交通大数据下的智能信息服务平台研究

倪志云

摘要：文章在阐述智能交通系统和大数据技术关联的基础上，分析交通大数据下的智能信息服务平台设计和基本应用架构，并就交通大数据下智能信息服务平台的实际应用问题和问题解决对策进行探究，旨在能够在大数据的支持下更好的促进我国交通事业建设发展。

【关键词】交通大数据；智能信息服务平台；建设

在信息技术和网络技术的快速发展下，大数据成为国家发展的重要技术形式，并对人们的实际生活产生了深刻的影响。智能交通系统是交通领域发展的一个重大工程，也是国家发展的重要战略方向。在时代的发展下，智能交通将成为国内未来交通运输业发展的重要方向。在智能交通的快速发展下，大量的交通数据出现，为了能够实现对这些交通数据的有效处理，实现信息共享，大数据处理技术开始被人们应用到智能化交通数据处理中。文章从大数据角度出发，就交通大数据下的智能信息服务平台建设问题进行探究。

1.智能交通系统和大数据技术

智能交通系统也被人们称作是智能化运输系统，主要是指应用先进的科学技术形式，包含信息技术、通信技术、传感器技术、电子控制技术等来优化整个交通运输管控，强化车辆、道路和使用者之间的关联，从而在社会范围内打造一种安全、可靠的综合运输系统。

1.1智能交通子系统的数据整合

智能交通系统的综合性较强，涵盖车辆、道路、使用者三个方面的内容，为了能够更好的促进智能交通系统建设，需要实现子系统的智能化发展，比如可以为车辆系统配置智能车载设备；为道路交通设置智能交通信息控制中心。在各个系统信息的充分整合下来更好的发挥出智能交通系统功能。而想要实现数据信息的有效整合需要打造一个信息共享平台，在平台的作用下为各个子系统信息共享提供重要支持。

1.2基于信息采集技术的大数据应用

智能交通系统建设的重要要素是数据信息，从实际应用情况来看，这些数据信息来源十分广泛，其中比较重要的参数包含平均车速、实时车流量、平均车道占有率等。在智能交通系统的建设下能够更为全面的采集和分析这些数据信息，借助这些信息来对整个交通运行情况进行全面的管理预测。

在以往，数据信息的采集依赖光学检测器和摄像机，受设备自身限制的影响，所获取的数据信息一般是静态的。而在大数据的支持下则是能够为城市交通建设提供动态化的数据信息。

2.交通大数据下的智能信息服务平台的设计

2.1系统总体设计思路

城市交通行业的发展涵盖静态和动态数据信息两种，具体包含非结构化、半结构化的数据信息，在管理和处理这些数据信息的时候各部门存在不同的意见。为了能够提升数据利用率，文章打造涵蓋云计算、大户数据处理瓶体、数据服务总线的系统框架。

交通大数据下的智能信息服务平台按照使用职能分为通用性的服务组件和数据整理、挖掘。数据通用服务组件包含交通流量统计模糊分析系统、车辆分类识别系统、实时交通发布和引导系统、区域流量分析系统等。交通大数据下的智能信息服务平台在运行的时候需要处理大量的数据信息，为了提升信息处理成效需要优先对实时性的信息进行处理，而索引系统则是能够实现对大量数据信息的查询处理。

2.2系统总体框架

交通大数据下的智能信息服务平台系统总体框架充分参照物联网层次模型，在分层设计思想的指导下确保各个层级接口的互为联系。整个交通大数据下的智能信息服务平台分为五层，通过分层体系架构能够在一定程度上降低各个模块应用之间的耦合性，增强各个模块应用的协调性，从而提升智能交通数据应用效率。

2.3子系统层级功能分析

第一，智能交通感知设备层功能。在智能交通中，感知设备层能够对标识对象（机动车）的行为进行全面的感知，并按照交通管制的要求来制定采集操作。感知设备层所涉及到的设备包含无线射频识别设备、卡口设备、视频设备等。第二，智能交通传输层功能。传输层能够将感知设备层收集到的数据信息传输到数据中心，并在多种通信方式的作用下来实现采集数据端和前后台的双向传输。第三，智能交通平台层功能。智能交通平台层具备数据处理引擎、数据存储、数据云系统管理三个子功能。数据引擎能够将传输层传递来的数据进行清洗和补漏，结合需要将原始的数据转变为具有统一标准的数据。云管理平台则是能够完成对整个支撑服务系统的统一调度和管理。第四，智能交通服务层功能。智能交通服务层涵盖了多个交通服务协议，能够按照协议的要求来调度使用交通信息。

3.交通大数据下的智能信息服务平台的应用架构

3.1系统应用架构分析

交通大数据下的智能信息服务平台要能够满足城市智慧交通信息采集、传输、交换、清洗、存储、资源调度要求。基于交通大数据的智能信息服务平台包含通用性的服务组件、数据处理、云管理平台、运行维护管理、安全管理等系统应用。

