新时代背景下大数据与智能交通的相互交融

陈文亮　贺松

摘要：伴随社会经济的发展，交通问题越发尖锐，城市交通问题急需得到解决。构造有序的城市交通管理系统，我们必须及时、准确、高效的获取信息并对它进行分析。随着信息技术的发展，大数据应运而生，以其大容量、高速度、多样性、共存性、可视化和高价值的“6V“特征为城市交通治理带来了新的机遇和挑战[1]。

关键词：大数据；6V；智能交通；交通大数据

中图分类号：TN3-05 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）04-0113-02

1 引言

新世纪以来，信息呈现高速发展的趋势，继“物联网”、“云计算”之后，“大数据”的出现，吸引了人们的眼球。

大数据的应用范围涉及通信、金融、交通、医疗、气象等。特别是当前的交通堵塞、交通环境污染等问题让人们十分困扰，而大数据的适时出现让人们在治理交通问题上看到了曙光。

2 大数据基本情况

2.1 大数据的背景

当今社会是一个信息化的社会，随着各种信息不断积累，呈现出爆炸式的数据增长模式。据数据统计，目前使用谷歌搜索的人每秒大概达到200万。在Facebook 上，人们每天共享的信息达到40亿，而在Twitter上，每天要处理的推特数量有3.4亿。[3]

2.2 大数据的基本概念

大数据是由大量的数据集合而成，它的容量特别大，以至于我们当前的软件工具很难能够进行捕捉、管理和分析。大数据一般以太字节为单位，我们可以通过对其进行交换、整合和分析等操作，创造出新的價值。

2.3 大数据的来源

（1）来源于人们的活动：人们进行网络活动，对互联网的使用以及在日常生活中的活动产生的数据；

（2）来自于设备：在科学实验以及对数字设备等的使用过程中所收集到的数据；

（3）来自于电脑：人们对计算机的使用，在其系统工作过程中会产生相关数据。

2.4 大数据的特征

大数据之所以能够吸引人的眼球，主要是体现在它的特征。在实际应用中，当我们将大数据与智能交通系统进行相互结合的时候，它呈现出体积大（Volume）、高速度（Velcocity）、多样性（Variety）、共存性（Veracity）、可视化（Visualization）、高价值（Value）的6 V特征[5]。

3 大数据在智能交通中的应用

3.1 智能交通的概念

传统的交通系统注重基础设施的建设，如道路拓宽等，它以消耗大量的能源为代价来实现缓解交通的目的。智能交通系统是在当前已经较为完善的交通设施的基础上，对传统的交通系统进行软硬件升级。通过引进人工智能、云计算、物联网、电子传感器等先进技术，对原先的交通系统进行技术层面的配置，使新的系统能够在大范围区域内，实时、高效、精确的对交通发挥管理作用。

3.2 智能交通的具体应用

3.2.1 交通诱导

（1）交通堵塞的成因：1）交通基础设施建设不够完善，面对大流量车流时，道路承载无法满足需求；2）静态交通规划有待提高，人们出行常常面临停车难、乱停车的现象，从而加剧交通堵塞；3）城市建设在施工过程中常出现占道施工的现象，加大了交通拥挤。

（2）交通疏导方案。在智能交通系统中，我们采用交通诱导的方式来疏散拥挤的车流量，主要有以下几个操作：1）通过各个交通路段的电子摄像机及音频采集器收集实时数据，并通过车载全球定位系统和GIS系统定位汽车所处位置及其分布，及时的反馈回系统；2）系统对所接收到的数据进行分析处理，根据汽车行驶的轨迹作出行驶预判、初步设计诱导方案；3）通过电台、交通广播、车载终端将诱导方案传递给车主，从而达到诱导的目的。交通诱导技术流程如图1所示。

（3）智能交通的优势。1）大数据技术在交通诱导中的应用是对全体的交通数据进行检测，而不是随机的；2）在数据采集上能够落实到个人，比如对IC卡及人们的手机GPS监测；3）对数据的处理从原先的静态转变成动态数据，并作出实时更新，弥补了传统交通的缺陷；4）能够对网络信息、文档、视频等非结构化数据进行采集，并判断人们的位置。5）对道路交通监测是实时动态的。

3.2.2 促进交通管理模式升级[7]

（1）搭建跨行政区域限制的系统。我们国家的每个省级交通部门在遵循党的领导下都具有行政区自治的权利。每个行政区的分界地区，对于交通的投入及建设力度明显不足，存在很大的弊端。大数据技术的引入打破了每个行政区之间的地域限制并实现资源共享，实现每个行政区范围内跨区域解决问题。

