大數據在智能交通系統中的應用研究

陳　濤

大數據在智能交通系統中的應用研究

陳濤

智能交通系統是將先進的信息技術、計算機技術、數據通信技術、傳感器技術、電子控制技術、自動控制理論、運籌學、人工智能等有效地綜合運用于交通運輸、服務控制和車輛制造，從而形成一種保障安全、提高效率、改善環境、節約能源的綜合運輸系統。文章主要討論了在大數據的背景下如何構建智能交通分析平臺，并就其技術層面展開了分析與論述。

大數據；智能交通系統；分析平臺

1　大數據時代

進入2012年以來，大數據（big data）越來越多的被人們所提及。美國人赫伯特·西蒙曾經說過：“信息消費了什么是很明顯的：它消費的是信息接受者的注意力。信息越富有，就會導致注意力越匱乏，我們并不缺少信息，匱乏的是我們處理信息的能力”。同時，它也是一種信息和知識。數據倉庫、數據庫技術的應用與發展，數據的迅速積累與廣泛的使用使我們真正進入到了數據時代，如何提取數據當中有價值的信息成了當務之急。

大數據技術就是為了準確的挖掘并預測數據里的有價值的信息，如果把它比作是一種產業的話，那么數據的挖掘過程就相當于把工廠中的原料進行加工和再處理，使其轉換為有價值的成品，從而實現盈利的過程。在這個過程中，數據已經不再是單一的毫無聯系的單個數據信息，而是整合后的一種新資源。但是海量的數據信息才能運用大數據分析技術，因此對于大量交通行業的數據信息，大數據分析技術就能更好的發揮作用，通過自身的存儲及計算數據的能力，更加有效地分析當前的交通系統，并合理的進行資源的配置，使得交通體系更智能、更高效。

2　智能交通系統與大數據技術

智能交通系統（Intelligent Traffic System，簡稱ITS）又稱智能運輸系統，是將先進的科學技術（信息技術、計算機技術、數據通信技術、傳感器技術、電子控制技術、人工智能等，有效地綜合運用于交通運輸、服務控制和車輛制造，加強車輛、道路、使用者三者之間的聯系，從而形成一種保障安全、提高效率、改善環境、節約能源的綜合運輸系統。

2.1智能交通子系統間的數據融合

ITS 是一種運輸系統且其綜合性較強，它包含了車輛、道路、使用者這三種最大的子系統，并以實現這些子系統的運行效率為主要目的。因此，對于這三者而言，智能交通系統的實現就需要各個子系統更加智能化，例如對車輛系統可以配置智能的車載設備，道路系統設置智能的交通信息控制中心，并且能集中發布交通信息給相關的使用者。

只有各個子系統間的信息被充分整合，智能交通系統才能夠實現它的功能，而各子系統要想融合信息，就需要構建一個共享信息的平臺，通過這個平臺使各個子系統可以分享信息資源。因為有了這個平臺，城市交通系統更加規范，各系統之間的信息性質、組織結構、傳送方式等更有規律性、更加高效。

智能系統的各個子系統的數據信息不是一成不變的的，因此想要準確加以應用，需要大數據技術將子系統里的動態的信息提取并共享，綜合不同區域、不同領域的數據倉庫。大數據平臺雖然綜合了各個系統的歷史數據，但是卻不至于分散，而是互相聯系，更便于理解數據之間的關系。作為一個共享信息平臺，大數據技術還能根據使用者的需求從中快速檢索相關的信息并直接提供給使用者，同時確保數據信息的全面性和相關性。

2.2基于信息采集技術的大數據應用

ITS中最關鍵的要素就是數據，這些數據來源很廣，其中較為重要的參數有平均車速、實時車流量、平均車道占有率等。只有采集并分析大量的交通數據信息，智能交通系統才能夠更好的進行管理預測。傳統的數據采集方式主要是運用光學檢測器和攝像機等設備，但所取得數據都是靜態的，而在大數據技術下，不僅數據的采集量越來越大，而且可以獲得實時動態的數據信息，未來傳統的數據監測會被視頻監控、GPS以及移動數據等逐漸替代，交通系統越來越向智能化的方向發展。

由于運用大數據技術，智慧交通可以細化為不同的數據系統集合，并且能夠反映數據的實時變化，例如，我們可以將車載導航系統與交通信號控制系統結合，以便使車與車之間形成聯系，如果將GPS系統、導航系統、天氣系統等相結合，就能使人與車之間產生連接，再通過數據技術采集實時的數據信息，分析其中的行為信息并總結預測，方便交通的管理與服務。

3　構建大數據分析平臺

雖然運用大數據可以幫助我們解決很多問題，但是其并不是一個萬能的鑰匙，可以在任何時候都有效。因此，我們需要通過信息處理技術來分析大數據，將所得結果加工后把更深層次的信息揭示出來。雖然現在的大數據所包含的數據量很龐雜，但是信息技術的發展速度也不容小視，我們仍然可以從中探索事物的發展規律。

但另一方面，現在的數據分析技術還不夠成熟，因此智能交通系統也存在著一些缺點，比如對獲得的數據信息不能充分的加以分析，對數據所反映的信息挖掘度不夠等，因此我們急需更快捷有效的數據分析方法對獲得的數據進行準確的分析，及時為使用者提供必要的交通信息。

3.1交通信息采集

我們的平臺主要圍繞交通數據的信息采集、分析和處理三大模塊來構建的。因為交通數據是智能交通系統中最主要的部分，而我們的平臺中，數據采集是基礎，分析和處理使其延伸。信息采集的方式很多，比如云計算、高清監控、移動通信技術等。由于是對智能交通系統進行全方位數據信息采集，并且可以加快數據更新，能夠由無線通信技術來進行傳送，因此交通信息的采集更加準確。

3.2交通數據分析

數據分析主要是把各種數據通過可視化分析、數據庫等分析方法整合到平臺上，在分析的基礎上發掘出有價值的信息，便于做出科學的管理與預測。但是對于作為基礎的數據必須經過驗證，確保有效后才能夠進入分析系統。其中還要定期對所使用的分析方法進行檢驗，確保其準確性。

3.3交通數據處理

由于運用大數據分析本身所需要的數據量是巨大的且較為分散，因此在處理數據時，對計算中心的規模和性能要求較高，并且還要根據使用者的要求提取有針對性和相關性的信息。對交通數據的處理根據數據的特征分為實時的數據信息和歷史性的數據信息。

4　結語

智能交通系統包含了許多子系統，并且覆蓋的領域范圍較廣，可以說任何城市都離不開交通系統的支持，足以可見智能交通系統的重要性。通過實施智能化的交通系統，可以使得道路運行更高效、交通管理更加方便、城市的基礎設施更加完善。目前，大數據技術的運用還比較有效，通過發掘更多的技術支持，與交通體系更加緊密的結合，一定能夠在智能交通系統的建設上發揮更大的作用。

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徐州市市政設計院有限公司江蘇徐州221002

Application of big data in intelligent transportation system

Chen Tao

Intelligent transportation system is the integrated comprehensive transportation，which synthesizes technology，including information，computer，data communication，sensor，electronic control，automatic control theory，operations research and artificial intelligence effectively system for transportation，service control and vehicle manufacturing，for a complex with security，efficiency，environmentally friendly，and energy conservation. This paper mainly discusses how to build an intelligent traffic analysis platform under the background of big data，and analyzes the technical aspects of the system.

big data；intelligent transportation system；analysis platform

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