基于流量大数据的智能交通信号控制系统

孟 柯,王忠豪,李金威,刘晓达,杨玉柳

（山东理工大学计算机科学与技术学院,山东 淄博 255049）

基于流量大数据的智能交通信号控制系统

孟 柯,王忠豪,李金威,刘晓达,杨玉柳

（山东理工大学计算机科学与技术学院,山东 淄博 255049）

现今，学术界和工业界已经进入了大数据时代，智能交通信号控制系统是大数据应用场景中的一个重要领域。然而，由于动态车流量数据规模的变大，对交通网络的有效管理提出了重大的挑战。本文介绍了基于流量大数据的智能交通信号控制系统，对城市的整个交通流量进行实时的智能检测与记录。经测试表明，该系统可有效监测全城市交通流量状况且运行正常，能够有效实现对城市交通管理。

智能交通信号控制；大数据；RFID无线设备

随着物联网、传感器等信息技术的发展，海量感知信息通过网络汇集形成具有潜在价值的大数据集合，在过去的十年中，针对大数据应用已在众多领域开展研究，并取得了较好的研究成果，例如图像识别、视频搜索、语言识别和个性化推荐等。智能交通系统问题是大数据应用场景中的一个重要领域。造成交通调度效率低下的主要问题是交叉口车辆流量的爆炸性数据。传统的方法无法处理巨大的数据量，因此自动调优问题仍然是许多研究者所追求的。大数据相关技术的迅速发展，为解决数据量过大的问题提供了新的思路和工具，本文提出了一种基于流量大数据的智能交通信号控制系统。

1 大数据智能交通信号控制系统结构

为有效诱导城市交通，大数据智能交通信号控制系统整合交通信号控制系统和大数据服务系统，如图1所示。该系统由交通信号控制机、RFID无线设备、智能交通服务平台组成。

交通信号控制机:该设备连接叉口各方向的交通信号灯组、叉口RFID无线设备和智能交通大数据服务平台，实现叉口交通信号灯协调控制、流量数据采集等功能。

RFID无线设备:采集车流信息发送到交通信号控制器的设备，通常包含以下组件:RFID标签读取器和天线模块。

智能交通服务平台:平台实现对交通信号控制机的管理和控制，除可配置信号机的参数外，还可实现对历史交通数据的分析功能。

交通数据仓库：存储采集的交通历史数据，支持数据清洗、过滤和自动预处理功能，为高效实施交通数据挖掘分析提供数据基础。

2 系统关键设计目标

大数据智能交通信号控制系统在可用性、可靠性和可扩展性方面遵循以下设计目标:

（1）可用性:智能交通信号控制系统被部署在交通十字路口，除控制叉口信号灯组外，借助RFID无线设备采集交通流量。

（2）可靠性:由于系统是在没有用户干预的情况下运行，所以系统必须具备有处理突发情况的能力，保障系统运行可靠。

（3）可扩展性:大数据智能交通信号控制系统是为大数据时代的高效扩展而设计的，为了确保最大的可移植性和多功能性，设备配置必须可灵活配置，使得该系统更容易适应新的需求。

3 交通信号大数据处理平台

交通信号大数据处理基本流程与传统数据处理流程基本相似，整个处理流程可以概括为数据采集、数据导入和预处理、数据存储、数据分析和可视化展示五部分。由于交通大数据要处理大量的、非结构化流量数据，要求处理的强实时性，所以在各个处理环节中采用MapReduce分布式计算框架以及实时流数据处理计算框架，数据存储用支持文本存储，支持事务以及分布式数据库HBase和分布式文件存储系统HDFS。

依据大数据处理流程及交通数据处理的特性，整个平台的构建分两部分，依次为对交通大数据离线批处理、深度挖掘的Hadoop生态系统和对交通信号大数据进行强实时流式计算的Storm处理系统，交通信号大数据处理流程如图2所示。

4 结束语

数据是驱动智能交通发展的基础，大数据技术的开发利用将为智能交通的进一步发展带来质的飞跃。本文建立了基于大数据的智能交通信号控制框架，该框架能够兼顾交通数据处理的强实时性和高效性，也兼顾了交通信号数据量大、分散的特点，以支持交通流短时预测、交通诱导、居民出行模式等运用大数据技术进行分析。

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10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.01.111

淄博市校城融合发展计划/SDUT & Zibo City Integration Development Plan（2016ZBXC003）

孟柯（1996-）,男,山东济南人,本科,研究方向：智能交通信号控制技术。