（2）充分发挥信息集合的优势和效率。省级交通部门实行行政区自治，各类的交通运输主体又分别在不同的部门掌管，凸显出分散的特点，办事效率无法做到高效。运用大数据技术，建立综合性交通信息体系，可以使交通管理跨地区、跨部门，在各个领域中充分利用大数据资源，提高行政效率。

（3）提高交通资源配置的能力。资源配置的不足是传统交通管理系统的短板，在人力和物力上造成很大的浪费，使资源无法得到充分利用。把大数据技术应用到交通中恰好能够弥补资源分配不均的缺点，使资源得到合理的利用。

3.2.3 促进交通服务升级

（1）优化公共交通服务。当前常见的交通工具如公共汽车、地铁等只在规定的时间里发车，而人流是动态的，不是呈平均分布。大数据技术可以对人流进行实时监测，在高峰期时候加大车辆的班次，加快客流量的疏散，避免出现交通堵塞。

（2）优化交通的安全。大数据技术能够对事故作出预先判断。例如，人们的车上都安装有GPS导航系统，大数据交通管理系统可以依据车上的GPS对车辆轨迹作出风险判断，若出现非正常驾驶，系统会对车辆作出提醒。同时，在遇到大雾、雨雪等恶劣天气的时候，系统会对行驶的车辆进行提示，避免事故的发生。

4 大数据在应用中仍存在的问题

4.1 大数据的安全与隐私

近几年大数据的发展既有取得成果，但也仍存在问题，特别是安全和隐私问题。主要呈现在以下几个方面：

（1）随着大数据时代的到来，信息的存在也将变的更加复杂；

（2）当团体或者企业对大数据提出更高要求的时候，对安全的要求也越高；

（3）对于位置而言的隐私数据更加容易暴露；

（4）大数据共享性和动态性及其数据融合带来的挑战。

4.2 大数据的能耗问题

目前，大数据系统的能耗模块主要来自硬件和软件两个方面。为了提高能量利用率，我们可以采取相应措施：

（1）在硬件设备方面，采取更加低消耗的产品；

（2）使用可再生的新能源。

4.3 公开交通数据

虽然智能交通系统会产生大量的数据，但实际上我们对数据的利用率却很低。在交通系统中，每个部门的交通数据主要是提供给系统内部使用，为了数据能够得到利用，交通主管部门应在其官方网站上公开交通运输数据[8]。

4.4 提高交通采集的多样性

目前活跃在互联网及移动互联网上的用户非常多，但是每年所增长的数据却十分有限，说明数据的采集仍存在问题，方式比较单一。在交通数据采集过程中，我们应充分发挥优势，调动群众的积极性，增加数据采集的方式和途径，同时实现资源的共享，以此增加交通数据。

4.5 提高交通数据的质量

为了增强数据的质量，我们可以从以下几个方面采取措施：

（1）各部门之间的数据格式等应该要采用同一套标准来执行，而当遇到部门隐私问题的时候可以用自己的方式加以保留；

（2）安排专人对各个部门的数据进行审查，提高数据的准确性；

（3）设置相应的面向公众的反馈机制，征求公众的意见，对不规范的数据进行整改，使数据质量得以提升。

5 结语

在这个信息技术时代，大数据涉及到各个领域，目前，我们对大数据的探索只是在初始阶段，但它所体现的价值已经逐渐显现，所以我们更应该加大对大数据的挖掘，让其为我们服务，为国家和社会增添新的经济拉动点。

参考文献

[1]陆化普，孙智源，屈闻聪.大数据及其在城市智能交通系统中的应用综述[J].交通运输系统工程与信息，2015，15（5）：45～46.

[2]方巍，郑玉，徐江.大数据：概念、技术及应用研究综述[J].南京信息工程大学，2014，6（5）：406～409.

[3]冯登国，张敏，李昊.大数据安全与隐私保护[J].计算机学报.2014，37（1）：246～248.

[4]Mahmondreza Tahmassebpour. The rise of big data on cloud internet of things integration：A Case study in Telligent transportation system. Electrical Engineering and Computer. 2016，5（9）：1-3.

[5]陳美.大数据在公共交通中的应用[J].图书与情报，2012，06（11）：22-23.

[6]杨玲玲，刘法胜，董霞，杨现青.大数据技术在智能交通中的应用[J].中国市场.2016，23（6）：154～155.

[7]罗西军，刘亚.大数据在智能交通系统中的应用分析[J].数字技术与应用.2014，09（09）：97.

[8]唐要安.大数据在交通中的应用[J].交通世界，2013，24（12）：126～127.