面向智能交通的多元物聯感知GIS平臺構建與實現

摘 要：文中旨在構建并實現一個面向智能交通的多元物聯感知GIS平臺。通過集成物聯網技術與GIS系統，實現交通數據的實時采集、處理與可視化。物聯網技術，特別是RFID與通信技術的融合，正深刻改變著交通領域，從管理到運輸工具，全方位促進安全、綠色、高效的交通體系構建。面向智能交通的多元物聯感知GIS平臺成功實現了對交通狀態的實時監控、智能分析與預測，提升了交通管理效率。該平臺能夠為智能交通系統提供強有力的數據支撐，是未來智慧城市建設的重要基石。

關鍵詞：物聯網；智能交通；GIS平臺；視頻監控系統；交通流量；自動化物體追蹤

中圖分類號：TP39 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2024）12-00-03

0 引 言

隨著物聯網與傳感網的迅猛發展，交通行業正邁向智能化新紀元。構建智能交通系統成為焦點，探索電子智能車牌及集成交通信息發布、擁堵管理、停車管理等智能服務系統，均依托物聯網RFID技術的最新進展。RFID技術歷經五代革新，已融入監控、網絡通信、智能交互等，預示著物聯網智能應用將是解決交通難題、引領行業信息化的核心路徑。未來，這一趨勢將持續推動交通管理的高效化、精細化與人性化發展。

1 基于多元物聯感知智能交通GIS平臺概述

1.1 基于智能化平臺的設備結構

當前通信技術極大簡化了人際信息交流的復雜性，降低了時間成本。然而，現有電信網絡主要聚焦于人際溝通，對于物與物、人與物之間的信息交互支持有限。這背后，成本高昂、技術局限及需感知節點特殊需求是主要原因。面對挑戰，無線傳感器網絡（WSN）與RFID等近程通信技術迅速崛起，以其低功耗、自組織、靈活部署等優勢，在局部區域內有效促進了物物相連[1]。通過技術創新與跨領域融合，不僅能夠促進信息的高效流通與智能處理，更為實現全面感知、協同作業乃至智慧城市的構建奠定了堅實的基礎。

1.2 物聯網感知數據的接收以及管理

在物聯網系統中，科學地組織與管理數據資源是核心環節，也是應用開發的基石[2]。這要求我們在充分評估現有數據分布與獲取可行性的基礎上，設計一套既適應當前需求又預留有擴展空間的數據管理體系。鑒于數據量的急劇增長，特別是未來數據建設的持續擴展，采用數據倉庫理念進行架構設計尤為關鍵。數據倉庫不僅能夠滿足海量數據的存儲需求，還能通過其強大的組織管理體系，為數據的深度挖掘、應用分析及系統性能提升提供有力支撐。

2 智能傳感器在智能交通系統（交通管理）中的應用

2.1 交通流量檢測

智能交通體系借助物聯網技術，綜合融合線圈、微波、視頻及地磁等多種固定檢測技術，并與浮動車檢測技術（基于出租車、公交車等搭載車載定位與無線通信系統的車輛）相結合，實現對交通流量的全方位、全天候實時監測。該系統不僅能夠精確捕捉路網斷面及縱剖面的交通信息，如流量、占有率、旅行時間及平均速度，還可通過車載傳感器實時追蹤新加入車輛，并為其分配唯一的識別碼，確保數據追溯的準確性。

2.2 視頻監控

2.2.1 高級視頻智能分析

在復雜多變的自然環境中，物聯網加持下的視頻監控系統展現出卓越的運動偵測能力。通過先進的圖像處理算法，系統能夠精確捕捉并識別雨雪、大霧、大風等惡劣天氣中的運動物體，無論是單個還是多個目標，其運動方向、速度及特征均被詳盡記錄與分析。這種智能分析不僅提升了監控的精確度，還為后續的安全預警與應急響應提供了寶貴的數據支持[3]。

2.2.2 自動化物體追蹤

一旦檢測到移動物體，系統立即啟動追蹤模式，自動調整攝像機的PTZ（云臺控制）參數，實現對目標的持續跟蹤。當目標超出當前攝像機視野時，系統智能調度鄰近攝像機接力追蹤，確保監控無死角。這種無縫銜接的追蹤機制，極大地增強了監控系統的靈活性與覆蓋面，為安全監控提供了強有力的技術支持。

2.2.3 高效人物面部識別

物聯網技術賦能的視頻監控系統能夠精準捕捉并識別人物面部特征，通過與數據庫中的信息進行比對，實現快速身份驗證或識別。這一功能分為“合作型”與“非合作型”兩類應用場景，前者要求被監控者主動配合，多用于門禁管理；后者則能在人群中自動鎖定特定個體，廣泛應用于機場、火車站等高人流密度區域的安防監控，顯著提升了公共安全的防護水平。

2.2.4 精準車輛識別與管理

物聯網視頻監控技術可對車輛進行細致識別，包括形狀、顏色以及車牌號碼等關鍵信息，為交通管理、車輛追蹤及安全監控提供了有力工具。特別是在被盜車輛追蹤等場景中，該技術能夠迅速鎖定目標車輛，為警方提供關鍵線索，有效打擊犯罪行為，維護社會治安穩定。此外，物聯網視頻監控的IT化、互聯網化（IP化）趨勢，使得視頻信息的采集、處理、傳輸與共享更加高效便捷，推動了智慧城市建設的深入發展。

