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    交通大數(shù)據(jù)的發(fā)展現(xiàn)狀與思路的探索

    2019-03-12 22:36:56張紹華
    科技傳播 2019年4期
    關(guān)鍵詞:發(fā)展思路發(fā)展現(xiàn)狀

    張紹華

    摘 要 交通的決策、管理、規(guī)劃等都需要對大量的數(shù)據(jù)進行預(yù)測和分析,這為交通大數(shù)據(jù)提供了巨大的發(fā)展空間?;诖耍恼陆榻B了交通大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),分析了交通大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀,從視頂層設(shè)計為前提、視數(shù)據(jù)共享為突破口、視信息安全為關(guān)鍵、視交通大數(shù)據(jù)技術(shù)為核心等方面論述了交通大數(shù)據(jù)未來發(fā)展思路。

    關(guān)鍵詞 交通大數(shù)據(jù);發(fā)展現(xiàn)狀;發(fā)展思路

    中圖分類號 G2 文獻標(biāo)識碼 A 文章編號 1674-6708(2019)229-0175-02

    對城市交通進行分析是一項非常復(fù)雜的工作,需要相關(guān)人員對其進行采集、整合以及處理,這樣才能將日常產(chǎn)生的各類信息詳細的分析出來,從而解決城市交通面臨的一些問題。而將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于城市交通中,不在于其掌握多少交通數(shù)據(jù),而在于它能夠充分預(yù)測和挖掘相關(guān)數(shù)據(jù)信息,從而減輕交通警察的工作負擔(dān)。

    1 交通大數(shù)據(jù)主要結(jié)構(gòu)

    現(xiàn)階段,隨著信息傳輸、信息采集技術(shù)的飛速發(fā)展和普及,各類交通數(shù)據(jù)不斷涌現(xiàn)。然而這些數(shù)據(jù)常常自成一個系統(tǒng),還不能得到充分利用和有效整合。大數(shù)據(jù)是以應(yīng)用價值高、類型多、容量大以及存取速度快等為特征的數(shù)據(jù)信息集合。將交通和大數(shù)據(jù)緊密結(jié)合,可以實現(xiàn)對格式多樣、分散以及數(shù)量巨大的數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)分析、存儲、采集等。按照數(shù)據(jù)類型對交通大數(shù)據(jù)進行分類,其主要結(jié)構(gòu)有鐵路系統(tǒng)、公路系統(tǒng)、城市交通智能管理系統(tǒng)、規(guī)劃部門、公安交警系統(tǒng)、手機指令系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)以及企業(yè)等。其中公路系統(tǒng)包含電子監(jiān)控模塊、識別車牌模塊、道路收費模塊、道路監(jiān)測流量模塊。城市交通智能管理系統(tǒng)包括監(jiān)控道路數(shù)據(jù)、調(diào)度出租車、停車管理、車輛運營等。公安交警系統(tǒng)主要包含統(tǒng)計交通事故數(shù)據(jù)、交通警察電子眼數(shù)據(jù)以及治安卡口數(shù)據(jù)等。

    2 交通大數(shù)據(jù)的發(fā)展現(xiàn)狀

    2.1 交通大數(shù)據(jù)頂層設(shè)計現(xiàn)狀

    交通大數(shù)據(jù)頂層設(shè)計現(xiàn)狀主要體現(xiàn)在以下幾點:1)缺乏良好互動和統(tǒng)一規(guī)劃。由于交通大數(shù)據(jù)覆蓋面積比較廣,且數(shù)據(jù)深度比較高,所以不僅需要交通警察在工作時要集中精力,還需要不同部門之間實施聯(lián)動。然而就目前發(fā)展現(xiàn)狀來看,各個部門之間都是獨立運行,對數(shù)據(jù)進行分析時,不能統(tǒng)一規(guī)劃,并沒有實現(xiàn)城市交通體系的一體化。2)數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一。隨著城市建設(shè)不斷推進、機動車不斷增多,數(shù)據(jù)來源不能夠?qū)崿F(xiàn)真正的融合和統(tǒng)一。同時前端的傳感設(shè)備和數(shù)據(jù)收集來源于不同的企業(yè),傳輸方式與數(shù)據(jù)收集方式也不同,且新技術(shù)也沒有得到有效應(yīng)用,使得傳感器接口不統(tǒng)一,從而造成數(shù)據(jù)參差不齊。

