云計算及大數據技術在智能交通中的應用

李麗萍 孫夢琳

摘 要：智能化、數字化等現代技術在人們生產、生活領域的大范圍普及，使得打造以大數據、云計算為核心的智能管理系統(tǒng)，成為城鎮(zhèn)交通體系的重要發(fā)展方向。一方面，依托于大數據、云計算、物聯網等技術的智能交通系統(tǒng)，可以對城鎮(zhèn)交通布局進行合理的規(guī)劃、調整，分散交通壓力，保證區(qū)域客運、物流體系的高效運轉，為交通執(zhí)法部門提供實時、動態(tài)的監(jiān)管信息;另一方面，智能交通管理機制需要收集、計算、整合與存儲的數據規(guī)模較大、性質多變，需要智能交通系統(tǒng)能夠在短時間內對信息進行處理，對系統(tǒng)運維效率要求較高。

關鍵詞：云計算;大數據;智能交通;應用

中圖分類號：F512? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2020）16-0164-02

通過統(tǒng)一的管理平臺對交通監(jiān)控、服務、應用環(huán)節(jié)的大數據進行分析與處理，同時借助云平臺實現對大數據的高速、準確計算，保證信息處理的時效性，打造現代智能交通管理系統(tǒng)。

一、大數據、云計算的技術應用特點

1.數據規(guī)模大。智能交通管理系統(tǒng)需要對目標區(qū)域的交通狀況進行統(tǒng)計、分析，然后通過數據計算后，進行管理決策，處理的數據規(guī)模較大，現階段，其存儲與管理體量已經達到FB級別。這種技術的主要特點就是存儲的空間體積更加的大，大數據技術通過存儲設備級別的提升，也大大提高了其自身可存儲的數據的體量。

2.數據類別多，性質復雜。目前，在交通系統(tǒng)中運用大數據、云計算等現代技術進行信息處理，面向的對象包括安全管理、狀態(tài)監(jiān)管、應急處理、危險預警等環(huán)節(jié)產生的大數據，數據類別多，性質復雜，對于這些數據若是通過傳統(tǒng)的方式進行整合處理，其工作量巨大，且分析的有效性有待考量。

3.數據處理實時性要求高。大數據通過采集工具收集關聯性數據，利用云平臺進行實時處理，可以實現一秒處理這樣的高效率運行，極大地提高了數據的處理速度，實現了現代管理的效率化運行。

二、在智能交通管理體系中引進大數據、云計算技術的重要意義

1.對交通系統(tǒng)產生的關聯數據進行高效整合。云計算分析平臺可以對智能系統(tǒng)中的分散、異構數據進行整合處理，加強不同管理系統(tǒng)中信息資源的交互，實現交通信息的共享。大數據處理技術是云計算的發(fā)展，主要可以解決整合后的海量數據的存儲時效性的問題。

2.提升交通運營資源的配置效率。以大數據為基礎，建立智能化、自動化交通管理機制，可以有效提升交通資源的分配效率，提高道路體系的網通功能，通過調整不同區(qū)域的交通需求，緩解交通樞紐的壓力。當前階段，物流需求、私家車數量的不斷提升，使得道路交通的壓力大幅度上漲，交通的運行效率也非常低，通過廣泛的應用大數據技術，可以對交通的運行情況進行實時的監(jiān)控，從而根據實際要求進行交通的調整，提升交通設施的利用效率。

3.提升交通系統(tǒng)安全防護水平。大數據及云計算平臺可以實時、高效地對監(jiān)控信息進行處理、分析與反饋，大大的縮短了預警反應的時間，通過聯合探測設備、交通傳感器、通信傳輸網絡等設備，對車輛軌跡、歷史記錄等信息進行追蹤，在分析車輛安全行駛狀態(tài)的基礎上，對異常車輛進行示警。同時，在執(zhí)行應急處理方案方面，大數據的高速度處理特點可以快速地對信息進行反饋，使應急人員及時地對事故進行救援，從而切實地提高應急救援的能力，控制事故影響情況，降低人身、財產方面的損失。

三、以大數據為基礎搭建云平臺智能交通管理系統(tǒng)的技術流程

1.數據采集。在智能云平臺交通管理系統(tǒng)中，對不同交通管理環(huán)節(jié)產生的大數據進行處理的前提是數據采集。以監(jiān)控系統(tǒng)、車聯網、移動平臺及移動通信等技術為基礎，對交通網絡產生的數據進行動態(tài)、全面的采集，如Hadoop的Chukwa、Cloudera的Flume，Facebook的Scribe等技術工具，可以以秒級百兆字節(jié)以上的速率的數據進行采集，滿足動態(tài)監(jiān)控的需求。

2.數據傳輸。在通過工具完成數據采集后，需要將數據同步傳輸到控制中心，現階段，常見的傳輸工具分為Sqoop、DataX以及Aspera三種類型。其中，Sqoop通常被應用于傳統(tǒng)數據庫傳輸模塊以及Hadoop程序中。Sqoop可以將采集的數據導入到關系型的數據存儲程序中，同時，可以將該關系庫中的數據導入到HDFS中，實現數據信息的交互。DataX主要是對以異構數據源進行傳輸的程序，如實現Oracle、HBase、Hive、FTP、HDFS等結構模式不同的數據源傳輸。Aspera是基于faspTM技術的一種高速傳輸技術，打破了以往傳輸距離、文件格式、數據規(guī)模以及網絡狀態(tài)等條件的限制，能夠在較短的時間內進行數據遷移。

