智能交通体系架构下的大数据应用.pdf

简介：
本文档探讨了在智能交通系统中大数据技术的应用与挑战，分析了如何通过构建合理的数据架构来优化城市交通管理、提升交通安全和效率。 科技与创新 2017 年 第 6 期 ·122· 文章编号：2095－6835（2017）06－0122－02 大数据的智能交通体系架构 翟晓丹 （河南省收费还贷高速公路管理中心，河南 郑州 450000） 摘要：随着经济的发展，近年来私家车的数量大幅增加。道路上大量车辆给现有的交通管制系统带来了挑战。为了应对这一挑战，交通管理系统不断进行技术升级，结合了电子计算机技术和互联网技术，并朝着智能化管理发展。本段落探讨了大数据在智能交通中的应用和关键的技术环节。 关键词：大数据；智能交通；MapReduce；车辆信息 1 大数据在智能交通领域中的应用特性 随着科技的发展，交通大数据的应用将给城市交通带来巨大变化，主要体现在实时性、分布性、高效性和预测性方面。 1.1 实时性 每日产生的大量车辆数据需要经过筛选才能找到所需的信息。现有的系统不具备分析处理能力，必须依靠人工操作来完成这项工作。通过采用大数据技术可以快速获取所需信息，无论存储量如何都可以在短时间内调取。 1.2 分布性 交通数据由多个分支单表组成，不同的单表统计了不同类型的数据如车速和车辆信息等。这些独立的单表需要被集中起来进行综合分析以全面了解道路情况。然而这一过程通常需要人工操作，效率较低。大数据技术可以解决这个问题。 1.3 高效性 对于交通流量大的路段必须采取措施减少拥堵状况。大城市中从整个市区到各个路口信号灯的时间关系都需要统一管理来保证协调运作，而大数据的应用能大大提高这种调配的效率。 1.4 预测性 通过车辆数量信息可以预测道路拥挤程度，并利用这些数据优化交通管制。 2 交通大数据处理平台介绍 智能交通体系对大数据系统的应用包括了从收集到处理等多方面。现代控制平台主要依靠监控视频进行数据采集，例如使用摄像头捕捉车牌和驾驶室情况等。对于这类图像数据的分析需要更高的技术条件，并且要求在时间上保持准确性。当前主要采用MapReduce分布式计算框架来处理这些信息。 3 大数据下的智能交通系统架构 基于大数据架构的智能交通解决方案覆盖范围更广，可以实现全方位综合管理，在信息采集、动态监控和智慧管控等多个环节都有所扩展。 感知层：通过RFID传感器摄像头等设备对车辆运行状况及交通信息进行收集； 网络层：接入电信运营商的能力汇聚网关以及短彩信定位IVR等功能； 应用层：整合分析终端信息，与物联网能力和交通控制系统交互建立高效的应用平台。智能交通系统的未来发展不仅限于管制领域，也开始与其他行业对接。 3.2 系统功能 该系统支持多种现场感知设备的接入，并对多个终端的信息进行统一管理和控制。 实现数据采集和交换共享：城市中分布的不同交通控制系统间信息共享对于整体规划至关重要；通过各平台之间的协调合作可以提高整个城市的交通管理效率。