大数据技术在智能交通管理中的应用研究

摘要：大数据是指利用现有理论、方法、技术和工具难以在可接受的时间内完成分析计算、整体呈现高价值的海量复杂数据集合。随着信息化时代的到来，云计算、物联网、社交媒体等新兴信息技术和应用模式的快速发展给人们带来了极大便利，智能交通管理也逐渐发展。文章着重对大数据技术在智能交通管理中的应用进行了研究，旨在进一步促进智能交通的发展。

关键词：大数据技术;智能交通;交通管理

中图法分类号：TP311文献标识码：A

Research on application of big data technology in intelligent traffic management

WANG Manlu

（Xinjiang Xinjian Quality Inspection Co.，Ltd.，Urumqi，830000，China）

Abstract：Big data refers to a massive complex data collection that is difficult to use existing theories， methods， technologies and tools， and presents high value in acceptable time.As the information age is coming， the rapid development of emerging information technologies and application models such as cloud computing， Internet of Things， mobile interconnection and social media has brought great convenience and impact to people. This paper focuses on the application of big data technology in intelligent traffic management， aiming to further promote the development of intelligent transportation.

Key words： big data technology， intelligent transportation， traffic management

隨着大数据时代的到来，人们对于出行方式和交通环境的要求越来越高。传统交通管理模式主要依靠人工进行信息采集、处理和分析，导致效率低且不准确、缺乏科学性，由于车辆数量多而造成资源浪费严重以及道路安全事故频发等。因此，对大数据技术的挖掘需求迫在眉睫。大数据技术在智能交通管理中的应用是未来智能交通运输发展的必然趋势，其不仅可以提高道路运输效率，还能降低车辆运行成本，从而提高社会经济效益[1]。

1智能交通管理

1.1智能交通管理概念

智能交通管理是指将现代信息技术与传统交通运输方式相结合，通过对大数据进行实时监控，从而达到提高道路运力、减少交通事故和降低环境污染等目的。其中，需要应用大量先进技术手段，如GPS定位系统（卫星导航）、视频监视器、电子地图自动识别及管理软件等。目前，我国已经具备较为完整的智能交通管理系统体系结构模式与运行机制以及相应配套措施，包括车辆检测预警、驾驶员信息反馈以及道路动态监控、事故处理和救援指挥等功能模块。

1.2智能交通管理的相关标准

智能交通管理的相关标准主要包括：

（1）系统功能智能化、信息化。在整个大数据技术中，电子信息是最为关键的组成部分，即电子信息系统和交通运输行业之间进行沟通交流所需要具备的是一个完整且先进可靠的管理系统。这个系统不仅能够实现对车辆运行情况实时监控并且还能将这些数据分析结果及时反馈给交通管理部门，并提出相应措施以提高道路运输效率。

（2）道路信息采集和处理系统。在智能交通管理工作中，可以对道路上的车辆进行实时监控，及时发现存在的安全隐患，同时利用大数据技术分析车流量等关键指标来确定路况是否正常以及路途中是否会出现拥堵状况、路段拥挤程度及交通流状态等。

（3）视频图像检测与定位系统。通过摄像头获取到道路周围环境信息并将其转化为数字信号传输给计算机处理。视频图像检测与定位系统是智能交通管理的重要部分，其主要功能是监测车辆信息。通过对采集到的图像进行处理、分析和判断等一系列操作来确定车辆行驶路线及状态参数。同时，利用计算机技术实现实时监控车流量以及车速变化等情况并将数据传输至调度中心;识别道路状况信息，为司机提供出行方向与交通安全预警提示服务;在视频中显示当前路段的位置、交通密度以及周边环境等。

1.3智能交通的发展趋势

将大数据技术应用于道路信息采集系统，可以构建交通车辆综合数据库，从而建设完善道路交通安全监控网络平台。采取一系列措施来提高城市管理水平与服务能力以及保障社会公共利益。

2大数据技术在智能交通管理中的应用

2.1大数据技术

大数据是在海量的信息和知识海洋中，通过对其进行挖掘，从而达到获取、存储与管理有用资源的能力。大数据技术具有以下几个特点。

（1）多样性。由于每个人所关注的话题不同而导致人们对于研究内容有着不一样需求;在不同区域中所搜集到的各种类型数据库、文件资料以及其他资源都不尽相同且种类繁多，因此大数据具有多样化特性;由于互联网技术和云计算等信息技术工具不断更新换代使得各种不同特征之间相互关联与影响;随着网络化程度加深以及用户需求个性定制化趋势增强也更加促使大数据具有多样化特点。

（2）可预测性和实时化。大数据具有时效性，可以对大量的信息进行处理，在获取到有效、及时的原始信息之后还能通过数据分析获得一定价值。大数据分析可以根据时间、空间等因素进行预测并及时调整决策;对未来发生以及已经出现过且未被发现或者挖掘出来的信息进行处理;通过其他手段捕捉到潜在价值变化情况。

