基于大數據的交通監管系統

田一方

關鍵詞：大數據；交通監管；圖像處理；編程語言

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）36-0059-03

1 緒論

1.1 研究意義

交通和大眾生活息息相關，如何做到高效無死角的交通監控，越來越受到業界眾多學者的重視。盡管我國在這一方面頒布的交通政策已經考慮到以上問題，但是仍然存在很多紕漏。小的方面，人們每天必須要面對的交通擁堵問題；大的方面，盡管交通政策的出臺大大規范了司機的出行，但每年交通事故的發生率和死亡率仍然很高。那么，如果可以設計出一款覆蓋功能更齊全、工作效率更高的交通監管系統似乎就變得迫在眉睫了。本課題的研究意義在于幫助交通監管系統完善升級，并為大數據在交通監管系統中交通擁堵、視覺盲區造成的意外傷亡兩部分的應用提供新的方向和思路。

1.2 研究現狀

據2020年統計的以“高峰擁堵延時指數”為評價標準的擁堵排行數據顯示[1]，超過六十個城市面臨較為嚴峻的交通擁堵問題。同時，作者在報告的末尾標注了與前幾年相比的擁堵情況漲幅趨勢。數據表明，只有少數發達城市處于降低態勢，其他大部分地區呈增長趨勢。這足以表明，交通監管系統仍需要進一步改進。只有全國范圍地整治擁堵問題，才能解決交通擁堵問題。并且據統計，我國擁有全世界百分之三的汽車保有量，但卻占據全球交通死亡人數的百分之十六，這個數字不容小覷。目前交通監管系統有待完善，大數據在交通監管系統中的使用仍處于起始階段，是一個擁有極大發展前景的研究方向。同時，大數據的可擴展性給交通監管系統未來的發展提供有利基礎。可通過將大數據技術與編程語言等計算機科學技術結合的方法從不同角度對交通監管系統進行優化。《計算機信息技術在交通運輸系統中的應用淺析》[2]一文中就曾提到計算機信息技術在智能監管領域上的應用以及在事故處理上的應用。

1.3 研究思路和方法

本文主要研究如何使用大數據技術優化交通監管系統，來解決眾多交通監管系統不足中的交通擁堵、視覺盲區造成的意外傷亡兩部分問題。本文包括對現有交通監管系統的主要漏洞分析以及交通監管系統的深入性創新兩個方面。本文的研究內容分為四部分：第一部分主要分析了現有交通監管系統中的漏洞，并將問題展開并分成交通擁堵、視覺盲區造成的意外傷亡兩部分進行分析；第二部分主要說明了基于大數據的交通監管系統的定義，由定義衍生出基于大數據的監管系統的特點總結，主要包括交通監管系統的實時性和準確性的介紹；第三部分主要講述了交通監管系統的深入性創新，并將內容深化為通過大數據計算出擁堵大概率出現的路段、使用圖像識別技術將視覺盲區以圖像形式傳送給司機兩部分；第四部分主要介紹了新型交通監管系統在未來社會的競爭力。通過這四點內容使優化后的交通監管系統的效能最大化。

2 交通監管系統中的常見漏洞

交通監管系統在高效交通管理中發揮著重要作用，影響著人們的日常出行。但在人們的生活中仍存在許多影響出行安全的漏洞。交通監管系統中常見的漏洞有四類：交通擁堵、視覺盲區導致的意外傷害、肇事逃逸、交通事故。

2.1 交通擁堵

在研究現狀中以及闡述了我國的交通擁堵情況，總體來看還是較為嚴重的，交通擁堵并不可怕。但是由于長時間大量車流的積壓，造成長時間的阻塞的情況是需要去解決的，我國一些地區的平均擁堵時長已達40分鐘，那么雙程就已經達到80分鐘，每天就有至少超過1/24的時間花費在交通擁堵上，這個數字是巨大的。然而，當今的交通監控系統并不發達，各個街道的干警不能及時趕到擁堵現場進行道路疏散，也不能及時對紅綠燈放行狀況進行更改，這些漏洞都是等待著我們去解決的。

