大數據技術在智能交通中的應用分析

黨紅恩，趙爾平

（西藏民族大學 信息工程學院，陜西 咸陽 712082）

大數據技術在智能交通中的應用分析

黨紅恩，趙爾平

（西藏民族大學 信息工程學院，陜西 咸陽 712082）

文章從大數據時代的優缺點及其給智能交通帶來的變化、問題與挑戰、智能交通需求與大數據的融合以及智能交通海量數據的平臺搭建等方面作了簡單闡述，以期對研究該領域的科研人員提供一些建議。

智能交通；大數據；應用；平臺構建

1 大數據時代智能交通系統的優劣分析

1.1 大數據時代改變傳統公共交通管理的路徑

大數據的數據信息豐富，內容全面，結合大數據特有的輸出方式，使得大數據的傳輸不受區域限制。在傳統的公共交通管理中，不同行政區域的交通管理信息交流不夠暢通，還經常存在信息丟失的情況，導致交通管理的效果不佳。大數據應用到智能交通中，能完成對不同類型的數據信息傳遞，并結合數據挖掘，可以最大限度地對數據信息進行利用，對交通管理的效率和質量具有積極的影響。另外，結合數據庫，完成對數據信息的分類，生成索引目錄，為實時交通障礙的應對提供參考。以日本為例，日本三大都市圈交通模式的演變如圖1所示。

圖1 日本三大都市圈交通模式的演變

1.2 大數據下智能交通的優勢

智能交通數據處理體系的構成一般由輸入交通數據（靜態與動態數據），數據處理（實時數據處理），數據存儲（大數據），數據查詢、檢索、規劃，用戶等組成。大數據及其相關技術，能有效完成對公共交通信息資源的配置。對于傳統交通管理分工和職權不清而導致大量資源的無功損耗，導致資源浪費嚴重。而借助于大數據及其相關技術，可以做到統籌全局、細化內容，精細地對各個部門的職能進行確定，進而有效地完成對信息資源的配置，為交通管理節約成本。

大數據對于處理公共交通問題有以下優勢：

（1）借由大數據的有效聚合，能夠最大限度降低費用，且可以選擇最為有效的車輛配置方案，使得交通始終處于暢通的狀態，實現對交通運輸能力的保障。

（2）具體的交通問題發生時，結合大數據中的實用信息，可以為問題處理和相關交通的調度提供基礎，有助于提升交通整體暢通性。

（3）在具體的交通監控系統中，大數據下的數據信息廣泛駁雜，針對具體的需求，完成對相關職能信息的提取，可以有效完成對相關事件的預測，進而達到減少誤報和漏報情況發生頻率。

大量研究表明，智能交通中引入大數據的初期，需要消耗一部分資金，且需要保障相關設備運維費用。但是，綜合效益分析，大數據及其相關技術的應用，能夠帶來更為深遠的效益，應用大數據可以減少交通堵塞。根據用戶的基本需求，可以綜合完成對某一具體線路的解讀，了解其具體擁堵狀況，為交通管理提供基礎。此外，借由大數據還可以完成對惡劣天氣的道路狀況的處理。

1.3 大數據下智能交通的弊端

大數據使得數據信息的傳遞方式發生轉變，并使得信息傳遞效率得到本質的提高。這也就會引起相關的安全隱患的發生。例如：基于大數據的智能交通，可能會對相關人員的位置和習慣性路線信息造成丟失，就可能會對個人的生命財產造成威脅。另外，各地機構都具有交通數據并能被大數據管理系統應用，但很多車輛計算交通數據都以靜態格式存儲，使得系統所具備的計數特性無法被除本人之外的事物進行檢索。

