大數(shù)據(jù)技術(shù)在智能交通領(lǐng)域的應(yīng)用

李燕妮

在新時(shí)代背景下，以大數(shù)據(jù)理念為依據(jù)的智能化交通建設(shè)成為優(yōu)化城鎮(zhèn)化建設(shè)水平，解決城市交通擁堵的有效舉措，其不僅能提升獲取交通信息的科學(xué)性和準(zhǔn)確性，而且可以構(gòu)建多元化的管理系統(tǒng)為智能交通運(yùn)行提供基礎(chǔ)保障。文章以廣西為例，基于大數(shù)據(jù)與智能交通理論概念，介紹了基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的處理平臺(tái)特點(diǎn)與架構(gòu)，探討了智能交通領(lǐng)域大數(shù)據(jù)技術(shù)的具體應(yīng)用。

大數(shù)據(jù);智能交通;數(shù)據(jù)遷移;實(shí)時(shí)性;高度可拓展性;異構(gòu)環(huán)境

U491.1+22A401434

0 引言

日益嚴(yán)峻的城市交通運(yùn)輸難題，既會(huì)導(dǎo)致車輛運(yùn)行緩慢，又會(huì)增加運(yùn)輸時(shí)間和成本的消耗，并由此釋放大量的汽車尾氣，嚴(yán)重污染城市環(huán)境和自然生態(tài)。同時(shí)，擁堵的城市交通必然會(huì)增加事故發(fā)生的概率，而這一現(xiàn)象也會(huì)增加交通擁堵的范圍，以此形成惡性循環(huán)。除此之外，城市道路建設(shè)的功能不完善，交通運(yùn)輸管理的方式過于落后等問題也會(huì)造成道路擁堵難題。而大數(shù)據(jù)技術(shù)作為網(wǎng)絡(luò)技術(shù)革新的全新內(nèi)容，融合了多種類型的數(shù)據(jù)，可以從中獲取更多具有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息。所以，在城市建設(shè)發(fā)展過程中，構(gòu)建以大數(shù)據(jù)為核心的智能交通網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，不僅能提升道路運(yùn)輸效率，增加獲取信息，而且可以為智能交通建設(shè)發(fā)展奠定基礎(chǔ)保障。智能交通可以從基礎(chǔ)上改變?nèi)藗兊某鲂蟹绞剑岣咚麄兊纳钯|(zhì)量，更可以為社會(huì)經(jīng)濟(jì)和城市建設(shè)提供技術(shù)支持。

1 背景介紹

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的持續(xù)上升，科學(xué)技術(shù)地不斷創(chuàng)新，人們生活的質(zhì)量越來越高，家庭擁有汽車數(shù)量也在直線上升，為解決日益嚴(yán)峻的城市道路運(yùn)輸難題，大部分城市都開始引入智能交通建設(shè)理念，并在實(shí)踐發(fā)展中獲取了一定成果?，F(xiàn)如今，我國(guó)每年在這一領(lǐng)域上的投資超過了200億元，為解決城市交通運(yùn)輸難題提供了有效的資金支持。未來的智能交通技術(shù)及其系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)并不會(huì)局限于陸地交通，也可以運(yùn)用到航空、海運(yùn)等領(lǐng)域中，這將有助于我國(guó)綜合交通領(lǐng)域向著現(xiàn)代化和智能化的方向革新。

本文研究以廣西為例進(jìn)行了應(yīng)用分析：

（1）數(shù)據(jù)中心。選用多種運(yùn)輸方式，整理收集國(guó)際運(yùn)輸、海關(guān)物流等數(shù)據(jù)信息，全面推廣廣西綜合交通運(yùn)輸全域大數(shù)據(jù)資源的管理工作，并在構(gòu)建數(shù)據(jù)資源池的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)資源共享與交換，而后利用數(shù)據(jù)挖掘分析為西部陸海新通道建設(shè)系統(tǒng)提供依據(jù)。