大数据技术以云计算、物联网等技术为基础，通过对海量数据进行分析和处理，来预测未来发展趋势。大数据技术在智能交通管理中的应用，主要是为了提高车辆运行过程中的安全性，从而减少交通事故。随着大数据时代来临，传统交通运输行业也出现了一系列问题亟待解决：道路交通系统存在信息量不足现象;道路网络结构复杂多变;交通管理缺乏统一标准，难以实现资源共享与互联互通功能。

2.2大数据技术应用于智能交通管理的必要性

随着大数据时代的到来，在智能交通管理方面，传统技术已经不能满足人们对信息和资源的需求。

因此利用大数据进行道路车辆、路政管理以及交通设施等基础设施建设是必不可少的。通过应用互联网、物联网等信息技术来提高道路交通系统运行效率和服务水平也可以促进经济发展;借助云计算平台实现车辆调度与规划工作也能够帮助管理者及时获取当前路段或周边的交通状况，并根据实时情况做出相应决策调整，从而提升城市整体运输能力。

2.3大数据技术应用于智能交通管理的可行性大数据技术的发展为智能交通管理提供了新思路。首先，基于大数据背景下的智慧城市建设需要以互联网和云计算作为基础。通过对大量信息进行处理、存储以及分析等工作来提高决策效率。其次，利用云平台实现实时动态监测与控制，及时发现问题并解决问题。最后，在网络上建立一个可以共享资源和分享交流方式的公共社交媒体平台，为用户提供更加方便快捷高效的服务。目前，大数据技术已经成为智慧交通管理的重要手段之一。

2.4大数据技术对智能交通管理的影响

大数据技术的应用对智能交通管理带来了积极影响。

（1）在车辆监控方面，通过利用云计算技术可以实时获取车流量信息和道路状况等。这对于提高车辆通行效率具有重要意义;实现路况分析、预测以及提供相应对策措施等;帮助驾驶员快速定位自己所在路段的行车路线及方向情况并做出决策调整等。

（2）在交通拥堵方面，大数据技术可为交通管理者提供有效的决策信息。通过对海量的非结构化和半结构化数据库进行挖掘和分析，可以获得更多关于道路状况以及车辆运行状态等各种有用信息。这些复杂、数量庞大且具有明显特征的数据能够帮助驾驶员在短时间内做出判断。同时，基于大样本技术模型也能预测出未来车流量及行驶时间等相关方面的潜在价值[2]。

（3）提高车辆运行效率，在道路运输中使用大数据来分析车流量，从而实现实时监控。通过对路况进行感知分析和处理可以及时发现问题并采取相应措施解决问题，以降低损失、增加效益、提升安全性等;为决策者提供更多的信息支持与参考性建议;利用大数据技术建立一个智能交通管理系统平台，用于管理车辆和驾驶员以及监测道路状况等。

3智能交通管理中存在的问题

（1）智能交通管理的数据采集不够完善

当前大数据技术快速发展，信息量不断增长。而目前我国对于城市道路网络的建设还处于起步阶段，因此需要对城市道路网数据进行收集和整合。同时，也要根据实际情况制定科学合理、有效可行的规划以及实施策略等，从而保证相关工作顺利开展并达到预期效果。

（2）智能交通管理水平不高

目前我国的大数据技术还处于初级发展阶段，其应用范围和深度還有待进一步提高，在很多方面都存在不足。其中，对车辆定位、识别与跟踪等功能实现程度不够;信息采集手段单一。例如，道路信息的获取是通过人工来进行操作;而人工系统中所使用的射频通信技术以及视频监控系统等也存在不足，这是大数据技术在应用过程中需要面对和完善之处。

（3）大数据应用技术不成熟

目前，我国在交通管理方面还没有形成完善的智能化系统，对于车辆运行状态、道路拥堵情况等信息无法进行有效统计和分析，同时也缺少相应专业人员对车辆行驶过程中存在问题进行及时解决和反馈。

（4）缺乏统一规划及标准体系建设与规范管理约束机制

当前我国城市道路交通网络不健全且发展缓慢导致交通拥挤现象普遍存在，造成在智能交通管理工作上出现大量重复性、混乱的情况。

4大数据技术在智能交通管理中的应用策略

4.1大数据技术在智能交通管理中的应用原则

（1）数据采集原则。首先是数据采集的准确性。通过对车辆信息、道路状况等进行实时监控和分析来获取相关交通情况。其次是数据共享性与一致性原则。最后是可比性原则及经济效益双重指标相结合的综合性考虑，在保证能够满足大容量计算能力要求下，实现智能化管理目标时，尽量做到成本最小化并且达到社会利益最大化。

（2）安全性原则。在处理大量非结构化数据时要做到绝对安全，保证信息的完整性以及准确性。在智能交通管理中，大数据技术是一个非常重要的组成部分，它可以对大量信息进行采集、分析和处理，因此我们要保证大数据系统能够正常运行。同时必须考虑用户的体验。只有这样才能真正做到人性化服务。其次对于车辆来说也不能忽视其安全性与舒适性等方面要求。最后是在安全性能方面也需要注意一些细节问题。

