基于随机车祸的城市调度大数据设计

2015年, 国务院提出了《促进大数据发展行动纲要》, 大数据正式成为了我国发展的重要方向。现如今, 大数据已经深入到了各个领域之中, 并对传统行业起到了重要的推动作用。在交通领域, 大数据能够了解到交通拥堵地区, 人们的出行规律和拥堵原因, 从而提出针对性的缓解策略, 发挥出了缓解交通压力的重要作用。但城市交通调度大数据系统还存在一个较为严重的问题, 就是难以处理交通中的突发事件。而随着社会经济的不断发展, 汽车的普及率越来越高, 也就导致产生了大量的车祸, 并且这种车祸具有随机性, 不但对城市交通产生了严重的影响, 还会对城市交通调度大数据系统的正常工作带来一定的阻碍, 这也就要求对传统的城市交通调度大数据系统进行优化设计, 从而提升城市的宜居度和交通水平[1]。

一、城市调度大数据系统的概述

(一) 城市交通调度大数据的主要内容

城市交通调度大数据系统主要包含以下几方面内容:

首先, 是城市交通的动态图谱。城市交通环境复杂多变, 并且信息量大, 这也就要求城市交通调度大数据系统要具备时效性的特点, 并且这种系统要具备高度的灵活性, 能够根据不同的环境进行自由的转换。就目前的城市交通调度大数据系统而言, 其技术水平还存在一定的制约, 无法满足城市交通调度系统的多元化需求, 因此, 需要对传统的城市交通调度大数据系统进行革新。

其次, 构建高维生态系统模型。城市交通调度系统由多个组成部分共同构成了高维生态闭合空间, 各个组成部分之间存在着耦合关系。其中, 交通态势体现出了城市交通复杂的流程, 对于解决城市交通拥堵等现象具有重要的意义。在传统的城市交通管理中, 由于缺乏大数据及数据挖掘, 很难涉及到如此高维的理论, 这也就体现出城市交通调度大数据系统在城市交通管理中的重要意义。

最后, 是对城市交通状况的预测。针对城市交通的常规状况而言, 如果能够对城市的交通状况进行预测, 可以有效的减少城市交通拥堵的问题, 而受到大数据应用和研究进展, 以及相关的理论等因素的制约, 城市交通状况的预测仍然具有较高的难度, 需要通过深入的研究来对其进行革新。

(二) 城市交通调度大数据的相关技术

在汽车的高度发展和普及的过程中, 城市的车辆数量会不断增加, 城市交通调度系统的信息采集数量也会飞速上涨, 从而形成海量数据。这些大数据能够对城市交通调度起到重要的作用, 其涉及的相关技术主要包含以下几个方面:

第一, 是大数据的框架和计算系统。城市交通调度大数据系统首先需要一个能够对大数据进行分析和处理的框架, 通过框架, 能够将大数据的计算过程高度的归纳为两个函数, 并建立分布式文件系统, 从而提升数据的访问和传输效率, 满足城市交通超大型数据集的整体需求。

第二, 是数据仓库技术。数据仓库可以将海量的大数据进行存储, 其存储空间大, 要求能够满足城市交通调度的需求。同时, 还能够对数据库中的信息进行提取和整理分析, 从而利用数据挖掘技术, 分析出数据库中信息所涵盖的内容, 进而帮助城市交通管理者进行快速、高效、科学的决策, 缓解城市交通可能出现的拥堵问题。

第三, 数据登记技术。数据登记技术, 可以将城市交通调度大数据系统中所采集的信息整合到数据中心并进行综合处理, 相关部门可以根据这种技术, 来对数据进行分析, 从而提出针对性的交通规则和管理方法等。

第四, 交通地理信息技术。这种技术可以为城市交通调度大数据系统提供海量的信息支持, 如公用车相关信息数据、路况信息查询功能等。利用这种技术, 可以让市民享受到更好的交通信息数据服务。

第五, 视频处理技术。视频处理技术可以将城市路况摄像头中所拍摄到的画面, 通过统一的管理和转码整合在一起, 从而将如路况视频、站台视频、监控视频等都整合在一起, 供相关部门检查和调阅。

第六, 大数据挖掘技术。大数据挖掘技术的步骤和环节较多, 是城市交通调度大数据系统的重要环节之一, 可以对大数据中所显示的内容进行深入的挖掘, 从而为相关管理部门所用[2]。

二、基于随机车祸的城市调度大数据系统设计

(一) 基于随机车祸的城市调度大数据系统整体设计

该系统的整体设计流程如下:

在行车市民的角度而言, 要整理随机车祸信息的参数预测, 并通过城市交通大数据系统将GPS定位信息传递给车载单元, 而在城市交通管理部门的角度而言, 要对车祸信息进行合法检测, 在检测结束后, 上传给监控调度平台。城市交通管理部门的监控调度平台和行车市民的车载单元二者互相影响, 统共制定调度方案, 并将方案上传给车载终端, 车载终端现实后, 市民就可以根据显示的内容按照方案或自行选择方向, 转变行车方向, 从而避免接触车祸现场, 有效的环节了车祸引起的城市交通拥堵现象[3]。

