大数据应用的交通管理论文

摘要：随着大数据时代的到来，我国经济、政治、文化以及社会发展等方面深受大数据的影响，利用大数据来分析当前社会中存在的问题已经成为人们的一个习惯。因此，聚焦大数据这一时代背景，通过分析大数据对当前城市管理的影响，结合大数据在城市管理中的运用现状以及存在的问题，深入探讨利用大数据提高城市管理质量的路径，从而进一步优化城市管理模式，提高城市管理水平。下面小编整理了一些《大数据应用的交通管理论文(精选3篇)》的相关内容，希望能给你带来帮助!

大数据应用的交通管理论文 篇1：

基于大数据技术的智能交通管理与应用研究

摘 要 随着互联网技术的应用范围越来越广泛，各个行业产生的数据量按日成倍增加，从而使得各行业的信息数据处理变得越来越复杂和困难。针对交通数据的大量增加，传统的交通管理规划已经变得不堪重负，甚至出现不能满足现有交通需求的现象，由此使得智能交通的重要性不断提高。本文基于现有交通状况与需求，仔细分析了大数据对智能交通的影响，同时为其提出了详细的且有针对性的应对策略。

关键词 大数据技术 智能交通 交通管理

我国经济不断地发展，城市车辆数量增长迅速，使得传统的交通管理与规划受到了较大的冲击，也对我国居民的出行带来了较多的影响。随着网络技术的应用范围不断扩大，大数据分析已成为各行各业的一个必修课题，交通行业更是如此，只有充分利用大数据所传达的信息，才能够使得交通管理更加高效以及具有更强的针对性。[1]

1 大数据与智能交通

1.1 大数据的定义及特点

大数据主要是指从多种来源渠道收集、具有不同形式的巨型数据集合，其概念较为抽象，但由于能够从大数据中分析和挖掘出具有重要价值的信息而受到众人的重视。

随着互联网的迅速发展，大数据已经成为影响各行各业高效发展的一个关键因素。以目前大众所认可的观点为基础，大数据具有数量庞大、形式和来源多样、可变化以及高价值等特征，其中：数量庞大是指大数据的存储量十分巨大，其存储单位已经从TB升级到ZB;多样是指数据的来源和数据的形式多样，其数据来自不同的交通系统，并且形式包括数字、视频等多种形态;复杂主要是大数据的数量巨大且来源渠道多样，进而使得数据的处理和分析变得十分复杂和繁琐;高价值是指大数据的背后隐藏着十分丰富的价值，只要能够充分利用这些数据，认真分析和挖掘，便能够使得人们更加客观和深入地了解行业的特征和发展趋势。

1.2 智能交通及交通大数据

智能交通是一个大型交通运输管理系统，其具有综合性强、技术种类多样等特点，其涉及电子信息技术、计算机科学、通讯以及人工智能等多种现代化技术，进而使得交通运输管理能够得到一个全方位的技术支撐。通过智能交通管理，能够使得相关人员对城市的交通状况有一个更加全面和准确的了解。[2]

交通行业本身就是一个大型数据库，每天产生的数据量是其他行业的几十倍，并且其增长速度呈几何形态，由此可见其与大数据有着十分紧密的联系。交通大数据可以被看作一条巨型的环形数据链，其中所涵盖的数据是所有与交通相关的，同时也是能够被其中所涉及的部门和系统所共享的，包括静态和动态两种数据形态，其具体的数据来源包括公路、铁路及城市交通管理系统、道路流量监测、地铁售票等多种途径，由此可见其数据处理的难度之大。对于这些庞大的交通大数据，相关人员面临的挑战主要包括数据采集、存储压力、共享、分析等，其中：数据采集主要是由于资金有限、信息化速度有限并且各系统缺乏一致的采集标准，进而使得数据采集质量受到影响;存储压力主要是交通大数据来源渠道广泛，并且形式多样，要想将这些数据长时间完好地保存下来，则需要依赖十分强大的数据存储技术，但目前数据存储技术的进步速度远不及交通数据的增长和更新速度，由此使得数据存储也是一个十分困难的课题;共享主要是由于目前交通数据分散于各个部门和系统，要想在短时间内将其共享到相关部门和系统是不太可能实现的;而分析主要是交通大数据的数量庞大、价值的有效性未知且时效性要求极高，从而使得其对相关技术人员的数据处理能力要求较高，并且工作量巨大，由此使得数据分析也是交通行业所面临的难题。[3]