3 智能交通系統中交通誘導系統的應用

交通誘導系統作為現代智能交通體系的重要組成部分，其核心在于通過智能化手段優化城市交通流，提升出行效率與體驗。該系統在關鍵交通節點設置誘導屏，實時展示下游道路狀況，引導駕駛者合理選擇行駛路徑，從而有效分散交通壓力，改善整體交通狀況。該系統深度融合了自適應交通信號控制技術，能夠實時收集并處理網絡中的交通流量數據，這些數據隨后被傳輸至交通流誘導主機。借助先進的實時動態交通分配模型與軟件，系統能夠精準預測各路段及交叉口的未來交通流量，為誘導策略的制定提供科學依據。同時，車輛定位技術的運用確保了系統能夠準確追蹤車輛在路網中的位置，為服務主機提供必要的車輛坐標信息[4]。

系統的數學模型如式（1）所示：

（1）

式中：Si（t）表示t時刻位置i的傳感器數據（如速度、流量等）；Gt表示t時刻的全局交通狀態（基于GIS分析）；Fij（t）表示t時刻從節點i到節點j的交通流量；R（t）表示t時刻用戶的行為響應。

創建表1來展示上述內容，并添加了一些假定的數據（可以按照不同的層次組織數據）。

表1展示了在特定時間段內不同位置的交通狀況及其變化，包括時間、位置、傳感器數據（如車速和流量）、全局交通狀態、交通流量、平均旅行時間、誘導信息及用戶響應。例如，在8：00時，位置A的速度為60 km/h，流量為200輛/h，由于高峰期由南向北擁堵，系統顯示替代路線，30%的駕駛者選擇改道。通過這些數據，可以實時監控并調整交通流，提高道路通行效率。

4 物聯網感知設備采集數據信息與智能化GIS集成

集成GPS、RFID、GIS等前沿技術，構建一個從信息采集到動態誘導，再到智能管控的全鏈條體系。這一體系實現了機動車與路況信息的即時感知與反饋，通過技術融合，車輛不僅能在物理空間自由行駛，更在信息空間內完成了精準映射，形成了雙向互動[5]。根據上述描述，我們將建立一個數學模型來描述物聯網感知設備采集數據并與智能化GIS集成的過程。該模型將涵蓋數據采集、傳輸、處理以及決策支持等主要環節。

（2）

式中：vi（t）表示t時刻位置i的平均車速；qi（t）表示t時刻位置i的交通流量；li（t）表示t時刻位置i的地理位置信息（經緯度坐標）；si（t）表示t時刻位置i的其他監控屬性（如紅綠燈狀態、事故信息等）。

基于GIS平臺提供的信息進行決策支持：

（3）

式中：Tij（Fij（t））表示t時刻通過路段ij的平均旅行時間；ωij表示路段ij的重要性權重。

物聯網感知設備（如傳感器、GPS、RFID等）采集數據，并將其編碼為標準化格式?？梢杂檬剑?）來表示數據采集過程：

D（t）={vi（t）， qi（t）， li（t）， si（t）}" " " " " " " " " " " " " "（4）

為了更好地展示上述內容，創建了表2，并添加一些假設數據，概括了物聯網感知設備采集數據信息與智能化GIS集成的過程。

表2展示了物聯網感知設備在特定時間點采集的數據及其與智能化GIS集成的應用情況，列出了不同位置的平均車速、交通流量、地理位置和監控屬性，并記錄了數據傳輸后的可視化信息。例如，在8：00時，位置A的車速為60 km/h，流量為200輛/h，無事故，GIS顯示該路段為黃色（擁堵）。這些數據經過處理后，用于優化交通管理和提供實時誘導信息，確保交通流暢與安全。

5 結 語

綜上所述，物聯網與GIS技術在交通行業的深度融合，不僅革新了傳統交通管理模式，還極大地推動了交通系統的智能化進程。通過物聯網技術，交通設施與車輛等物理實體被無縫接入信息網絡，形成實時、動態的數據流，為交通管理提供了前所未有的精準視圖。結合GIS技術，這些數據被轉化為信息空間中的虛擬鏡像，實現了從直觀現場到數字孿生的跨越，為交通信息的深度挖掘與智能決策奠定了堅實的基礎。

參考文獻

[1]錢曉軍，范冬萍. GIS技術及物聯網在城市物聯應急平臺構建中的應用[J].現代電子技術，2015，38（24）：40-42.

[2]丁永祥.基于GIS技術的“多規合一”信息平臺設計與實現[J].華北自然資源，2019（4）：34-36.

[3]王濤.基于GIS-T的城市智能交通信息集成平臺的設計與實現[D].長沙：湖南大學，2014.

[4]潘杰.智能交通系統中最優路徑選擇的設計與實現[D].大連：大連理工大學，2013.

[5]肖春燕.數字珠海地理空間框架的構建與實現[J].測繪， 2019， 42（2）：64.

[6]熊洋，李淑慶，許浩，等.城市軌道交通客流短時預測方法研究[J].電子設計工程，2022，30（1）：46-50.

[7]張曉東.無線網絡技術在智能交通系統中的應用研究[J].物聯網技術，2016，6（11）：90-92.

[8]張亞南.基于GIS的公路信息平臺的構建與實現[D].西安：西安科技大學，2010.

[9]滕岳，李德月，劉洋，等.基于單片機的智能交通控制系統設計[J].電子設計工程，2022，30（15）：86-89.

[10]李治城，胡欣宇.基于C2C和C2I的智能交通系統[J].物聯網技術，2020，10（11）：81-82.

作者簡介：張顯東（1979—），男，山東青島人，研究方向為多元物聯感知的GIS核心研究。