城市智能交通管理系統的研究與設計

白傳龍

摘? 要：在城市建設速度不斷加快的背景下，交通狀況日益復雜，城市交通擁堵情況越來越嚴重，對人們的正常生產生活帶來了巨大的不便。將大數據技術應用到智能交通管理中，可以通過對路況、環境、交通壓力等數據的有效挖掘與分析應用，為交通管理決策提供更加科學可靠的支持。合理利用大數據技術，通過云計算平臺對數據信息進行深度整合，可以有效促進交通管理決策、城市規劃及城鎮治安管理等工作的進行，有效緩解城市交通壓力，提高交通運輸的安全性，為人們營造出良好的出行環境。

關鍵詞：城市交通;大數據技術;智能交通管理

【中圖分類號】TP31??????????????????? 【文獻標識碼】A

1城市交通現狀及問題

在現階段，許多城市交通體系的相關設備無法達到交通快速發展的要求;隨著時間的推移公共交通出現了逐漸衰敗的現象;隨著我國經濟水平的提升，我國所擁有的車輛與日俱增，城市交通壓力在不斷的增大;由于我國在城市道路交通研究方面還存在許多不足，管理水平較低。在城市交通方面正面臨著車型復雜交通混亂的問題;交通難以有效適應城市布局;人們的出行方式單調、事故發生的概率比較高^[1]。

2新技術推動城市道路交通管理向智慧方向高速邁進

2.1新技術大大提升了對大數據的處理能力

智慧交通中的數據信息與安防中的數據信息有著高度的同源性和相似性，它們都具有異構性、多樣性、實時性和海量性等特征。并且交通大數據與安防大數據還有一個共性就是都存在大量的非結構化視頻和圖像信息需要處理，這些特征都大大增加了智能交通系統對大數據處理的復雜性和難度。因此，與安防一樣，智能交通中人工智能技術的應用就得到快速發展。在另一方面，對復雜多源異構數據的感知、采集和識別也需要運用到無線傳感技術、人工智能識別技術和邊緣計算，海量數據的實時傳輸更需要最新的5G通信來支持，這些都構成了建設智慧交通的基礎技術條件。

2.2新技術有力提升了智能交通系統的智能化水平

有了上述技術基礎，再從業務需求出發，安防企業就可以開發更多有實用價值的智能交通應用場景，提升智能交通系統的智能化水平。通過對前端大量交通數據的采集，就可以重構前端控制設備和中心平臺的智能算法，以目標場景為導向，將不同時間、不同空間、不同氣候、不同環境的道路擁堵狀況和通行狀況做成不同場景，分別構建不同算法，以適應各種復雜交通場景的需求。在前端人工智能邊緣計算設備的支持下，在設計智能交通管理信息平臺時，就不需要把所有數據都傳送到中心平臺去處理，而是可以將前端采集的數據在前端控制設備進行直接使用。而后端中心平臺有了大數據平臺強大算力的支撐，就可以匯集不同單位的各類數據，包括實時視頻和圖像數據、路網數據、車聯網數據等，有了這些數據，就可以在后端中心平臺進行分析研判、輔助決策、協同調度、應急指揮，同時還可以把一些不涉及隱私和非敏感的數據信息開放給企業和公眾，提供更加豐富的智慧交通信息服務^[2]。

3大數據技術特點

人們在生產生活過程中產生了大量的數據信息，大數據技術的應用可以進一步提高數據的采集以及利用率，打破了傳統戶數數量理解的限制，具有更強的復雜性。大數據技術的應用可對各類數據信息進行可靠收集以及整合處理，并從中挖掘具有價值的信息。大數據技術主要具備以下特點：（1）及時性。可以對不同種類的海量數據進行有效收集與處理，并結合數據處理來對系統狀態進行控制。信息處理與過程同步進行，可以做到對過程的同時控制。（2）是預測性。以海量數據作為支持，通過對多種不同類型數據的分析計算，完成相關信息的預測以及實時動態監測。對不同時間段內數據的表現狀態進行分析，確定該項信息所具有的變化特點，并基于此來對未來一段時間內可能會出現的變化進行科學預測。（3）高效性。以大數據技術為支持，可以更大程度上來進行數據挖掘，從海量數據中挖掘出有用的數據信息，并且對數據之間存在的關聯性進行總結，進行大數據分布式處理。另外，在此基礎上對其他類型的信息進行分析，確定某類信息的相關信息，以確保更好的解決問題，使得數據的利用率大幅度提升^[3]。