2 大數據時代給智能交通帶來的問題與挑戰

2.1 數據關聯復雜

根據相關部門統計，在當今3年里產生的信息數據相當于20世紀4萬年產生的數據總量，并且隨著時代的發展信息量成上升趨勢。數據來源于方方面面，可能是從互聯網電子商務購物，工業企業中各產線的生產制造，或者社交網站等媒體的溝通信息及在線視頻影像資料的制作與傳輸等獲得。就現今時代發展而言，無論從工業企業的信息自動化管理系統，還是政府機關等服務部門的電子窗口政務以及居民所使用的網絡信息娛樂與服務都會產生大量的信息數據。同樣在現代交通領域也不例外，動車數據、智能交通卡等信息數據已經大量分布在各地。就動車的GPS數據而言，僅按照一座城市20 000輛PCU作為估算依據，車輛軌跡產生的實時傳輸記錄就可以產生平均為50～200 B長度的數據，如果按照一輛車15～60 s／次的回報頻率。這樣僅該項數據每天就可產生4.75 GB的數據量，1.75 TB的年數據量。如果再加上視頻、圖像、音頻等各項數據流，整個數據系統就會存在諸多錯綜復雜的關系，并且這些相互關聯的數據還會發生動態的、不可確定的變化，因而導致數據關聯模式非常復雜，并且難以處理。

2.2 數據遷移問題

受到各種信息服務終端的影響，各類信息數據的存儲規模呈現迅猛爆炸式增長。近年來，隨著互聯網和云計算等技術的迅猛發展，明顯的技術優勢和服務優點，越來越多的企業和個人將大量的信息數據業務遷移到云計算平臺等大規模數據中心中，進而降低本地硬件的投入和維護成本以及獲取安全性的保證。但是，超大海量的數據遷移并容易，其必須要以可靠安全的技術方案作為支撐，一旦出現錯誤將會給現實社會和實體經濟帶來巨大的損失以及安全隱患。

3 智能大數據的融合

在智能交通信息數據需求的基礎上，現代智能交通與大數據技術的相互融合具備以下基本條件：

（1）成熟度的融合，無論是現代智能交通還是大數據技術其在現代技術應用領域已經愈發成熟，在現代化社會，無論是智能卡口電子警察，還是智能視頻監控系統，其都已經對視頻和影像數據處理技術進行了智能化的應用，并且完整度和深度正在逐步加深。為此大數據時代智能交通極有可能成為在大數據新興技術領域應用中最先推廣和成熟應用的領域。

（2）技術融合，就目前大數據技術以及基礎云計算技術的發展而言，其技術的應用構架與智能交通的系統平臺構架融合度較高，而對于大數據技術在智能交通領域的率先融合和應用，因其能夠帶來巨大的社會效應，因此其必將使該項技術在整個智能城市的建設中帶領各子模塊快速發展。

（3）群眾基礎，對于智能交通而言，其面向的服務群體依然是廣大群眾，從智能交通面向的使用者角度來看，智能化交通可以影響到各類群體出行的信息服務。智能交通的全面應用不僅能夠使得廣大群眾生活更加方便，同時也降低了城市運營成本，特別是能夠讓廣大群眾更加秩序化，使得公安、交通的執法執勤頻率降低，主要是因為智能交通的發展有一個極強的群眾基礎作為支撐。

4 結語

隨著時代的發展和社會需求變化，現代智能交通已經完全影響和改變了人們的生活方式。大量的交通信息數據必須得到高效、快捷、安全的處理。在大數據時代智能交通的建設，其主要目的是使城市的交通發展與管理水平得到有效提高。未來大數據在智能交通的應用中必將要使用云計算等大數據處理技術，而利用該技術就必須對其進行海量數據平臺的建設，只有充分利用平臺才可以有效解決海量數據爆炸問題，為此做好海量數據平臺的建設，保持其能夠可持續發展，必須要從系統架構、遷移數據方案、存儲數據方案以及處理數據方案的確定入手，進而構建一個智能化、安全化、低成本、高效、便捷化的智能交通系統。

[1]邱衛云.智能交通大數據分析云平臺技術[J].中國交通信息化，2013（10）：106-110.

[2]姬倩倩，溫浩宇. 公共交通大數據平臺架構研究[J].電子科技，2015（2）：127-130.

[3]韓歡.基于大數據的智能交通運輸平臺的研究[D].成都：成都理工大學，2014.

Application of big data technology in intelligent traffic

Dang Hongen, Zhao Erping

（Information Engineering School of Tibet University for Nationalities, Xianyang 712082, China）

Advantages and disadvantages of big data and changes, problems, challenges that it brings to intelligent traffic, fusion of intelligent traffic demand and big data and massive intelligent traffic data platform structures and other aspects are introduced in this paper, which is to provide some suggestions for researchers in the field of big data.

intelligent traffic; big data; application; platform structures

黨紅恩（1978— ），男，陜西合陽，碩士，講師；研究方向：物聯網，云計算。