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智慧交通中的大数据应用研究

2016-12-19李佳新张博

数码世界 2016年11期
关键词:交通数据库智慧

李佳新 张博

渤海大学工学院

智慧交通中的大数据应用研究

李佳新 张博

渤海大学工学院

随着社会的发展,人们生活水平的提高,城市所面临的交通的压力越来越大,而智能交通在缓解交通压力方面具有很大的优势。智能交通中大数据的应用将会在未来的交通中占有主导的作用。智能交通系统中的技术涉及到了计算机技术,电子信息技术以及数据传输技等,智能交通系统管理和运输方面可以更加精确,效率更高。本文主要是对智能交通系统进行了设计与实现,该系统的数据平台是基于Hadoop技术实现的。

大数据 智能交通 数据平台

在现今这个发展迅速的社会里,随着社会的人口不断的增多,社会节奏的快速发展,交通问题已经逐渐转变为亟需解决的问题。城市的不断发展使得人们对交通状况的要求越来越高。交通堵塞,交通事故发生概率越来越高这已经是现代交通中比较常规的现象了,采用传统的交通处理方法是很难缓解这种现象,于是在计算机技术的快速发展以及电子信息技术的不断发展的背景下,实施智能交通进行交通管理在效率上得到了很大的提高。熟悉交通的状态问题的有效路径有多种,但是目前最有效的方法就是从大量的历史数据与对数据进行分析处理中总结规则,而对交通状态的数据的挖掘可以通过大数据实现。

1 大数据技术的概述

大数据技术就是在大量的数据中高效地选择出比较有用的信息的一门技术。大数据技术对于大数据问题的解决中的地位扮演着是核心的地位。所以大数据技术的意义十分重大。大数据技术中主要涉及到的两个重点与难点分别是从海量数据中获取有用信息的有效方法;加强研发大数据技术的途径。大数据技术主要涉及到的内容有模型建立,处理数据,云储存,存取数据,挖掘数据,

2 Hadoop技术介绍

当数据计算的能力无法达到要求的话,可以通过使用其他的计算机系统而不是继续关注超级计算机的研发。大数据问题的处理需要涉及到计算机集群。在这种背景下,Hadoop技术迅速成为了大数据中的重要的大数据平台,Hadoop是一种基于Apache的分布式框架,在计算处理的过程中比较容易用到,Hadoop可以实现几台设备同时进行运作,用到了计算机集群的能力,基于Hadoop技术的计算能力和储存能力都很强大,虽然这个过程中有很多的设备会参与运作,但是这些设备对于用户而言是影藏的,用户是不会知道其存在。

3 大数据在智能交通系统中的应用

随着社会的发展与进步,城市所面临的交通污染、交通拥挤以及交通安全保障问题的解决已经迫在眉睫,只用充分对交通状况所处的状态进行了解才可以对目前交通中所存在的问题进行改善。

ITS是智能交通系统的简称,智能交通系统是在传统意义上的交通运输系统的基础上做了深入的研究并且获得了重大的改进。智能交通系统中涉及到了计算机相关的技术和通信方面的相关运输技术,智能交通系统在交通系统的运输性能方面得到了很大的提高,而且智能交通系统在地面网络的安全性能方面以及在能源的损耗方面和环境交通环境污染也有着很大的改进作用,智能交通系统的广泛使用对于交通运输能力的提高是很大的帮助。智能交通系统中的任务就是要进行相关车辆所处的状态,交通的信号如何,以及公路状况如何进行数据分析,从而进行数据的整合,最终实现运输系统的改进。

大数据可以为交通系统进行实时分析,目前关于采集交通中的参数已经做了很多的研究,而且也取得了很大的进步,本文针对常见的几种采集手段的特征进行了比较,如表1所示。

目前的采集手段有视频检测器和微波的检测器等,但是真正可以应用到实践中的手段不多,这是因为采集的点提供的不是很多,而且覆盖的范围也是有限的,技术方面没有达到所需要的要求,所以要想达到全面的覆盖还需努力。