    2.2 數(shù)據(jù)共享現(xiàn)狀

    現(xiàn)階段,交通大數(shù)據(jù)在發(fā)展過程中,需要智能化、信息化等水平已經(jīng)提升到了一定程度,但是很多地區(qū)仍然缺乏相應(yīng)的智能化和信息化設(shè)備,發(fā)展極其不均衡。由于建設(shè)交通大數(shù)據(jù)系統(tǒng)過程中,使用單位不一樣,尤其是交通警察主管機構(gòu)。在使用過程中,與各個業(yè)務(wù)部門、智能化部門以及二級單位對業(yè)務(wù)系統(tǒng)都是分頭建設(shè)的,其技術(shù)架構(gòu)有比較大的差距,這使得在交通警察機構(gòu)中,上級機構(gòu)對各個基層單位實行的是多頭管理。這種情況下數(shù)據(jù)來源不一致,管理人員不能進行有效的溝通,非常容易造成信息孤島問題,

    2.3 數(shù)據(jù)安全現(xiàn)狀

    大數(shù)據(jù)本身便會涉及到敏感性數(shù)據(jù)和個人信息,尤其是將其應(yīng)用于交通行業(yè)中。如在對城市車輛進行抓拍、識別以及管理過程中,會涉及到大量的車主信息。現(xiàn)階段,交通大數(shù)據(jù)在不斷發(fā)展過程中,并沒有明確的數(shù)據(jù)開放和保密界限,而且隱私數(shù)據(jù)和公共數(shù)據(jù)比較混亂,沒有做好分類工作。這種現(xiàn)象會對交通大數(shù)據(jù)日后發(fā)展造成直接影響。同時現(xiàn)有安防措施和存儲措施隱患比較多,隨著數(shù)據(jù)量的增加,前端設(shè)備壓力不斷加大,發(fā)生故障的次數(shù)越來越頻繁。這對于交通數(shù)據(jù)的傳輸來說,極易丟失數(shù)據(jù),導(dǎo)致數(shù)據(jù)存儲過程中,不能保證其真實性、可靠性和完整性。

    3 交通大數(shù)據(jù)的發(fā)展思路

    3.1 視頂層設(shè)計為前提

    在交通大數(shù)據(jù)未來發(fā)展過程中,頂層設(shè)計需要相關(guān)政策支持,構(gòu)建數(shù)據(jù)分析平臺等。具體實施策略為:1)強化政府主導(dǎo)作用。在發(fā)展交通大數(shù)據(jù)時,需要以政府主導(dǎo)作用對相關(guān)公安交警機構(gòu)進行有效管理,從宏觀上要制定長期支持政策和完善制度;中觀上要制定交通發(fā)展管理、運營、建設(shè)、規(guī)劃等短期政策。微觀上要實施具體的交通管控和運營方法。2)構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析平臺。數(shù)據(jù)分析平臺主要由采集交通數(shù)據(jù)模塊、分析交通數(shù)據(jù)模塊等構(gòu)成。其中,采集模塊主要是利用車聯(lián)網(wǎng)、高清監(jiān)控、云計算以及移動通信技術(shù)等實現(xiàn)全方位采集交通數(shù)據(jù)。在采集過程中,有兩種實現(xiàn)方法,其一是靜態(tài)采集方法,通過視頻監(jiān)控和感應(yīng)線圈,對道路上的車輛信息進行檢測。其二是動態(tài)采集方法,主要是利用光電、微頻、磁頻等傳感器和檢測器對交通事故、車輛通過時間、速度以及流量等進行自動采集。此外,還可通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對車輛運動進行追蹤,以此來預(yù)測道路擁堵趨勢,從而為人們出行提供便利。對于分析模塊來說,主要通過數(shù)據(jù)挖掘、可視化技術(shù)以及通用數(shù)據(jù)庫等分析方法,將多結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化以及結(jié)構(gòu)化等數(shù)據(jù)歸納到平臺中,并且對其進行實時分析。在分析過程中,首先,要對各系統(tǒng)格式不一致、多渠道的信息數(shù)據(jù)進行整合,構(gòu)建一個統(tǒng)一的圖像、圖形、視頻接入平臺,以這些數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),對其進行深度分析,從而獲取更具價值的信息。其次,利用專家數(shù)學(xué)模型、數(shù)據(jù)集成技術(shù)以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等對交通安全、擁堵趨勢以及交通流量進行分析。通過頂層設(shè)計,可以為交通大數(shù)據(jù)在實際發(fā)展提供有效的數(shù)據(jù)支持,減輕交通警察的工作負擔(dān)[ 1 ]。