2 大数据技术对智能交通管理的影响

随着互联网技术的不断推广和应用，其对我国各个行业都产生了较为严重的影响，其在无形之中对人们的生活方式和思维方式等方面都造成了或多或少的改变。目前正处于大数据盛行的时代，智能交通管理与大数据有天然且密切的关系，因此，只有相关人员充分利用好大数据这一有利工具，才能够使得其成为交通行业发展的得力助手，同时也为我国居民生活带来更加便捷和积极的影响。通过大数据技术，居民生活能够变得更加便捷和高效，其能够通过相关交通系统了解到自己目的地的车流量等情况，进而使其能够将自己的出行路线规划得更加合理，同时也节约了一定的出行所耗费的不必要时间。

3 大数据技术在智能交通管理方面的应用

3.1 重视违法与环境监测

交通违法行为在日常生活中并不罕见，包括超速、逆行、闯红灯或不按导向牌行驶等，通过交通大数据技术的应用，能够使得相关人员更加便捷地对这些违法行为进行监测和处理。智能大数据具有图像分析的算法，其通常是对所驾驶的车辆牌照或型号、驾驶员的驾驶操作是否符合相关要求等方面进行一定的识别，从而发现驾驶员的行为是否符合驾驶员规范，进而在一定程度上控制和减少交通事故的发生。[4]除此之外，智能大数据还能够捕捉到车辆中相关人员的人脸图片，如果其中存在一些犯罪嫌疑人，则能够将其与公安系统中的人员数据进行匹配，从而为公安警察提供一定线索，进而使得居民的公共安全得到更加有力的

保障。

3.2 优化公共交通站点及行驶路线

随着城市车辆的不断增加，城市的拥堵现象变得越来越频繁，这使得人们的日常生活和工作都受到了一些负面情绪的影响，但通过将大数据技术融入到交通系统中，交通部门对车流量的监测变得更加的全面和完整，进而使得其能够对交通流量较大的路段和时间点有更加准确的了解。对交通部门的相关人员而言，通过了解交通车流量的时间和空间分布后，就能够对拥堵的原因进行深入分析，并且采取一定的措施来予以解决。对于公共交通工具而言，其仍是城市较大一部分人群所选择的日常出行工具，尤其在工作日的早高峰和晚高峰等时间段，人群流量较为庞大，极易出现拥堵的情况，因此，通过对交通数据的深入分析和挖掘，交通部门的相关人员应当对城市公共交通的站点和路线等进行适当的调整，尽可能实现分流的效果，这样不仅能够使得拥堵现象大量减少，也能够使得人们的出行时间大大降低。[5]除此之外，交通部门可以根据交通大数据所显示的信号来对部分路段进行限时限流，在早高峰等特殊时间点只给予部分车辆通行权限或者预留出特定路段，这样也能够在一定程度上提高交通规划的质量。

3.3 提高交通運行效率及安全水平

随着互联网、大数据等现代技术的应用，交通监测系统中不断融合通讯与计算机技术，使得监测系统变得越来越专业化和智能化，同时也使得公路路况等交通信息变得更加准确和及时，进而为交通管理提供了一定的数据保障。例如，智能交通系统能够利用传感器技术来感知和监测道路的施工、交通事故、雨雪、结冰等情况，从而将这些信息传输和共享到相关的交通平台，使得人们能够更加及时地了解部分路段的相关情况，进而使其能够更加合理地安排自己的出行计划和时间，这样不仅在一定程度上提高了交通的运行效率，也减少了交通事故的发生频率。除此之外，部分车辆的车载智能装置能够检测到驾驶员的酒精量以及精神状况等，从而能够使得相关交通管理人员更加准确地了解驾驶员的状态是否能够顺利驾驶，进而使得安全性大大提高。[6]