（2）智慧高速。以南寧沙井到吳圩高速公路為依托，運(yùn)用車路協(xié)同和自動(dòng)駕駛技術(shù)構(gòu)建全新的道路交通控制平臺(tái)，并構(gòu)建智慧高速公路路段，科學(xué)動(dòng)態(tài)地管理與調(diào)度途中的車輛。

（3）智慧服務(wù)區(qū)。利用5G技術(shù)、人工智能以及云計(jì)算等內(nèi)容，整理分析以視頻圖像為主的服務(wù)區(qū)全態(tài)勢(shì)大數(shù)據(jù)，在促進(jìn)商業(yè)經(jīng)營(yíng)轉(zhuǎn)型的同時(shí)，提升實(shí)際服務(wù)質(zhì)量和安全防控力度。

（4）智慧公路監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。構(gòu)建以5G技術(shù)為依據(jù)的公路專用通信網(wǎng)絡(luò)，為智能交通運(yùn)輸提供混合云霧計(jì)算平臺(tái)，促使公路網(wǎng)在全面覆蓋的基礎(chǔ)上，可以從出行服務(wù)、運(yùn)營(yíng)保養(yǎng)以及基礎(chǔ)設(shè)施等方面快速利用智慧平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與處理。

（5）基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與保養(yǎng)。不管是特長(zhǎng)隧道還是高速公路、橋梁等基礎(chǔ)設(shè)施，都要利用BIM技術(shù)在道路施工和養(yǎng)護(hù)運(yùn)營(yíng)等管理期間進(jìn)行全生命周期的管控與研究。

2 概念分析

2.1 大數(shù)據(jù)

從本質(zhì)上講，大數(shù)據(jù)就是對(duì)大規(guī)模的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行整理收集以及分類處理等操作的全新技術(shù)理念，其不僅能在分析處理中發(fā)現(xiàn)事物規(guī)律，而且可以突破傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)技術(shù)的限制。尤其是在人工智能和云平臺(tái)理念的優(yōu)化下，將這一技術(shù)理念運(yùn)用到城市建設(shè)中能全面改變?nèi)藗兊纳詈凸ぷ餍问健?/p>

2.2 智能交通

智能交通系統(tǒng)也叫做智能運(yùn)輸系統(tǒng)，是指利用現(xiàn)代化科學(xué)技術(shù)如自動(dòng)控制理論、數(shù)據(jù)通信技術(shù)以及電子控制技術(shù)等，全面管控交通運(yùn)輸情況，并強(qiáng)化人車路三者間的協(xié)調(diào)關(guān)系，以此構(gòu)建一種可以提升效率、減少資源消耗、優(yōu)化城市環(huán)境以及保障生命安全的綜合運(yùn)輸系統(tǒng)[1]。

3 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的處理平臺(tái)

3.1 大數(shù)據(jù)處理特點(diǎn)及框架

結(jié)合圖1分析可知，以大數(shù)據(jù)為依據(jù)的技術(shù)平臺(tái)特征主要分為以下幾點(diǎn)：（1）用來儲(chǔ)存并抓取大量數(shù)據(jù)，能快速且準(zhǔn)確地了解城市交通運(yùn)輸現(xiàn)狀;（2）突破跨區(qū)域管理的限制;（3）具有智能性和現(xiàn)代性，能幫助管理人員全方位了解道路運(yùn)輸狀況，統(tǒng)籌規(guī)劃實(shí)際管理方案，以此提升道路資源的應(yīng)用效率;（4）具有預(yù)見性和便捷性，可以在快速處理多樣化數(shù)據(jù)信息的基礎(chǔ)上，讓網(wǎng)絡(luò)交通信息和道路實(shí)際數(shù)據(jù)彼此融合互補(bǔ)，有助于城市居民根據(jù)城市道路運(yùn)輸提供不同類型的數(shù)據(jù)信息，選擇適宜的出行方式和路線。目前隨著城鎮(zhèn)化建設(shè)水平的提升，道路運(yùn)輸量的增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了預(yù)期范圍，難以及時(shí)應(yīng)對(duì)日益增加的汽車運(yùn)輸需求，此時(shí)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建系統(tǒng)化的道路誘導(dǎo)系統(tǒng)至關(guān)重要。

