大数据技术在智慧交通管理平台中的应用

大数据技术在智慧交通管理平台中的应用

唐海 ,姜瑞华

重庆市公安局渝北区分局交通巡逻警察支队    401120 

摘要：在国家社会经济快速发展的背景下，近年来我国城市化进程大大加快，交通运输发展迅速。但是，随着人们日益增长的出行需求，交通管理工作也逐渐暴露出不足和缺陷，不能满足快速发展的交通出行需求。从这一角度出发，我国应积极探索大数据智能交通管理信息化建设路径。运用大数据助力智慧交通领域发展更多的创新理论与应用，期待大数据技术在智慧交通建设中更进一步，发挥引领作用。

关键词：大数据技术；智慧交通管理平台；应用；

引言

改革开放后，城市交通呈现出行量大规模增加、出行方式多样化的特征。城市交通管理系统的主要作用，在于实现交通通行量控制，主要手段在于交通限流。城市交通管理系统根据交通通行量差异经历了节点限流、线性限流、辅助限流和综合限流模式演变。伴随着我国交通领域主要参数跃居世界排名前列，传统的城市交通管理系统已无法完全适配新时代的交通发展。信息科技领域的发展为交通管控模式转型升级提供技术实现手段，智慧交通已成为各地方政府的研究热点和建设领域。

1推进智慧交通规划建设的必要性

1.1提高交通规划效率与准确性的需要

以往交通规划多采用基于计量模型的数据调研，需要投入大量人力资源、物力资源来收集数据，效率较为低下，且误差较高。而通过开展基于大数据的智慧交通规划，可以直接线上收集手机信令数据，获取个体出行特征，并借助大数据重复使用与挖掘优势，降低人力资源与物力资源投入，在短时间内获得规划样本数据。同时，基于大数据的样本分析，可以降低规划前期因抽样调查而引发的偶然误差，提高交通规划的准确性。

1.2提高交通规划智慧水平的需要

智慧交通中的“智慧”不仅表现为硬件条件充足，而且表现为软件配套优良。通过将大数据技术应用到智慧交通建设过程中，可以发挥针对性数据挖掘算法优势，根据不同交通参与者需求进行个性化模型构建。比如，在道路交通系统中，借助基于动态实时化的大数据技术，可以进行信号灯控制、交通标志标线、网络电子喇叭等设施设置，确保管理决策的精确性、有效性，切实提高交通规划智慧水平。

2智慧交通目前存在的不足

智慧交通是从智能交通发展演变而来的。1995年，我国交通部安排所属的研究机构参加了当年11月在日本横滨召开的第二届ITS世界大会，这是我国首次参与类似会议。2014年，交通运输部立足于服务“两个百年”目标，提出了“四个交通”的概念，即综合交通、智慧交通、绿色交通、平安交通，智慧交通的概念由此逐步被推广和接受。经过多年的建设，智慧交通基础设施逐步完善，部分大城市则更进一步，例如杭州通过将交通信息融合进“城市大脑”，利用大数据等技术赋能城市智慧交通，取得了较好的反响。但是多数城市还存在着一些问题，从市民的角度看，存在的问题有：①路面依然经常拥堵；②交通秩序方面，违停、加塞等违法乱象时有发生，查处手段不够；③交通信息服务方面，路况、停车位、充电桩、公交车次等信息实时性不够，且各有各的软件，使用麻烦。从交通管理部门的角度看，存在的问题有：①交通数据的感知手段单一，对城市支路和基础设施年限较久的老城区覆盖不够，大数据缺少全面性；②数据分析和利用力度不够，大量的视频数据被用作普通视频监控和治安监控；③数据的开放程度和融合程度不够，导致信息孤岛现象、大数据环境下数据匮乏的窘境。交通出行方式越来越多样，交通环境也越来越复杂，必须利用新的技术手段助力管理部门精准治理，提供及时有效的惠民服务，提高市民的“获得感”。

3智慧交通中大数据应用对策

3.1边缘计算。

城市智慧交通微观策略，在于构筑多个以边缘计算为基础的专网，通过区域性交通控制，达到整体城市交通控制效率提升。边缘计算是以云边结合的模式处理集中与分布的数据，降低时延、弹性和对带宽的需求，构筑在边缘计算基础上就近提供云服务，提出云边结合。但边缘计算存在网络架构复杂、终端落地难、新增投资大等特点，在实际实施过程中存在一定的难度。目前智慧交通包括应用层、平台层、网络层和终端层。边缘计算是简化城市智慧交通网络架构、促进网络扁平化发展、减少网络信息处理量的核心方法。当前边缘计算的主要运用在于通过网络切片，实现网络核心网处理效率的提高。

3.2指挥调度中心

指挥调度中心是智慧交通数据信息的提取展示区，也是对交通事件的决策地，应能够将路面视频、交通数据、警力分布地图等信息，通过虚拟实景、增强现实等技术进行结构化描述，对画面中的对象和地图中的对象进行定义、赋予属性，并与交通数据分析结果进行叠加，构建一个4K高清分辨率的交通调度指挥实景式、立体化、动态呈现和交互的平台。指挥调度中心一般可以划分成指挥大厅、会商室两个功能区，并配备相应设备。

3.3完善智慧交通设施框架

基于大数据的智慧交通应在传统的服务于民众基本出行需求的基础上，提供更具针对性、更加多元化的服务，服务需涵盖出行前、出行中、出行后几个环节。在出行前，智慧交通需要依托公共信息开放平台中存储的用户完整逻辑链条信息，为其提供目的地状况分析、相同目的下可替代目的地信息，满足用户智慧换乘、智慧公交需求；在出行中，智慧交通需要集成车路协同、实时路径导航、驾驶辅助、车联网模式，为民众提供接驳换乘指引、实时位置服务；在出行后，智慧交通需要及时搭接民众出行目的，为其提供智慧枢纽、智慧停车服务，降低民众出行的外部成本。根据上述服务需求，交通规划人员应立足交通大数据采集分享平台，在提取交通数据特征并整合应用的基础上，制订智慧交通硬件资源云化管理方案，在云端自动生成交通态势、问题，开展智能化、可视化、一体化指挥调度。

3.4健全配套保障

首先，要改革交通管理机制，有关部门要完善管理制度，制定各地交通状况政策，有效解决交通安全管理中出现的问题。大数据时代，各部门需要智能联系、沟通，管理体系中的保障尤为重要。其次，要保证数据质量以及购买数据的设备质量，需要大量的钱来维护或更新设备。智能交通系统的研究和开发也需要资金保证，以增加资金投入，保证大数据技术的研发。再次，是人才的保障。国家可以为大数据、云计算、互联网等领域的复合型人才培养提供大量支持。最后，为交通行业开发互联网协议地址程序第6版(IPv6)，推动第五代移动通信技术(5G)、卫星通信信息网络等不同交通领域的研发。作为综合运输系统的一部分，进行大数据关键技术的研发和应用。

结束语

智慧交通是智慧城市的重要组成部分，日常生活的衣、食、住、行，出行是市民每天都在经历的，是体现市民“获得感”的重要一环，大数据时代背景下，智慧交通规划建设获得了新的机遇。城市交通规划人员应明确大数据手段在智慧交通规划建设中的优势，借助大数据手段挖掘以往易忽略的问题，为交通规划提供更加多元的数据。同时，不断改进数据获取与处理方法，更加快速、精准地获知交通现状，在揭示区域交通问题的同时对其进行追踪评价，切实加深交通数据挖掘深度，提高交通数据挖掘结果公信力，为智慧交通规划建设提供充足的数据支持。

参考文献

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