基于大數據技術的智能交通管理模式探析

周露潔

摘 要：隨著大數據技術在我國智能道路交通中的應用，傳統的道路運輸方式早已無法適應新時期交通運輸行業的發展，大數據和云計算的發展增強了道路交通能力，減輕了道路交通壓力，實現交通領域智能化系統、信息化管理、自動化技術和集成化的發展。因此，要建立以大數據技術為關鍵基礎的智能交通管理機制，改善交通出行資源的配置，合理處理海量信息無法解決和分析的問題，提高道路交通運行的智能性和高效性。

關鍵詞：大數據;智能交通管理

中圖分類號：C35 文獻標識碼：A 文章編號：1674-1064（2022）04-0-03

DOI：10.12310/j.issn.1674-1064.2022.04.031

隨著大數據技術的飛速發展，其與智能交通的聯系越來越緊密。為了更好地構建強大的智能交通系統，將大數據技術應用到國內交通中，應研究和改進智能交通系統中的海量數據，并更新和升級數據庫系統。

1 大數據技術概述

互聯網大數據是基于大數據技術和電子信息技術的靈活運用，獲取整合大量數據信息。在數據融合技術方面，它以互聯網大數據為關鍵技術;在數據信息方面，它具有極大的信息量，這是目前我國傳統數據處理方法在技術上無法攻克的難題。

現階段，數據融合技術得到了快速發展，如果互聯網大數據沒有被科學研究解決，那么這些數據信息將沒有任何應用價值。隨著數據融合技術的不斷發展，再借助互聯網技術等優秀技術，促進數據融合技術在我國各行各業的廣泛使用[1]。

解決互聯網大數據的過程包括數據信息的創建、數據信息的收集和存儲以及數據信息的分析和使用。在大數據技術方面，較為普遍的技術包括管理信息系統及其數據庫查詢等。數據融合技術之所以獲得快速發展，關鍵是互聯網技術及其傳感器的不斷發展和完善。在數據融合技術發展過程中，越來越多功能強大的數據處理系統正在逐步產生，并被廣泛應用于我國各行各業，對我國社會發展具有極其重要的影響。

2 智能交通應用大數據的優勢

大數據技術是從復雜的數據信息中獲取合理數據價值的技術。在充分整合特殊總體目標的基礎上，根據各種形式的數據采集和計算機算法，在最短的時間內獲得處理有價值內容的能力，進而提供相關決策者有價值的參考信息。從大數據技術的角度看，它本質上是海量的信息和內容，這種技術已經對人們的日常工作和生活造成了影響。

由于大數據技術可以收集和存儲數據，它還具有大數據挖掘及其預測分析的作用，可以提高信息資源管理水平，增強計算技術的實際效果。一方面，大數據具有時效性特征，這是因為它可以及時收集和分析數據和信息內容，充分挖掘其潛在的使用價值。另一方面，大數據技術具有預測性特征，可以實現實時計算數據信息等功能，可以加強數據信息監管的實際效果[2]。

隨著我國社會經濟水平的提高，智能交通正在朝著新發展模式轉變，應利用大數據和新技術應用，實現大膽自主創新，擺脫以往道路運輸方式方法，進而達到監管預期效果。

智能交通管理機制具有以下優勢：

第一，圖像質量更高。對于大數據時代的智能交通管理機制，可以快速采集海量數據和信息，依靠監控攝像頭實時監控車況。無論是短視頻還是圖片，都能從頭到尾處于超清狀態，進而從源頭上推動智能交通管理能力的全面提高。

第二，系統功能強大。就管理機制而言，本質上是依靠三維模擬技術和電子元件，實時監控某一區域的交通情況。同時，還可以調節車流量，不僅可以節省成本，而且可以提高管理效果。

第三，運輸生產調度效率高。從大數據時代的智能交通技術看，可以獲取各個地區的交通出行運營信息內容，除了管控科研生產調度和交通出行，還可以完成交通信號燈的管控。

第四，識別程度提高。管理機制充分結合自動檢索技術的基礎及其智能管理方法，可對路況信息進行分析研究，高度識別區域內的車輛和客流[3]。

3 大數據下的智能交通管控

3.1 公路橋梁管控

對于橋梁檢查，通常是從大數據的角度考慮的，是解決和收集公路橋梁關鍵部位的過程。

第一，狀態化測試。大數據技術的多方位、系統化的檢測手段，成功完成了數據的采集和分析，細致檢測公路、橋梁的實際情況，在人手不足的情況下可以使用，完成對公路橋梁某一位置的檢查，在深入分析公路橋梁信息內容的基礎上，從中快速發現存在的問題，進而開展科學研究，區分損壞位置。

