大數據處理技術在智能交通中的應用探討

劉寒溆

【摘 要】隨著社會的發展，人們的出行方式發生了巨大的變化，人們不僅享受著科技帶來的便利，而且還遭受著交通擁堵的困擾。隨著物聯網和智能終端技術的發展，各行業的數據積累和增長迅速，數據的價值越來越受到重視。從大數據及其相關方法的發展和分析入手，結合交通大數據和智能交通控制的原理及其對數據的需求，闡述了大數據尤其是軌跡給智能交通控制帶來的新視角和新策略，展望了車路協同、無人駕駛環境下交通控制的發展。

【關鍵詞】大數據處理技術;智能交通;應用探討

【中圖分類號】U495 【文獻標識碼】A 【文章編號】1674-0688（2020）11-0083-03

0 引言

互聯網技術自誕生以來，短短幾十年就經歷了幾代人的變革。現在，它正逐漸從IT時代走向DT時代。一般來說，所謂的DT時代，就是人們常說的大數據信息時代。互聯網的大規模使用導致了信息數據的幾何級增長，世界各個角落都充斥著各種各樣的數據信息，如何做好信息處理，充分發揮其價值，已成為大數據處理技術發展過程中面臨的主要問題。

1 大數據處理技術的主要結構圖

我們可以依據大數據處理技術的周期不同的分類方法，將大數據處理技術細分為存儲管理技術、采集和預處理技術、信息分析和挖掘技術、計算模式和系統模式技術及隱私和安全管理技術等幾大板塊，其主要的框架示意圖如圖1所示。

在其較為關鍵的數據采集階段，大數據處理技術具有數據信息資源豐富、多樣化等特點，數據信息包括數據庫信息、文本信息、圖片信息、網頁信息、視頻信息等各式各樣的文件數據。總而言之，大數據處理技術解決問題的首要步驟是進行數據源的采集和預處理的操作。

計算模式和系統模式是指依據不同的大數據信息特點和計算特點，將抽象化的模型從多種多樣的計算問題中提取并仿真模擬出來，此項技術的大規模發展極大地促進了大數據技術的發展，截至目前，研究人員已經研發出多種不同算法的大數據計算模式和系統模式及其工具系統，能針對性地解決不同的問題。

離線計算模式是在計算機系統正式開始計算操作之前，對所有的輸入性的數據均已知且不發生改變，其一般情況下采用HDFS算法儲存數據信息，計算過程結束后將數據信息儲存至hive，進而將數據信息進行相關的展現操作。相比在線計算模式中對網絡速度等其他要素要求較高的特點，其在正式計算工作開始之前不需要知道每一個精確的數據，降低了數據分析的延遲性，提高了工作效率。因此，離線計算的目的是最大限度地收集數據信息并得到結果，進而應用于下一步的決策。

2 智能交通中的大數據理論

2.1 信息資源整合

信息采集和大數據處理分析是信息系統與相關系統實現信息共享的基本過程，它不僅縮短了獲取信息的時間，而且提高了數據處理的效率。在相同的工作條件下，ITS系統的信息采集系統是用來采集和分析數據的，但是當有特殊情況不適合機器運行時，則需要進行人工采集。

2.2 存儲數據的處理

大數據的處理過程就像人們處理衣服一樣。對數據的網格和內容進行梳理，便于后續的分類、歸納和存儲。這樣的方式運用優點很明顯，用戶在獲取信息時會更加方便高效，也能夠避免數據誤傳等現象，確保信息的有效存儲，對促進智能交通系統的發展具有重要意義。

2.3 信息傳播

系統上顯示的信息不是用戶開始反映的信息，而是經過處理后得到的，然后以不同的形式反饋給用戶。這里需要強調的是，終端設備的差異會直接導致信息傳輸形式的差異。我們常用的終端設備有電視、手機、報紙等。IIS系統具有很強的包容性，無論用戶請求什么樣的終端，系統都應該盡量滿足，從而改善交通環境，使之使用更加方便。

3 大數據處理技術在智能交通中的應用

交通控制系統是智能交通系統中的核心之一，它組織和控制著交通流的流量及趨勢，并且還能維護交通秩序，對保護人們的交通和安全起著重要作用，按照控制范圍的異同點，交通控制是采用單一的控制模式、干線協調控制模式及區域協調控制模式，單一控制方式包括多周期的控制、單點定周期的控制和感應方面的控制;干線調節的模式和控制有時也被稱作綠色的波膠帶控制，此外包括感應線的調控方式等;區域調控模式是區域交通性能指標，據此制定控制的目標，信號控制參數和交通控制參數構建了一個有條件的數學模式，可以用模型計算控制信號時間計劃和策略。

最優化的方式可分為定期控制、在線自適應控制和離線自適應的控制，典型的區域適應控制系統根據探測機的位置和采集方式不同進行區分，每個系統都有自己的算法和自我適應控制模式。

3.1 在交通的控制下，大數據處理技術的應用

智能交通系統的應用既面臨機遇又有挑戰，這是大數據技術和交通大數據的發展帶來的。大數據在智能交通系統中的應用，特別是在智能交通控制中的應用，不僅可以實現信息的相互傳遞，而且可以應有于數據處理和分析，甚至可以開發新的技術或系統。在深入了解交通控制的基本流程和方法的前提下，本文剖析了交通數據的特征及對交通控制具體的數據要求，并考慮了數據預處理技術的應用解決方法，例如是否需要融合和處理多源流量數據等。根據交通控制的需求進行數據的組織，能夠提取有效的特點信息及在數據中發現規律，并對控制進行反饋和引導，實現區域最優控制。

