淺析大數據在智能交通出行中的應用

何 清

（廣西交通科學研究院有限公司，廣西 南寧 530000）

1 什么是大數據

1.1 概念

大數據在IT行業被稱為巨量數據集合。通常情況下指在一定的時間內，無法通過常規工具或軟件對其進行收集、管理和處理的數據集合，它是一種巨量、高速增長且極其多樣的信息資產，必須借助新處理模式，才能使其具有更強的決策力、洞察力以及流程優化的能力。通俗地講，人們日常學習、生活、工作中各種各樣地信息，都可以被統稱為大數據。而將大數據應用于交通出行中的意義在于對公眾交通出行中所產生的龐大數據的專業化處理，通過對交通出行中相關交通數據的提取，實現交通出行數據的修補以及問題的控制。

1.2 特點

大數據的特點可以用五個“V”來形容，即：Volume （大量）、Velocity （高速）、Variety （多樣）、Value （低價值密度）、Veracity （真實性），具體解釋為：第一：大數據中的數據量都極其龐大，計量單位通常要以P （1 000個T） 開始，有的時候甚至需要用到Z （10億個T）；第二：大數據技術獲得數據的速度快，且處理數據的速度也快；第三：大數據中的數據類型多樣，幾乎涵蓋日常生活中的方方面面；第四：數據的價值密度較低，但總體商業價值較高，如果能夠合理運用大數據技術，可以較低成本創造出較高的價值；第五：數據的精確性高，質量高。

1.3 發展現狀

自2016年以來，我國先后發布多項關于持續推動我國大數據行業發展的相關政策，政策指出我們要把大數據資源看作國家發展的基礎型戰略資源，加大力度促進大數據發展，推動數據資源國民共享，創新大數據應用領域，使大數據資源更好地服務社會。目前我國大數據產業呈現出兩種發展趨勢：第一，大數據與人工智能等高科技產生緊密聯系。人工智能這類服務于人的高科技的產生依賴于人民群眾日益增長的需求和日新月異的社會生產方式，將它們與大數據進行融合能夠實現海量數據地更快、更準分析；第二，大數據應用于制造業，支持智能制造?！爸悄堋笔侵R與智力的總和，智能制造將能夠改變傳統制造業高噪聲、不確定、多尺度的缺點，實現數字化制造。將大數據應用于制造業能夠在其遇到困難時，提出多樣可行的解決方法，助力制造業發展。

2 交通出行領域大數據的國內外應用進展

就目前交通出行領域大數據的應用進展來看，國外的大數據技術在智能交通出行領域的應用較早，且理論研究較為豐富，早在2007年，美國麻省理工學院就聯合新加坡政府，啟動了名為SMART的項目，其中的子項目Future Urban Mobility就是采用了當時較為先進的Smart Phone技術，實現了實時交通信息的采集，并通過計算機估計出居民出行活動或出行位置的選擇；2012年11月份，美國西北大學的交通研究中心主任Hani Mahmassani在芝加哥的Teradata Big Analytics研討會上，做出了名為“大數據分析在出行和交通中的應用”的演講，并結合當時美國大數據在智能交通出行領域的應用情況，系統地討論了如何利用大數據的實時性，加強對智能交通系統狀態的分析和預測能力，從而實現提高用戶體驗以及交通出行系統的運營效率，達到交通服務的創新以及交通供應鏈的可視化應用。

雖然我國大數據在智能交通出行領域的應用起步較晚，但我國的相關交通研究機構、高德地圖、百度地圖等在經過不斷地摸索與實踐后，也總結出了一條適合我國實際情況的應用于智能交通出行的大數據模式。深圳市城市交通規劃設計研究中心建立了深圳市城市交通仿真系統，成為我國最早的大數據應用到智能交通出行中的城市，隨后，北京根據自身城市的交通出行情況，建設了交通運行檢測調度中心，上海市也建立了目前為止全國最全的交通出行數據中心。我國交通出行領域的大數據應用雖然起步較為艱難，但得益于國家及相關企業的高度重視，大數據技術已經成為智能交通出行中不可或缺的部分。

3 智能交通出行中運用大數據的優勢

3.1 合理規劃出行路線，節省出行時間

進入21世紀以來，我國國民的生活水平不斷提高，對于生活質量的要求也隨之增高，我國國民對于生活的精神追求在逐漸提高。

目前，我國國民出行已不再只依賴于公共汽車或是火車、飛機，而是開始更加傾向于駕車出行或短距離騎行 （步行） ，這就要求人們對目的地的路線掌握十分清晰，這時就突出了大數據的重要性，人們可以拿出手機搜索目的地，大數據出行系統就會給出相應的幾種方案，并在出行途中進行實時導航，讓人們可以一部手機走遍全天下，在一定程度上實現了智慧出行。

