綜合基于優化措施。通過運用大數據技術可以提供許多數據的樣本，來輸出相應的數據，其中包括時空維度。時間維度包含任何一個時間段；空間維度包括路段的交叉口、行政區劃分、道路等。大數據技術可以智能分析道路的車流量，并結合以往的數據信息，通過計算各個路段、各個區域的早高峰車流量情況及確定早高峰的時間段，通過這些精準的分析可以把控局部的交通狀況，優化整體的城市交通系統，逐步實現優化智能交通管理方案的目標。

綜上所述，把大數據技術的優勢用在智能交通系統，對車流量的數據、道路實時的路況的數據進行存儲和處理。通過運用大數據技術來構建智能交通數據分析平臺，優化了智能交通組織的效果，從而緩解了城市的道路擁堵情況。