基于車聯網的大數據應用

摘要：科學技術的發展為人類生活提供了諸多方便，而大數據技術也是如此，它有著處理非結構化數據、處理數據量大以及實時性高等特點，由此被廣泛的應用于各個行業之中。而隨著公路交通的不斷發展，人均機車擁有量的提升，道路交通管理工作難度的加強，為了對交通安全問題進行有效把控，有關人員開始思考如何在車輛網數據處理的過程中加入大數據技術，從而更好地解決問題。在大數據技術的推動下，在系統資源管理以及智能化數據分析方面有了更高的成就與發展，為車輛網提供強有力技術保障，使用戶更好的享受到交通管理智能化所帶來的便利。

關鍵詞：車聯網；大數據；應用

引言：隨著我國經濟的不斷發展，公路交通環境也是更加復雜，所以人們通過運用大數據技術進一步釋放的數據所具有得到潛能與價值，有關人員在實際工作的過程中不斷思考與總結經驗，發掘大數據技術在車輛王中的應用價值，對交通環境數據進行更為精準、高效額處理與分析，起到促進城市交通體系建設的重要作用。

1、概述

我們常常所說的車連網是說一種以車輛中電子標簽為載體的通過無線定位、通信以及遙感技術等建立起的車輛信息網絡平臺，在該平臺中，我們可對車輛的動態信息、靜態信息以及屬性等進行快速的提取與運用，從而根據用戶不同的需要對車輛的運行狀態提供綜合性服務，保障監管質量。

在實際運用的過程中，車輛網有著諸多優點，為人們的出現創造便利的同時有效降低安全事故的發生幾率。車輛網強大的計算能力與存儲能力是其節點特性的表現形式；其移動特性又表現為移動速度快等諸多方面；其實時特性則表現在通訊負載與路況信息之中。

而大數據則是一種信息技術的集合體，其中涵蓋了數據管理、數據采集以及數據分析與處理。在車聯網中運用大數據技術，能夠讓城市交通管理重心發揮最大效果，提升疏導交通的效率與質量，并且車主在有出行需要時還可通過它了解最新的道路交通動態，如路況信息、停車場信息等等。

2、基于車輛網的大數據應用

2.1車聯網數據采集

通常情況下車輛網中的數據采集包含了服務端系統對各種動態信息與靜態信息的分析與處理，利用感知技術達到我們想要的效果。在實際操作的過程中由于數據源存在差異，所以在采集過程中所需要的技術體系也不是完全一樣的，就拿靜態信息來說，它可通過本地數據庫、物聯網或者互聯網的數據源匯入到車聯網之中發，通過車輛內部的中央處理其對各類信息進行處理；而在對動態信息進行處理的過程中則需運用到傳感器、攝像頭圖像處理以及GPS等設備，使得車輛能夠對周圍環境信息與狀態信息進行收集。

2.2車聯網數據分析與處理

在整個大數據處理的過程中，數據分析是重中之重，而實時數據作為大數據處理的核心部分，對其價值的體現有著不可替代的作用。所以有關人員可根據車聯網所體現出的實時性特征，將動態信息數據與靜態信息數據采集工作一招實時性的要求風味兩種分析方式，即實時分析與離線分析，采用不相同的兩種方法分別對應與滿足每類分析過程的需要。

在對動態信息進行處理的過程中，為了順應信息變快的需要，因此要及時對數據進行分析，在最短時間內的返回分析結果。在車輛行駛的過程中，數據采集的價值會隨著時間的流失而降低，所以如何快速的對數據進行分析處理是有關工作者需要著重思考的問題，所由此在對動態信息數據進行處理的過程中，如需采用流數據處理模式，則應將數據作為流的主體，使其源源不斷的組成數據流，當新數據出現時要在第一時間內對其進行處理并對所需結果進行反饋。

在車聯網中運用大數據技術時，為了更好地控制數據格式轉換所需的成本，提高采集數據的能力與效率，因此在采集車聯網中的靜態信息是可選用基于MapReduc的處理模式與離線分析模式，在實際操作的過程中MapReduce模型能夠將車聯網所收錄的靜態信息原始數據進行分塊，待到分塊完成之后交由不同的Map任務區進行處理。

2.3大數據管理車聯網

通常情況下，各大交通管理主體通常分散設置在車聯網中的各個部門之中，從而呈現出一種塊狀分割的特點，而這種特點最大的弊病就是會導致公共交通管理效率降低，且過于碎片化，而采用大數據技術能夠將信息進行整合，在提升使用效率的同時，建立健全交通信息體系，將各種可能會對用戶出行產生影響的因素提前錄入到交通數據納入系統之中，逐漸形成以車聯網為中心的信息集成處理模式，保障交通整體功能的發揮。通過采用大數據的技術對信息進行集中利用、分析，滿足交通所需，促進城市的建設與發展。

在具體運用的過程中，大數據智能化管理車聯網可體現在：某一路段發生問題之后，能夠及時從大數據中選出有用信息，在最短時間內對其進行處理，保障交通的持續性與連貫性；其次通過大數據自身的高預測能力，能夠有效避免漏報、誤報等情況的發生，提升信息精準性，實現交通的動態監控。

3、結束語

綜上所述，我們不難看出大數據技術對于車聯網工作效率及工作能力的提升上有良多益處，本文主要對大數據技術的內涵與應用以及車聯網的特性等進行了討論，但是在實際工作的過程中，還會涉及到很多技術與方法，想要真正實現大數據一體化交通智能管理平臺還需要有關工作者的不斷努力與追求，從實際出發，切實提升自身技術水平，考慮客戶所需，完善系統設計，為智慧城市建設提供助力。

參考文獻：

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[2]張江波.基于汽車診斷技術的元征車聯網平臺項目商業計劃書[D].甘肅：蘭州大學，2014.

作者簡介：鄧凡星（1979—），男，漢族，北京人，中國傳媒大學碩士，北京信息職業技術學院，講師，研究方向：信息安全、云存儲。