大数据在智能交通的应用

吴小凡 李雪竹

摘要：越来越来的交通问题使得我们苦不堪言，我们急切想要解决这些难题。大数据与智能交通之间能碰撞出什么样的火花。本文以大数据在智能交通的应用为核心展开，先介绍大数据的三大特点并写出了大数据与智能交通的契合点，然后介绍了在大数据技术基础下的层次结构和可以实现的功能，运用到了Hadoop，Hbase等技术，最后分析了大数据在智能交通的未来以及现有的问题。

关键字：大数据; 智能交通;应用

一、引言

便随着科技的不断进步，我国的人均GDP在不断地上涨。人民的生活及消费水平得到了提高，汽车成了家庭的必需品。随着汽车数量的不断增加，出现了越来越多的交通问题。高峰期的堵车，停车位的稀缺，交通事故的频繁发生，使得我们的生活质量受到了巨大的影响，解决这些交通问题成为当今社会的重大问题之一。传统的思维已经解决不了这些问题，大数据在医疗、金融等领域都起到了重大的作用，我们能否将大数据应用在交通领域，解决一些交通领域出现的问题

二、大数据和智能交通之间的联系

我们既然要运用大数据必须先了解大数据。大数据具有以下三个特点。实时性：传统的数据数据分析速度较慢，而大数据的分析速度快，可以做到实时响应，在交通领域会产生成千上万的数据，而我们需要在非常短的时间里做出正确的判断。利用大数据技术对交通数据进行分析处理，并可以达到秒级响应，可用于交通管理方面。预测性：利用大数据技术将在交通系统中通过获取的数据，从而可以建立一系列的数据模型。区域交通状态监测和预测模型的建立，可以预测早晚高峰、节假日等重大节日的道路拥堵情况，做出相应的侧罗，从而改善用户出行质量和提高交通管理水平。通过以上分析得出如果使用大数据技术对交通行业进行海量数据的统计分析，将对交通拥堵的问题的解决有较大的优势。

三、大数据在智能交通的应用

智能交通系统与大数据相结合可以得到以下三个部分。首先是基础部分，利用云计算的方法来对数据进行收集，分析以及存储，这样安全性和稳定性可以得到保障。数据分析部分基于hive、spark、HBase和数据挖掘技术进行数据分析，对生成的数据进行分析，并与数学模型相结合，实现对交通数据的有效分析和实时处理，并根据趋势进行预测。终端发布部分将之前的数据分析结果存储到云端，并根据不同的需求提供有效的数据

在这个框架之下可以实现交通诱导的功能。交通诱导是一个交通信息实时变化的过程。对采集到的数据进行分析和整合是交通诱导的前提。根据收集到的数据，对交通保障状况进行分析和评价，并利用预测模型对一定时期内的交通状况进行准确预测。交通部门以广播、微信、app、短信、小程序等形式发布预测引导信息。由于实时情况的不断变化，需要立刻改变交通量，得出新的结论，修改和发布引导方案。在智能交通诱导工作中，大数据可以快速解决信息采集和分析不及时的问题，实现信息资源的最大利益化，减少工作出现的失误。通过大数据技术，将更准确地实现数据采集和整理，通过GPS设备、手机等移动终端采集GPS信息。采用数字模型对数据进行处理，可以提高数据处理的数字化程度，降低存储成本。大数据可以实时获取交通流数据。通过高速公路监控技术，可以快速并且科学的分析出运行状况案，推测出交通拥堵出现的时间以及点，从而可以制定出有效的交通诱导方案，使得交通運行压力得到一定程度的缓解。

四、大数据在智能交通的展望与缺陷

伴随着 5G 技术、云计算、车联网、人工智能的发展 ，交通领域大数据资源的精准度和准确度也会提高。大数据技术给我们生活带来方便的同时，但同时也存在着一些隐藏的危害。由于监管力度不够，制度盲区，大数据可能会造成个人位置，出行习惯等私密信息的泄露。但我相信随着制度的不断完善，这些弊端终将会解决，大数据技术在交通领域的应用前景会更加广泛 ，也更加科学。

参考文献

[1]林子雨 大数据技术原理与应用：概念、存储、处理、分析与应用【M】北京：人民邮电出版社，2017

[2]吕浩涵 大数据在智能交通的应用【J】 中国新技术新产品，2015（11）：12-12

[3]赵启林 浅析大数据技术在交通领域的应用【J】科技传播2020，12（08） ：122-123.

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校创项目编号：KYLXYBXM20- 069

[作者简介]吴小凡（2000-），男，安徽六安人，信息工程学院，学生。研究方向：数据科学与大数据技术;

李雪竹（1979-），女，安徽宿州人，信息工程学院，副教授/硕士。研究方向：软件工程、云计算、资源调度等。

宿州学院信息工程学院，安徽宿州 234000