2.2 視覺盲區造成的意外傷害

由于車身高度不同，不同車型有其不同的視覺盲區范圍。視覺盲區又分為引擎蓋遮擋導致的前盲區、從后車門開始向外側展開有大約30度的區域在反光鏡的視界以外的后盲區、只能觀察車兩側的后視鏡盲區以及擋風玻璃兩側的A、B柱盲區。據不完全統計，每年有約一萬名兒童死于視覺盲區，因視覺盲區造成的意外傷害的案例也屢見不鮮。2013年11月20日，李某駕駛一輛重型倉柵式貨車在迎賓大道定山橋路口由南向東右拐彎時，與右側由南向北行駛的劉某駕駛的電動車發生碰撞，導致劉某受傷后送至醫院搶救無效，于當日13時死亡。這一案例向我們揭示了視覺盲區問題的可怕性。但是，以目前的交通監管系統來看，并沒有解決視覺盲區問題的長遠之策，這同樣也是值得我們去解決的漏洞。

2.3 肇事逃逸

由于交通監管系統的分布范圍具有局限性，不能做到全方位無死角地監控交通安全，所以在一些路況較差的路段發生交通事故后存在大量肇事逃逸的情況出現，造成了一定的財產和生命損失。據數據報告統計，每年大約有3000起肇事逃逸發生。如果不進行交通監管系統優化，將不能減少肇事逃逸事件的發生。肇事逃逸事件耽誤了傷者的最佳治療時間，造成嚴重的后果，這樣的問題也同樣應該得到重視。由于肇事逃逸問題需要和交通政策相結合，所以本文的研究重點不在于此。

2.4 交通事故

交通事故的發生屢見不鮮，但解決一場交通事故往往需要耗費較長時間，特別是在高速公路路段上，平均一起交通事故的發生將造成至少5分鐘的大面積車流擁塞。現有的交通監管系統不能做到及時調派就近警力進行解決，造成了時間的損失，同時是值得被重視的問題。交通事故的處理不是一蹴而就的，針對這一問題，單單進行一己之力的交通監管系統的優化是片面的，所以本文不再為這個問題進行更多贅述。

3 基于大數據的交通監管系統概述

3.1 基于大數據的交通監管系統的定義

基于前人的研究，可以對基于大數據的交通監管系統做如下定義：通過大數據的數據采集，在短時間內向擁堵路段下達緩解交通擁堵措施；實行進行高效監察，將交通事故發生的可能性降至最低的監管系統。

3.2 基于大數據的交通監管系統的特點

3.2.1 實時性

《基于計算機的交通監管系統分析》一文中曾指出了“交通管理部門并不能對出現的交通問題進行及時的交通管制和處理，這導致中國的交通監管體系處于落后狀態”的觀點[3]。由于交通的變化之快，導致交通監控系統對于實時性的要求很高。基于大數據的交通監管系統中利用大數據與編程語言進行快速連接，及時響應，并在較短的時間內進行結果回傳。

3.2.2 準確性

《基于計算機視覺的智能交通監管系統研究》一文中表達了對于智能交通監管系統的技術要求：智能化、準確程度高[4]。向我們證明了交通監管系統需要的科技水平之高，我們也就不難知曉準確性對于監管效用的重要性。交通監管系統需要具體獲取交通擁堵位置等信息，并且承擔著保護交通安全的作用，所以對于準確性的要求很高。使用大數據技術在傳輸中基本不會出現亂碼、丟失等問題，極大保證了交通監管系統對于準確性的需求。

4 交通監管系統的深入性創新

4.1 通過大數據計算出擁堵大概率出現的路段以及擁堵時間

目前可以大量并高效存儲數據的軟件是數據庫，但是將數據庫應用于交通運輸方面的實例并不多。在《論汽車車體信息統計數據庫在交通事故物證鑒定中的作用》一文中曾指出了建立車體信息統計數據庫對高效處理交通事故來說很有必要[5]，本文從這個觀點中得到了啟發。同時利用數據庫的存儲能力和展現能力依照現有的道路監管系統，監測出各個道路的日平均車流量，并且使用一個既定指標，在本文研究的系統中將擁堵指標設定為每秒車流量50輛。如果超過擁堵指標就將其放入擁堵路段數據庫的名為“擁堵路段”表中，用于制定擁堵預測機制。并結合平時的交通擁堵狀況制定信號燈控制備案，將其一并存入數據庫中的信號燈控制備案表中。同時，將所有道路的交通信號燈管理系統使用編程語言作為主語言使用“EXEC SQL CONNECT TO”嵌入式SQL語句與數據庫進行連接，如果遇到擁堵情況，聯通開關打開，設置“if-else語句”根據不同的條件讀取相應的信號燈控制方案。這一新型系統的出現，可以緩解交警的工作壓力，提高交通疏散效率，滿足交通監管系統對于實時性的要求。但是，由于還沒有城市將這種新型監管系統投入使用，還需要不斷地實驗、優化來完成交通監管系統對于準確性的要求。