3.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)作為數(shù)據(jù)管理科研項(xiàng)目的核心內(nèi)容，由其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)需求和數(shù)據(jù)服務(wù)等都發(fā)生了翻天覆地的變化，而這些改變需要科研人員根據(jù)實(shí)驗(yàn)探究進(jìn)行逐一確認(rèn)。根據(jù)上文概述的廣西智能交通領(lǐng)域發(fā)展現(xiàn)狀分析可知，用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)處理交通信息，必須要具有以下特征：

（1）高度的可擴(kuò)展性。面對(duì)持續(xù)上升的智能交通運(yùn)輸信息，數(shù)據(jù)庫(kù)不能依據(jù)一臺(tái)或少數(shù)機(jī)器的升級(jí)來滿足爆炸式增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量，而是要利用橫向可拓展技術(shù)來完成實(shí)際數(shù)據(jù)的分析與儲(chǔ)存。

（2）高度容錯(cuò)。由于城市交通信息大部分都需要查詢實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息，因此對(duì)系統(tǒng)的容錯(cuò)性要求極高。而在集群環(huán)境中，節(jié)點(diǎn)的失效并不是一件稀罕事，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)無法利用硬件來提升自身的容錯(cuò)性，相反要注重優(yōu)化軟件性能，提高其所擁有的容錯(cuò)性。

（3）支持異構(gòu)環(huán)境。在實(shí)踐運(yùn)行中根據(jù)工作需求不斷購(gòu)買大量異構(gòu)計(jì)算資源，不僅能減少資源浪費(fèi)，而且可以保障其系統(tǒng)的運(yùn)行質(zhì)量。

3.3 Hadoop架構(gòu)

Hadoop架構(gòu)作為運(yùn)行在大規(guī)模集群上的開源的分布式并行編程框架，不僅能運(yùn)行Google的Map Reduce編程模型，還具備分布式文件系統(tǒng)HDFS，因此在實(shí)踐運(yùn)行中可以處理大量數(shù)據(jù)并進(jìn)行分布式計(jì)算。其具體架構(gòu)如圖2所示。此時(shí)，框架處理數(shù)據(jù)量可以達(dá)到海量級(jí)別，且需要服務(wù)端具有極強(qiáng)的處理能力和負(fù)載水平，服務(wù)系統(tǒng)也具備一定的穩(wěn)定性和可拓展性。大數(shù)據(jù)平臺(tái)的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)在于儲(chǔ)存和計(jì)算大規(guī)模數(shù)據(jù)信息，且具備高交互性。HDFS文件系統(tǒng)能有效提升系統(tǒng)服務(wù)器的拓展性，由此構(gòu)建的Map Reduce框架也能更快地進(jìn)行分布式計(jì)算，且能在處理期間增強(qiáng)服務(wù)器的負(fù)載均衡力。運(yùn)用Hadoop分布式處理平臺(tái)，按照城市居民出行調(diào)查、當(dāng)前道路信息以及車輛運(yùn)行情況等對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)信息進(jìn)行整合處理與分析，能在準(zhǔn)確評(píng)估城市道路車速的基礎(chǔ)上，提升公共交通效率。

