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    大數(shù)據(jù)在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用分析

    2017-10-19 00:12:45曹宗然
    建筑與裝飾 2017年2期
    關(guān)鍵詞:智能交通大數(shù)據(jù)技術(shù)

    曹宗然

    摘 要 智能交通系統(tǒng)中數(shù)據(jù)是十分關(guān)鍵的構(gòu)成部分,交通數(shù)據(jù)的收集、處理與公布方式對于智能交通系統(tǒng)有著重大的影響。在大數(shù)據(jù)時代下,將大數(shù)據(jù)應(yīng)用到智能交通系統(tǒng)中能夠給其帶來重大的便捷與優(yōu)勢。大數(shù)據(jù)能夠在數(shù)據(jù)整合與信息收集、信息處理與存儲以及信息公布方面起到重要的作用。交通大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)巨大、處理速度快、高價值、可視化等特點,因此如何高效地利用大數(shù)據(jù)來實現(xiàn)智能交通管理是大數(shù)據(jù)在智能交通系統(tǒng)中應(yīng)用的重點。

    關(guān)鍵詞 智能交通;大數(shù)據(jù)技術(shù);交通大數(shù)據(jù)

    智能交通組織優(yōu)化是一種能夠?qū)⒅悄芙煌ㄐ盘柨刂啤⒅悄芙煌肪W(wǎng)規(guī)劃設(shè)計、智能交通誘導(dǎo)貫通的綜合路網(wǎng)管控方案。通過大數(shù)據(jù)平臺分析和挖掘智能交通違法數(shù)據(jù)、智能交通參數(shù)數(shù)據(jù)、地理信息數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)等基礎(chǔ)數(shù)據(jù),把握路網(wǎng)運行狀況、路網(wǎng)服務(wù)水平以及路網(wǎng)運行特征,構(gòu)建智能交通信息采集系統(tǒng)和輔助決策支持系統(tǒng)。

    1 智能交通系統(tǒng)與大數(shù)據(jù)技術(shù)

    1.1 智能交通子系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)融合

    ITS是一種運輸系統(tǒng)且其綜合性較強,它包含了車輛、道路、使用者這三種最大的子系統(tǒng),并以實現(xiàn)這些子系統(tǒng)的運行效率為主要目的。因此,對于這三者而言,智能交通系統(tǒng)的實現(xiàn)就需要各個子系統(tǒng)更加智能化,例如對車輛系統(tǒng)可以配置智能的車載設(shè)備,道路系統(tǒng)設(shè)置智能的交通信息控制中心,并且能集中發(fā)布交通信息給相關(guān)的使用者。只有各個子系統(tǒng)間的信息被充分整合,智能交通系統(tǒng)才能夠?qū)崿F(xiàn)它的功能,而各子系統(tǒng)要想融合信息,就需要構(gòu)建一個共享信息的平臺,通過這個平臺使各個子系統(tǒng)可以分享信息資源。因為有了這個平臺,城市交通系統(tǒng)更加規(guī)范,各系統(tǒng)之間的信息性質(zhì)、組織結(jié)構(gòu)、傳送方式等更有規(guī)律性、更加高效[1]。

    1.2 基于信息采集技術(shù)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用

    ITS中最關(guān)鍵的要素就是數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)來源很廣,其中較為重要的參數(shù)有平均車速、實時車流量、平均車道占有率等。只有采集并分析大量的交通數(shù)據(jù)信息,智能交通系統(tǒng)才能夠更好地進行管理預(yù)測。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集方式主要是運用光學(xué)檢測器和攝像機等設(shè)備,但所取得數(shù)據(jù)都是靜態(tài)的,而在大數(shù)據(jù)技術(shù)下,不僅數(shù)據(jù)的采集量越來越大,而且可以獲得實時動態(tài)的數(shù)據(jù)信息,未來傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)監(jiān)測會被視頻監(jiān)控、GPS以及移動數(shù)據(jù)等逐漸替代,交通系統(tǒng)越來越向智能化的方向發(fā)展。

    由于運用大數(shù)據(jù)技術(shù),智慧交通可以細化為不同的數(shù)據(jù)系統(tǒng)集合,并且能夠反映數(shù)據(jù)的實時變化,例如,我們可以將車載導(dǎo)航系統(tǒng)與交通信號控制系統(tǒng)結(jié)合,以便使車與車之間形成聯(lián)系,如果將GPS系統(tǒng)、導(dǎo)航系統(tǒng)、天氣系統(tǒng)等相結(jié)合,就能使人與車之間產(chǎn)生連接,再通過數(shù)據(jù)技術(shù)采集實時的數(shù)據(jù)信息,分析其中的行為信息并總結(jié)預(yù)測,方便交通的管理與服務(wù)。

    2 大數(shù)據(jù)在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用要點

    2.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化公共交通服務(wù)

