大数据时代 智能交通如何发展.doc

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1、大数据时代智能交通如何发展　　城镇化和汽车普及进程的加快，不断加剧各大城市的交通供需矛盾，交通安全、交通拥堵及环境污染成为困扰我国交通领域的三大难题。统计显示，截止2015年年底，全国机动车保有量达2.79亿辆，机动车保有量超过1000万辆的有12个省，城市汽车保有量超过200万辆的有11个城市，其中北京超过450万辆。北上广一线城市卡口点位数量超过3000个，中等城市大多在1000个左右。同时，随着城市卡口密度的增加，卡口联网与信息共享趋势加速，数据量将大幅增长，将形成更为庞大的交通大数据。　　智能交通行业需要在视频监控、卡口管理、电子警察、交通信号控制、交通流量、

2、交通诱导等多方面进行规划和设计。在以往的建设中，往往是基于经验或一些基本数据进行规划设计，建设后不能达到令人满意的水平。因此需要及时、准确、快速地获取交通数据，并由此构建交通大数据平台，对交通流量、交通信号、车辆大数据等诸多体量巨大（Volume）、数据类型繁多（Variety）、价值巨大（Value）、需要高速处理（Velocity）的大数据进行全面融合汇总，并进行多角度精准分析，多层次关联处理、多样化汇报展现。　　　　1.智能交通行业的发展　　总结近10多年智能交通行业的发展，我们发现城市智能交通发展是信息化发展的缩影，从信息化、系统化向智能化发展，可以大致归类成

3、三个阶段：　　　　基础建设阶段　　城市智能交通的发展，处于首位的是必要的交通基础设施建设。例如市中心区域主干道的交通信号自动控制设备的覆盖，干线协调系统的搭建;主要干道的交通视频监控;重要交叉路口、路段数字化执法设备的建设等交通基础设施，以及此类集成子系统的中心后台的搭建。对于个别子系统会进行简单的小范围系统集成应用，如道路监控与电子警察的系统集成等。　　此阶段主要是缓解城市路网和车辆的供需矛盾，提高交通通行能力，减少城市中心区的交通负荷。　　　　提升管理阶段　　在基本的基础建设完成后，随着日益增加的城市交通需求，使得交通管理系统必须尽快提升自身的管理水平。首先扩大基

4、础设施建设，例如多区域交通信号的联网覆盖，城市点、线、面交通路段信号区域协调控制等;增加完善信息集成子系统;然后进行大型综合系统集成应用，多个子系统协调联动，从而提高管理效率和水平。　　此阶段主要是完善各子系统，提高各系统使用效率，提高业务管理水平，缓解城市人车路之间的矛盾。　　　　发展服务阶段　　在解决了城市交通综合管控、交通安全保障后，交通信息服务的搭建将会成为一个能切实服务于公众的建设工程，此阶段需要将各应用领域的资源进行汇聚融合，构建智能交通大数据平台，对各类交通数据进行挖掘、共享、融合、应用，并且完善服务体系，提高政府服务水平。　　此阶段主要是在智能交通系统

5、建设后，综合利用各种先进技术，如云计算、大数据，互联网技术等服务民众。　　由于我国智能交通行业发展的复杂性，三个阶段的特征同时存在。但总体来讲，普遍存在的情况就是：缺乏通过大数据分析技术深度挖掘海量数据中的潜在规律和线索，不能充分挖掘和分析各类道路交通信息，缺少道路动态交通路况、交通事故、交通违法智能分析的能力，不能更好的将智能交通大数据用于交通管理。　　　　2.大数据对智能交通的影响　　何谓大数据，不论是4V还是5V，都仅仅从数据的特征纬度提出了大数据的概念，并没有提高到应用的层次来解释大数据。大数据不仅仅是一个采集融合、管理分析、处理展现的数据集合，更是采用新技术

6、流程优化、深刻洞察、智能分析决策的以适应海量、高增长、多样化的信息资产。　　　　大数据对于智能交通有哪些影响呢？　　我们可以先看一个比较突出的问题：近年来，各地大规模上了交通管控系统之后，尽管交通违法情况得到了遏制，但是交通拥堵的情况却并未减少。从以往的经验来看，主要原因之一就是“重建轻用”。因此对于缓解交通拥堵，要从管理应用上入手。这其中能产生有效效果的就是利用交通大数据的应用了。　　　　大数据采集与存储　　交通数据采集的范围、广度和深度急剧增加，数据量随着智能交通系统建设规模不断扩大。以线圈、视频检测、微波、卡口、GPS、浮动车等产生交通流监测数据、视频监控数据、

7、系统数据、服务数据等构筑了交通大数据。以上海市数据为例，全市接入6600多个卡口，每天近8000万的通行数据，产生大量的视频、图片和通行记录。利用二次识别技术，对车辆图片和视频进行分析，形成更准确的数据资源。　　　　大数据分析与应用　　高效的云计算能力，带来千亿数据的秒级返回的检索能力，为大数据分析应用，提供了快速的保障。基于深度学习的智能分析算法，为大数据分析应用提供有力的工具。交通大数据的分析，为交通管理、决策、规划、服务以及主动安全防范带来更加有效的支持。　　利用大数据技术，结合高清监控视频、卡口数据、线圈微采集波数据等，再辅以智能研判，基本可