大数据在智能交通系统中的应用

摘 要：近年来，如何处理交通拥堵、交通污染以及交通事故等城市化现象已逐渐成为各国的亟需解决的问题之一。针对这一现象，结合大数据的智能交通系统（ITS）逐渐发展起来，该系统的信息不仅高效、准确，更重要的是还可以提供实时的数据，可作为管理部门处理交通事故和违法行为的参考。

关键词：大数据；智能交通系统；ITS

中图分类号：TP39 文献标识码：A

在城市经济高速发展的前提下，汽车产业也逐渐成为人们生活的重要部分。在城市经济高速发展的前提下，汽车产业也逐渐成为人们生活的重要部分。汽车时代的到来，引起了很多社会化的问题，交通堵塞、交通事故、环境污染以及能源消耗等状况越来越严重。尤其是交通堵塞，已经成为了全球性的社会问题，并造成了巨大的经济损失。环境污染也是社会发展中遇到的重要问题，汽车所需的燃油资源属于不可再生资源，车辆的增加也促使全球的油耗量快速增长；同时，汽车排放的尾气会导致温室效应、光化学烟雾等环境问题。因此，对于如何管理地面交通就成为了全球性的讨论热点。随之而来的，将科学的信息技术引入交通管理，构建了智能交通系统。伴随着云数据的不断发展，大数据也受到了越来越多的关注。而基于在技术上、在应用上的强大作用，大数据被引用到智能交通的管理中，通过该平台的理论、方法和技术，从而改善城市交通存在的问题。

1 大数据的概念

大数据（BIG DATA），又称作巨量资料，是IT行业的专业术语，是一个数据量、数据类别都很大的数据集，但是这些数据集利用传统数据工具不能进行处理与分析，而是需要利用新的模式来完成海量数据的优化和管理。科学家John Rauser认为，大数据是一个拥有着计算机无法处理的巨大数据量。Viktor Mayer-Schonberger在《大数据时代》中提到大数据是利用所有数据进行处理的而不是通过随机分析法对部分数据进行分析。研发小组则表示大数据拥有着最强大的宣传技术，以及最时尚的技术。亚马逊网络服务对大数据的认知则说明大数据需要多个工作负载。大数据总体被划分为技术、工程、科学与应用四大类别，讨论最多的是技术与应用。大数据有着“4V”的特点：数据量大-Volume、处理速度快-Velocity、数据类别多样-Variety以及数据真实性高-Veracity。大数据研发和使用的意义，不仅涵盖了庞大的数据信息，同时，还会对含有不同意义的各种数据进行更加专业、详尽的加工和处理。各种传感器都是大数据的来源与承载方式，被广泛应用在天文学、生物地球化学、交通领域、电子商务以及各种复杂的跨学科的研究。

2 智能交通系统（ITS）

2.1 ITS概念

ITS即智能交通系统（Intelligent Transportation System），是以现代电子信息技术为基础的、面向交通运输的服务系统，是未来交通系统的发展方向，利用信息技术、通信技术、控制技术、计算机技术和电子传感技术等先进有效的技术有段，构建一个可以用于整个地面交通管理的系统，完成信息的收集、处理、分析与利用，具有智能化、信息化、自动化、等特点。系统由最初的交通控制系统、交通监控系统、车辆管理系统和旅行信息系统四个子系统，又衍生出电子收费、货运管理和紧急救援等系统。在交通领域，海量的数据主要包括4个类型的数据：传感器数据（位置、温度、压力、图像、速度、RFID 等信息）；系统数据（日志、设备记录、MIBs等）；服务数据（收费信息、上网服务及其他信息）；应用数据（生成厂家、能源、交通、性能、兼容性等信息）。交通数据的类型繁多，而且体积巨大，因此，利用大数据技术对交通行业进行海量数据的统计分析，有着较大的优势。

2.2 ITS结构

基于大数据技术的智能交通系统主要由三部分组成，分别为基础服务、数据分析和终端发布。基础服务部分是利用云计算方法整合各类数据，并进行分析和储存，有较好的安全性和稳定性。数据分析部分则是基于Hadoop、NoSQL、HBase和数据挖掘等技术的大数据分析，可以分析天、周、月以及年级的数据，结合数学模型，对交通数据进行实时处理和有效分析，并进行趋势预测。终端发布部分是将之前产生的数据及分析结果传输并储存到云端，并根据不同终端需求，提供有效数据。图1为智能交通系统的整体框架结构。

3 发展前景及挑战

基于大数据技术的智能交通系统不断发展，在未来会有显著变化。首先就是智能前置，在2010年前后，抓拍单元只是单纯的抓拍相机，之后的智能分析需要其他设备完成，而现在抓拍单元实现了“一体化”，可以由相机来完成交通状况显示和数据智能分析。其次就是建设规模庞大，即使在一个中小型城市，设备数量以及抓拍图片数量规模都十分惊人。

但是伴随着城市交通压力越拉越大，智能交通系统的发展也面临着很多的挑战：交通情况复杂，信息繁冗，数据资源零散，缺少统一的标准，此外，基于大数据的智能系统所提供的信息服务产业链还没有形成。而这些问题，还需要我们进行更深层次探索和研究。

参考文献

[1]张可，齐彤岩，刘冬梅，王春燕，等.中国智能交通系统（ITS）体系框架研究进展[J].交通运输系统工程与信息，2005， 5（05）： 6-11.

[2]李哲.大数据时代：智能交通发展的机遇和挑战[J].经济研究导刊，2014（33）：227-228.

[3]李建国.智能交通发展中的大数据分析[J].硅谷，2014（06）：1， 3.

作者简介：吕浩涵，助理工程师，中国交通通信信息中心，研究方向：交通运输、系统工程、通信。