3.4 提供更加有效的交通决策依据

交通大数据分析与挖掘的目的便是为交通部门人员提供更加丰富和准确的数据信息，从而使其能够在进行交通决策时具备更加有效的依据。传统的交通数据处理通常是在事后进行检查和回看，这样使得相关人员缺乏一定的预警和快速反应能力，并且这种方式只能为后续的交通管理提供一定的经验和教训。但如果将大数据分析技术融入其中，就能够使得所提供的交通信息更加及时和全面，这样便能够满足交通部门的事前、事中以及事后等多种需求。不仅能够在事前设置一定的预防方案，也能在事中更加快速地反应，更能够在事后进行更加深入的反思。除此之外，大数据技术还可以进行交通状况的仿真模拟，这便有利于相关人员在反思调整后进行模拟，从而使其能够较为真实地了解其调整后的方案和措施所能够真正带来的实质性的变化，进而使得交通决策更加高效和具有强针对性，也能真正解决目前交通中存在的问题。[7]

4 结语

交通行业本身就是一个大型数据资源库，如果能够将其与大数据技术进行有效结合，其发展前景便会更加光明。本文首先介绍了大数据和智能交通两个关键要素的概念和特点，然后简要描述了大数据技术对智能交通管理所产生的影响，最后从加强对交通违法现象与环境的监测、提供更加有效的交通决策依据等方面详细地介绍了具体的应用，希望能够为交通事业的发展带来一定的积极影响，为智能交通管理带来更具有价值的实质性意见。

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（02）：73-79.

[2] 孙群.大数据应用智能交通综合治理[J].科技视界，2018 （28）：171-172，170.

[3] 吴登峰.大数据下的智能化交通管理[J].电子技术与软件工程，2018（04）：164.

[4] 王洪斌.大数据背景下人工智能在智慧交通中的应用研究[J].电脑知识与技术，2021，17（12）：198-199.

[5] 李梦露.智能交通系统技术在交通管理与控制领域的应用及发展[J].河南科技，2020，39（26）：98-100.

[6] 刘寒溆.大数据处理技术在智能交通中的应用探讨[J].企业科技与发展，2020（11）：83-84，87.

[7] 张文.大数据技术在智能交通管理中的应用研究[J].信息记录材料，2020，21（04）：155-157.

作者：房立群

大数据应用的交通管理论文 篇2：

大数据背景下城市管理现状及对策研究

摘 要：随着大数据时代的到来，我国经济、政治、文化以及社会发展等方面深受大数据的影响，利用大数据来分析当前社会中存在的问题已经成为人们的一个习惯。因此，聚焦大数据这一时代背景，通过分析大数据对当前城市管理的影响，结合大数据在城市管理中的运用现状以及存在的问题，深入探讨利用大数据提高城市管理质量的路径，从而进一步优化城市管理模式，提高城市管理水平。

关键词：大数据;城市管理;城市规划

当前，随着信息化技术的不断发展，大数据在城市管理中的重要性显得愈发突出。大数据不仅改变了人类社会的生产与生活方式，也从根本上改变了城市管理方式。大数据给城市管理所带来的影响不仅仅是简单的数字技术的运用，而是利用大数据优势全方位提升城市管理的质量，改进原有的管理模式。随着城市规模的不断扩大，城市管理中所出现的问题也越来越多，因此，要想更好地开展城市管理工作，必须要利用大数据技术，将大数据与日常管理相结合，优化城市管理模式，开创城市管理新路径，提高社会的和谐程度。

一、大数据的概述

（一）大数据的含义

大数据也被称为巨量资料，2008年，IBM公司的史密斯首次以BIG DATA来初步定义大数据。麦肯锡全球研究所将大数据定义为：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。通常来讲，大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要通过新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从狭义上看，大数据是指大量的数据信息;从广义上看，大数据不仅是大量数据的合集，更是一种全新的运用信息技术对数据进行处理的模式。大数据技术则是指在大量的数据合集中迅速找出具有价值信息的技术，大数据和大数据技术的结合使得人类的决策能力和操作效率得到了提升。大数据的来源主要有信息管理系统、网络信息系统、物联网系统、科学实验系统等。

