刍议大数据在智能交通系统中的应用

2022-11-30

正文:

1 前言

智能交通系统的有效运行离不开数据的准确支撑。大数据时代的到来, 使得交通数据收集、处理及反馈等环节更加的高效和准确。大数据在交通信息处理及存储和公布方面, 引起能够实现数据的大规模扩充、高效处理和准确过滤, 可视化等, 所以成为当前智能交通管理中的重要技术支撑, 是实现交通更加经济, 社会效益更加明显的有效途径。

2 大数据及智能交通的相关概述

2.1 大数据, 简易来讲, 就是拥有海量的数据信息, 其具有存储量大, 数据类型多, 处理速度快等特点。

且无法通过现有的数据处理技术及软件来进行有效的数据管理。基于智能交通的大数据, 与传统的交通数据相比, 其明显的有以下几个特征: (1) 数据涵盖的信息量大, 且数据来源比较广泛, 数据存储更加高效和长期。 (2) 数据处理速度非常快, 交通数据流具有很强的实效性, 需要非常高精的数据处理技术。 (3) 数据来源因比较广泛, 且类型多样, 因此数据呈现模态多样化。 (4) 数据的时间性, 空间性都比较明显, 具有较高的实用和参考价值。 (5) 通过先进的传感技术及计算机技术, 智能交通大数据能够实现状态的可视化。

2.2 智能交通是通过先进的智能及自动化控制技术, 计算机信息基础及电子传感技术等来进行交通全方位, 高效准确管理。

相对于传统智能交通技术而言, 基于大数据的智能交通在依靠较为完善的硬件设施基础上, 充分的借助了通信技术, 大数据处理技术, 自动控制及电子传感技术, 实现了对整个交通运输系统的全方位数据收集、分析和反馈操作。其优点在于, 通过对动态交通数据的监控和预测, 大大提升了交通运数据的处理能力, 从而提升了整个交通系统的运行效率;另外, 通过各类技术和设备的联合实用能够实现对海量数据信息的传递和快速数据处理, 并通过安全模型的监理, 能够形成对交通运输系统的运行安全综合分析, 从而极大的提升了交通运输安全水平。

3 大数据在智能交通中的应用

3.1 交通信息服务方面的大数据应用。

交通中的信息服务必须建立在高效的信息传感网上。交通系统中的车辆, 车站, 停车场及道路上的各种传感器和传输设备, 能够向交通服务系统提供多种交通信息。然后通过云计算及数据挖掘, 就能够适时的向交通参与各方提供针对性的道路交通信息, 这样就方便车辆出行能够根据实际交通情况来决定, 避免盲目出行带来的干扰。同时, 由于能够及时的将准确的交通信息提供给车主, 也有效的避开了集中路段的车流量不均问题, 对于车上安装导航系统的车辆, 还可以帮助车主根据实际路况选择最佳的形式路线。同时, 通过和这些数据大量, 长期的积累, 可以形成对后期交通规划方面的重要参考, 能够根据这些数据来进行道路建设的规划, 以实现交通信息的高效利用。

3.2 大数据在交通管理方面的应用。

通过大数据的交通信息收集, 可以形成涵盖道路、气象、交通等的全面数据库, 通过对这些数据的分析和处理就能够对交通状况有一个全面的了解。交通管理部门就可以参考这些信息来组织道路交通指挥和事故的处理。特别是在一些重要的道路交通保障方面, 可以通过合理方案的制定来避开拥堵及事故高发地段。

3.3 大数据用于车辆行驶及安全控制。

通过大数据的车辆驾驶习惯, 事故发生情况等的信息收集, 可以针对这些不良行为来制定应急事故处理, 并用于车辆设计及安全系统的改造和升级。从而提升车辆行驶中的安全规范和操作习惯。比如, 通过车辆安全行驶的辅助设计, 在驾驶出现不良习惯时, 能够提出警告, 在紧急情况下能够出现强制制动等。另外, 通过车辆容易发生事故的位置, 来进行车身的安全性强化。

4 智能交通中的大数据处理技术实现方式

智能交通中的大数据处理主要思路是先进行信息的采集, 再结合可视化及数据挖掘技术来进行多维度的数据分析, 最后将分析结果反馈至相关的交通管理系统进行信息参考, 来提升信息服务质量, 从而实现智能交通管理。

4.1 信息采集技术操作。

大数据实现的是多方式的信息实时动态和静态采集, 静态采集以安装在固定位置的感应线圈或者图像监控, 通过其对过往车辆的信息监控所产生的电磁感应来检测车辆信息。动态信息采集则通过微频及磁频、光电检测器等进行路面情况的监测, 同时通过测重传感器来实现动态车流信息的速度, 时间, 事故等的交通参数采集。另外, 还可以通过航空拍摄技术来实现行驶车辆的跟踪, 以此来预判重要道路的实时拥堵情况及大约同行时间。

4.2 交通数据分析的技术实现。

智能交通中大数据模块的数据分析, 是将来自多个系统不同渠道, 存在格式差异的不同数据进行统一的收集。形成统一的视频、图形、图像接入平台, 通过对这些数据的集成、收取和分析, 来获取最有用的信息和数据。对于交通系统中要面临的大范围波动交通数据、间断性缺失数据, 采用的是数据集成、决策支持及专业数学模型等相关的技术和理论, 来对交通事件、交通量及通行状况进行详细的分析。与此同时, 还通过数据挖掘技术来对某段路况的车流量, 交通拥堵及安全状况进行分析, 并借助人工智能技术和神经网络技术等智能计算方式, 来有效的支撑数据采集和分析, 数据管理等。

4.3 数据处理方面的技术操作。

智能交通之所以智能, 其最主要的优势还是能够通过对动静交通数据的分布处理和集中处理, 来实现对没有规律可循的交通数据的智能梳理。分布式数据处理技术来进行动态交通数据的处理是交通大数据在决策方面的很大进步, 比如其中的信号配时和事故探测等。动态交通数据处理则能够实现交通短时间内的预测和道路异常情况的交通信息管理工作, 为交通管理提供支持。并且通过数据中的信息检索来实现与实时数据的对比分析, 从而形成对交通状况的及时判断。

结束语

总而言之, 随着智能技术的发展, 其对交通建设及领域的运行方面有着不可替代的重要作用。在有效的提升了交通管理水平的同时, 大大的带来了交通的便利性。而与此同时, 大数据时代的智能交通则更加具有明显的技术优势, 其不仅有效的解决了交通领域内信息量孤立且不足的问题, 还通过大数据和智能交通系统的联合来创建了更加智能, 安全和低成本的交通运输系统。这对于我国交通综合效率的实现有着非常重大的意义。

摘要：随着城市进程的加快, 社会交通中的堵塞、环境污染等问题日趋严重, 在这种情况下, 智能化信息技术的出现可谓是交通系统得到优化的有效技术途径。在目前的大数据时代, 智能交通技术获得了稳步的发展。基于大数据的智能交通系统能够更加准确、及时的掌握海量的交通数据, 这就为交通系统的优化奠定了基础。本文结合大数据及智能交通的基本概念, 对大数据在智能交通中的应用做了简要的分析, 并对大数据下的智能交通发展进行了相关的展望, 希望能够为将来的交通发展带来一定的参考建议。

关键词：大数据,智能交通,系统,应用