    3.2 視數(shù)據(jù)共享為突破口

    現(xiàn)階段,交通大數(shù)據(jù)各個系統(tǒng)中的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)大多分散在咨詢單位和政府部門中,并不面向公眾,而且互相孤立,不能有效實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享,使得交通大數(shù)據(jù)在發(fā)展過程中面臨著非常大的阻力。這種情況下,交警部門需要以數(shù)據(jù)共享作為突破口,實現(xiàn)跨部門共享數(shù)據(jù)。具體實施策略為:1)各部門數(shù)據(jù)共享。首先,交警部門可以將機動車流量觀測數(shù)據(jù)、道路監(jiān)測數(shù)據(jù)、交通事故數(shù)據(jù)等交由交管科進行保存、統(tǒng)計以及分析等。其次,對于各個地方道路流量數(shù)據(jù)、車輛運行情況等,交警部門可以與下屬養(yǎng)護部門進行有效溝通,并將搜集信息的任務(wù)交由養(yǎng)護部門,這樣不僅可以減輕交警部門的工作負擔(dān),同時也能夠?qū)崿F(xiàn)各部門之間數(shù)據(jù)共享。2)構(gòu)建數(shù)據(jù)共享統(tǒng)一平臺。在構(gòu)建過程中,需要以互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計算以及大數(shù)據(jù)技術(shù)為基礎(chǔ),通過信息收集方法促使信息數(shù)據(jù)公開化,從而實現(xiàn)人民群眾共同監(jiān)督的目標(biāo)。通過平臺,交警部門可以和運管處進行數(shù)據(jù)共享,以獲取車輛登記信息方式,對平臺中的各類車輛數(shù)據(jù)進行實時匹配。這樣交警部門便可分析道路上行駛車輛的車齡、車速、經(jīng)過時間等。在完成這些工作之后,交警部門能夠?qū)⒉环仙系佬旭偟能囕v排查出來,并對其進行清理,從而降低交通事故發(fā)生的幾率[2]。

    3.3 視信息安全為關(guān)鍵

    在交通大數(shù)據(jù)不斷發(fā)展過程中,交警部門需要將信息安全作為關(guān)鍵環(huán)節(jié),這樣可以確保數(shù)據(jù)采集、分析和處理過程中的安全性。視信息安全為關(guān)鍵需要從以下幾方面考慮:1)構(gòu)建數(shù)據(jù)安全防護系統(tǒng)。在建設(shè)過程中,安全防護系統(tǒng)主要包含防病毒系統(tǒng)、流量控制和整形、防火墻、抵抗服務(wù)攻擊、檢測入侵系統(tǒng)以及安全審計系統(tǒng)等。其次,利用加密技術(shù)、管理識別技術(shù)等對交通大數(shù)據(jù)的采集、使用過程進行全程監(jiān)控。在監(jiān)控時,一旦發(fā)現(xiàn)存在侵害信息隱私行為,需要利用抵抗攻擊系統(tǒng)以及內(nèi)部防火墻對其進行及時處理。2)提高交警部門工作人員安全意識。交通大數(shù)據(jù)在發(fā)展過程中,僅僅依靠平臺配備和硬件設(shè)施是遠遠不夠的,還需要相關(guān)人員予以配合。交警部門中的工作人員要具備數(shù)據(jù)安全威脅、數(shù)據(jù)管理的辨別能力。在此過程中,需要對相關(guān)人員進行數(shù)據(jù)安全培訓(xùn),如開展各類技術(shù)知識講?座等[3]。

    3.4 視交通大數(shù)據(jù)技術(shù)為核心

    在城市交通行業(yè)中,充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)主要體現(xiàn)在:1)車輛檢測技術(shù)。這項技術(shù)主要是在道路的出入口中,通過地感線圈對車輛進行自動檢測。通常利用三個線圈布置,第一個為觸發(fā)線圈、第二個為抓拍線圈、第三個為落桿線圈。這項技術(shù)可以判斷過往車輛是否符合相關(guān)規(guī)定。2)圖像識別技術(shù)。這項技術(shù)主要是通過數(shù)字圖像處理對車牌和車輛進行識別,并全面采集車輛圖像和視頻。以此根據(jù)數(shù)據(jù)信息對車輛是否出現(xiàn)違規(guī)行為進行判斷。

    4 結(jié)論

    綜上所述,大數(shù)據(jù)應(yīng)用于交通行業(yè),可以最大限度地減輕交警部門的工作壓力,有效緩解交通現(xiàn)狀。經(jīng)過上文分析可得,交通大數(shù)據(jù)未來發(fā)展過程中,需要充分利用現(xiàn)代技術(shù)手段,對各類數(shù)據(jù)進行分析、整合、處理,實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享,并在此基礎(chǔ)上,對信息進行安全防護,以此來確保交通大數(shù)據(jù)有序、健康的發(fā)展。

    參考文獻

    [1]余建波.大數(shù)據(jù)在城市交通中的應(yīng)用研究[J/OL].交通世界,2018(5):20-21.

    [2]朱志浩,曾煜.大數(shù)據(jù)環(huán)境下城市交通可持續(xù)發(fā)展指數(shù)分析[J].綜合運輸,2018,40(8):17-21,91.

    [3]胡正.大數(shù)據(jù)視角下的路口交通數(shù)據(jù)采集研究[J].企業(yè)技術(shù)開發(fā),2018,37(7):52-55.

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