（二）大数据的特点

由IBM提出的关于大数据的特点可以概括为5个“V”：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。一是海量的数据。全球信息数据迅猛增长，“大数据体量已经达到PB级甚至是EB级”[2]。大数据包含的数据覆盖面非常广，同时这些数据不是一成不变的，是会随着时间和环境的转变而随之发生变化的。二是数据流转的速度非常快。数据在处理过程中时刻遵循“一秒定律”，即要在秒级时间范围内给出分析结果，超出这个时间，数据就失去价值了。三是数据种类多样。大数据有着十分多样的数据类型，基本可以分为“结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据”[3]。对于同一事物的特征或者规律，数据可以以不同的形式存在，看似杂乱无章的数字，其蕴含的价值是不可估量的。四是低价值密度。在实际操作过程中，一小时的视频监控内容，可能有用的数据仅仅只有一两秒，由此可见，数据具有低密度的特性，需要对已有数据资源进行价值提炼，促使数据满足产业和部门开发需求。五是数据具有真实性。每一个数据的质量都具有可参考的真实性，在实际应用过程中，数据都是经过对特定事物的真实评估所总结得出的，具有精准性和可参考性。

二、大数据在城市管理中的作用

（一）有利于增强城市管理民主决策的科学性

在城市的建设和管理过程中离不开信息化决策工作，大数据技术的应用是信息管理的主要方式之一，同时也是未来城市管理的关键技术之一[4]。通过大数据技术对各项信息数据进行整理，相关管理部门工作者能更好地听取各部门对城市管理工作的意见，通过听取多方不同声音，从而促使城市管理决策更加民主和科学。以往，相关管理部门往往通过线下会议、民意调查等方式制定管理方针政策，容易受到主客观因素的影响，使得决策容易缺乏合理性，城市的管理往往达不到预期的效果。但是，相关管理部门通过使用大数据技术来分析城市管理的各个环节，以数据或者图像的形式将各个环节呈现出来，可以提高管理的智能化水平，从而促进管理方法和模式的创新，有助于实现管理决策的科学性。在对城市管理工作做决策时，通过利用大数据技术对各类信息进行分析，总结出有价值的数据信息，从而使得决策更加具有科学性。

（二）有利于提高城市应急管理效率

科学合理的管理可以大幅度提高城市管理的效率、公共服务的效果和城市公共服务的水平[5]。大数据时代的到来，不仅改变了传统的数据信息处理方式，同时也为城市应急管理带来了全新的思路和技术支持。在2020年春节前夕暴发了新冠肺炎疫情，中央政府和地方政府充分利用大数据将各地从武汉返乡的人员逐一排查，并调动各方力量全力投入疫情防控，使疫情在较短时间内得到了控制。通过大数据对各类信息进行收集、处理和分析，能够得到精准科学的应急需求预测，提高应急管理效率，从而减少突发事件所造成的损失。此外，当自然灾害发生时，管理部门通过大数据平台收集求助信息，并将收集到的信息快速传送给现场救援人员，从而提高救援效率，降低突发事件带来的损失。城市交通管理人员运用大数据分析城市各路段在各时段的交通运输情况，及时对交通信号进行有效的调节，有利于减缓城市交通运输压力，降低城市交通事故的发生率。

（三）有利于加强城市之间的合作与交流

目前我国各地区之间的经济发展状况还是存在一定的差距，不同地区的城市管理水平也存在着较大的差异，所以大数据在城市管理中的应用，在一定的程度上可以对城市发展的不平衡性起到一定的协调作用。以往，各个城市的相关管理部门之间的交流与合作，都是通过现场会议或者文件传递等方式进行，信息流通速度低下，信息的共享程度和辐射范围也十分有限，城市间的沟通和合作缓慢，使城市间的发展差距日益扩大。大数据时代背景下，各地区之间的资源和信息在大数据媒介下可以取长补短、互通有无。大数据在城市管理中的广泛使用，促进了管理资源在城市间的流通与共享，使城市管理工作者可以相对容易地借鉴其他城市的管理工作和方法，从而提升自身的管理能力，還有利于消除各个城市间数据和信息的壁垒，通过对各类数据的收集、共享和利用，建立完善的城市管理标准，进一步提升我国现代化城市建设水平。