(二) 车载单元设计

通过系统的整体设计流程而言, 车载单元需要与GPS定位系统完美结合, 一旦车载单元的GPS出现了问题, 无法与城市交通调度大数据系统相融合, 提供相应的定位和服务, 就可以用车载单元代替GPS, 起到定位和信息传递的目的。因此, 车载单元的设计要有传输天线、信息接收装置、定位系统和大数据调节系统等, 除此之外, 还需要具有车载对讲机等, 以满足车载单元的多元化需求[4]。

(三) 监控调度平台设计

在这一段设计内容中, 核心目的就是讲GPS和城市交通调度大数据所得到的信息相结合, 并通过数据挖掘和分析将其整合为交通调度方案。监控调度平台是城市交通调度大数据系统的核心部位, 这部分既要与GPS进行对接, 接受GPS系统所提供的路况信息和其他内容, 还要对城市交通调度大数据系统所提供的改道方案进行合理性分析。这个环节所涉及到的精密设备较多, 但具有较高的可靠性, 后续的花费较少。监控调度平台的CPU要与显示器、控制器、数据库管理系统、地理数据库、转换器和调职解调器相连, 而调制解调器和输出装置与无线电台相连。其中, GPS系统所输出的文本信息从转换器传递到CPU当中。

(四) 车载终端设计

这部分内容是对城市随机车祸进行调查和显示的前端设备, 其主要的工作内容是显示城市交通调度大数据系统所提供的改道方案。车载终端的控制芯片与电源管理装置、语音输出装置、多媒体存储器、同步动态随机存储器、I/O接口等相连, 并且还与串口和SPI转串口形成一个闭环, 串口与扩展板相连。

三、结语

城市交通调度大数据系统主要包含以下几方面内容:首先是城市交通的动态图谱。其次, 是构建高维生态系统模型。最后, 是对城市交通状况的预测。其包含的内容较多, 所涉及到的相关技术也比较多, 这些技术共同构成了复杂的城市交通调度大数据系统。而这种系统仍然具有一定的缺陷, 需要重新涉及城市交通调度大数据系统的整体框架, 并对车载单元、监控调度平台和车载终端进行优化设计, 从而优化城市交通调度大数据系统的整体设计, 从而使其能够更好的解决随机车祸所造成的城市交通拥堵问题, 提升其工作能力。

摘要：随着社会经济和汽车技术的不断发展, 汽车的普及率越来越高, 已经基本达到了一家一辆车甚至多辆车的格局。而在汽车高度普及的同时, 不可避免的会产生交通拥堵或车祸等问题, 对于城市交通产生了极大的影响。而车祸本质上是由于驾驶员违规操作而形成的, 因此具有随机性的特点, 不利于城市交通调度大数据系统的正常工作。因此, 要设计一套基于随机车祸的城市交通调度大数据系统, 从而对车祸事故进行识别和调度, 从而降低车祸对城市交通调度大数据系统的影响。因此, 本文首先对城市交通调度大数据系统的主要内容和相关技术进行了分析, 从而针对性的提出了基于车祸的城市交通调度大数据系统设计思路, 提升了城市交通调度大数据系统应对随机车祸的能力。

关键词：随机车祸,大数据,城市调度

参考文献

[1] 周涛, 张建嵩, 戴许昊.大数据环境下的城市交通规划与管理——中国城市交通发展论坛第十二次研讨会讨论精选[J].城市交通, 2016, 14 (06) :88-96.[1]周涛, 张建嵩, 戴许昊.大数据环境下的城市交通规划与管理——中国城市交通发展论坛第十二次研讨会讨论精选[J].城市交通, 2016, 14 (06) :88-96.

[2] 李彦.考虑随机车祸影响的城市交通调度大数据系统设计[J].现代电子技术, 2017, 40 (06) :49-52.[2]李彦.考虑随机车祸影响的城市交通调度大数据系统设计[J].现代电子技术, 2017, 40 (06) :49-52.

[3] 谢洪乐, 吴宇轩, 张容阁, 马忠丽.基于多传感器及网络信息融合的公交调度系统建模与仿真[J].应用科技, 2017, 44 (02) :29-34[3]谢洪乐, 吴宇轩, 张容阁, 马忠丽.基于多传感器及网络信息融合的公交调度系统建模与仿真[J].应用科技, 2017, 44 (02) :29-34

[4] 张品立.大数据环境下的城市交通规划与管理模式变革——以上海智能化的公交集群调度为例[J].上海城市管理, 2015, 24 (06) :51-55.[4]张品立.大数据环境下的城市交通规划与管理模式变革——以上海智能化的公交集群调度为例[J].上海城市管理, 2015, 24 (06) :51-55.