大數據技術在智能交通中的應用分析

秦媛媛

（江蘇財經職業技術學院 智能工程技術學院，江蘇 淮安 223003）

當前是一個大數據時代，我國智能交通領域建設發展要與時俱進，跟上時代前進的腳步。通過將大數據技術實踐應用在智能交通建設管理工作中，能夠有效提升交通道路的通行效率，緩解道路交通壓力的同時，還能夠科學有效地控制防范交通安全事故的發生，充分保障人民生命安全和財產安全。大數據技術本身就具有一定的智能性，能夠輔助交通管理人員完成對交通動態情況的實時管理，自動化處理分析大量交通運行數據，并提供最佳的交通問題解決方案，實現交通資源的優化配置利用。

1 大數據技術在智能交通中的應用優勢分析

1.1 提升道路通行質量和效率

伴隨著我國城鎮化建設腳步的不斷加快，大眾生活水平的不斷提升，越來越多的人都會選擇自駕出行，而這樣也會給城市交通帶來了極大的通行壓力，很容易就會發生道路堵塞現象。針對于此，各地區政府需要高度重視當地的智能交通規劃建設工作，通過合理引進應用大數據技術，能夠幫助智能交通管理人員及時收集整理到大量的城市交通運行數據信息，并對這些數據信息展開高效準確的處理分析，為工作人員提供精準而完善的城市交通道路發展情況，從而有針對性地采取道路管控措施，有效緩解城市交通壓力，大大提升城市各區域的道路通行質量和效率。與此同時，大數據技術的實踐應用還能夠幫助交通管理者有效解決跨區域管理限制問題，大數據技術本身綜合了計算機技術、互聯網技術，能夠實現對海量數據信息的快速傳遞共享，不再受到傳統時間與空間因素的限制，這樣就能夠實現跨區域的交通管理工作目標。

1.2 優化配置利用交通資源

在和諧社會建設發展過程中，城市道路交通資源的合理配置利用是一項極為重要的工作內容。傳統人工交通管理模式無法及時有效掌握了解到整個交通路網發展情況，實現交通的動態化管理。此時，通過充分發揮出大數據技術的智能處理分析能力，能夠促使交通管理人員全方位掌握了解到各個區域的道路交通情況，制定出最佳的道路交通管理方案，合理調配使用好各項交通資源。除此之外，大數據技術本身還具有可預見性、快速性的優勢特征，通過將大數據技術與智能交通建設管理工作融合在一起，能夠實現道路交通出行數據信息的自動化分部，全面提升城市道路交通出行信息的及時性與準確性，方便交通出行者能夠利用移動設備掌握好各條道路的實際交通運行情況，提前規劃好出行路線。

2 大數據時代給智能交通帶來的問題與挑戰

2.1 海量數據關聯復雜化

如今是數據爆炸式時代，人們無時無刻不在與信息數據打交道，根據權威機構部門的調查統計顯示，如今3年時間內所產生的信息數據已經遠遠超過了20世紀3萬年產生的數據總量，而伴隨著未來大數據時代的不斷完善發展，該趨勢還會持續不斷上升。現如今，無論是工業化的企業信息自動化管理系統，還是網絡用戶的日常運行操作都會產生海量的信息數據，同樣在交通領域也會面臨著大量信息數據的收集處理工作。以現代化的智能動車GPS數據為例，我們按照一座城市10 000輛PCU作為估算依據，車輛軌跡所產生的實時傳輸距離能夠產生平均為50~200b長度的數據，倘若是根據一輛車15~60s/次的回報頻率，那么單單只是該項數據每日就能夠產生超過4GB的海量信息數據，而這些信息數據還不包括視頻、音頻以及圖像等數據流，這些海量信息數據的產生將會形成極為復雜的關系，甚至還會形成各種動態、無法確定的變化，促使數據處理儲存變得更加困難，如果還是采用傳統人工管理模式，將需要投入大量的人力、物力資源，造成大量社會資源的消耗。