三、大数据背景下城市管理中存在的问题

（一）管理者对大数据技术的应用能力有待提升

与传统管理模式不同，数据化的管理对管理者的技术性要求更高，许多管理者虽然具有丰富的实践经验，但是对于大数据技术的了解和掌握并不多，这在很大程度上对于大数据融入城市管理产生了一定的阻碍。目前，大部分管理者已经能够认识到大数据运用到日常工作中能够优化传统的管理模式，但是由于部分管理人员对大数据技术掌握不充分，导致大数据技术并不能真正地融入实际工作环节。管理者的年龄、对于电脑操作的熟练程度都是提升管理者大数据应用能力时需要考虑的问题。要想积极优化大数据技术背景下城市管理工作路径，就必须确立大数据管理理念，加快建立城市管理大数据平台，培养城市管理工作者应用大数据技术的能力，建立健全城市管理制度。

（二）数据管理存在安全隐患

当大数据运用到城市管理工作中时，信息安全问题是不能忽视的问题之一。大数据所蕴含的巨大价值使得窃取隐私的行为在经济利益的驱使下日益猖獗，第三方机构以营利为目的非法收集公民个人数据的行为屡见不鲜，行业道德的缺失使得隐私泄露的可能性大大增加。如果不对这些信息的使用进行强有力的规范，很有可能会出现大规模的隐私泄露问题，从而使数据管理产生巨大的安全隐患。此外，有些城市的公共管理部门并没有真正实现数据信息的共享，多方合作下管理界限的模糊性和交叉性也在一定程度上会造成隐私的泄露。监管的缺位，也会使隐私数据泄露的风险大幅度增加。

四、大数据背景下城市管理的对策研究

（一）加强对城市管理工作者的大数据素养培养

大数据具有实时性、多样化、高速化的特点，各地区城市管理的相关人員要不断学习、总结新的技术和理念，让城市管理不断地向新时代信息化靠近，利用大数据技术分析信息，改变传统城市管理理念和方式。城市管理工作者可以通过大数据技术对自身所拥有的管理资源进行分析，并且根据不同的数据资源特点对资源进行分类整合，例如，将使用率较高的资源划分在常用的类别中。将资源进行分类不仅可以使资源在后续管理工作中使用起来更加清晰和方便，同时也能避免使用一些过时的资源。同时，要注重对城市管理者进行大数据素养的培训指导，通过一系列的知识培训来提高城市管理队伍的整体素质水平，使管理者能够熟练运用各种软件来处理所获得的数据，从而进一步提高大数据在城市管理过程中的实际应用价值。

（二）完善大数据综合管理研究平台

尽可能地获取有价值的数据和信息，是提高城市管理水平的关键。城市综合信息在大数据的背景下呈现出复杂多样的形态，政府管理部门应该建立一个完整的数据管理研究平台，构建一个丰富的数据资源库，将收集到的信息进行分类、整合、研究，将其运用到实际的管理工作中，并对未来可能会产生的数据进行预测。这能使城市管理者在城市管理过程中可尽可能减少决策失误，并将可能出现的负面影响降到最低，对某些潜在的管理危机进行预估和防护，从而优化管理与决策方案，提高管理和决策水平。同时，通过建立大数据综合管理平台，使大数据在实际运用的各个环节中都保证真实性，确保为城市管理提供真实有效的数据，从而真正实现城市管理的精准化与智慧化。