（3）科学性原则。若要建立起一个良好、稳定的智能交通系统。首先必须有科学理论作为指导。其次是对各种信息资源进行分析、整理和研究，并将其转化为能满足需求条件的服务能力与产品或解决方案，从而实现智能化管理。

4.2大数据技术在智能交通管理中的应用思路大数据技术在智能交通管理中的应用，主要是对车辆、道路以及周边设施进行综合分析，从而实现全方位多角度的信息采集。首先要建立一个全面完整的数据库。通过收集大量实时动态和静态等各种海量非结构化数据，然后将这些海量数据转化为可以处理并可共享利用的格式化文件或图形库模型。最后根据需要从多个方面获取相关信息资源后对其加以整合、分类与存储，以形成一套完整系统，从而为智能交通管理提供更加完善的决策支持平台。

4.3大数据技术在智能交通管理中的应用流程

大数据技术在智能交通管理中的应用流程主要分为三个部分。

（1）数据采集与存储：在大数据技术中，通过对各种信息的获取，可以有效实现智能交通管理，提高工作效率。在大数据技术的应用中，需要对原始信息进行有效收集，并将这些信息作为决策分析和管理控制依据。通过获取海量非结构化、异构性以及不确定属性的内容。然后利用这些资源来建立相应模型。最后根据结果预测出未来道路车辆发展趋势及方向等。同时，要考虑将来出现状况时如何应对以及在数据采集过程中需要采用何种技术手段。

（2）处理和分析：对于不同时期所产生的相关问题进行统计归类并及时反馈给决策者;对于一些重要内容或者是出现紧急情况时能够准确制定应对措施;针对某些敏感性较大且具有较高价值等数据进行挖掘与分析整理后再加以利用。通過大数据技术可以快速地将信息传递到决策系统中。

（3）管理信息系统：基于信息采集、处理和分析的系统，管理信息系统可以为管理者提供各种数据，对管理过程中出现的问题进行及时有效地反馈。大数据时代背景下，交通行业面临着巨大变革。在互联网技术快速发展下，智能交通运输企业也需要积极利用大数据库来提高服务质量以及工作效率;通过应用云计算等先进信息技术实现车辆调度能力提升并降低成本、减少信息不对称现象和系统故障概率，从而更好地为用户提供更加优质的服务，为客户带来更高的经济效益。

4.4大数据技术在智能交通管理中的应用策略

（1）充分利用互联网平台。通过对网络信息进行分析，获取大量有效、有价值的信息。然后通过对这些海量数据进行整合、处理和分析来获得有价值的决策依据。其次可以使用云计算等先进科技手段实现

实时动态监测与控制工作，以提高智能交通管理水平以及服务质量。最后是借助相关大数据挖掘工具来挖掘出具有规律性的历史信息并加以整理分类[3]。

（2）大数据技术在智能交通管理中的应用，需要根据不同地区、不同时间段，采取相应的策略。在大数据技术广泛应用于交通管理的过程中，对相关企业来说，需要从以下几个方面来加强智能化建设，包括提高道路运输车辆通行效率以及通过车辆流量统计分析等手段实现道路资源有效利用，同时也要注意道路交通信息与周边环境情况，加强城市交通规划和控制以及城市路网布局优化工作、降低成本费用支出、提升服务水平等都离不开大数据技术，这对于交通管理而言具有重要意义;对交通管理部门来说，首先要从宏观上把握国家政策和经济形势变化，其次是结合实际情况制定科学合理、针对性强的规划，最后是充分利用大数据技术实现智能化发展与创新模式;对于相关部门而言，则应该通过建立健全相关法律法规以及完善基础设施建设，从而提升城市道路安全系数等有效控制交通流量，进而达到对交通管理部门行为监管的目的。

5 结束语

大数据技术的应用已经渗透到了各个领域，对人们生活产生了很大影响，在交通管理中应用智能交通管理系统是必然趋势。目前，我国在智能交通方面还处于发展阶段，对于道路交通的建设也没有形成系统化和规模化体系架构。而随着社会不断进步、科技水平不断提高以及人民群众需求日益增长，道路运输量急剧增加并且其承载能力也越来越大，这要求建立一套完善且科学有效的大数据处理机制。

参考文献：

[1]杨永斌，李笑扬.基于大数据技术的智能交通管理与应用研究[J].重庆工商大学学报（自然科学版），2019，36（2）：73-79.

[2]陈靖.数据挖掘技术在智能交通信息处理中的研究与应用[J].电脑知识与技术，2018（14）：7—8.

[3]徐亚萍，徐雅斌.大数据技术在智能交通中应用研究[J].计算机产品与流通，2019（3）：86.

作者简介：

王曼璐（1992—），本科，高级工程师，研究方向：智能交通。