基于“ 物聯網” 技術的智能交通管理平臺構建路徑研究

摘要 智能交通管理平臺可以監測交通狀態、預警交通事故，并及時采取相應措施。通過實施智能交通信號控制和數據分析，可以提高交通安全性，減少交通事故的發生，并提供實時的緊急救援響應。該研究旨在探討基于“ 物聯網”技術的智能交通管理平臺的構建路徑。通過基礎層、數據層和應用層的設計，涵蓋了數據采集處理、數據加密、分析決策以及實施監控管理等步驟，實現了對交通系統的智能化管理。研究結果表明，該平臺具備潛力和可行性，能夠為實現交通系統的智能化管理優化提供一定支持。

關鍵詞 智能交通；“ 物聯網” 技術；數據管理

中圖分類號 TP391 文獻標識碼 A 文章編號 2096-8949（2023）15-0006-03

0 引言

隨著城市化進程的加速和交通需求的不斷增長，現代城市面臨著日益嚴峻的交通管理挑戰。為了應對交通擁堵、提高道路安全和優化交通流量，傳統的交通管理方式已經無法滿足日益增長的交通需求。在此種情況下，基于物聯網（Internet of Things，簡稱IoT）技術的智能交通管理平臺應運而生[1]。物聯網技術將傳感器、通信技術和數據分析等領域融合，為智能交通管理提供了全新的解決方案。通過將交通設施、車輛和行人等與互聯網連接，智能交通管理平臺可以實時獲取和處理大量的交通數據，并基于這些數據進行智能化的交通決策和控制。這種整合和智能化的交通管理方式，為城市交通發展帶來了前所未有的機會和潛力[2]。該研究旨在探討基于物聯網技術的智能交通管理平臺的構建路徑，通過綜合利用數據采集和處理、加密安全、數據分析和決策等關鍵技術，構建高效、智能化的交通管理平臺，有效優化交通系統的運行，并提升城市交通的安全性、可持續性和舒適性。通過該研究的深入探討和實踐應用，以期為智能交通管理平臺的構建提供一定參考。

1 基于“ 物聯網” 技術的智能交通管理平臺的基本架構

基于“ 物聯網” 技術的智能交通管理平臺由應用層、數據層、基礎層構成。三個層次相互關聯，基礎層負責數據采集和設備連接，數據層負責數據存儲和管理，應用層則利用數據進行實時監控、分析和決策支持。基于“ 物聯網” 技術的智能交通管理平臺基本架構見圖1。

該平臺基礎層根據交通管理需求應用交通流量傳感器、攝像頭、雷達等基礎設備，使用無線通信技術，確保傳感器和設備能夠與平臺進行穩定的網絡連接和數據通信，通過設計數據采集機制，可實時收集傳感器和設備產生的數據，并進行數據處理轉換，確保數據的一致性[3]。平臺數據層采用NoSQL 數據庫，以存儲和管理采集到的交通數據。為保障該系統的安全性，特設定數據加密訪問控制，確保交通數據的機密性和完整性。應用層通過設計數據處理流程和算法，提取有用信息，能夠對交通管理進行數據分析并生成決策支持報告[4]。利用數據分析技術，能夠對交通數據進行深入分析，提取趨勢、模式和預測結果，為決策制定提供支持，設計用戶界面和可視化工具，可實時顯示交通狀態、路況信息和交通事件，支持運營人員進行實時監控調度。

2 智能交通管理系統設計

2.1 數據采集及處理

實現智能交通管理系統數據采集的關鍵，是通過物聯網技術將傳感器設備與系統連接，并進行有效的數據采集。數據采集流程見圖2。

根據交通管理需求部署交通流量傳感器、攝像頭、雷達等，并將其安置在路口、高速公路入口等交通關鍵區域，采用無線通信技術，將傳感器設備與物聯網連接起來，以實現數據的實時傳輸和遠程監控。采用實時數據采集或定期批量采集的方式，可滿足實時性和效率的要求。通過對采集到的原始數據進行預處理和清洗，去除異常數據和噪音，確保數據的準確性和可靠性。此時，物聯網連接將經過預處理的數據傳輸到NoSQL 數據庫存儲系統，保障了數據的可靠存儲和高效檢索。