（三）打通数据壁垒，实现数据共享

在大数据有效推动城市管理的过程中，必须要破除各部门之间的信息壁垒，加快实现数据的开放共享。以往，城市管理部门往往只掌握与该部门相关的数据信息，由于各级单位在体制上存在着差异，数据并没有真正地实现共享。在这种情况下，城市管理人员所掌握的信息是片面而狭隘的，不利于科学地决策，因此，城市各级管理部门要加快公共数据的整理和共享，使各部门可以按照相关的制度和权限对非机密的城市公共管理信息进行访问。只有负责城市管理的各部门实现信息的互联互通，实现各类数据的共享，才能真正发挥大数据在城市管理中的作用，从而切实提高政府管理部门的工作效率和质量，使城市管理更加科学化。

五、结语

大数据作为城市管理工作中不可或缺的一部分，为城市管理提供了巨大的便利，对于推进智慧城市建设意义重大，不仅增强了城市管理及决策的精准度和科学性，提高了城市应急管理的效率，加强了城市之间合作与交流，同时也优化和发展了城市管理模式。因此，城市管理想要不断地取得发展和进步，必须与时俱进，借助大数据进一步提高城市管理的质量，不断提高城市管理工作者的数据素养，建设大数据综合管理研究平台，促进城市管理智能化和信息化。

参考文献：

[1]肖蓉.大数据支持下智慧城市建设研究[J].中国管理信息化，2018（20）：195-196.

[2]李洁.地方政府大数据管理创新：表现、问题、对策[J].湖北经济学院学报（人文社会科学版），2021（6）：51-54.

[3]韩海雯.MapReduce计算任务调度的资源配置优化研究[D].广州：华南理工大学，2013.

[4]王莉.大数据技术在智慧城市中的运用初探[J].电脑与信息技术，2021（1）：64-67.

[5]常会强.大数据时代智慧城市建设的问题及对策研究[J].居业，2021（8）：161-162，164.

作者单位：

中国计量大学马克思主义学院

作者：连桂莹

大数据应用的交通管理论文 篇3：

基于大数据背景下的图形处理技术变革探索

摘 要：大数据时代的来临，使人们的生活发生了日新月异的变化，给人们工作的很多领域都带来了极大的便利，其中图形处理技术就是变革之一。本文主要讲述了大数据背景下的图形处理技术的变革以及进步，并且对大数据背景下的图形处理技术进行了深入的探索。

关键词：大数据；图形处理技术；变革历史；探索过程

0 引 言

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据可能是新一轮的技术革命。大数据的发展也带动了数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术的兴起，很可能带动这些科学技术取得新的突破，其中我们的图形处理技术就面临了巨大的变革，有很大的操作上的突破。同时，大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。

1 大数据的概念、特点以及核心技术

1.1 大数据的概念及特点

1.1.1 大数据的概念

大数据是指需要新处理模式才能具有洞察发现力、更强的决策力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于收集巨大的数据信息，而在于对这些特定的数据进行专业化处理。

随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。从技术上看，大数据与云计算有着密不可分的关系。大数据肯定没有办法用单一计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的最大的特色是对海量数据进行分布式数据挖掘，但必须依托云计算的分布式数据库、分布式处理、虚拟化以及云存储技术[1]。

1.1.2 大数据的特点

首先，大数据的特点可以总结为以下四点：信息数量具有海量性、信息内容具有多样性、数据的创建和移动具有高速性以及大数据结构的易变性。

其次，大数据还有三个特征：第一，数据的价值密度比较低，所以说怎样进行信息管理，对有效的价值进行提纯是大数据时代首先要解决的问题；第二，数据类型比较多，其中地理位置信息、图片信息、视频信息等诸多类型的数据都对数据的处理能力提出了较高的要求；第三，处理数据速度快，要求有较高的时效性。

1.2 大數据的核心技术分析

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的短时间内产生的数据。适用于大数据的技术，包括数据挖掘电网、大规模并行处理（MPP）数据库、云计算平台、分布式数据库、分布式文件系统、互联网和可扩展的存储系统。