3.數據存儲。數據的采集、傳輸、沉淀等都需要相應的存儲系統(tǒng)支持，智能交通管理平臺的數據存儲技術包括關系型的傳統(tǒng)數據庫以及HDFS、HBAs、NoSQL數據庫等。HDFS適用于非結構性的文件存儲，存儲量大;HBase屬于分布型的存儲系統(tǒng)，可以存儲開源數據與非結構化數據;NoSQL類型的數據庫主要存儲對象是非結構化的無模式數據，可以最大限度地支持云計算技術應用。

4.數據處理。數據處理模塊作為智能交通管理系統(tǒng)的核心環(huán)節(jié)，通過大數據挖掘、移動互聯以及云計算技術，實現可視化監(jiān)管、實時分析以及信息交互等功能，依托于系統(tǒng)、高效的計算中心與專業(yè)的處理工具，對數據進行實時的處理，在密度較低的數據鏈中提煉出高價值的信息，為智能平臺的決策提供可靠的參考。現階段，數據處理的軟件系統(tǒng)主要包括Hadoop、HPCC、Storm、ApacheDrill、RapidMiner、PentahoBI等。

四、智能交通管理系統(tǒng)中大數據、云計算的主要技術應用方向

1.依托于智能管理平臺，對交通環(huán)境、駕駛行為進行動態(tài)監(jiān)測。當前階段，城市交通壓力的不斷增加，交通路況的復雜化特征，使得超速、闖紅燈、違規(guī)停車、逆行、酒駕等違法行為發(fā)生的頻次逐步增加。借助云平臺與大數據分析技術，能夠對這些違法行為進行全面的監(jiān)測與控制。如，利用大數據圖像分析技術可以有效識別闖紅燈、不系安全帶及違法的車輛信息等，從而使駕駛員的行為習慣得到有效規(guī)范，更好地阻止了違法與事故源頭，這些強有力的技術保障使交警能夠實現非現場執(zhí)法。除此之外，對于交通系統(tǒng)收集的人臉圖片、車輛信息等數據，與公安系統(tǒng)中的黑名單、嫌犯等進行交叉對比，能夠有效實現協同管理的目標，為城市的安全、穩(wěn)定發(fā)展奠定基礎。

2.利用大數據、云計算技術為交通決策提供真實、可靠的參考依據。智能交通管理系統(tǒng)的建設與應用，可以借助平臺大數據收集、處理、分析及存儲技術，為管理者提供科學的參考依據，提升決策的可執(zhí)行性與指導價值。傳統(tǒng)交通信息管理平臺功能偏重事后管理，缺乏全面、動態(tài)的預警機制。與此相對應，智能交通管理平臺的功能更健全，可以實現對大數據的深度發(fā)掘，通過人臉識別、車輛信息查詢、云計算、物聯網等技術，對交通事故、路況、駕駛員等特征進行多層次分析，能夠及時對異常車輛、駕駛員狀況進行預警。在事前預防、事中控制、事后管理原則的指導下，對大數據智能云平臺的功能進行細化，全面發(fā)揮預防、組織、協調、指揮、偵查等方面的功能，為交通、公安、醫(yī)療等部門的聯合工作奠定基礎。

3.對路況進行全面分析，緩解交通網絡的壓力。不同街道、規(guī)劃區(qū)域及城鎮(zhèn)間的路況存在較大的差異，部分交通網絡由于早晚高峰、節(jié)假日等原因，承擔較大的交通壓力，同時，一些交通設施的利用效率卻相對較低。通過智能平臺的大體積數據特征分析技術，可以有效地緩解交通樞紐的運輸壓力。利用物聯網、監(jiān)控網絡以及實時通訊與傳感等技術，可以在全面收集路況信息的技術上，通過大數據分析處理技術，準確地捕獲公路路況的實時交通運行信息，為交通管理等各種信息服務提供數據支持與分析保障。如，交通部門可以利用傳感設備、探測設施等數據采集工具獲取具體的道路運行狀態(tài)信息，對處于施工、事故、結冰狀態(tài)的道路段進行預警，通過交通路況信息發(fā)布平臺，向出行者提供信息服務，以便出行者確定最佳的交通方式、交通路徑及出行時間，并可把服務信息發(fā)布到出行者移動終端上，為司機推薦行駛路線等，從而提高交通運行效率。

4.發(fā)揮智能系統(tǒng)的信息分析、整合能力，優(yōu)化交通規(guī)劃布局。當前階段，人們出行方式與生活習慣的變化，使得原有的城市交通規(guī)劃布局無法滿足人們日益增加的物流、客運需求，交通管理模式改革勢在必行。通過智能交通管理系統(tǒng)的建設與完善，可以為城市規(guī)劃部門、交通部門、公安部門、環(huán)境部門與其他單位的共同合作提供支持，實現多部門信息共享，全面了解道路建設交通需求指數，獲知擁堵時間、空間和路段，通過大數據分析掌握了現狀，也找到了規(guī)律，并進行預測，為城市道路、軌道交通、公交系統(tǒng)的建設提供依據，為合理規(guī)劃城鎮(zhèn)交通布局提供科學的依據，提升城鎮(zhèn)基礎設施的利用率。

在智能交通管理體系中，合理利用大數據技術，對路況、環(huán)境、交通壓力等數據進行深度挖掘，通過云計算平臺對數據信息進行深度整合，可以有效為交通管理決策、城市規(guī)劃及城鎮(zhèn)治安管理等工作提供技術支持。優(yōu)化交通資源的整體配置效率，是當前階段交通管理部門提升管理、執(zhí)法效率的重要方向，也是推動現代交通管理體系建設與完善的關鍵所在。

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[責任編輯 鄧 兵]