云計算在智能交通中的應用研究

車現法

摘 要：伴隨著我國現代化進程的加快，傳統的交通管理方式難以達到現代化的運輸要求，因而需要改進管理方式。近幾年來，伴隨著電子信息技術的發展和廣泛的應用以及交通工程領域的不斷擴大，可以進行信息集中高效處理的云計算技術應用于交通管理系統也成為了一大必然趨勢。通過使用云計算技術系統，不僅可以更好地處理一些交通信息，同時也可以更好地加強車輛的GPS管理方式，并以云計算技術進行短時的交通流預測和誘導最優路徑的服務、信息發布服務等便民服務，大大提高了交通系統的服務能力。從中不難發現云計算技術在智能交通系統的應用是未來交通管理的一個必然的趨勢。

關鍵詞：電子信息技術；交通工程；云計算；應用前景

中圖分類號：U495 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2017）10-0043-02

由于私家車數量的迅速增長，一些交通問題也隨著出現，例如交通擁堵、環境污染等。在社會經濟的健康發展中起著不利的作用。交通發展的過程一定是一個可持續發展的過程，當前，通過在交通系統中應用智能交通技術可以有效地解決許多矛盾和糾紛，然而經過幾十年的發展，智能交通技術也面臨著許許多多的問題，例如在提供交通信息的時候不能每時每刻都準確的表現出路面的具體情況，對于交通系統的事故的處理效率較低等問題。針對這些問題，云計算技術便慢慢地走進了智能交通系統的使用工具中，為各種交通系統的信息融合提供技術上的支持，促進了交通管理的發展[1]。

1 云計算的整體概念和特點的分析

1.1 云計算和云技術的定義

云計算能夠使硬件設備進行統一的協調和管理，使得其應用更加的方便快捷。云計算有著公開的標準和服務，為用戶提供更加安全、編寫、高效的網絡計算服務和數據的儲存服務，使得互聯網慢慢地成為用戶的計算中心和數據中心。云計算通過一種簡化的方式向用戶提供著服務，讓用戶即便在沒有相關理論知識和操作能力的情況下可以通過云平臺取得他自己所需要的服務和應用。

云計算技術中與智能交通有關的為交通信息云，其為云計算和交通信息云服務的結合，構成信息更加全面的一個系統。是一種交通信息采集、處理和應用的工作。大量的交通信息通過無線電信號儲存功能上傳到云中，通過多方面的計算以及數據處理整合得出相應的信息，從而進行交通的預測和管理，提高交通運輸的效率以及提供用戶所需要的數據。

1.2 云計算投入到智能交通的可行性

（1）云計算具有數據量大的特點，可以為交通提供全面的道路情況，可以組成多維立體的交通綜合監測網絡，完成對城市道路狀況以及交通信息的全面監測，尤其在道路交通的高峰時期，其可以進行采集、處理、分析大量地實時監測的數據[2]。（2）云計算的應用負載波動較大。伴隨著城市機動車數量的提高和機動車水平的提升，城市道路的發展日新月異，其交通情況也日漸復雜化，不僅呈現出一種時間上的變化，同時在區域上也存在較大的出入，因此對于交通數據的分析和處理也變得尤為重要。（3）此外，云計算技術也可以滿足數據共享。云計算技術可以整合并共享全面的交通行業信息資源，這是智能交通系統能夠高效運行的前提條件，智能交通系統給予相關的子系統的信息處理一起決策分析，這些服務都是建立在全面而準確的信息資源基礎上的。

2 云計算在智能交通中的應用研究

2.1 云計算應用于智能交通系統的整體分析

智能交通云的功能設計主要包括定位服務、管理上傳、查詢下載以及儲存信息四個方面[3]。（1）定位服務。這個功能主要是針對出租車、公交車以及商業車輛等來提供一個定位的服務，從而滿足大眾的出行需求。（2）管理上傳。這個功能主要是面向公眾以及交通管理者，使得可以更好的了解交通信息從而進行有效的選擇和管理。（3）查詢下載。這個功能主要是提供給用戶一個可以查詢路況信息、公路實時情況、相關管理政策等信息的平臺。（4）存儲功能。主要是將車輛信息、路況信息、公路設施等保存到云端的存儲服務器中的功能。