第二，風險預警與管理。通過大數據技術的合理運用，不僅提高了公路橋梁的管理水平和預警信息水平，而且可以實時分析公路橋梁的詳細情況，獲取相關數據信息，傳送到特定區域，實現靈活使用。

計算機安全隱患排查算法和方法，制定有效的搶修方案。根據大數據，公路橋梁健康管控不僅可以全面細致地采集信息，而且可以將橋梁設計、監理等一系列流程融入其中，進而轉化為相應的過程，形成相應的信息內容鏈，從而完成對公路橋梁使用時間的研究。

借助大數據技術，公路橋梁健康服務將逐步向智能化、標準化方向發展，掌握計算機算法、基于定位系統等新技術能夠提高智能橋梁監測能力[4]。

3.2 交通能耗管控

在城市公共交通的實際發展過程中，出現了交通擁堵、空氣污染等各種問題，這些問題阻礙了道路交通標準的制定，限制了城市健康發展。在我國開車交通和出行會遇到很多問題，例如汽車種類多、汽車技術實力低等，熟練掌握大數據技術可以解決這個問題。

第一，大數據的實時計算水平。基于對采集到的數據信息進行發現、分析和融合的大數據實時測量，為道路交通提供高效的地形圖、導航條、汽車位置查詢能力，軟件存儲架構采用Hadoop，分布式計算存儲架構Storm模式，統一對道路交通數據進行聚類分析和重新整合，利用噪聲和平滑的數據處理方法從技術上獲取驗證數據信息，合理處理城市公共交通車輛構成和不平衡的問題。

第二，能源分析與管理方法。大數據技術和云技術下的MapReduce并行處理技術可以在較大層面上為交通出行能耗管理決策提供強有力的技術支撐。該平臺充分集成了神經網絡、進化算法等電子計算機的自主學習能力，融合后存儲和收縮各種數據信息，完善了數據統計和能耗分析管理辦法，完善了流量和數據庫的復雜查詢。

3.3 智能高速公路管理方法

針對大數據智能高速公路管理機制，具有自動檢索車流量、對汽車運行情況進行科學研究和調整的功能。汽車的詳細信息可以在高速公路堵車自動檢索系統的軟件中檢索，快速傳輸至指定網絡平臺，并根據設備實時監控汽車充電狀態、快速擁堵等情況。

智能高速公路管理方法主要分為以下多個步驟：第一步，系統收集;第二步，收集汽車的高速信息數據信息;第三步，收集大量信息內容，如汽車信息、短語言表達視頻等;第四步，利用交通出行通信子系統，將相關信息傳輸到特定平臺;第五步，利用大數據技術，完成擁堵道路的自動檢索;第六步，根據檢測自動將擁堵道路分為多個級別，按照不同級別，及時向相關工作人員報告，通過有效方法改進疏浚和救援工作。

交通出行發布信息子系統的高效應用，不僅為出行者和司機提供全面可靠的路況信息，而且根據實時路況提供更合適的導航路線，從源頭上減輕了交通運輸壓力[5]。

4 大數據技術在智能交通中的應用

4.1 建立交通數據平臺

交通大數據管理平臺的框架主要由三個技術模塊組成，即交通大數據采集模塊、交通大數據分析模塊、交通大數據處理模塊。

4.1.1 交通大數據信息采集模塊

交通大數據信息采集是平臺架構中最重要、最關鍵的內容。利用現代通信技術、車聯網設備、高清監控和云計算服務等，完成對交通大數據信息內容的全方位采集。獲取汽車的各種基本信息，包括汽車精準定位、行車數據信息、車況、附近實時路況等。收集數據是交通數據平臺技術階段最重要的一步，要求數據信息準確，一旦數據信息收集不當，將造成嚴重危害，甚至危及人們的生命安全。

4.1.2 交通大數據分析模塊

交通數據采集結束后，下一步就是分析采集到的汽車行駛數據。這種技術上的必要性僅次于采集技術，采用的方法是將結構化、非結構化和多結構化的交通大數據整合到互聯網大數據才有的統計分析方法中，例如大數據挖掘技術、大數據可視化分析、數據庫查詢分析等。互聯網大數據后臺管理接口，實時分析信息，對交通主體決策，識別有價值的信息內容，方便交通管理部門、交通出行用戶開展維護管理。未來，將提高路況信息水平，完善交通規劃，推動交通行業智能化系統的完善和發展。

