大数据的智能交通体系架构

翟晓丹

摘 要：随着经济的发展，近年来，私家车的数量大幅提高。道路上大量车辆的出现给现有的交通管制系统带来了挑战。为了应对该挑战，交通管制系统不断进行技术上的升级，充分结合了电子计算机技术与互联网技术，总体向着智能化管理发展。主要探讨了大数据交通管理体系的建立，并对一些关键的技术环节进行了深入研究。

关键词：大数据；智能交通；Map Reduce；车辆信息

中图分类号：TP311.13 文献标识码：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2017.06.122

1 大数据在智能交通领域中的应用特性

交通大数据的活化应用将给交通发展带来巨大变化，这主要体现在大数据技术的实时性、分布性、高效性及预测性方面。

1.1 实时性

每日在交通道路上产生的车辆数据都十分庞大，从庞大的数据库中寻找精确的车辆信息必须经过层层筛选，花费的时间较长。同时，现有的交通管制系统对自身储存的信息并不具备分析处理的能力，筛选过程必须依靠人工劳动才能实现。对于此问题，采用大数据的相关技术便能解决，即无论数据的存储量如何，依靠大数据技术都能在短时间内调取出想要的信息。

1.2 分布性

交通数据由多个分支单表组成，各个单表所统计的信息不尽相同。比如车速的检测和车辆信息拍摄是由不同的系统完成的，体现在不同的单表中。将这样独立的单表数据集中在一起进行综合分析，从而全面、有效地了解道路上的车流量。但数据的综合汇总工作必须由人工操作完成，会耗费大量的人力和时间，效率较低。此类问题也能够通过大数据的技术予以解决。

1.3 高效性

对于车流量较大的道路，必须采取强制性的管制措施，这样才能最大程度上减少交通拥挤的状况。对于一座城市而言，大到整个市区的交通管制规划，小到相邻路口信号灯时间关系的确定，都需要调配中心进行统一管理，使之协调运作。大数据的应用对解决统一调配的效率问题有很大的帮助。

1.4 预判性

道路的车辆数量信息可以用于判断道路的拥挤程度。很多现有的导航软件都借用了大数据系统来判断道路出现拥堵的概率和可能的拥堵程度，智能交通管制系统则利用该统计数据来分配道路运行使用量。

2 交通大数据处理平台介绍

智能交通体系对大数据系统的应用有数据的收集、数据的处理等多个方面。现代交通控制平台主要依靠监控视进行数据收集，即通过摄像头捕获车辆套牌信息、驾驶室的情况等。视频类数据的处理所需的条件要高于文字性或数字性信息，视频中每一帧画面的变动都伴随着时间的变化，这更加提升了对信息处理系统的要求，既要分析数据，又要保证时间上的准确。对于这类数据的处理，现在主要依靠Map Reduce分布式计算框架，横向与纵向两者的结合可保证视频数据的实效性。

3 大数据下的智能交通系统框架

3.1 系统架构

基于大数据架构的智能交通解决方案是覆盖范围更大，可实现立体化全方位的综合性交通管理系统。它在信息采集、动态监控、智链管控等多个环节上都有所拓展，在交通信息的采集方面将多种固定式的信息采集方式综合运用。随着交通控制系统的技术升级，所采集的数据信息形式多变，单纯的视频数据占据的比例开始降低，文字信息和图片信息开始增多。大数据智能系统能兼容多种形式的信息，同时，运用统一的分析平台可实现多种形式的自由切换。

智能交通系统的基本框架主要分为3层：①感知层。通过多种终端系统，比如RFID、传感器、摄像头等对车辆运行状况和交通信息数据进行感知和采集。②网络层。通过电信能力汇聚网关，接入电信运营商的各种核心能力与短、彩信，定位和IVR等。③应用层。通过服务总线，对终端信息进行整合、分析和轉换，将物联网能力和交通控制系统交互，建立完整、高效的智能交通管理系统的应用平台。智能交通平台的发展趋势不仅在管制交通上，已经开始与其他的行业进行了对接。

3.2 系统功能

3.2.1 终端设备统一管控

该系统能够对多种现场感知设备终端的接入予以支持，对多个终端信息的感知和采集进行统一的管理和掌控。通过运用管控系统，能对终端设备进行更新升级，也可进行远程控制和远端处理等操作。终端设备的统一管理这一目标的实现，使智能交通管理系统更加全面，满足应用对终端设备进行监控管理的共同需求。

3.2.2 统一数据采集和交换，实现共享

城市中常常分布了不同的交通控制系统，这些平台之间的信息共享对整个城市的交通控制而言具有十分重要的意义。在控制交通时，要求各平台之间进行实时信息共享，大数据系统则在该问题上提供了良好的数据对接技术，在信息共享上的贡献非常大。统一的数据采集和交换使数据信息实现了充分共享，从而提高了数据的利用效率。

3.2.3 提供业务快速开发工具

业务快速开发工作对图形化拖拽开发的方式予以了支撑，业务人员可以根据市场的需求及时对业务进行开发和调整。同时，还可以根据交通管理的实际需要制订业务流程，使管理业务方面的开发更加便捷、高效。

3.2.4 提供智能通道

近年来，在高速收费站上出现的ETC系统就是智能交通系统和电商合作的最好例子。ETC系统要求将牌照信息和车主的个人信用卡相关联，在ETC车辆通过收费站时自动扣款。这缩

短了车辆通过收费站的时间，不仅方便了个人，对于整个道路的交通也有很好的调节作用，在收费站车辆较多时段对拥堵状况的改善效果明显。

4 结束语

综上所述，相比于传统的管理体系，大数据智能管理系统充分体现了计算机和网络技术的效用，解放了大量的交通人力。该系统在交通平台上占据的比例只会越来越大。展望未来的发展前景，大数据技术在现代智能交通领域的应用将全面提升国内智能交通的整体管控水平和信息服务水平。这仅仅是未来发展的一角缩影，更多美好的未来需要我们的努力建设。

参考文献

[1]李建国.智能交通发展中的大数据分析[J].硅谷，2014（06）.

[2]杨正.基于大数据架构的智能交通解决方案[J].北京联合大学学报，2014，28（04）.