2.2 重要信息數據遷移問題

由于會受到各種類型信息服務終端的影響，不同類型的信息數據存儲規模也會呈現出持續性增長的情況。在如今社會互聯網計算技術、云計算技術、大數據技術快速發展的時代背景下，市場上無論是企事業單位，還是個人用戶都會選擇將重要的大量信息數據業務遷移到云計算平臺等專業完善的數據中心去，以此來有效降低對本地硬件的投入和日常維護成本，同時還可以確保各項信息數據的安全可靠性。然而實際情況是，海量信息數據的遷移并不是一件容易的事情，其需要以安全可靠的專業技術方案作為核心支撐，倘若在數據遷移過程中出現安全問題，將會給企事業單位、個體用戶造成嚴重的經濟損失，不利于社會建設和諧健康的發展。

3 大數據技術在智能交通中的實踐應用

3.1 大數據技術在智能交通誘導中的應用

在現代城市交通管理過程中，導致道路擁堵的原因有多種多樣，具體包括了道路基礎設施不夠先進完善、交通路段車輛量過大、車流量超出道路承載能力、違法停車等。針對這些道路交通問題，可以通過科學采用智能交通誘導有效緩解城市交通壓力。大數據技術下的智能交通誘導將是一個實時動態的運行作業過程，其能夠完成對不同區域道路交通運行信息數據的實時收集整理，并對這些信息數據展開處理分析，作出科學準確的評價，利用交通預測模型完成接下來的交通預測，基于不同渠道方式向市民發布最新的交通誘導信息，方便他們及時掌握了解到城市道路交通實際情況，合理安排出行方案。在傳統交通誘導模式中，其主要是通過采取隨機抽樣的方式，抽樣隨機性會直接影響到數據分析結果的準確性，實際收集整理到的信息數據幾乎都是模擬信息數據，而不是數字信息數據，這樣一來就會加大安全存儲難度。此外，傳統交通誘導運行模式下的交通流監測系統往往只是覆蓋了城市主要干道，其所采集到的城市交通流信息無法全面反映出交通整體運行情況，這樣就會造成更難以判斷分析出實際交通流量，科學合理制定城市道路交通管理方案。而通過將大數據技術實踐應在智能交通誘導工作模式中，能夠有效發揮出其以下幾方面重要作用：（1）交通出行數據采集更加趨于微觀化。大數據技術應用下的智能交通誘導能夠以完成對不同對象的交通移動數據高效采集工作。比如，以道路車輛為對象的交通移動數據采集，體現在車輛電子車牌GPS定位技術上。以人為對象的交通移動數據采集上，體現在公交IC卡數據和手機GPS數據上；（2）有效解決數據形式單一化的問題。大數據技術的應用在數據處理與安全儲存上有著極大的優勢，其主要是以數字信息數據為主，能夠形成靜態與動態相結合的數字數據集，實現對圖像處理信息化，從而最大程度降低信息數據的安全儲存成本；（3）為實時監控觀測交通道路運行狀態提供了可能。在大數據技術支持下，智能交通能夠及時獲取到交通流量，并對交通實時運行狀態展開科學評估工作，結合評估結果合理預測接下來的交通運行狀況，從而優化設計做出相應的交通誘導方案，切實落實好城市交通道路的管控措施，避免頻繁出現道路交通擁擠等情況。

3.2 大數據技術在智能交通運輸安全中的應用

在傳統道路交通系統運營管理過程中，由于受到道路交通環境、車輛性能安全、駕駛員素質以及氣候等因素的影響，一旦各種因素的組合惡化，將會容易造成交通安全事故的發生。而通過將先進的大數據技術實踐應用在智能交通運輸安全管理中，能夠發揮出大數據的可預測性、實時性等應用優勢，科學有效保障交通管理系統對安全事故的主動預警工作，以此來提前科學準確預測出安全事故發生的可能性，降低城市道路交通安全運行風險，切實維護好社會民眾的生命安全和財產安全。比如，通過利用大數據技術采集城市交通運輸車輛的行駛軌跡，動態化地判斷分析車輛是否處于安全行駛狀態，一旦發現行駛中的車輛出現了非正常行駛，那么智能交通管理系統就會在第一時間自動提醒通知交通部門對該車輛進行安全管制。基于在城市各個區域道路設置完善的大數據監測系統，能夠促使實時有效采集到各條道路環境與設施運行信息，并在大數據處理技術應用下，完成對海量信息數據的處理分析，然后將實際情況推送給附近出行的車輛，避免發生交通安全事故。除此之外，大數據技術在智能交通應急救援系統中的應用，還可以發揮出其高效準確定位安全事故地點的作用，促使最近醫療機構單位、消防機構能夠快速做出反應，對安全事故現場做好控制，同時告知附近的車輛駕駛員重新規劃最佳出行路線，做好讓救援車輛順利通過的準備。

