大数据技术在智能交通中的应用分析

党红恩，赵尔平

（西藏民族大学 信息工程学院，陕西 咸阳 712082）

大数据技术在智能交通中的应用分析

党红恩，赵尔平

（西藏民族大学 信息工程学院，陕西 咸阳 712082）

文章从大数据时代的优缺点及其给智能交通带来的变化、问题与挑战、智能交通需求与大数据的融合以及智能交通海量数据的平台搭建等方面作了简单阐述，以期对研究该领域的科研人员提供一些建议。

智能交通；大数据；应用；平台构建

1 大数据时代智能交通系统的优劣分析

1.1 大数据时代改变传统公共交通管理的路径

大数据的数据信息丰富，内容全面，结合大数据特有的输出方式，使得大数据的传输不受区域限制。在传统的公共交通管理中，不同行政区域的交通管理信息交流不够畅通，还经常存在信息丢失的情况，导致交通管理的效果不佳。大数据应用到智能交通中，能完成对不同类型的数据信息传递，并结合数据挖掘，可以最大限度地对数据信息进行利用，对交通管理的效率和质量具有积极的影响。另外，结合数据库，完成对数据信息的分类，生成索引目录，为实时交通障碍的应对提供参考。以日本为例，日本三大都市圈交通模式的演变如图1所示。

图1 日本三大都市圈交通模式的演变

1.2 大数据下智能交通的优势

智能交通数据处理体系的构成一般由输入交通数据（静态与动态数据），数据处理（实时数据处理），数据存储（大数据），数据查询、检索、规划，用户等组成。大数据及其相关技术，能有效完成对公共交通信息资源的配置。对于传统交通管理分工和职权不清而导致大量资源的无功损耗，导致资源浪费严重。而借助于大数据及其相关技术，可以做到统筹全局、细化内容，精细地对各个部门的职能进行确定，进而有效地完成对信息资源的配置，为交通管理节约成本。

大数据对于处理公共交通问题有以下优势：

（1）借由大数据的有效聚合，能够最大限度降低费用，且可以选择最为有效的车辆配置方案，使得交通始终处于畅通的状态，实现对交通运输能力的保障。

（2）具体的交通问题发生时，结合大数据中的实用信息，可以为问题处理和相关交通的调度提供基础，有助于提升交通整体畅通性。

（3）在具体的交通监控系统中，大数据下的数据信息广泛驳杂，针对具体的需求，完成对相关职能信息的提取，可以有效完成对相关事件的预测，进而达到减少误报和漏报情况发生频率。

大量研究表明，智能交通中引入大数据的初期，需要消耗一部分资金，且需要保障相关设备运维费用。但是，综合效益分析，大数据及其相关技术的应用，能够带来更为深远的效益，应用大数据可以减少交通堵塞。根据用户的基本需求，可以综合完成对某一具体线路的解读，了解其具体拥堵状况，为交通管理提供基础。此外，借由大数据还可以完成对恶劣天气的道路状况的处理。

1.3 大数据下智能交通的弊端

大数据使得数据信息的传递方式发生转变，并使得信息传递效率得到本质的提高。这也就会引起相关的安全隐患的发生。例如：基于大数据的智能交通，可能会对相关人员的位置和习惯性路线信息造成丢失，就可能会对个人的生命财产造成威胁。另外，各地机构都具有交通数据并能被大数据管理系统应用，但很多车辆计算交通数据都以静态格式存储，使得系统所具备的计数特性无法被除本人之外的事物进行检索。

2 大数据时代给智能交通带来的问题与挑战

2.1 数据关联复杂

根据相关部门统计，在当今3年里产生的信息数据相当于20世纪4万年产生的数据总量，并且随着时代的发展信息量成上升趋势。数据来源于方方面面，可能是从互联网电子商务购物，工业企业中各产线的生产制造，或者社交网站等媒体的沟通信息及在线视频影像资料的制作与传输等获得。就现今时代发展而言，无论从工业企业的信息自动化管理系统，还是政府机关等服务部门的电子窗口政务以及居民所使用的网络信息娱乐与服务都会产生大量的信息数据。同样在现代交通领域也不例外，动车数据、智能交通卡等信息数据已经大量分布在各地。就动车的GPS数据而言，仅按照一座城市20 000辆PCU作为估算依据，车辆轨迹产生的实时传输记录就可以产生平均为50～200 B长度的数据，如果按照一辆车15～60 s／次的回报频率。这样仅该项数据每天就可产生4.75 GB的数据量，1.75 TB的年数据量。如果再加上视频、图像、音频等各项数据流，整个数据系统就会存在诸多错综复杂的关系，并且这些相互关联的数据还会发生动态的、不可确定的变化，因而导致数据关联模式非常复杂，并且难以处理。

