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大數據技術在智能交通管理中的運用研究

2021-12-15 11:16:23楊運林
科技研究·理論版 2021年19期
關鍵詞:大數據技術

楊運林

摘 要:城市的智慧交通系統是一個城市的重要組成部分,它影響著城市的交通效率、交通安全,影響著人們出行。將大數據、人工智能、云計算等先進的科學技術運用到交通系統中,可以有效地緩解城市的交通擁堵、交通違法事件的抓拍等,提高道路的交通效率、提高道路交通的安全性。當前的智能化技術迅速發展背景下,為能提升交通運輸管理的質量水平,這就要求在智能交通的科學應用方面加強重視,發揮智能化交通系統的優勢,為交通運輸管理工作的順利開展提供技術支撐。

關鍵詞:智能交通;大數據技術;管理運用

引言

隨著社會的發展,傳統的交通管理模式已經不能滿足當前交通行業的發展要求,基于大數據技術的智能交通管理模式在交通管理工作中的應用大大提升了交通運輸能力,緩解了城市交通擁堵問題,為實現交通集成化、信息化和智能化發展打好了堅實的基礎。另外,各類先進的大數據技術的應用,有利于合理優化交通資源配置,解決海量數據無法分析和處理的困境,提升智能交通運輸效率,為構建高效的國家交通網絡貢獻了巨大的力量。

1 大數據技術在智慧交通的意義

伴隨著經濟的發展,現有的交通系統中,每天將產生大量的數據信息(如路況信息、GPS定位信息、視頻監控等),每天產生的數據量可以達到PB級別,并且呈現指數級別的增長。而這些數據,根據相關規定需要進行長期的保存,這必然導致了存儲上的困難,同時也給相關的管理人員帶來極大的工作壓力。另一方面,在城市的交通管理中,對于道路監控中的各種違法行為需要進行抓拍等工作,并需要相關人員對抓拍后的數據進行分析處理。再一方面,如何緩解城市交通中的擁堵問題,提高人們的出行效率都是目前急需解決的問題。大數據技術恰恰可以實現大容量數據的采集、存儲、分析處理等,因此,將大數據技術應用于智慧交通系統,改善城市交通現狀有著極其重要的意義。

2 大數據技術在智能交通中的優勢

2.1 清晰度較高

智能交通管理工作主要通過智能交通系統完成,主要的工作是收集和分析海量信息,數據和信息的采集工作主要借助高清攝像頭完成,在高清攝像頭的支持下,車輛及交通環境實現了立體化監控,給交通監管工作提供了巨大的便利,同時給公安部門的破案工作提供了技術支撐。智能交通系統在城市交通供求關系中的角色和作用。

2.2 交通調度高

智能交通管理工作所涉及的范圍更廣,想要收集、分析和處理較大范圍的數據和信息,要求智能管理系統必須具備較高的調度,提高局部交通問題的解決效率。

2.3 系統管理功能強大

智能交通管理系統是多個功能系統融合在一起組成的系統,常見的如電子交警系統、智能車流量控制系統等,這些系統賦予了智能管理系統更加強大的管理功能,同時有效降低了管理成本。

2.4 識別度高

智能交通管理系統可以正確識別車輛和其他相關信息,并且以動態的方式對其進行分析,盡量還原交通事件的真實情況,幫助管理者做出正確的判斷,提高交通事件處理的公平性。

3 大數據技術在智能交通管理中的具體運用

3.1 應用交通流采集系統

如今,我國的經濟水平正在不斷提高,社會的發展速度也在不斷加快,私家車的數量正在不斷增加中,幾乎每家每戶都擁有一輛車,而這就導致交通擁堵現象越發嚴重,并受到社會各界的廣泛關注。在交通體系中,需要重視大數據技術的應用,真正實現智能交通。因而需要應用交通流采集系統,利用接口系統及時匯總和整理所有收集到的流量信息和交通信息,并將這些數據實時傳達給司機和車主,使其能夠全面了解當前的交通情況,可以根據自己掌握的情況確定好出行方式與出行時間,有效規避擁擠的時間段和路況。此外,這也可以為正在行駛的車輛提供必要的信息,使其能實時了解路況,使其能夠了解已經出現擁堵的路段或者發生交通事故的路段,并及時調整和修改路線,改變自己的行程,這樣不僅可以有效緩解交通擁堵的情況,避免出現交通擁堵加劇的狀態,還能給人們的出行提供便利,節省更多的時間。

3.2 在交通違法行為中的應用

在傳統的交通系統中,對交通違法行為的監控抓拍,抓拍后的大量數據信息,需要工作人員進行分析處理,這對工作人員是一個極大的挑戰。將人工智能技術與大數據技術相結合,可以對交通中的違法行為進行智能化的分析,例如利用圖像分析算法,對抓拍后的圖像數據信息可以精確的識別車輛的顏色、車牌、車型、接打電話、不系安全帶等相關的違法行為進行智能化的監測,減輕工作人員的負擔,提高工作效率,有效地減少交通違法現象。

3.3 智能化交通信號控制技術

信號控制技術主要有三個不同的突破方向:第一,突破了交通信息的收集手段。傳統的信息收集都是覆蓋單一的點面,從固定的點進行各種信息的收集。如今可以應用傳感器技術,運用多方位、區域性的數據攝影機,切實提高數據收集的覆蓋范圍和收集效率。因提高了信息收集的效率和能力,可以收集一些較為關鍵的交通數據,如汽車定位數據、汽車電子標識等;第二,突破智能載體。傳統的信息收集控制器運用的是前端信號控制器,如今可以運用上端中心,智能化控制區域和干道,擴大信息收集的范圍;第三,評價方式獲得了一定的優化和調整。傳統的評級方式屬于單點指標評價,如排隊長度、飽和度停車次數、效率系數等,如今運用的是智能評估方式,為相關預案提供更加準確且直觀的評估意見。

4 結束語

綜上所述,隨著中國經濟的高速發展、城鎮化進程的不斷推進,城市中車輛的急速增加,人員流動性的增加,人們對于交通出行的便捷性、安全性、舒適性等提出了更高的要求,如何更有效的改善目前城市的交通, 是城市交通管理者面臨的主要問題。利用大數據強大的數據收集、處理分析能力,再結合人工智能的智能技術,可以有效地促進城市智慧交通系統的建設與完善,有效地應對城市中的交通擁擠、緩解城市交通壓力、減少交通安全事故、提高交通效率。

參考文獻:

[1]程璐明.大數據人工智能時代的智慧交通研究[J].智能城市,2019,5(5):88-89.

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[3] 呂紅振.大數據在智慧城市交通系統中的應用研究[J].信息記錄材料,2020, 21(5):106-107.

[4] 張小寒.大數據在智慧城市交通系統中的應用研究[J].山西建筑,2020,46(1):197-198.

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