各種類別的交通數據能多角度、多方位、多層次地為車輛提供相關的檢測數據，并且可被用于車輛信息感應及系統控制，并自動實現最優化控制，而其中所包含的交通類數據的記錄也會影響相關的控制方法。近年來，隨著智能科技的不斷發展，軌道交通數據在交通領域的應用程度也越來越廣泛，很多互聯網公司開始涉足移動導航領域，進一步促進了交通領域中大數據的應用。

3.2 大數據處理技術在車路協同技術和自動駕駛技術中的應用

車輛信息采集技術隨著車輛道路技術和無人駕駛技術的協同發展，已經逐漸從常規的信息采集階段向車輛時空采集運行方向轉型。所以，數據問題已不再是制約交通領域控制策略的瓶頸，當然現有的數據依然存在著一些缺點，例如空間分布不均勻、樣本量少、連續性差等。從目前的情況來看，軌跡數據的主要應用方向是路口的關聯性分析、信號分配時候的反推估算、控制區域劃分等。

隨著時代的不斷發展，在未來的自動駕駛時代和車路協同時代及車輛檢測數據時代，大數據技術的覆蓋面將更加廣泛。軌跡數據的收集在未來不再會受到如樣本量少、連續性功能不好等因素的影響，與此同時，自動駕駛的不斷發展，導致交通控制的對象特征變得更加突出。由于這一變化，使得未來的交通管制系統在協調和管理車輛路線規劃、路網、路段和交叉口等方面的規模更大。伴隨著車輛功能網絡化，以及大數據處理技術和自動駕駛技術的不斷發展，我們需要對時空資源調度做進一步的研究。

3.3 交通誘導中大數據技術的應用

當前路段的交通流量較大，在一定程度超過當前道路最大的承載能力;道路的基本設施建設不完善;當前路段的機動車實際數量與交通規劃的數量不一致，且隨意停車現象仍是引起路段交通能力較差的重要原因之一。近幾年來，隨著城市化進程的不斷推進，對道路交通的建設投入也逐年增加。所以，以上問題成為制約交通能力提升的主要問題。此外，駕駛員的不文明駕駛現象同樣會加大交通路段的擁堵現象。交通誘導則是緩解以上問題的有效方法之一。

交通誘導是一個實時的動態過程。首先，交通誘導的前提是可以通過各種技術手段對實時交通運行數據進行采集。其次，可以依據實際收集到的交通數據，對當前交通狀況進行評價，還可以使用預測類模型進行短時間的預測。再次，可以通過廣播電臺、電子終端感應屏發布相關信息。最后，可以依據檢測出的交通流的數據，對交通誘導的結果進行實時反饋，并不斷優化相應的解決方案。

城市交通在大數據環境下，可以提取相關的交通信息系統中的數據，因此導致數據的修復和控制問題。此外，充分發揮信息資源的價值是大數據環境下交通分析的重要特點，能夠減少決策和判斷的模糊性。因此，在交通流的監測及交通數據信息的收集等方面具有如下優勢。

（1）不是抽取數量較少的隨機性樣本，而是對全部交通相關數據的檢測。

（2）公交IC卡和手機GPS的移動數據采集是以人為對象的，而車輛電子牌照的GPS定位技術大多是以車輛信息為對象的交通類數據的采集。

（3）在數據處理階段，很難解決數據形式單一的問題，且相對儲存難度更大。從最初的原始的靜態數據發展到如今動態與靜態相結合的數據采集，其中數據集的轉換及模擬采集技術也在不斷地更新。大數據技術在處理圖像階段中所使用的信息量大大減少，從而大大降低了其存儲成本。

（4）可以實時掌握交通運行狀態。我們可以不受時間、空間限制地收集交通流量信息，并對交通的運行狀況進行考察，可以利用道路檢測技術將交通運行的動態信息和交通擁堵情況展示出來，使人們能夠在短時間內進行交通運行狀況的預測，從而能夠據此制定出相應的措施和方案，還可以對正在處理的問題進行一定的評價和調整。

4 大數據處理技術在智能交通中的發展前景

從上文我們可以看出，大數據技術的發展已經呈現一種勢不可擋的趨勢。此外，這項技術在西方已經有了較為成熟的行業標準，但我國起步較晚，因此發展的速度緩慢，仍處于起步的階段，但可以預見，隨著大數據技術在ITS中的合理應用，我國的交通面貌將發生翻天覆地的變化。通過加強我國大數據技術的研究與開發力度，把大數據的研究對象由私人的交通方式轉向公共的交通方式，構建一個具有中國特色的綜合性智能交通系統。

5 結語

大數據和ITS的結合能夠建立一個更加高效、環保、安全的交通運行系統，并且人們要加強對交通的監管力度，為公眾建立一個安全、舒適的交通環境。近年來，隨著“Internet+”概念的興起，“Internet+”交通也被人們廣泛關注，其目的是利用信息改善交通環境，而智能化在城市交通中的應用是人們最期待的。

參 考 文 獻

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