    公共交通指城市范圍內(nèi)定線運營的公共汽車及軌道交通、渡輪、索道等交通方式,這些交通工具都是按時間點發(fā)車,資源配置不合理就導(dǎo)致了等車時間長,乘坐擁擠、擠不上車等一系列問題。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以實現(xiàn)資源的合理配置,通過站點實時客流量檢測,合理分配公共資源,提高資源利用效率。此外。乘客可以通過手機App,實時查詢公交車的行駛狀況、車內(nèi)客流情況供乘客參考,及時更改乘坐計劃,避免出現(xiàn)盲目等車的狀況。公共交通是緩解交通擁堵的一種有效手段,完善公共交通服務(wù)質(zhì)量,讓市民真真切切地體會到公共交通帶來的便利,是市民出行首選公共交通出行的先決條件[2]。

    2.2 大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化交通運輸安全

    隨著國民經(jīng)濟的持續(xù)增長,交通需求越來越大,交通事故數(shù)居高不下,道路交通安全成為全社會普遍關(guān)注的問題。減少道路交通事故的發(fā)生,提高道路交通、安全水平,已經(jīng)成為人們的迫切要求。

    道路交通系統(tǒng)中,因駕駛員的素質(zhì)、車輛的安全性能、環(huán)境、道路及氣候等因素的不良變化,導(dǎo)致這種因素組合惡化,如果這種惡化因素持續(xù)發(fā)生,就可能導(dǎo)致交通事故的發(fā)生。大數(shù)據(jù)的實時性及可預(yù)測性保證了交通系統(tǒng)對事故的主動預(yù)警,以便提前預(yù)測事故發(fā)生的可能性。例如,通過GPS定位技術(shù)采集車輛行駛軌跡,判斷車輛是否正常行駛,若出現(xiàn)非正常行駛及時通知交警部門對車輛進行管制;通過道路環(huán)境及設(shè)施監(jiān)測系統(tǒng),實時采集道路環(huán)境及道路設(shè)施信息,經(jīng)過云計算分析處理大數(shù)據(jù)后及時通過交通廣播發(fā)布或者通過手機短信將信息推送給在附近行駛的車量;通過大數(shù)據(jù)技術(shù)及時分析惡劣天氣環(huán)境下道路狀況,減少雨天、大霧、雪天連環(huán)撞車發(fā)生的概率。

    2.3 大數(shù)據(jù)平臺下的智能交通仿真

    智能交通仿真關(guān)鍵點是建立仿真模型,其次是仿真的結(jié)果是否符合實際情況。結(jié)合城市智能交通大數(shù)據(jù),可以為智能交通仿真提供精確的模型數(shù)據(jù),如車輛出行OD、節(jié)點描述、路段描述、車道描述、智能交通控制方案、事件反應(yīng)、車輛路線選擇、車輛轉(zhuǎn)向選擇等。大數(shù)據(jù)平臺提供多樣化的數(shù)據(jù)量,能夠為智能交通仿真提供支持,同時也可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)信息反向驗證智能交通仿真結(jié)果[3]。

    2.4 大數(shù)據(jù)平臺下的路口組織優(yōu)化

    智能交通組織優(yōu)化設(shè)計時需要收集必要的資料和數(shù)據(jù),包括交叉智能交通量數(shù)據(jù)、交叉口現(xiàn)狀圖、交叉口事故數(shù)據(jù)、交叉智能交通控制和智能交通管理現(xiàn)狀。基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析和梳理,能夠提供大量的數(shù)據(jù)樣本,可以輸出的數(shù)據(jù)包括空間維度和時間維度:空間維度主要包括交叉口、路段、道路等級、行政區(qū)劃等;時間維度主要包括小時、天、周、月、季度、年、工作日、雙休日、節(jié)假日等。

    智能交通系統(tǒng)的建設(shè)與運行給交通領(lǐng)域的發(fā)展帶來了便捷與高效,提升了交通管理水平。而將大數(shù)據(jù)應(yīng)用在智能交通系統(tǒng)中則更加凸顯了其技術(shù)優(yōu)勢,妥善地解決了信息量不足與信息孤島的問題。大數(shù)據(jù)與智能交通系統(tǒng)的結(jié)合創(chuàng)造了低成本、智能化、便捷安全的智能交通系統(tǒng),對民眾出行、交通管理有著重大的意義。

    參考文獻

    [1] 涂新莉,劉波,林偉偉.大數(shù)據(jù)研究綜述[J].計算機應(yīng)用研究,2014,31(6):1613-1616.

    [2] 陸化普,李瑞敏.城市智能交通系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢[J].工程研究:跨學(xué)科視野中的工程,2014,6(1):6-19.

    [3] 吳志周,楊曉光,高佳發(fā).ATIS數(shù)據(jù)融合模型的研究[J].智能交通與計算機,2015,23(2):7-11.

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