大數據在智能交通系統中的應用分析

董瑩 李雯

摘要：本文研究的主要內容是智能交通系統中，大數據技術的應用。文章首先分別對智能交通系統和大數據技術展開分析;其次，重點對智能交通系統中大數據技術的應用進行深入探討。希望通過文章的分析，為智能交通系統中應用大數據技術做出一定的貢獻。

關鍵詞：大數據技術;智能交通系統;信息采集技術

前言：

優化智能交通組織在于建立一套綜合性的路網管控方案，這套方案可以將交通信號、交通路網規劃以及交通誘導都進行智能化的改造。利用大數據平臺這項工具將智能交通系統中的各項數據挖掘出來并深入分析，此外，還有地理信息和基礎設施等相關的信息。這樣有助于從運行的狀況、服務的水平以及運行的特征幾方面了解路網的實時狀態，在此基礎上構建起相應的智能交通系統。

1.智能交通系統與大數據技術

1.1智能交通子系統之間的數據融合

作為一種運輸系統，ITS具備較強的綜合性，其包含了道路、車輛以及兩者的使用者，ITS運輸系統運行的主要目的在于提高上述三種子系統的運行效率。因此，需要智能交通系統為上述三種子系統賦予智能，比如，在車輛這一子系統中，可以在車輛內安裝智能設備，此時道路系統就可以將交通信息控制中心的信息及時地發送到每一輛安裝了智能設備的車輛中。為了真正實現智能交通系統的功能，需要將上述各個子系統之間的信息進行充分整合，而各個子系統之間整合信息的關鍵就在于是否存在一個可以用于信息共享的平臺。當信息共享平臺建立之后，將會規范城市交通系統。

1.2基于信息采集技術的大數據應用

數據是ITS系統中的核心要素，數據來源較為廣泛，在數據中包括實時的車流量、平均的車道占有率以及車速等重要的參數。為了促使智能交通系統更好地進行管理和預測等相關的工作，需要收集大量的交通數據并進行深入分析。利用光學檢測器和攝像機等傳統的設備獲得的靜態數據已經不能滿足當前的需要，為了獲得動態實時的數據，需要利用大數據技術以及監控攝像頭、移動數據等智能設備。先進技術和設備的利用將會大大增加交通系統的智能化程度。

智慧交通系統在大數據技術的加持下，將會細化為不同的數據系統集合，這些集合可以將數據的實時變化反映出來。比如，將道路交通信號的控制系統與車載的導航系統結合起來，有助于讓彼此獨立的車輛之間產生聯系;將衛星定位系統與天氣和導航系統充分結合起來，有助于車輛與駕駛員之間形成更好的配合關系;利用大數據中先進的數據采集技術，可以在采集信息的同時進行分析，為預測工作奠定重要的基礎，為交通管理與服務提供便利。

2.大數據在智能交通系統中的應用要點

2.1大數據技術優化公共交通服務

在城市范圍內固定線路運營的公共汽車、軌道交通等交通工具都屬于公共交通，這些交通工具發車的時間點較為固定，但是由于公共交通資源配置的不合理現象，導致乘客的搭乘體驗不佳。為此，需要利用到大數據技術合理配置各項資源，具體的方法是實時監測客流量，以此為依據分配公共資源。同時，乘客可以利用智能手機中的相關軟件，查看公共交通的實時狀態，以此為參考，合理調整出行的計劃。在緩解城市道路擁堵的過程中，公共交通是一項重要的突破口，需要通過不斷完善公共交通的服務質量，讓乘客享有更好的出行體驗[1]。

2.2大數據技術優化交通運輸安全

交通需求與經濟增長呈正相關，而交通需求與交通事故也呈正相關，因此，在經濟較快發展的當下，交通安全事故正成為全社會高度關注的熱點。人們無不希望道路安全水平得到提升，減少安全事故的發生率。

道路交通事故的發生受到多種因素的影響，包括駕駛員的主觀行為、車輛的安全性能以及道路所處的外部環境等，這些因素中一旦某些部分出現了惡化，就會增大交通安全事故的發生率。

在可能出現安全事故之前，在大數據技術的幫助下交通系統可以主動進行預警。比如，利用衛星定位系統收集車輛行駛的數據可以判斷車輛是否處于正常駕駛的狀態，如果出現了異常的駕駛情況，智能交通系統會在第一時間上報交警部門控制處于異常狀態下的車輛;大數據技術可以應用于道路環境和設施的監測，將相關數據收集之后利用云計算技術進行分析和處理，之后通過交通廣播或者其他途徑推送給道路上行駛的車輛;此外，利用大數據技術可以及時了解惡劣天氣下的道路狀況，減少事故的發生率[2]。

2.3大數據平臺下的智能交通仿真

在智能交通仿真的過程中，重點在于仿真模型的建立，而仿真結果是否與實際情況相符合倒在其次。智能交通大數據系統可以為智能交通仿真模型的建立提供必要的數據，比如道路設施的情況、智能交通控制的具體方案以及車輛路線的選擇等。智能交通仿真需要大數據平臺提供的多樣化數據，同時，利用歷史數據的信息可以對智能交通仿真的結果進行反向驗證[3]。

2.4大數據平臺下的路口組織優化

智能交通在進行組織優化的過程中，需要大量數據的支撐，這些數據包括交叉口的車流量、發生過的安全事故數據以及交通管理的現狀等。以大數據技術的對數據的梳理和分析為基礎，可以為智能交通組織優化設計提供必要的數據樣本，可以用作輸出的數據包括兩個維度，其一是空間維度、其二是時間維度。前者包括不同的路段和交叉口;后者包括日、月、年以及休息日等不同的時間段。

結束語：

在交通領域，智能交通系統的建設為交通本身的發展帶來巨大的動力，促使交通管理的水平不斷攀升。在智能交通系統中利用大數據技術可以將技術優勢充分發揮出來，化解信息孤島，增加信息量和信息的流通。在智能交通系統中利用大數據技術可以降低智能交通系統的成本，使智能交通系統更加便捷，這對于民生的改善大有裨益。

參考文獻：

[1]張文娟. 智能交通系統中的大數據技術分析[J]. 電子測試，2019，412（07）：125-126.

[2]劉勇良. 大數據處理與挖掘在智能交通系統中的應用[J]. 河南科技，2019，000（004）：138-143.

[3]黃周平. 大數據在智能交通系統中的應用淺析[J]. 中國交通信息化，2019，000（001）：133，后插1.