表1 交通采集技木对比

4 需求分析

大数据在智慧交通系统中的应用需要动态数据,而这些数据主要包括了交通系统中的运输方面,管理方面以及道路方面的数据,这些数据对于在上层的应用的时候是很有必要的。智能交通系统的功能包括了指挥协调,交通轨道的运输以及地面交通的运输,还包括了监控路网,对运输过程进行监测的功能,在协调指挥中主要是以协调,分析和监测为中心的。智慧交通在大数据的平台支撑下可以进行日常道路上的客运流,行业的运输,以及车辆运输的速度进行监测。当遇到道路状况出现堵塞或者出现交通事故的时候,又或是是出现了由于天气因素的变化而带来的改变,基于大数据平台的智慧交通系统都可以对这些问题进行警报,而且还可以通过采取相应的措施进行处理。基于计算机技术以及互联网的发展,满足群众对交通状况的需求,实现实时公交,监测道路状况以及,智能交通管理,这些对目前的交通问题的改善都有着重要的意义。智慧交通大数据平台的计算和存储需求图如图1所示。

图1 慧交通大数据平台的计算和存储需求图

5 智慧交通大数据平台的总体设计

智慧交通系统主要是由用户层,展现层,应用层三方面组成的,其中的用户层主要包括了业务的管理部门,社会公众,业务决策部门以及交通运输企业几个部门组成。展现层的组成部分分为数字广播,热线电话,可变信息板,网站以及移动的互联网等构成。与此同时应用层的组成部分包括了智慧交通的云服务,公交智能调度云服务以及公交监测云服务,应用层与云服务关联很大。关于数据资源层涉及到了智慧交通的数据库的设计,本系统中的数据库包括了业务数据库,基础数据库和主题数据库。基础的数据库主要是关于车辆的数据库信息,交通路线,站点数据库。

6 功能设计

如果站在功能设计的角度上分析大数据在智能交通的应用,可以把智能交通系统看成是专门供交通而设计的,所以不具有通用性。考虑到一些历史遗留下来的因素,以往的智能交通系统的运行是彼此之间相互独立的,因此在数据这方面没有设置一致的规范,所以这种背景下的大数据智能交通系统就需要迎合,建立一个具有统一规定的标准。另外由于在交通的这个领域中数据具有多源异构的特点,在计算数据和存储数据方面有着很高的要求,交通中所存在的历史数据在关系到交通预测算法方面是十分重要的。所以在功能设计中需要把这些交通的历史数据按照当前的数据的形式进行保存起来。最后交通系统中的需要包含模型的建立,这些模型主要有实时公交,道路堵塞状况模型以及对道路交通评价的模型等等。多源异构数据融合模型如图2所示。

图2 多源异构数据融合模型

7 可视化展示

可视化展示模块主要是进行客流情况,公交运营状况,乘车刷卡状况,以及过车数据的显示。可以监测交通的路面车速情况,客运流的情况以及交通事故发生情况,此外当天气发生变化的时候可以进行提前预报,并且将相关的信息显示出来。通过可视化模块可以知道交通的详细情况,也可以对即将会发生的事情做出提前准备。

8 结语

大数据中智能交通系统中的应用作为一种解决交通问题的有效途径,其在未来的空间将会极其广阔,而且基于智慧交通系统的视频监控技术将会成为一种发展趋势。智能交通系统中城市交通管理和区域管理领域中应用广泛,智能交通系统中的大数据运用到了数据挖掘和处理的相关技术。

[1]曹卫东,房芗浓.数据挖掘在智能交通系统曹卫东,房芗浓.数据挖掘在智能.交通系统中的应用分析[J].计算机工程,2005

[2]王静远,李超,熊璋,等.以数据为中心的智慧城市研究综述[J].计算机研究与发展,2014

[3]岳建明,袁伦渠.智能交通发展中的大数据分析[J].生产力研究,2013,06:137-138

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