3.2系统架构的模块分析

第一，通用组件服务。智能交通系统通用组件包含交通流量统计和模糊组件、车辆识别和告警、实时性的交通信息发布和诱导等。在确定好通用服务组件基础上可以根据的服务对象的等级和需要来为其提供服务，并将客户所需要的信息服务封装为一定的形式提供给客户。第二，数据处理。智能交通系统包含数据采集系统、消息规整分析、实时控制系统、批量信息处理系统等。第三，云计算管理平台。云计算管理平台在云计算的支持下能够为交通运输管理 提供必要的资源服务。第四，运行维护管理。智能交通系统运行维护管理主要负责对整个系统运行的监控和维护，并调动一切积极因素打造可靠的运行维护保障系统，不断提升整个智能交通系统平台的运行效率。

3.3系统构建的关键技术

第一，平台数据信息的收集和存储。信息化技术在交通领域的引入使得交通数据处理经历了从文本文件到平面数据库打造和关系型数据库应用的转变。在大数据技术的作用下有效处理了数据存储和操作所面临的问题。但是在交通量不断增加的今天，不能应用单纯的关系数据库来处理交通信息，而是需要采取动态扩展这种新型技术来处理平台数据信息。动态扩展信息技术形式采取Hadoop分布文件系统和HBase分布数据库结合的方式来进行数据的存储，打造完善的数据存储系统。第二，规范化的数据流处理。交通大数据下的智能信息服务平台涵盖多个方面的交通信息，这些信息在被采集之后会被安排在Hbase分布式数据库中，在经由数据库处理之后予以展示。第三，数据标准格式。按照交通运输业务规划将外部系统的数据格式转变为能够被平台自定义的标准格式。①基础数据源标准。将数据源传输来的数据信息进行标准化处理，并为后续智能交通数据库设计提供重要支持。②元数据标准。将得到的数据按照人、机、法、环的概念进行统一分类整体，确保数据使用的连贯性。

4.交通大数据下的智能信息服务平台应用存在的问题

4.1没有为产学研领域发展提供有力支持

受多種因素的影响，我国智能交通大数据应用领域没有形成规模化、产业化的模式，国家为智能交通的发展没有予以足够的投入支持。虽然越来越多的企业开始参与到智能交通大数据建设应用中，但是这些企业从事的是系统集成工作，在发展的过程中缺乏技术创新能力。

4.2智能车载信息服务缺乏

当前，城市道路行驶感知技术发展起步较晚，使得我国智能交通发展感知技术和国外先进国家相比存在较大的差距。在智能车载信息服务水平较低的情况下，车载系统的建设完善依靠国外先进国家。

4.3智能车路协同技术落后

当前，在我国交通领域对人车以及路况协同控制、车载 、路侧信息资源优化配置等基础理论的研究没有顺利开展，在车辆高速运行的时候，无法对距离车辆较远环境进行充分的感知。同时，车辆之间、车和路之间的协调交互通信技术缺乏，车路协同标准规范体系没有建立。

5.交通大数据下的智能信息服务平台应用的优化对策

5.1提升交通信息化水平，推进产学研发展

在现代科学技术的发展支持下推进交通信息化水平建设，打造车联网和路联网结合的多维度智能交通信息网络技术，将电子标签、人脸识别技术等应用到现代交通领域。同时，政府部门还需要加大道路交通的产学研发展，加大交通产业创新战略联盟和企业的合作，不断提升智能交通的发展水平。

5.2提升交通运输系统服务水平

借助先进的技术和合理化的资源来提升我国道路交通系统的综合效能，优化整个交通系统的布局。针对当前道路交通拥挤的现象，智能交通还需要借助大数据系统来全面分析人们的出行规律，制定科学合理的出行计划安排。

5.3积极发展智能交通控制技术

在未来，智能交通的发展方向是智能车路协同技术形式。多系统协同技术形式应用到智能交通领域能够提升整个汽车的安全性能，减少汽车运行对道路的破坏。

5.4提升大城市区域交通控制水平

智能交通系统产业技术是支撑该系统发展的重要关键，为此，在科技的支持下需要交通管理人员加大对智能交通系统应用技术的研究，使得整个交通系统发展技术摆脱对国外市场的依赖。

6.结束语

综上所述，智能交通系统的建设为我国交通领域发展提供了重要的便利和支持，有效提升了我国道路交通法在水平。在智能交通系统打造的过程中大数据技术发挥了十分重要的作用，特别是有效解决了信息量不对称、信息使用缺乏沟通的问题，强化了各部门在智能交通发展建设中的作用，为人民出行和交通安全提供了重要支持。为此，在新的历史时期，需要相关人员加强对智能交通系统和大数据技术的应用研究，并在此基础上打造基于交通大数据的智能信息服务平台，发挥出云计算和大数据技术在智能交通打造中的作用，不断促进我国交通事业发展。

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