4.1.3 交通大數據處理模塊

在對交通大數據進行研究之后，下一步需要處理信息。交通大數據與其他方面的數據信息相比，具有信息量大、覆蓋面廣等特點。數據處理模塊是利用具有一定規模的計算中心及其詳細的統計結構，以優異的性能完成強大的數據處理和分析。

由于交通數據分為實時交通數據和歷史分析數據，交通出行數據處理模塊分為兩種架構：實時測量架構解決實時交通數據流，非實時測量架構解決了歷史分析等待批處理命令數據信息，雖然處理方式不同，但最終呈現給客戶的數據信息是一樣的，目的是保證它適用于相關交通管理部門[6]。

4.2 使用交通流量采集系統

在交通管理系統中，正確使用智能交通，可以給一直在行駛的車輛提供必要的信息，讓他們實時掌握交通狀況，進而掌握已經擁堵的道路。如果遇到道路交通事故，應及時調整、更改路線，更改當前行程，不僅能夠有效避免堵車問題的加劇，而且使城市交通更加便捷，節省大量時間。為及時、準確地控制交通流量，要從多個角度掌握汽車制造業的發展現狀，提供更加精準有效的服務，全面保障城市交通安全。

4.3 重視微觀預測分析工作，準確預測分析車型

通過大數據技術，可以全面掌握相關天氣數據和車輛出行數據信息。根據這些數據的收集，可以提高識別安全事故的準確性;根據過去的信息共享和處理時間限制，支撐城市各種道路交通的高效運行。通過外部經濟預測和分析工作，可以實時跟蹤問題道路和車輛，減少道路交通事故的發生[7]。這種外部效應預測分析工作不僅可以對車輛進行預測分析，而且可以對從業人員類型進行預測分析。通過大數據應用綜合服務平臺，將違規車輛及時存入大數據系統，鎖定相關人員的信息和車輛信息，方便客戶查閱。

基于交通出行運營的大數據，可以為及時發現和處置交通違法行為提供支撐，提高違法處置效率，為我國的信息安全提供更加全面的保障。根據大數據的集中傳輸技術，可以合理提高各機關之間數據信息的高效性，要科學配置交通網絡資源，共享交通運行，減輕交通工作對自然環境的壓力。

4.4 智能實時路況數據分析，提高道路運營效率

大數據技術在道路交通中的應用，可以提高道路運營的高效性，建立交通狀況的主要表現，支持大城市的各種道路交通。利用大數據技術，以一種更加信息化的管理方式解析信息內容，從而形成更加現代化的監督管理體系。根據道路交通狀況的監管，可以促進體系結構之間的相互影響，進而完善體系結構。對于精確的信息和數據信息，此類數據統計分析對信息內容的類型沒有特殊要求。

基于綜合解決方案，要更好地以客戶為中心，為道路交通和城市交通服務的類型提供更全面的管理方案。大數據技術中的傳感器技術，可以及時掌握路面數據的具體內容，根據技術實力完善當前交通出行網絡信息，實現數據信息共享。

大數據技術的應用在智能交通行業具有劃時代的現實意義。客戶不僅可以第一時間收到信息，還可以體驗到更加便捷的交通服務[8]。在我國，很多車輛攔截設備的使用，不僅可以實時檢查駕駛員的健康和疲勞程度，而且可以在安全駕駛的過程中保障行車安全，為人們的交通出行提供保障。同時，提高公路交通層面的感知能力可以改善我國交通出行的自然環境，減少交通出行安全隱患，推動我國科技進步的快速發展。

5 結語

隨著我國大數據技術在智能交通管理中的有效運用，傳統的交通管理形式早已不能適應時代的發展。大數據思維、云計算能力的應運而生和廣泛使用，有效提高了交通運輸水平與效率，發揮了緩解交通壓力的作用，繼而真正實現了交通行業智能化、集成化發展。

基于大數據技術，構建一套切實有效的智能交通管理模式，將完善交通資料配置，妥善解決復雜數據無法處理、分析的問題，提高智能交通的運輸水平。大數據模式開創了以智能交通管理模式為核心，結合信息內容、電子信息技術、通信技術、大數據技術、網站導航技術和自動控制系統的公共交通和快速智能公路交通新模式，也將進一步促進傳統道路交通運輸方式的完善和升級。

參考文獻

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