4.2 使用圖像識別技術將視覺盲區以圖像形式傳遞給司機

視覺盲區問題，是長期存在并且沒有找到解決的方法，融合了網上的各種期刊資料，本文認為將圖像識別技術融入其中，可以很大程度地避免視覺盲區的發生。《圖像識別技術研究綜述》[7]一文中指出圖像識別是利用計算機對圖像進行處理、分析和理解的一種圖像技術。可以將圖像識別技術的特點運用到交通監管系統中，同時利用紅外線掃描傳感儀以及大數據背景下的編程語言相結合的方法。首先，先按照不同的車速判斷出急剎車后最短的制動距離并依次存入數據庫中；制定不同時速下的安全制動距離，以便下面運算時使用。然后利用Boolean判斷機制：如果紅外線掃描傳感儀傳回的紅外探測圖檢測出發熱體返回True；如果紅外線掃描傳感儀傳回的紅外探測圖未檢測出發熱體則返回False。在完成Boolean判斷機制后，緊接著對接收的信息進行下一步的傳輸。將返回值未True的那部分紅外線探測圖傳遞至圖像識別技術區，利用圖像識別，分析出發熱體距離當前車身的距離、方位等信息。并在此調用數據庫中存儲的信息，根據發熱體距離車身的距離進行報警。再通過警報裝置傳遞至駕駛室。由于整個過程中運用的技術都已經較為廣泛地應用于其他領域，所以技術較為成熟。能夠及時在這一設計更大程度上減少了司機的主觀誤判，及時預警，減少悲劇的發生。但是，對于行人來說客觀的交通監管系統仍然無法保證交通事故百分之百地消除，需要行人注意觀察交通情況，盡量不要走入較高車輛的視覺盲區，尤其是車輛的后方及前方后視鏡兩側。這一種帶有創新的交通監管系統不同于原來的倒車雷達，可以進行全方位地監察，特別適合較為狹窄以及行駛視線不好的路段，減少交通事故的發生，提高行車安全系數。

5 新型交通監管系統在未來社會的競爭力

新型交通監管系統的優勢是顯而易見的，它克服了傳統交通監管系統中技術的短板，融入了大數據時代的創新元素，充分展現計算機科學技術在交通領域的領先地位。雖然目前只是處于創意初級階段，但是新型交通監管系統的會越來越受重視，并且會通過現代科技逐步實體化。目前我國的交通監管主要依靠電子警察，但是電子警察技術的實時性和準確性并不強，所以大數據技術的加入將會使交通監管系統的功能更加齊全。同時，與大數據相結合的新型交通監管系統的設計都是基于目前成熟的應用開放技術，設計時的成本被大大降低，在低成本的同時可以收獲很高的社會回報。基于大數據的交通監管系統也不僅僅局限于本文提到的這兩個應用領域，在其余領域也都可以將大數據技術廣泛應用其中，將交通界的事故處理、肇事犯罪等社會問題的發生概率降到最低。通過以上幾點的分析，新型交通監管系統的競爭力還是不容小覷的。

6 結語

本文主要論述了將大數據技術用于優化當今交通監管系統中存在的交通擁堵以及視覺盲區的意外傷亡問題。基于前人的研究成果明確了基于大數據的交通監管系統的定義，進一步分析了基于大數據的交通監管系統的特點，并根據其特點探究了交通監管系統的深入性創新，結合編程語言等計算機科學技術，總結出對于現今交通監管系統中在交通擁堵和視覺盲區的意外傷亡兩方面存在的問題的優化方案。本文的重點是交通監管系統的深入性創新。由于筆者能力有限，研究仍存在不足之處。受制于現實情況，未能將理論與實踐相結合，并且本文的研究方向尚處于初級階段，因此本文相對缺乏理論支撐。

大數據技術的應用擴展了交通監管系統的功能，擴寬了學習者的知識面。大數據技術與交通監管系統功能的結合將會形成一種新趨勢。目前，大數據技術在交通監管系統中的應用還處于起始階段，相關的研究并不多，兩者的結合應用還存在著眾多問題。大數據技術在交通監管系統中的應用還需要深入探究，思考如何讓二者有效結合是研究的重點。