式中，n—— 樣本數量；Xi 和Yi—— 分別表示特征變量和目標變量的第i 個觀測值，根據上述公式，計算回歸系數和截距為：b1=?2，b0=136。即回歸系數b1 的估計值為?2，意味著對于每增加一個時間單位，車輛密度預計會減少2 輛，車輛密度隨時間的增加呈下降趨勢。截距b0 的估計值為136，表示當時間為0 時，預計車輛密度為136 輛。根據這組數據的回歸系數和截距的估計值，可以推斷出隨著時間的增加，車輛密度會減少，并且在起始時間的基準車輛密度約為136 輛。

2.4 實施監控管理

2.4.1 智能交通信號控制系統集成

智能交通信號控制系統集成是將不同組件和子系統整合到統一的平臺中，以實現智能化的交通信號控制。智能交通信號控制系統集成流程見圖3。

在明確智能交通信號控制系統的交通流量監測、信號控制優化、緊急事件響應等功能后，選擇交通信號控制器、車輛檢測器、通信設備等組件和子系統，設計系統的網絡架構，其中包括通信網絡、數據傳輸方式和協議等，以保障信號控制系統與其他子系統和中心控制臺之間能夠進行有效的通信和數據交換。隨后，將各個組件和子系統采集到的數據進行集成和處理，確保數據的準確性和實時性。基于車輛密度數據和其他相關數據，確定合適的信號控制策略和調度算法，并建立通信網絡和數據傳輸通道，確保各個組件和子系統之間的實時數據交換和通信，以實現交通信號控制器、車輛檢測器、中心控制臺等設備的連接和集成。

2.4.2 可視化界面設計與實時數據展示

通過設計可視化界面，能夠實時展示數據的變化和動態信息，使用戶能夠直觀地理解和分析數據。可視化界面設計流程見圖4。

通過了解目標用戶的特點及其行為偏好，獲取關于用戶需求和使用情境的詳細信息，并識別用戶在系統中的主要任務和工作流程，可確定用戶需要執行的特定任務和操作。根據用戶任務和需求，設計系統的信息架構，包括組織信息、確定導航結構、定義頁面和功能的關系等，確保用戶能夠輕松地找到所需的信息和功能。考慮用戶的認知負荷和使用便捷性，設計直觀、易用的交互方式，使用設計工具Adobe XD 可創建高保真原型界面，根據用戶使用和反饋情況，可持續對界面進行改進和優化。

3 結語

在智能交通管理的背景下，物聯網技術的應用為城市交通管理帶來了前所未有的機遇和挑戰。通過充分利用物聯網技術，智能交通管理平臺可以實現對交通數據的實時采集和處理，從而提供準確、全面的交通信息。這些數據可以涵蓋車輛位置、速度、擁堵狀況等關鍵信息，為交通管理者提供實時監測和分析交通狀況的能力。同時，為了保障交通數據的安全性和機密性，物聯網技術還可以應用于數據加密和安全傳輸的領域。通過采用加密算法和安全通信協議，可以確保交通數據在傳輸過程中不受到非法訪問和篡改的風險，這為交通管理平臺的建設提供了可靠的數據保護機制，使得交通數據的使用更加安全可信。在數據采集和安全處理的基礎上，物聯網技術還可以應用于數據分析和決策的領域。通過運用機器學習和數據挖掘等技術，可以對交通數據進行深入分析，提取有價值的信息，并為交通決策提供科學依據。通過將物聯網技術與交通管理相結合，智能交通管理平臺可以實現智能化的交通控制和優化，進一步提高交通系統的效率和安全性。

參考文獻

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