大数据在智能交通系统中的应用分析
时间：2021-05-12 12:04:08 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
摘 要：随着时代的发展进步以及城市化进程的加快，社会交通在日趋便捷的同时，也产生了许多问题：交通状况更为复杂，交通堵塞更为常见，交通污染更为严重。缓解社会交通问题，改善交通效率，离不开智能交通系统的高效管理，特别是在信息技术与互联网技术日趋成熟的今天。而智能交通系统要实现海量交通数据的快速、准确获取与处理，就离不开大数据的应用和支持。因此，本文将结合两者的现状与特点，分析大数据在智能交通系统中的应用，并探讨相应的技术实现方式。
关键词：大数据 智能交通 交通系统 应用
引言
近年来，城市建设的推进以及生活节奏的加快，极大的加重了人们对交通出行的依赖和高要求。而人口密度的急剧增长，机动化出行的日趋普遍，令交通拥堵以及各类安全事故频繁发生。显然，传统的交通管理方式已经难以适应交通发展的需求，智能交通系统的运用势在必行。与此同时，作为数据挖掘、加工处理、传输预测的重要手段，大数据技术为智能交通系统带来了新的发展空间，无疑会在交通资源配置、交通规划管理、交通安全以及运营服务等方面发挥重要作用。
一、大数据与智能交通系统概述
（1）大数据技术以及智能交通下的大数据特征
大数据技术，是指针对海量且种类繁多的数据信息，利用领先的数据处理技术，进行数据信息的大容量储存和快速处理。相较于传统的交通数据，智能交通下的大数据具有显著的特征：第一，数据信息海量，数据类型多种多样，有多种呈现模态，第二，数据来源非常广泛，数据存储的时间更长，效率更高，第三，由于交通数据自身对实效性的要求，需要借助高精尖的处理技术，实现数据的快速处理，第四，数据有较强的时间性和空间性，为交通管理提供有效的参考依据，第四，凭借计算机技术和传感技术，智能交通大数据的可视化并不困难。
（2）智能交通系统的定义
而智能交通系统，是综合利用先进的计算机技术、通信技术、人工智能技术、电子传感技术等领先科技，建立的基于整个地面交通管理的大规模、全方位、实时高效的综合交通管理系统。
（3）基于大数据的智能交通系统的优势
与传统的智能交通技术不同，基于大数据的智能交通系统首先在硬件设施上更为完善，其次，在大数据处理技术以及其他多种领先技术的支持下，能够对整个交通运输系统进行全方位的数据采集、分析和处理，此外，在各类智能交通技术和设备的综合利用下，不仅能够快速传递和处理海量信息，还能对整个交通运输系统的运作进行综合管理和安全分析，在管理水平和安全把控上有明显的提升。
二、大数据在智能交通系统中的应用
1、大数据在交通信息服务中的应用
智能交通系统的交通信息服务是在信息传感网的基础上，采集车辆、道路、停车场等多种交通信息，而如此海量的数据信息，则需要借助大数据技术中的数据挖掘和云计算来进行采集、传递，才能及时地向各个交通部门提供有效信息和指导，同时也能让车主依据实时交通状况，调整出行实践和路线，避免交通拥堵。此外，大数据技术还能利用海量的信息数据积累，为后期的道路建设和交通规划提供参考。
2、大数据在交通管理方面的应用
在交通信息系统的基础上，智能交通能够凭借大数据技术，第一时间处理不同路段的实时信息，掌握道路交通的现状以及环境情况，及时做出合理的部署与安排。比如，通过对比分析某一交通路段在不同路况下的手机信号密集度，就能了解该路段是否有拥堵或者事故发生，从而及时做出疏导。
3、大数据在车辆控制与安全管理中的应用
通过大数据技术对各类信息进行采集与分析，智能交通系统能够客观总结、反映许多有价值的车辆控制与安全管理规律，比如每年的车祸情况分析，车祸中驾驶员的不同操作习惯总结，各种不良习惯造成的严重后果等等。通过对这些数据信息的分析，能够对安全出行做出警示，对驾驶员的操作习惯做出正确提醒，还能为车辆的安全驾驶系统设计提供重要的参考依据。
三、智能交通系统中的大数据处理技术实现方式
智能交通系统中的大数据处理其实是一个信息采集—多维度数据分析—信息传递与反馈的过程，通过这个过程为交通管理提供信息支持，最终实现智能交通管理。智能交通系统中的大数据处理，包括以下几方面的技术实现方式。
1、信息采集模块的技术实现
在交通信息采集模块，主要有静态、动态两种信息采集方式。静态交通信息采集方式是在固定的位置设置视频监控装置或者感应线圈，然后通过道路路面下的感应线圈来产生相应的电磁感应，实现车辆的相关信息的采集。而动态交通信息采集方式，则是运用磁频、光电、测重传感器等自动收集实时的交通流量、行车速度等交通参数，从而推算时间，预测拥堵情况。
2、交通数据分析模块的技术实现
在交通数据分析模块，首先是统一采集不同渠道，不同模态的交通信息数据，转换形成对应的图像视频后再经由数据平台进行分析，得出有价值的信息数据，其次，对于大范围波动或者间断性缺失的数据，则通过专业的数学模型、数据集成技术以及决策支持理论来实现全面细致的交通分析。此外，在路段车流量以及安全情况的分析中，还需借助数据挖掘技术来完成，并采用神经网络技术和人工智能技术来进行智能计算，从而科学支撑交通数据的分析和管理。
3、交通数据处理模块的技术实现
在交通数据处理模块，一方面是通过分布式数据处理技术来处理、实现决策支持，比如对交通事故的实时探测以及对信号配时的优化。另一方面，通过动态交通数据处理技术，为交通信息管理工作提供交通异常行为分析、交通短时预测等功能，并将采集到的动态数据与数据库中的相关数据做比对，客观分析交通现状，科学制定处理方案。显然，两类数据处理技术均能有效处理看似杂乱无章的交通信息数据，一定程度上也是“智能”交通的体现。
四、结束语
综上所述，智能交通系统是一个借助多元技术，规模庞大的系统管理工程，一旦有效建立并科学运用，将使整个交通系统的运行效率和日常管理水平发生质的改变，从而为广大交通出行者创建良好的交通环境，提供优质的交通服务。而将大数据技术在智能交通系统中有效应用，将更好地实现系统核心部分——数据信息的挖掘与处理，有效解决系统建设中的信息及资源问题。因此，未来还需围绕这个核心，充分利用大数据技术，实现更高效、安全、环保的交通运输管理。
参考文献
[1] 陈阳.大数据在智能交通系统中的应用研究[J].信息通信，2016，（7）：142-142，143.
[2] 李康.大数据及其在城市智能交通系统中的应用综述[J].信息通信，2016，（12）：197-198.
[3] 罗西军，刘亚.大数据在智能交通系统中的应用分析[J].数字技术与应用，2014，（9）：97- 97.
[4] 吕浩涵.大数据在智能交通系统中的應用[J].中国新技术新产品，2015，（11）：12-12.
[5] 祝浙闽.大数据在智能交通系统中的应用[J].城市建设理论研究（电子版），2015，5（27）： 927.