而Hadoop目前是大数据平台中应用率比较高的技术，特别是针对社交媒体订阅、文本以及视频等非结构化数据。Hadoop作为大数据处理的核心技术，与传统数据处理技术存在一定的差异。传统技术包括了文本等非结构化的数据，所以会导致传统的服务器难以应对大数据的流程，从而也难以对大批量的数据进行有效地存储，于此不同，Hadoop是当今应用比较广泛，同时也是效果比较好的一种大数据处理技术。

Hadoop是一种基于Java技术的一种分布式密集数据分析以及处理的软件框架，其组件包括：Pig、HBase、Hive、Zoo Keeper、Oozie、MapReduce、HCatalog等。具体的Hadoop架构图如图1所示：

2 计算机图形处理技术

计算机图形处理技术主要依靠计算机的硬件设备来进行操作，所以对于计算机的硬件设备性能有相对较高的要求，也就是说计算机的硬件设备性能越高，其图形图像的处理效果也会越好。

计算机的硬件设备主要包括两类：工作站以及微型机。相应地，软件也包括两类：第一类是工作站上的软件，主要有Alias和TDI，主要负责工作站范围的全部图形；第二类是微型机上的软件，主要是我们日常经常会用到的一些软件，比如Photoshop、Win-Images以及3DS等软件，其中我们最常见到的则是Photoshop软件，其主要功能是用来处理一些二维的图像，Photoshop软件是网站设计、平面设计以及视频剪辑行业必用的软件之一，所以在大数据背景下对Photoshop软件的研究也备受重视[2]。

计算机图像图形处理技术发展迅速，其中多媒体制作系统中的三维图形特技、彩色图像处理及系统、数字图像半色调及其在印刷中的应用等都取得了较大的进步。同时，有多项研究成果通过国家鉴定，数字图像半色调研究在学术研究方面和工业应用都取得了较好的成果。

3 大数据背景下的图形处理技术面临的挑战

大数据时代的到来，的确给我们的生产生活带来了许多便利，给图形处理技术的发展带来了许多机会，但是不可否认地是，也给我们带来了一系列的挑战：

第一，大数据背景下数据的流量特别大，而且在网络中也会存在一些破坏性行为，因此加强网络的安全性以及图形处理储存的隐私性是我们当下亟需解决的一大问题，我们也应该采取一些行为来避免遭受不法分子的伤害；

第二，在大数据的时代背景下，网络对计算机的硬件设备有着越来越高的要求，因为计算机的硬件设备决定了网络的传输速度，所以我们应该在技术加以创新，从而提高网络的传输速度；

第三，大数据的存在同时也要求较大的储存量，随着信息数量的不断增加，储存空间也应当进行相应地调整，从而不断提高传输信息的速度；

第四大数据时代对信息的筛选和提取都有一定的要求，当然在巨大的数据信息里提取出有价值的信息是十分不容易的，所以对我们的图形处理技术也提出了更高的要求，我们应该不断创新，从而对图形信息技术更好地处理[3]。

4 大数据背景下的图形处理技术的变革探索

4.1 大数据背景下的图形处理技术的内容

4.1.1 信息安全

任何事情都会存在安全隐患问题，大数据背景下的数据安全更是可能存在安全隐患，在图形处理技术方面，我们也需要做出一定的努力，主要包括构建信息安全系统、加快大数据时代信息产品的研发以及深度检测重要数据。其中，数据的安全问题是我们广泛关注的问题，由于传统的信息安全系统已经无法满足大数据时代信息的安全，所以我们更应该加快对于新数据产品安全技术研发的脚步；其次，对于数据的检测虽然浪费时间，但是一旦对数据进行了整理，会使得我们的工作过程变得简洁便利，因此，对数据进行深度检测也是非常必要的。

4.1.2 信息储存

信息存储工作是指通过某些特定的方式将所获取的信息在数据库中进行存储，当我们需要某一信息时，可以对其进行提取，所以使得我们在大数据的时代背景下，也能保存大量的信息，而且信息变更速度也比较快速，相应地，我们也需要对图形处理技术进行合理的存储，从而实现更加便利地对大数据的长期稳定存储。