2.2 数据迁移问题

受到各种信息服务终端的影响，各类信息数据的存储规模呈现迅猛爆炸式增长。近年来，随着互联网和云计算等技术的迅猛发展，明显的技术优势和服务优点，越来越多的企业和个人将大量的信息数据业务迁移到云计算平台等大规模数据中心中，进而降低本地硬件的投入和维护成本以及获取安全性的保证。但是，超大海量的数据迁移并容易，其必须要以可靠安全的技术方案作为支撑，一旦出现错误将会给现实社会和实体经济带来巨大的损失以及安全隐患。

3 智能大数据的融合

在智能交通信息数据需求的基础上，现代智能交通与大数据技术的相互融合具备以下基本条件：

（1）成熟度的融合，无论是现代智能交通还是大数据技术其在现代技术应用领域已经愈发成熟，在现代化社会，无论是智能卡口电子警察，还是智能视频监控系统，其都已经对视频和影像数据处理技术进行了智能化的应用，并且完整度和深度正在逐步加深。为此大数据时代智能交通极有可能成为在大数据新兴技术领域应用中最先推广和成熟应用的领域。

（2）技术融合，就目前大数据技术以及基础云计算技术的发展而言，其技术的应用构架与智能交通的系统平台构架融合度较高，而对于大数据技术在智能交通领域的率先融合和应用，因其能够带来巨大的社会效应，因此其必将使该项技术在整个智能城市的建设中带领各子模块快速发展。

（3）群众基础，对于智能交通而言，其面向的服务群体依然是广大群众，从智能交通面向的使用者角度来看，智能化交通可以影响到各类群体出行的信息服务。智能交通的全面应用不仅能够使得广大群众生活更加方便，同时也降低了城市运营成本，特别是能够让广大群众更加秩序化，使得公安、交通的执法执勤频率降低，主要是因为智能交通的发展有一个极强的群众基础作为支撑。

4 结语

随着时代的发展和社会需求变化，现代智能交通已经完全影响和改变了人们的生活方式。大量的交通信息数据必须得到高效、快捷、安全的处理。在大数据时代智能交通的建设，其主要目的是使城市的交通发展与管理水平得到有效提高。未来大数据在智能交通的应用中必将要使用云计算等大数据处理技术，而利用该技术就必须对其进行海量数据平台的建设，只有充分利用平台才可以有效解决海量数据爆炸问题，为此做好海量数据平台的建设，保持其能够可持续发展，必须要从系统架构、迁移数据方案、存储数据方案以及处理数据方案的确定入手，进而构建一个智能化、安全化、低成本、高效、便捷化的智能交通系统。

[1]邱卫云.智能交通大数据分析云平台技术[J].中国交通信息化，2013（10）：106-110.

[2]姬倩倩，温浩宇. 公共交通大数据平台架构研究[J].电子科技，2015（2）：127-130.

[3]韩欢.基于大数据的智能交通运输平台的研究[D].成都：成都理工大学，2014.

Application of big data technology in intelligent traffic

Dang Hongen, Zhao Erping

（Information Engineering School of Tibet University for Nationalities, Xianyang 712082, China）

Advantages and disadvantages of big data and changes, problems, challenges that it brings to intelligent traffic, fusion of intelligent traffic demand and big data and massive intelligent traffic data platform structures and other aspects are introduced in this paper, which is to provide some suggestions for researchers in the field of big data.

intelligent traffic; big data; application; platform structures

党红恩（1978— ），男，陕西合阳，硕士，讲师；研究方向：物联网，云计算。