3.2 安裝執法攝像頭，減少違規行為數量

在交通出行中應用大數據最常見的莫過于道路上的各種攝像頭，它們分別發揮著不同的作用，監測速度或違章停車等，在大數據的背景下，道路交通管理部門可以利用這些攝像頭實時監控所管轄范圍內的道路交通情況，對出現違規行為的車輛進行記錄并給予相應懲罰，從而有效減少交通出行中車輛的違規行為數量。且隨著科學技術水平的不斷發展，有些城市在斑馬線兩側安裝專門的攝像頭，可以拍攝不遵守交通規則的行人，并把行人的照片投放到旁邊的大屏幕上，使得如今道路上的攝像頭不僅對違規車輛具有很強的約束力，對于不遵守交通規則的行人也開始具有較強約束力，在很大程度上減少了交通出行中違規行為的數量。

3.3 協助警方，提升執法效率

依托于大數據的高速性和真實性，可以在發生案件后協助警方快速篩選并準確鎖定可疑車輛。警方可以利用大數據技術，篩選并分析同一車輛的行駛路線以及行駛時間，以此及時找出形跡可疑的車輛， 幫助警方提高執法效率。例如：2017年10月17日，桃源縣交警大隊就接到舉報，稱他所在公司一車輛車牌在外地被套牌，報請交警部門查處。桃源縣交警大隊就是通過“緝查布控”系統以及公安集成智慧平臺進行查尋，很快確定了套牌車輛的運行軌跡，最終發現此套牌車與被套牌車屬同型號車輛，系蓄意惡意偽造變造他人車牌號的違法行為，經過大數據排查，警方很快就鎖定了套牌車車主，并在第一時間將其抓獲，最終根據交通法規，對套牌車車主做出了罰款3 000元、行政拘留5 d的處罰。整個過程持續僅10 d左右，極大地提高了警方的執法效率。

3.4 提高交通出行的安全性

目前我國交通需求越來越大，交通事故數量也越來越多，道路交通安全已成為全社會普遍關注的重點問題。由于道路交通系統中駕駛員素質、車輛性能、環境、路況等因素的組合惡化，導致交通事故頻繁發生。如果將大數據應用到智能交通出行中，就可以借助大數據的實時性和可預測性，實現交通系統對事故的主動預警，提前預測可能發生的交通事故。例如：可以利用車輛GPS技術，采集車輛的位置信息以及行動軌跡，判斷車輛是否處于正常行駛狀態，若出現非正常行駛的情況，可以第一時間通知交警部門對相關車輛進行管制，避免交通事故的發生；通過道路環境及設施檢測系統，對交通環境或道路設施進行實時信息采集，通過大數據技術以及云計算分析，及時通過廣播或手機短信向附近車輛推送信息；通過大數據技術分析不同天氣環境下的道路狀況，減少大霧、雨雪等惡劣天氣下發生交通事故的概率。

4 大數據在智能交通出行中的應用

4.1 實現交通的高效服務

將大數據應用于智能交通出行中可以有效提高人們出行的效率，大數據集成信息的快速性與實時性，可以幫助人們在出行時實時了解道路交通情況，幫助駕駛人員選擇合理路線，避免擁堵。駕駛員還可以利用大數據技術下的手機導航等軟件，規劃出行的不同路線，根據自身實際情況，選擇時間最少的路線還是選擇費用最少的路線。人們出行也可以通過手機，實時監控公交車的行駛路徑，減少等待時間，選擇最佳出行方式，為群眾出行提供便利。

4.2 實現出行服務的智能化

隨著大數據技術應用于智能交通出行的水平越來越高，大數據已逐漸成為群眾交通出行的智能幫手，人們的出行越來越離不開大數據的幫助。人們每天上下班可以通過大數據查詢到最快到達公司或家的交通方式；出租車或私家車司機可以通過語音導航，提前知曉前方路況，避免擁堵或違章；外出旅游的游客可以利用大數據查詢火車或航班的動態信息，在到達旅游地后也可以利用電子地圖快速去到目的地；因此，大數據已經在不知不覺中實現了人們出行服務的智能化。

4.3 應用于交通采集系統中

近年來我國人們生活水平的快速提高，汽車已經不再是奢侈品，現在道路上行駛的車輛大多為私家車，但私家車數量的增多，也給道路交通的運載能力以及人們的出行安全帶來了巨大的挑戰。而大數據在交通采集系統中的應用，便有效解決了此問題。在大數據技術的支持下，將交通采集系統合理地運用到交通管理工作中，可以有效減少城市交通的擁堵現象，提高道路交通的運載能力，同時得益于交通采集系統的高效性，還可以有效保障人們的出行安全。

4.4 提高控制數據的真實性

大數據收集信息真實性的特點可以有效提高交通管理部門對于交通趨勢的預測和決策，避免交通事故的出現。而要想提高控制數據的真實性就要以交通信息采集為出發點，通過提高數據采集設備的清晰度和靈敏度，確保采集數據的真實性和可靠性，提高交通管理部門決策的應用價值。

5 結語

將大數據應用于智能交通出行中，不僅可以提高交通出行的效率，提高群眾出行的安全性，還可以緩解我國日益增加的道路交通壓力。而目前我國的大數據技術在智能交通出行中的應用正處于快速發展階段，還需要相關技術人員不斷地進行創新，從而進一步提高大數據對于改善交通出行狀況的能力。