大數據技術在智慧交通中的應用

劉洋

摘要 隨著互聯網和大數據時代的到來，城市交通問題的解決方式有了新的思路，通過大數據技術可以有效的緩解城市交通的擁擠，改進智慧交通的服務，有助于推進我國城市交通運輸的智能化，本文剖析了互聯網技術和大數據在智慧交通中的實際應用情況，討論了大數據技術為更好的服務智慧交通做出的調整，并在最后對大數據應用在智慧交通的新模式進行了探討。

【關鍵詞】智慧交通 大數據

1 國內外研究現狀

隨著數字時代的浪潮，各行各業都積極采納和應用數字化技術，交通方便也不例外，國內外相關研究人員對如何高效結合大數據技術和智慧交通開展大量研究。Lathia N等的研究中利用對地鐵流動的刷卡次數進行數據收集，以此推測各地鐵站具體的上下車時間，進而引導地鐵乘客進行出行時間的選擇，最優化地鐵乘客花在公共交通上的時間。Ceapa I等人通過地鐵出行數據的統計對每個地鐵站的擁堵情況進行了估計，為乘客提供優質便利的乘車條件。在其他交通服務中，Yuan J等通過其團隊設計的T-Drive系統能夠通過出租車的導航數據獲得即時路況，對該城市交通進行分析，及時的為駕駛者提供最優的行駛路線。

在智慧交通領域，大數據技術的主要應用在以下三方面：交通疏導、交通服務和物流調配。我國很多城市都在逐漸的建立基于大數據技術的智慧交通服務，一些建成的有昆山智能公交以及鎮江智能公交。在歐美等發達國家的主要城市，以城市交通提供的詳實交通數據為基礎建立智慧交通，其中英國的智慧交通最為典型，其大數據智慧交通使城市擁擠問題得到了有效的緩解。此外，在貨運交通方面，寧波政府和IBM -起建立了寧波智慧物流系統，該系統能有效監測物流供應中的各個環節，極大避免了失誤的產生。

2 智慧交通對大數據技術的新要求

智慧交通就是智能和智慧化各種交通問題，讓交通體系能夠提前預測事故并解決事故的功能，最大程度的滿足客運和貨運要求，使資源分配效率最大化。但是，現階段的智慧交通研究都只是采用大數據技術優化了行駛路線，最小化了行駛路線，對于城市交通實況預報、不同乘客的出行需求、貨運的安全穩定性等缺乏思考。

2.1 交通引導的方式應從被動滯后向主動即時方向轉變

目前階段城市的車輛對空間占有率趨向于飽和狀態，導致異常的交通擁堵，嚴重影響了城市居民的正常出行。此外，交通行業的數據不僅有著4V優勢即：Velocity高速性、Volume規模性、Value價值性以及Variety多樣性，還有著動態性以及易變性等優勢。交通數據相較于其他數據來說，具有規模大、存儲分散、類型多樣、數據處理分析周期長和服務即時解決等特點。目前交通引導都是以大數據為基礎，以波段式數據結構對結果進行傳遞，缺少不同乘客出行需求等個性化交通服務。

2.2 城市配送的方式也需從單一無序向多樣有序的方向轉變

隨著阿里巴巴集團的崛起，拉動了整個電商行業的跨越式發展，高網絡交易量越來越要求城市配送的準確的和效率。很明顯，目前物流行業的發展程度與城市配送的要求嚴重不匹配，側面抑制了城市的經濟發展。國內的城市配送主要是由于不成系統的路線網使得在篩選配送路線時耽誤時間，從而降低運輸效率，如此一來，城市物流將會對交通運輸大數據有越來越來高的要求。另一個角度看城市物流，派送模式是基于訂單設計派送路線，缺少預估性和差異性判斷，不利于錯開派送高峰，對配送安全穩定也存在隱患。

3 大數據應用智慧交通的新模式

3.1 改善實時交通服務

在進行交通問題的處理時，大數據技術有著很多優勢，例如能夠跨越地區的局限、提升信息集成的效率以及資源的合理配置。但是大數據的最大特點是處理問題的實時性，對于城市交通的實時監控可以有效的規劃最優路線，及時合理的提供交通信息能夠促進定向交通的準確定，減少擁堵現象的產生，如向駕駛員提供由大數據分析后的順暢主選和備選路徑;利用手機、導航等第三方媒介進行公交車行駛狀況的實時提供。大數據技術對交通問題的實時分析不但能夠有效疏導交通，改善交通擁堵問題，還能夠定向優化城市交通服務，最大程度保障居民便捷出行，更為公共服務體驗的提升做出巨大貢獻。

3.2 智能化交通服務

智能交通是以大數據為技術支撐在保障連續交通的同時，還能夠通過大數據技術的預測能力提前預警城市道路環境的狀況。并且，由于現階段研究者普遍采用被動引導的方法研究智能交通服務，缺乏設身處地考慮駕駛員實際的需要，因此智能交通服務方式亟待優化一變被動為主動。如展示系統可以更為直觀的將停車間信息供駕駛員接納或拒絕，或進一步推出時效停車預約功能，使駕駛人員更加元全面的安排出行計劃。交通服務的智能化不僅體現在互聯網數據技術提供的優化信息，或者是引導駕駛者行駛在最優路線上，還應該凝聚大家智慧，調整人類和機器在交通管理中的角色，以主動處理、被動輔助的方式看待交通服務，為通暢的出行和運輸更好的服務。

3.3 調整交通秩序

良好的交通環境包括通暢順利的行駛街道和規矩有序的路線規劃，要，合理置配資源，根據不同出行用戶的個性化需求對交通環境進行調整，智能設計運輸或出行路線。除此之外，有效貨運的關鍵問題在于如何有效的進行車輛配送路線的規劃。進行配送貨物的時候，采用無線傳感器將車輛的油耗信息以及行駛路線進行收集，然后通過交通流量的監控采集數據進行線路擁擠情況的推測，及時更改配送路線。調遣中心應該時刻監控全程物配情況，將車輛信息、裝卸情況和具體天氣和行駛路況進行聯結，設計建立車輛調遣最優模型，本著貨物先進后出的原則，提供最佳裝卸貨方案。

4 總結

本文通過分析大數據在智慧交通中的實際應用，對大數據與交通的結合有了更深刻的理解，數據分析能夠幫助交管部門和駕駛員快、穩、準的獲得實時交通信息，為合理有序的交通秩序奠定基礎，也為后續構建城市交通模型提供參考。

參考文獻

[1]高連周.基于物聯網技術的道路危險貨物運輸智能監控系統的研究[J]，物流工程與管理，2013 （03）： 80-82+68.

[2]陳豐照，姜代紅.基于物聯網的智能物流配送系統設計與實現[J].微電子學與計算機，2011（08）：19-21.

[3]岳建明，袁倫渠.智能交通發展中的大數據分析[J].生產力研究，2013 （06）：137-138+165。