大数据技术在智能交通管理中的运用研究

王静

摘要：智能交通系统的技术支撑有信息技术、计算机技术、大数据技术、GPS以及人工智能，运行模式是通过道路交通监控信息传输至计算机大数据分析中心，由计算机按照人为设定的一定参数作出相应的判断，再发出指令，并传输至执行端，引导交通流进行改变，形成良性循环。

关键词：大数据技术;智能交通;运用

1 大数据技术与智能交通概述

目前，智慧交通体系的构建与运行主要依赖两大核心技术，即物联网技术与大数据技术。其中，物联网主要以RFID技术为核心，而大数据技术则是为智慧交通体系的正常运行提供海量信息数据支持。

1.1 大数据技术

大数据技术即信息处理技术，利用计算机收集、挖掘、处理海量数据，可以在极短时间内精准找到所需的信息。在实际的应用过程中，支撑交通管理系统正常运行的即为数据信息，唯有通过大数据技术的有效采集与处理，才可以有针对性地实现各项管理目标。

1.2 智能交通

目前，智能交通系统已成为世界范围内的发展趋势，并在应用一段时间后取得了良好的效果。智能交通需要依托于设备基础，结合以往的设备维修模式逐步运用数字化、智能化系统，利用大数据技术采集、分析有关于交通运行和车辆运输的数据，实现轨道交通的智能化管理目标。

2 智能交通管理存在的难题

2.1 数据采集

在智能交通系统的运行过程中，随着大数据技术的广泛应用，其产生了大量的数据信息，要充分发挥数据的实用性价值，就要根据实际的应用目标妥善完成数据收集工作。但就目前的情况看，由于我国的智能交通系统处于初步运行阶段，尚不具备科学明确的数据采集标准，各部门间的沟通与协作关系尚未建立，严重阻碍了数据采集工作的高效开展。

2.2 数据存储

智能交通的一大特点即为数据量异常庞大，各运行及管理阶段均会产生源源不断的新数据。由于此类数据均应用价值较高，因此务必做好存储工作。但也正是因为数据种类过多、数量过于庞大，要保证存储系统的安全性与完善性，实践难度较大。目前，我国的数据存储技术仍然无法与交通数据的更新速度并驾齐驱，管理难度加大。

2.3 数据共享

要将数据成功转换为有价值的信息，必须综合分析海量信息数据的来源，并做好分类处理。交通大数据的存储较分散，受技术水平的制约，目前仍无法很好地解决信息孤岛问题，不同单位、部门之间的信息数据很难实现高效率共享，这在无形中浪费了大量资源，也降低了数据信息的利用率。

2.4 数据分析

由于大数据技术的应用时间尚短，因此在处理种类复杂的数据对象时，很难达到管理要求的速度与准确度。除此之外，对数据价值缺少深入分析，同样也会导致提供的信息不具备应有的专业性与可靠性。

2.5 数据应用

在最后的数据应用阶段，仍存在较多目前无法解决的困难。由于智能交通面向的用户十分复杂，其中包括地方政府、交通规划单位、交通管理部门以及相关资讯机构等，这些工作职责与要求各不相同的用户，对数据信息的应用要求也各不相同。如何在复杂的情形中最大化发挥智能交通的功能价值，必须不断钻研大数据技术，从实际情况出发加以改进，但就目前的技术而言难度较大。

3 大数据技术在智能交通管理中的运用

3.1 实时监测路况信息，协助交通疏导工作

交通疏导即根据采集的数据，参考相关的分析结论，对当前阶段中的交通状态展开合理预测，有针对性地制订疏导方案，并利用广播、电视、网络平台、信息情报设备等对外公布。我国的城市建设任务十分艰巨，如果想保证交通运行效率与安全水平，则需要应用的资源与工作量非常大，大数据技术具备的大体积特征可以帮助智能交通管理解决该问题。随着物联网与大数据技术的广泛应用，以“互联网+”为依托的各种先进技术应运而生，不仅有效完善了智能公路系统的诸多功能，还为交通管理工作中的交通疏导环节提供了强大的数据支持。例如，传感技术的应用可以及时了解路况信息，如路段施工、存水、结冰等，将这类信息及时发放至服务系统中，为出行者提供便利，提前选择最为合适的交通出行方式，在提高交通运行安全的同时缓解运输压力。此外，通过酒精检测、食品检测等功能可以随时掌握驾驶员的身体状况与精神状态，判断其是否在安全驾驶。大数据技术还可以通过建立模型系统综合判断道路交通中车辆的运行情况，提前作出风险预判，最大限度地减少交通安全事故的发生。

3.2 监管桥梁，保障交通安全

首先，大数据技术可以从多个角度出发，对桥梁运行状态展开立体化检测，同步做好相关数据的采集处理，在不增加人力资源的情况下实现实时监控与远程控制目标，并及时发现问题多发部位是否存在状态异常，准确判断出损伤部位的具体情况，并给出相应的解决方案。其次，通过应用大数据技术，可以有效提升桥梁管理的抗风险能力，通过对桥梁展开实时监测，能在第一时间内了解其真实状态，并将获得的数据及时反馈到指挥中心，同步开展隐患排查，并制订出下一步的维修方案。

3.3 分析交通拥堵情况，辅助城市交通规划

随着城市发展速度的持续加快，城市车辆的数量在飞速增长，各城市均呈现出不同程度上的拥堵问题。通过分析智能交通系统中呈现的数据可以了解到，不同时间、空间上的车流分布特点。在大数据技术的支持下，能进一步获知分析路段的交通指数，提前预测未来可能出现拥堵的时间、路段等。大数據技术的应用可以让人们逐渐掌握交通运输规律，在提高智能交通系统抗风险能力的同时，为日后的城市交通建设提供了宝贵的参考依据，全面提高城市交通规划质量。

4 大数据技术应用实例

“智驾行”是一款智能交通终端软件，可以被安装到汽车内，利用相应的硬件设备将汽车的形式状态以数据形式上传至数据处理中心。平台在处理并分析这些数据信息后，再由相关终端将最新的路况信息传回用户，让其提前判断。其应用的大数据技术包括如下几点：第一，记录用户行车过程中的所有数据，包括油耗、里程、时间、油费、碳排放量等，通过收集以往的行程记录分析用户的驾车习惯，为其提供更为可靠的驾驶建议，帮助用户了解自己在驾驶中出现的不良行为。第二，构建车辆健康档案。该项功能可以获取车辆的实时状态，其中包括发动机、变速箱、电瓶、燃油情况等，用户可以通过终端App实时查询，及时维修养护。第三，具备安全保护与防盗功能，可以实时跟踪了解车辆是否出现碰撞与其他异常状态，如震动、点火、启动以及电压变动等，通过终端App及时通知用户。第四，丰富线上线下功能，如路面导航、挪车呼叫、故障救援、违章扣分查询、机票酒店预订、线上呼叫代价、停车位查询等。

5 结束语

智能交通已是大势所趋，大数据的应用能为其管理系统的完善提供强大的技术支持。日后，随着各项政策制度的不断完善，大数据技术与智能交通管理工作的融合将会更密切，为我国的城市交通建设开辟新道路，为广大群众的安全出行提供保障。

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