3.4 HBase

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)更適宜應(yīng)用在數(shù)據(jù)更新或查詢等工作中，符合小規(guī)模數(shù)據(jù)信息的分析與處理要求。Map Reduce框架能以批處理方式來研究整體數(shù)據(jù)集的問題，適宜用來一次寫入多次讀取的問題，而前者更符合長(zhǎng)期更新的數(shù)據(jù)集。對(duì)比兩者實(shí)際應(yīng)用情況可知，前者必須要具備精準(zhǔn)定義的實(shí)體數(shù)據(jù)，而后者主要用來處理半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)信息。按照實(shí)踐系統(tǒng)運(yùn)行需求分析，這一系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)性的要求極高，如道路運(yùn)輸?shù)膶?shí)時(shí)路況、出租車實(shí)時(shí)信息以及用戶請(qǐng)求等，這些內(nèi)容都要利用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)儲(chǔ)存模式，及時(shí)反饋查詢相關(guān)內(nèi)容，以期在方便居民出行的同時(shí)，儲(chǔ)存大規(guī)模數(shù)據(jù)信息。上述內(nèi)容必須要選用HBase數(shù)據(jù)庫(kù)。其作為Apache Hadoop的數(shù)據(jù)庫(kù)，可以在應(yīng)用期間進(jìn)行實(shí)時(shí)且隨機(jī)的讀寫訪問，相應(yīng)的工作目標(biāo)在于儲(chǔ)存并處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)信息。以HDFS為依據(jù)的HBase數(shù)據(jù)庫(kù)具有可伸縮性、可靠性以及高性能等優(yōu)勢(shì)，將其運(yùn)用到PC集群中構(gòu)建大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化儲(chǔ)存集群，對(duì)當(dāng)前智能交通系統(tǒng)建設(shè)與運(yùn)行而言至關(guān)重要[2]。

3.5 Hive

Hive作為Hadoop數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)所需工具，能讓結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)信息映射成為一張數(shù)據(jù)庫(kù)表，并為用戶提供有效的SQL查詢功能，以此將這一語(yǔ)句轉(zhuǎn)變?yōu)镸ap Reduce任務(wù)在系統(tǒng)中運(yùn)行。這一內(nèi)容在智能交通系統(tǒng)中的優(yōu)勢(shì)在于學(xué)習(xí)成本較低，能利用SQL語(yǔ)句快速統(tǒng)計(jì)Map Reduce，并不需要依據(jù)Map Reduce需求設(shè)計(jì)專門的應(yīng)用，非常符合當(dāng)前數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)統(tǒng)計(jì)需求。常見內(nèi)容涉及解釋器、用戶接口以及優(yōu)化器等。

3.6 Pig

Pig作為以Hadoop為依據(jù)來源的大規(guī)模數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，相應(yīng)的SQL-LIKE的語(yǔ)言叫做Pig Latin。結(jié)合實(shí)踐工作情況分析，Pig主要用來分析大量的數(shù)據(jù)集，其可以為系統(tǒng)用戶帶來多層抽象，這樣能在方便并行技術(shù)的基礎(chǔ)上，為用戶帶來更為優(yōu)質(zhì)的系統(tǒng)服務(wù)。此時(shí)，抽象化的處理可以自動(dòng)將用戶請(qǐng)求queries翻譯成為有價(jià)值的并行評(píng)估方案，而后在物理集群中合理處理上述計(jì)劃[3]。

4 在智能交通領(lǐng)域中的大數(shù)據(jù)技術(shù)分析

4.1 系統(tǒng)框架

根據(jù)當(dāng)前廣西智能交通系統(tǒng)應(yīng)用情況分析，要想科學(xué)處理交通數(shù)據(jù)，必須要根據(jù)上述典型的大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)更為完善的處理平臺(tái)。具體系統(tǒng)架構(gòu)如圖3所示。這一系統(tǒng)主要分為三大部分：（1）數(shù)據(jù)的采集層;（2）數(shù)據(jù)的架構(gòu)層;（3）數(shù)據(jù)的服務(wù)層。數(shù)據(jù)的采集層和傳統(tǒng)智能交通系統(tǒng)的設(shè)計(jì)相同，而收集到的數(shù)據(jù)信息將會(huì)被傳遞到交通云平臺(tái)，并按照不同的需求儲(chǔ)存到數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中，接下來會(huì)按照實(shí)時(shí)處理和歷史統(tǒng)計(jì)等系統(tǒng)需求，選擇內(nèi)部不同類型的處理架構(gòu)為用戶提供便捷服務(wù)。