4.1.3 数据的传输与获取

对于任何信息的处理，都需要先获取数据，对于数据的获取我们要在对目标信息进行实时监控的基础上，在数据库中提取所存储的信息，从而实现向各个软件系统输入信息，最终，通过数据的传输技术，把经过处理的数据传输到用户手中，实现数据的传输过程。

4.2 大数据背景下的图形处理技术的发展

4.2.1 图形图像处理技术的应用

大数据背景下的图像处理技术的应用是十分广泛的，会涉及到人类生活的各个方面，其中主要应用于以下几个方面：（1）工业生产中的应用。其中包括机器人的视觉、自动化控制以及无损探伤等；（2）遥感中的应用。其中包括土地测绘、环境污染检测、气象监测以及军事方面的勘察等；（3）医学中的应用。其中主要包括临床检查中的核磁共振检测以及CT检查等；（4）交通领域的应用。当今时代，交通管理逐步趋于智能化和自动化发展，因此我们可以利用图像识别的技术来定位汽车牌照的信息，从而实现交通的合理化管理；（5）电子商务领域的应用。在此领域范围内，图形信息处理技术也被广泛应用，可以进行身份的识别、产品的防伪等；（6）安全领域中的应用。利用模式识别的技术，图形处理技术逐渐走入国防军事工作，以及公安部门的工作中，其中一些案发现场的照片、字迹以及指纹识别技术都要依靠图形处理技术。

4.2.2 图形图像处理技术存在的问题和发展方向

图形图像处理技术发展过程由于受到计算机硬件的限制，所以还存在一些局限性，大数据背景下的图形处理技术需要云计算机网络的支持，在將来，计算机网络会把网络数据和计算机硬件分开，从而将当前的传统网络转变成云计算网络，从而计算机会与网络形成真正的大数据网络系统。

其中，图形图像处理技术的发展过程中存在的问题主要表现在以下几个方面：（1）边缘学科的研究会促进创新处理方法的发展；（2）在我们致力于提高数据的精准度时，还要解决数据传输速度的问题，以及数据数量较大和处理速度较低而不匹配的问题；（3）加强创新软件的研究，从而促进图形处理技术的发展；（4）深化理论研究，从而形成自身的理论体系；（5）进一步建立图形信息库，将相同的格式统一存放检索，从而为不同领域的图像图形的交流提供便利，最终实现资源的共享。

因此，我们要在大数据及其核心处理技术研究的基础上，进一步去研究图形处理技术，并且在大数据背景下，不断进行技术创新，对自身的技术能力进一步提高，并且在大数据背景下勇于去接受挑战，对发展前景进一步做出分析，更好地去发展图形信息处理技术。

在大数据的时代背景下，信息处理技术方面取得了飞跃般地进步，其中也包括图像图形处理技术，这些技术的进步都对未来计算机技术的发展有所帮助，在新时代来临之际，我们也需要对自身的发展加以调整，来努力跟上时代的步伐，图像图形信息处理技术在发展的过程中也面临着许多挑战，面对这些挑战，我们需要努力去克服，同时也要抓住发展机遇，更好地取得发展的机会。加强大数据时代下信息的安全性，所以要加强重要数据信息的监控管理，毋庸置疑，在信息技术发展的时代，世界也将会有越来越多的变化。

5 结 语

综上所述，本文在对图形信息处理技术研究的基础上，结合大数据的时代背景，深度研究了图像图形的处理技术，并且对大数据时代背景下产生的图像图形处理挑战和前景做出了分析，期望能够为大数据时代背景下图形处理技术变革提供一定的理论指导以及借鉴价值。

参考文献：

[1] 张镜宇.“大数据”时代的信息处理技术分析 [J].科学与财富，2017（9）：36.

[2] 陈士磊.以“能力为重”的《Photoshop图形处理技术》实践课程改革研究 [J].电子世界，2013（11）：165-166.

[3] 赵锐.基于大数据背景下的图形处理技术变革探索 [J].电子测试，2014（20）：143-144+140.

作者简介：朱平哲（1982-），女，汉族，河南驻马店人，讲师，硕士研究生，研究方向：计算机数据库、图形学。

作者：朱平哲