大数据时代智能交通的数据技术

鲍俞辰 谢晓燕 高磊

摘 要：大数据的来临对我们的日常生活产生了巨大影响，人们生活的方方面面都受到了大数据发展所带来的便利。随着经济水平的发展，我国汽车保有量正经历着飞速发展，人民的日常出行也不满足私家车出行，公交车、BRT、出租以及地铁都为人们出行提供了多样的选择性。在大数据的时代背景下，通过数据采集和分析，对当下城市交通系统进行合理改善，能够解决现有城市普遍存在的城市化所带来的问题。

关键词：大数据时代 数据技术 城市交通

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1003-9082 （2018）05-000-01

引言

随着经济水平的不断发展，人民生活水平的日益提高，人均拥有汽车的系数不断增高，汽车保有量急剧增加。在城市化的发展进程中，汽车的剧增超过了原有的交通承载力，城市道路超负荷运行，导致城市交通问题日益严峻。利用大数据带来的分析解决方法对城市交通进行改善，是本文主要围绕进行阐述的内容。

一、大数据的发展现状

在大数据的应用发展中，我国的大数据观念和产业均起步较晚。但在对情景分析中，我国的大数据产业在通信、金融领域市场突破百亿元大关。在高增长率的发展下，未来三年将突破150亿元。在社会各界对大数据的关注和推动发展下，大数据应用已经应用于各行各业，包括交通、医疗、生物技术、零售业、农业生产及个人服务等行业领域，在其中也发展出大数据的有关新服务和新技术。

根据我国对大数据产业发展规划，我国将着力打造大数据成为国民经济支柱产业，在各行业和社会服务中广泛推广应用，推动大数据产业在我国快速发展，健全有关大数据产业的体系，推动地方政府进行对大数据产业的法律法规制定和政策引导，主动引入大数据产业的企业进行行业引导。对有资质进行大数据产业创新发展的公司进行政策扶持，提高和带动地区大数据产业的发展，使大数据行业达到较高水平。

二、大数据的应用特点

1.大数据的含义

大数据就是巨量数据集合的意思，由于全世界范围大数据发展都处于开始阶段，目前大数据的涵盖范围广泛，还没有统一的定义。在2011年，由全球著名的公司在研究后提出大数据的概念，意为信息时代海量数据集合。在短短的几年中，大数据已经广泛存在应用在各个行业中，并成为行业发展不可或缺的重要组成部分，在大数据的应用中，人们能够在当中挖掘发现海量的相关数据进行分析研究，从而掌握行业的发展重点。伴随着互联网信息技术的不断发展，大数据作为互联网时代的一次革命，拥有PB级规模的巨大数据量，变成推动社会发展的重要技术支撑。

2.大数据的特点

2.1数据量巨大。随着物联网等信息技术的发展，用户几乎每一个动作都会被计入数据库，从而形成了PB级别的数据库，这些数据可广泛应用于医疗、农业、公众舆情等方面，为工作发展提供数据导向。

2.2数据类型多样化。丰富多样的数据不仅来源于数据库的内部运作，更来源于组织外部的社会网络数据。

2.3数据的时效性高。随着网络信息时代发展速度的不断加快，数据的代谢速率也在不断提高，为了保证数据的时效性，通常人工代替智能来筛除非结构化数据中失效的数据。

2.4价值密度不高。随着互联网渐渐融入生活的方方面面，信息数据来源于生活，信息量较大，因而存在着许多无关的信息，数据采集不全面、不连续、不及时等因素都会对数据采集的真实性带来影响。但当信息量规模较大时，即可通过多量数据综合来分析得到真实全面的结果。

三、智能交通体系的建立

1.智能交通建立的框架

智能交通体系主要包含数据感知部分、软件应用部分、数据分析预测部分以及优化管理部分。物理感知部分是对当下的交通状况进行及时有效数据提取。软件应用部分是将感知到的数据进行综合处理及数据分析，并针对具体的实际情况采取及时的预警措施。例如：在规划交通主要干线时，应对交通问题进行监控。同时，利用应用平台的优化管理，对机动车进行智能诱导等等。

通过安装高清摄像头对交通主要干道进行实时的视频监控、信息识别等技术手段，可有效的拓宽交通管理的空间范围、时间深度、精细度等。如果每个城市都能实现智能交通并进行数据交互，则会收集到更加丰富的交通监控数据。

2.智能交通数据处理体系的构成

智能交通数据处理体系的构成主要包括数据采集、车辆信息、道路运行等数据的处理、储存和检索。智能交通数据处理系统可科学的实时数据进行处理，并对每日产生的数据进行储存，并从中检索出具有价值的信息进行进一步的规划与利用。

四、大数据技术

1.数据的采集与处理

为了给交通建设、管理体系带来可靠的数据支撑，通常需要对整个交通领域进行全方位的数据采集与处理。可同过传感器、数据识别技术对获取的數据进行检索、分析、转化等处理。数据的主要内容是对车辆的实时监控，以降低交通事故的发生频率，对道路承载力进行科学的评估，对道路流量进行合理的规划。

2.数据储存与管理

通过将数据存储与存储器，建立对应的数据库，来系统化的实现智能交通下大数据的储存与管理。利用简单的数据模型，从元数据中检索出所需的应用数据，从而有效的实现数据的过滤与应用。

3.数据的分析与挖掘

大数据技术的核心部分就是数据的分析与挖掘，需要从庞大的数据库中，筛选出有隐藏在其中的数据，这些数据可能是人们预想之外的，但却有利用价值的。在文档、图片、音频等五花八门的数据中对抽取有意义的信息。该技术主要通过智能抽取模式化、关联化、或者异常化的数据结构，通过建模预测，机器仿真等手段，来满足数据分析的需求。

4.数据的展现与应用

大数据技术能够从庞大的数据库中提取有价值的数据，经过一系列的转化处理，将分析得到的结果应用到实际生活中，以提高工作的运行效率，从而推动人类社会的进步与发展。

结束语

大数据时代为智能交通的信息采集、检索、转化提供了有效的技术支撑，通过对数据资源的合理利用，从而实现对传统交通问题的改善。对于人们的生活而言，大数据时代下智能交通的数据应用，能够科学合理的对城市道路进行规划，有效的改善就人们的日常出行状况。另一方面，对于交通管理部门来说，利用大数据时代下的智能交通技术，能够在人员有限的情况下将人力资源与设备资源进行合理的调配，同时，对一些刑事案件的侦破也具有重要的意义。我国要全面实现智能交通的运用，依然存在一定的挑战，这都将依赖于大数据时代下信息数据的技术支撑。

参考文献

[1]（美）韩家炜（Han，J），等.数据挖掘：概念与技术（第三版）[M]范明等，译.北京：机械工业出版社，2012.