4.2 數(shù)據(jù)遷移

目前，很多交通數(shù)據(jù)都被儲(chǔ)存在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中，為了便捷統(tǒng)計(jì)和分析，必須要將歷史數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到構(gòu)建的大數(shù)據(jù)平臺(tái)中。根據(jù)系統(tǒng)測(cè)試分析可知，最佳的方式就是開放遠(yuǎn)程oracle數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)瀏覽端口，運(yùn)用開源數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移工具Sqoop直接將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到HDFS中，此時(shí)運(yùn)行速度將會(huì)受到網(wǎng)絡(luò)帶寬的限制。這種方案在測(cè)試期間，數(shù)據(jù)傳輸過程中并沒有出現(xiàn)缺失或是中斷，因此符合整體平臺(tái)系統(tǒng)的建設(shè)和運(yùn)行要求。而Sqoop作為用來轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)信息的工具，可以將關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到HDFS中，也可以將HDFS的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，屬于一個(gè)非常重要的基礎(chǔ)組成部分。

4.3 數(shù)據(jù)儲(chǔ)存

儲(chǔ)存與計(jì)算作為大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與發(fā)展必不可少的兩項(xiàng)內(nèi)容，在系統(tǒng)架構(gòu)中必須要從交通運(yùn)輸角度入手設(shè)定相應(yīng)功能。通信客戶端能確保系統(tǒng)接收層獲取的數(shù)據(jù)被傳遞到云平臺(tái)，而系統(tǒng)的儲(chǔ)存功能可以穩(wěn)定且持續(xù)地儲(chǔ)存相關(guān)信息數(shù)據(jù)。在系統(tǒng)接收到上傳文件的相關(guān)請(qǐng)求后，云平臺(tái)的Hadoop集群將會(huì)啟動(dòng)一個(gè)任務(wù)，將Job文件塊上傳到分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中。如圖4所示，其為基于JobTracker啟動(dòng)多個(gè)任務(wù)的分配框架。本文基于廣西目前智能交通運(yùn)輸情況所構(gòu)建的大數(shù)據(jù)平臺(tái)具備數(shù)據(jù)清洗和噪點(diǎn)過濾等的特征，能有效保障內(nèi)部數(shù)據(jù)分析與處理的準(zhǔn)確性。而利用智能柵格技術(shù)以及壓縮策略等也可以進(jìn)一步減少資源占據(jù)的空間[4]。

4.4 數(shù)據(jù)處理

這一模塊可以分離處理統(tǒng)計(jì)應(yīng)用和實(shí)時(shí)應(yīng)用，以此滿足不同類型的用戶需求，同時(shí)在實(shí)踐運(yùn)行中選用了大規(guī)模并行計(jì)算方式，并設(shè)置了空間位置數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)提取計(jì)算模型，有效保障了系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)處理的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。為了達(dá)到上述要求，這一模塊在處理數(shù)據(jù)期間所運(yùn)用的關(guān)鍵技術(shù)有：

（1）軌跡數(shù)據(jù)的快速檢索技術(shù)。利用二進(jìn)制文件取代傳統(tǒng)意義上的數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存，并為系統(tǒng)設(shè)計(jì)Key-Value儲(chǔ)存對(duì)，同時(shí)運(yùn)用Key迅速檢查Value的特征，并將數(shù)據(jù)子集儲(chǔ)存到Value當(dāng)中。另外，還會(huì)利用HDFS分布式文件和Map Reduce分布式計(jì)算編程形式取代傳統(tǒng)意義上的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，有助于在快速檢索的同時(shí)，降低數(shù)據(jù)壓縮比例，提升整體運(yùn)行速度。

（2）分布式軌跡的聚類技術(shù)。運(yùn)用Map Reduce分布式計(jì)算架構(gòu)規(guī)范處理城市交通運(yùn)輸軌跡，并由此獲取并行的K-Means聚類算法。通過明確初始位置，對(duì)經(jīng)常出行的路段實(shí)施聚類分析，就能快速得到其中的異常數(shù)值。

（3）分布式停車點(diǎn)的聚類技術(shù)。利用Mahout和Hadoop平臺(tái)所呈現(xiàn)出的協(xié)調(diào)功能，能充分展現(xiàn)Map Reduce的可迭代式數(shù)據(jù)發(fā)掘算法，并由此進(jìn)行分布式計(jì)算與分析。