3.3 大數據技術在主動式智能交通服務中的應用

伴隨著城市出行車輛數量的不斷增多，停車難已經成為了眾多城市居民所高度關注的問題。智能交通服務就是要為用戶解決好停車難的問題，方便他們能夠在第一時間找到空置的停車場，避免出現違規停車的情況，造成城市道路的擁擠現象。通過將大數據技術實踐應用在城市智能交通系統中，能夠實現主動式的為用戶推動相關交通服務信息，全面提升城市智能交通的服務管理水平。比如，通過合理運用電子車牌GPS定位技術，實時獲取到車輛停靠位置與停靠時間等信息，一旦發生違規停靠的情況就會在第一時間向車主用戶推送相關具體違規信息，通知他及時將車輛開走，這樣就能夠避免城市經常性由于車輛違停出現道路交通擁堵問題。大數據技術在城市智能交通誘導系統中的應用，能夠準確有效獲取到車輛所在位置和附近區域內的停車場信息，并預測到行駛車輛到達停車場的大致時間，以手機APP或者短信方式發信息給用戶手機，這樣用戶就能夠提前判斷選擇好附近的停車場，避免長時間在找尋停車位的路上，引發道路車輛通行壓力的增大。在如今出行生活中，越來越多的人選擇坐高鐵或者飛機，而為了避免誤點耽誤出行，他們通常會提前數個小時就往高鐵站、飛機場趕，這些趕路的時間甚至比坐高鐵、飛機的時間還長，給城市居民造成了諸多不便。針對于此，需要將大數據技術應用在智能交通服務中心，高鐵飛機運輸部門可以通過與當地出租車公司進行合作，將乘客相關出現時間反饋至出租車公司，促使它們可以獲取出行前后的交通信息，向乘客推送最佳路徑與乘車用時。一旦乘客選擇乘坐出租車進行出行趕往高鐵站、飛機場，那么大數據技術就會向他們實時交通服務信息，提醒出租車司機以最優路徑趕往目的地，這樣一來就能夠為乘客節省大量的出行時間。

3.4 大數據技術在公共智能交通服務中的應用

在城市道路交通服務中，公共交通指的是公共汽車、索道、軌道交通等交通方式，這些公共交通工具基本都是按點按站進行發生的，一旦公共交通資源配置利用不夠合理，就會造成城市居民等車時間偏長、擠不上車等一系列不便問題。針對于此，為了最大程度發揮出公共交通資源的服務價值，實現對各項資源的優化配置利用，就需要合理運用到大數據技術。大數據技術的應用能夠基于各個公共交通站點進行對客流量數據信息的實時檢測傳遞，幫助公共交通管理部門更好地規劃路線、車輛發車次數，從而有效提升公共交通資源的利用效率。與此同時，城市居民可以通過下載公共智能交通服務APP，在移動互聯網端實時查詢到不同公共交通工具的具體行駛情況，方便乘客選擇最佳的出行方案，亦或者是臨時更改乘坐計劃，杜絕出現盲目等車的情況，耽誤到接下來的行程。公共交通本身是各地區城市緩解交通擁堵的一種重要有效手段，各地區政府必須高度重視打造公共智能交通服務平臺，將大數據技術引進應用至公共智能交通服務工作中，為乘客提供準確可靠的公共交通服務信息，促使他們能夠切身體驗到城市公共交通帶來的各種便利之處，這樣就會讓城市居民在出行方案中優選公共交通出行，避免由于過多人選擇自駕導致城市交通擁擠情況的頻繁發生。

4 結束語

綜上所述，在現代城市智能交通建設發展中，大數據技術的創新研究應用至關重要，其不僅能夠大大提升城市智能交通綜合服務水平，贏得廣大城市居民的認可，還可以有效緩解城市交通擁堵現象，充分保障城市居民出行生活質量。因此，各地區城市交通管理部門要積極主動引進應用大數據技術，為智能交通建設發展提供海量有價值的信息數據，完善城市交通運輸信息化工作體系。