2.2 基于GPS的浮動車交通信息云

浮動車是指一些裝有無線通信裝置以及定位系統的車輛，其往往有三個部分組成，車載設備，無線通信設備，數據處理設備。浮動車將采集的實踐以及車的具體行進位置和情況進行收集并上傳到云計算中心進行相應的處理，然后根據相關的算法模型把數據匹配到整體的地圖上，從而計算或者預測出車輛的行駛距離，行駛時間以及車道等眾多信息。

傳統的交通數據采集和處理技術，例如交通檢測設備技術，紅外線檢測，磁感應檢測等，不僅存在著信息收集的范圍小，是小型車的確點，其準確率也偏低，設備昂貴而不易使用。

基于GPS的浮動車的交通信息采集的技術是一種全新的成本較低的交通信息采集技術，通過記錄車輛在路面上運行時間、速度以及坐標等信息，得到路段的區間運行速度和里程信息，有效地改善了傳統交通設備時效性差、成本高、精確率低等特點。

2.3 預測短時的交通流

交通流預測是指在前一時刻通過云計算中心的數據分析，在有實際路況以及車輛的行駛速度等綜合因素進行統一處理，預測出來的短時間內路面情況，叫做短時交通流預測。

若要形成具有連續時間車的短時交通流預測，可以通過直接預測以及數據處理的方法來實現。從而更好地反映出交通流的短時變化情況。

2.4 RFID集裝箱跟蹤系統

伴隨著貿易國家化的趨勢的發展，其對于運輸系統的要求也越來越高，通過實踐，集裝箱運輸慢慢地淘汰掉了許多不能適應時代的落后的運輸方式，成為主流運輸方式。通過給集裝箱設置箱號，運輸人員能夠更好地識別和管理集裝系那個，然而相比于機器識別，人工識別的效率低下，錯誤率高，每年都會在運輸上給企業造成不小的損失[4]。

RFID的識別手段準確率高，識別速度快，在降低了勞動力成本的基礎上加快了集裝箱中專的速度。通過這一技術，管理中心只需要對其收集的RFDI數據進行集中控制即可，用戶也可以更方便的接收到處理后的直觀的運輸情況。

2.5 危險品實時監測系統

危險品的運輸管理也是智能交通服務的一個重點內容，由于集裝箱在運輸上減少了許多對于危險品運輸時的包裝要求和周圍的環境要求，因此許多危險品都通過集裝箱運輸。目前，國內的集裝箱運輸大多使用傳統的管理方式，存在著不小的安全隱患，常常發生事故。因此，國家科技支撐計劃項目提出了要通過RFDI技術對裝有危險品的集裝箱進行溫度、濕度、壓力等條件的監控和處理，并及時地消除這些隱患[5]。這使得危險品在運輸時其周圍的環境處于一種相對可控而安全的狀態，有助于減少運輸過程中的危險事故的發生。

3 結語

本文通過分析云計算的原理和其特點以及列舉云計算應用于智能交通系統的實例，反映出云計算的一種在智能交通系統中應用的前景。通過對智能交通系統的需求分析以及核心技術的分析，探討了云計算技術在智能交通系統中的應用模型，體現出云計算技術具有數據處理效率高、資源利用廣泛、計算能力強、實時性強等特點。因此，推廣云計算技術在智能交通系統中的應用，不僅可以給城市帶來更快捷的智能交通的管理方式和信息情況，更可以有效地環節交通擁堵的情況，從而大大提高道路運行的效率。此外，與計算也有許多有待提高得問題，例如虛擬化應用的復雜程度、云計算的安全策略等問題。由于交通工業和計算機技術的迅猛發展，必將產生大量的數據，如何對這些數據進行處理和分析，仍然是云計算技術需要解決的技術重點和難點。

參考文獻

[1]鄭煦暉.云計算在未來智能交通系統中的應用[J].輕工科技，2012，03：88-89.

[2]倪琴，許麗.云計算技術在智能交通系統中的應用研究[J].交通與運輸（學術版），2012，01：106-109.

[3]李建國.大數據在智能交通中的應用與發展[J].科技與企業，2015，07：73.

[4]向師仲，李建海，李敏，李學軍，康志華.云計算在智能交通中的應用[J].交通運輸工程與信息學報，2015，02：45-49.

[5]龐靈，封二英.云計算在智能交通中的應用研究[J].中外企業家，2015，10：216.