（4）地圖的匹配技術(shù)。地圖匹配作為道路交通運(yùn)輸實(shí)現(xiàn)智能化的基礎(chǔ)內(nèi)容，主要是利用傳感器所提供的觀測(cè)數(shù)據(jù)來明確傳感器載體在地圖上的真實(shí)位置?，F(xiàn)如今，這一技術(shù)和設(shè)備被大量引用到交通路段、速度以及密度等方面的檢測(cè)工作中，其在確定位置信息并進(jìn)行預(yù)處理工作中具有積極作用。只有準(zhǔn)確掌握車輛在城市道路網(wǎng)絡(luò)中的真實(shí)路徑，才能確保上述信息具有真實(shí)性和有效性[5]。

4.5 數(shù)據(jù)安全

在智能交通大數(shù)據(jù)平臺(tái)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)安全性涉及到以下幾點(diǎn)：

（1）備份。系統(tǒng)的有效性源自于HDFS文件系統(tǒng)的冗余存儲(chǔ)設(shè)計(jì)，而資源利用效率之間的平衡則會(huì)受HDFS系統(tǒng)的復(fù)制因子數(shù)據(jù)所影響。在設(shè)計(jì)備份的基本策略中需要將某數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的本地?cái)?shù)據(jù)在同一機(jī)架的近程遠(yuǎn)端節(jié)點(diǎn)和不同機(jī)架的遠(yuǎn)程遠(yuǎn)端節(jié)點(diǎn)中各備份一次，這種設(shè)計(jì)能從基礎(chǔ)上保障數(shù)據(jù)信息的有效性。

（2）訪問控制。不管是位置還是準(zhǔn)確服務(wù)，兩者之間的矛盾和用戶隱私保護(hù)都將引發(fā)系統(tǒng)運(yùn)行難題，并對(duì)系統(tǒng)服務(wù)器的處理能力提出了全新要求?；贖adoop的權(quán)限設(shè)計(jì)必須要根據(jù)不同文件夾規(guī)范用戶權(quán)限，并利用HMaster或Namenode等對(duì)所有的訪問實(shí)施監(jiān)管，并根據(jù)實(shí)時(shí)日志對(duì)其數(shù)據(jù)訪問行為進(jìn)行跟蹤調(diào)查。

5 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，隨著當(dāng)前我國(guó)智能交通領(lǐng)域的不斷創(chuàng)新與發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)及其平臺(tái)建設(shè)在取得優(yōu)異成績(jī)的同時(shí)，也充分展現(xiàn)了自身所擁有的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化智能交通，不僅能解決以往居民出行面臨的交通難題，而且可以從實(shí)踐發(fā)展角度入手構(gòu)建更為現(xiàn)代化和智能化的城市環(huán)境。因此，在未來的城市建設(shè)發(fā)展中，要將智能交通和大數(shù)據(jù)技術(shù)看作是科研探索的主要內(nèi)容。

[1]孫 靜.大數(shù)據(jù)處理技術(shù)在智能交通中的應(yīng)用[J].赤峰學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2019，35（5）：52-56.

[2]丁向朝.大數(shù)據(jù)技術(shù)在智能交通平臺(tái)構(gòu)建中的應(yīng)用[J].電腦知識(shí)與技術(shù)，2019，15（16）：178-179.

[3]張 文.大數(shù)據(jù)技術(shù)在智能交通管理中的應(yīng)用研究[J].信息記錄材料，2020，21（4）：161-163.

[4]牛啟航.大數(shù)據(jù)技術(shù)在智能交通管理中的運(yùn)用[J].汽車實(shí)用技術(shù)，2020，307（4）：230-231，247.

[5]李 鏌，楊容平，劉亞婷.大數(shù)據(jù)在智能交通與公共安全領(lǐng)域的具體應(yīng)用[J].中國(guó)安防，2019，167（11）：40-44.