大数据技术在智慧交通中的应用

刘洋

摘要 随着互联网和大数据时代的到来，城市交通问题的解决方式有了新的思路，通过大数据技术可以有效的缓解城市交通的拥挤，改进智慧交通的服务，有助于推进我国城市交通运输的智能化，本文剖析了互联网技术和大数据在智慧交通中的实际应用情况，讨论了大数据技术为更好的服务智慧交通做出的调整，并在最后对大数据应用在智慧交通的新模式进行了探讨。

【關键词】智慧交通 大数据

1 国内外研究现状

随着数字时代的浪潮，各行各业都积极采纳和应用数字化技术，交通方便也不例外，国内外相关研究人员对如何高效结合大数据技术和智慧交通开展大量研究。Lathia N等的研究中利用对地铁流动的刷卡次数进行数据收集，以此推测各地铁站具体的上下车时间，进而引导地铁乘客进行出行时间的选择，最优化地铁乘客花在公共交通上的时间。Ceapa I等人通过地铁出行数据的统计对每个地铁站的拥堵情况进行了估计，为乘客提供优质便利的乘车条件。在其他交通服务中，Yuan J等通过其团队设计的T-Drive系统能够通过出租车的导航数据获得即时路况，对该城市交通进行分析，及时的为驾驶者提供最优的行驶路线。

在智慧交通领域，大数据技术的主要应用在以下三方面：交通疏导、交通服务和物流调配。我国很多城市都在逐渐的建立基于大数据技术的智慧交通服务，一些建成的有昆山智能公交以及镇江智能公交。在欧美等发达国家的主要城市，以城市交通提供的详实交通数据为基础建立智慧交通，其中英国的智慧交通最为典型，其大数据智慧交通使城市拥挤问题得到了有效的缓解。此外，在货运交通方面，宁波政府和IBM -起建立了宁波智慧物流系统，该系统能有效监测物流供应中的各个环节，极大避免了失误的产生。

2 智慧交通对大数据技术的新要求

智慧交通就是智能和智慧化各种交通问题，让交通体系能够提前预测事故并解决事故的功能，最大程度的满足客运和货运要求，使资源分配效率最大化。但是，现阶段的智慧交通研究都只是采用大数据技术优化了行驶路线，最小化了行驶路线，对于城市交通实况预报、不同乘客的出行需求、货运的安全稳定性等缺乏思考。

2.1 交通引导的方式应从被动滞后向主动即时方向转变

目前阶段城市的车辆对空间占有率趋向于饱和状态，导致异常的交通拥堵，严重影响了城市居民的正常出行。此外，交通行业的数据不仅有着4V优势即：Velocity高速性、Volume规模性、Value价值性以及Variety多样性，还有着动态性以及易变性等优势。交通数据相较于其他数据来说，具有规模大、存储分散、类型多样、数据处理分析周期长和服务即时解决等特点。目前交通引导都是以大数据为基础，以波段式数据结构对结果进行传递，缺少不同乘客出行需求等个性化交通服务。

2.2 城市配送的方式也需从单一无序向多样有序的方向转变

随着阿里巴巴集团的崛起，拉动了整个电商行业的跨越式发展，高网络交易量越来越要求城市配送的准确的和效率。很明显，目前物流行业的发展程度与城市配送的要求严重不匹配，侧面抑制了城市的经济发展。国内的城市配送主要是由于不成系统的路线网使得在筛选配送路线时耽误时间，从而降低运输效率，如此一来，城市物流将会对交通运输大数据有越来越来高的要求。另一个角度看城市物流，派送模式是基于订单设计派送路线，缺少预估性和差异性判断，不利于错开派送高峰，对配送安全稳定也存在隐患。

3 大数据应用智慧交通的新模式

3.1 改善实时交通服务

在进行交通问题的处理时，大数据技术有着很多优势，例如能够跨越地区的局限、提升信息集成的效率以及资源的合理配置。但是大数据的最大特点是处理问题的实时性，对于城市交通的实时监控可以有效的规划最优路线，及时合理的提供交通信息能够促进定向交通的准确定，减少拥堵现象的产生，如向驾驶员提供由大数据分析后的顺畅主选和备选路径;利用手机、导航等第三方媒介进行公交车行驶状况的实时提供。大数据技术对交通问题的实时分析不但能够有效疏导交通，改善交通拥堵问题，还能够定向优化城市交通服务，最大程度保障居民便捷出行，更为公共服务体验的提升做出巨大贡献。

3.2 智能化交通服务

智能交通是以大数据为技术支撑在保障连续交通的同时，还能够通过大数据技术的预测能力提前预警城市道路环境的状况。并且，由于现阶段研究者普遍采用被动引导的方法研究智能交通服务，缺乏设身处地考虑驾驶员实际的需要，因此智能交通服务方式亟待优化一变被动为主动。如展示系统可以更为直观的将停车间信息供驾驶员接纳或拒绝，或进一步推出时效停车预约功能，使驾驶人员更加元全面的安排出行计划。交通服务的智能化不仅体现在互联网数据技术提供的优化信息，或者是引导驾驶者行驶在最优路线上，还应该凝聚大家智慧，调整人类和机器在交通管理中的角色，以主动处理、被动辅助的方式看待交通服务，为通畅的出行和运输更好的服务。

3.3 调整交通秩序

良好的交通环境包括通畅顺利的行驶街道和规矩有序的路线规划，要，合理置配资源，根据不同出行用户的个性化需求对交通环境进行调整，智能设计运输或出行路线。除此之外，有效货运的关键问题在于如何有效的进行车辆配送路线的规划。进行配送货物的时候，采用无线传感器将车辆的油耗信息以及行驶路线进行收集，然后通过交通流量的监控采集数据进行线路拥挤情况的推测，及时更改配送路线。调遣中心应该时刻监控全程物配情况，将车辆信息、装卸情况和具体天气和行驶路况进行联结，设计建立车辆调遣最优模型，本着货物先进后出的原则，提供最佳装卸货方案。

4 总结

本文通过分析大数据在智慧交通中的实际应用，对大数据与交通的结合有了更深刻的理解，数据分析能够帮助交管部门和驾驶员快、稳、准的获得实时交通信息，为合理有序的交通秩序奠定基础，也为后续构建城市交通模型提供参考。

参考文献

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