4大數據技術在智能交通管理中的應用

4.1交通大數據平臺架構

4.1.1數據采集模塊

數據采集模塊可以說是交通大數據系統的核心，是智能交通大數據平臺架構的重要部分，需要通過移動通信技術、高清監控、車聯網設備以及云計算平臺為支持，來做到交通數據信息的全面采集。包括車輛定位、車輛狀態、行駛數據以及周邊路況信息等基礎數據信息。所采集的數據需要做到全面、完整且準確，做到高精度、高質量采集，消除信息錯誤帶來的不利影響，為交通管理提供可靠保障。

4.1.2數據分析模塊

對采集到的各類數據信息，需要做專業的計算分析，確定數據特征。一般可選擇數據挖掘技術、數據可視化分析以及數據庫分析等方法，來將結構化、非結構化以及多結構化交通大數據整合到大數據后臺管理系統中，且要對數據做實時分析，獲得對交通主體決策以及判斷有價值的信息數據，便于各項管理工作的有效展開，為民眾提供更加可靠優質的服務，優化出行方案，保證交通效率以及安全^[4]。

4.1.3數據處理模塊

交通大數據不僅數量繁多，且分布范圍廣泛，在分析完畢后就需要做進一步的處理。以一定規模的計算中心以及完整計算框架為基礎，完成高性能數據的處理分析。要求數據處理模塊設計為兩種框架，分別針對于歷史分析數據與實時交通數據，對不同類型的數據進行專門的處理，并將最終結果展現給用戶，為交通管理部門的決策制定提供數據支持。

4.2大數據技術實際應用

4.2.1交通流采集系統

面對不斷增加的車輛數量，將大數據技術應用到交通流采集系統內，在接口技術的支持下，對采集到的交通流量信息進行分享，確保民眾可以實時掌握交通情況，便于制定更加科學合理的出行方式，有效解決交通擁堵情況。

4.2.2車輛定位

通過準確掌握車輛的位置，一方面是可以對交通流量進行靈活控制，另一方面也可確保出行的安全性。例如打車軟件的應用，司機以及乘客均可以通過定位系統確定對方位置，乘客還可以在系統內查看自身位置與目的地之間的路線和距離，提高生活的便利性^[5]。

結語

在我國經濟和科技高速發展的推動下，我國交通運輸行業得到了有效的發展，并且在現階段交通智能型控制系統已經成為交通運輸行業所關注的熱點課題。隨著人們生活水平的提升，我國所擁有的車輛與日俱增，各個城市正面臨著巨大的交通壓力^[6]。為緩解城市交通壓力，在計算機技術與智能化技術的支持下，智能交通管理系統越來越完善，而大數據技術在其中的應用，可以通過對數據信息的收集、分離以及處理，為交通管理決策的制定提供更多看科學支持，對解決城市交通壓力具有重要影響。

參考文獻

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[2] 楊萬科，張吉輝.關于智能交通管理系統數據采集的思考[J].道路交通管理，2019（08）：34-35.

[3] 林艷紅.城市交通管理中的問題及應對策略[J].時代汽車，2019（13）：32-33+86.

[4] 駱京銘.城市智能交通管理系統設計與實現[J].自動化技術與應用，2019，38（06）：171-175.

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[6] 鐘磊.城市智能交通管理控制技術與應用研究[J].山東工業技術，2019（12）：165.