大数据背景下的智能交通系统应用与平台构建

1 理论基础

十八届五中全会以来，经济社会改革不断深入，国家在大数据领域不断加大投入，为我国经济社会在新常态下的健康发展创造良好条件，当前我国经济已经发展到了一定的程度，社会很多领域面临持续和深入的变革，但是传统的交通运输管理模式和应用系统已经越来越不适应物流行业的发展以及人们的正常交通运输需求，特别是交通的拥堵问题已经成为大中城市的通病。大数据时代已经悄然到来，这是社会发展的必然结果，智能交通的发展使得各个地区的数据的采集量巨大，这些巨大的数据包含了不可估量的价值，需要我们不断地进行挖掘和处理分析，这些都会给智能交通的发展产生重大的影响，将会为智能交通的发展提供新的发展机遇。

大数据可以这样来给它下定义，采用先进的现代化的高速计算机的信息处理手段，对搜集的大量的信息进行有效的分析和处理，在短时间内找到有效的信息。大数据是在传感器以及微处理器这两件物品的广泛应用下而产生的，再加上互联网在中间起到了互联互通的作用，因而构成了数量巨大的信息源。大数据的运用相比于传统数据处理手段，数据量明显增大，查询分析方式明显复杂化，一般来说，大数据有四个明显的特点：“首先就是数据的数目是巨大的，其次是数据的类型十分多样繁杂，第三就是对于数据的处理十分迅速，最后一个就是大数据它的时效性很强，专业的术语可以终结为四个V，――Volume（数据体量大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity （处理速度快）、Value（实时性高）[1]。”

智能交通系统（Intelligent Traffic System，简称ITS）又称智能运输系统 （Intelligent Transportation System），是用先进的科学技术（电子控制技术、计算机信息技术、数据通信技术、自动控制理论、传感器技术、运筹学、人工智能等）有效地运用于交通运输控制和管理，加强人、车、路三者之间的协调，形成一种提高效率、改善环境、节约能源、保障安全的综合运输系统。“智能交通系统是一个复杂的综合性系统，主要由公共交通系统（APTS）、车辆控制系统（AVCS）、交通信息服务系统（ATIS）、交通管理系统（ATMS）、电子收费系统（ETC）、货运管理系统以及紧急救援系统（EMS）等构成[2]。”

2 大数据在智能交通系统中的应用

智能交通系统应用一些先进的手段，比如说通信与检测，计算机等方式对传统的交通运输系统进行改造升级，使得系统的运行的效率得以增强，也能够提升地面交通网络的安全性，在环境保护上以及能源的节约上等综合性的运输以及管理的系统。在智能交通系统里面采用了集成的技术，这使得用户以及系统的运营商和维护人员具备了更高的操作和管理运输系统的能力，智能交通运输系统允许利用技术手段获取交通运输方式以及交通基础设施的状态与数据，通过整合这些数据来提升智能交通系统的操作性。

2.1 智能交通子系统间的数据相互融合

“智能交通系统各项功能的实现离不开各个子系统相互之间的信息的共享和整合，因而实现各个子系统之间信息的融合的主要方法就是建立信息共享平台。”这个平台能够为相关的子系统提供所需要数据资源以及信息上的共享服务，一个完整的智能交通运输系统还应该有智能的交通信息中心和管理控制中心以及车上的一些智能设施和道路上的检测设备等等一些交通基础设施。它可以实现城市里面交通信息的规范化，包括各信息的性质、功能以及传送的方式上，形成有效的信息流通机制，形成有效的数据库系统，对共享的数据可实现存储整合以及管理的功能。

通过利用大数据的相关功能，这些共享的数据能够从不断变化的智能交通的各个子系统里面的数据信息提取出来，实现不同地区、不同领域的数据库进行综合，把历史数据迁移到大数据的平台上，还应该保持数据的完整性以及数据之间相互关系的可理解性，同样的，可以根据各个子系统的不同需求以及相互之间的相互关系为客户提供相应的数据信息方面的服务，组织内部的存储的相关数据实现直接输出，其他的子系统的存储的相关的数据要由信息的共享平台来提供相关的查询功能。

2.2 信息采集技术下的大数据的运用

智能交通的根本还是对于数据的处理和运用，智能交通系统里面的各个系统的功能都离不开对大量的数据的获取，整理分析以及预测，离不开科学管理的手段来实现，在交通参数里面，平均的汽车速度，平均的车道的占有率以及道路上的车流量和车速等等都是很重要的参数。当前正处于大数据快速发展的时代，智慧交通实现不同实时数据系统的集成，常见的汽车车载导航系统的大量使用，路上的交通信号设施以及全球定位，通过实现停车引导以及信息系统和天气信息系统的结合，实现了人车在任何时间和时间点上的连接，然后通过如基于 IPv6 的交通信息采集系统等系统来采集数据信息，可以实现有效的分析交通的状态和交通行为，实现多个系统数据的融合，提升决策的水平和效率，对于突发事件的处理提供了良好的条件，交通管理和服务在运行的时候，就有了大量可靠的事实数据作为参考，对于交通行为预测的精度实现大幅度的提升，如利用信息采集系统采集路网交通状态信息、车辆位置信息、突发事故信息等信息，为交通指挥中心和司机提供信息交流及数据分析，保证行车路线的合理分配和控制交通流。

3 大数据分析的智能交通系统平台架构及存在的问题

大数据背景下的智能交通系统平台有三个部分构成，分别是交通数据的信息采集与接入模块、交通数据分析与处理模块，交通数据的决策与应用模块。

3.1 当前智能交通系统普遍存在的问题

智能交通系统的应用对于传统交通系统的改善确实有了很大的提升，但是智能交通系统在运用的时候还普遍存在一些问题。

3.1.1 我国在推动产学研相关领域有所欠缺

欧美发达国家的智能交通系统的相关的项目已经实现高度的产业化了，而我们国家在大数据智能交通相关领域还远远没有形成产业式的运作，那些在国家的扶持下的智能交通领域项目产业化后投入应用的很少，虽然我国当前涉及到智能交通系统领域的企业数目已经十分庞大了，也已经有几千家的规模了，但是这些企业从事的都是系统的集成工作，没有太高的技术水平，企业缺乏技术创新的能力，没有形成有规模和品牌影响力的能主导未来方向的实力企业，这是当前我们急需解决的问题。

3.1.2 智能车载信息服务的欠缺

精度比较高的交通数据的获取技术在国际上也是刚刚发展起来，同样的城市道路行驶感知技术也才起步时间不是很长，我们国家和欧美发达国家在此领域的差距也是十分明显的，我们的智能车载信息服务综合水平更是处于起步阶段，在应用技术上一般是依靠外国进口的技术，我国智能交通领域的基于多传感器的复杂驾驶环境的感知技术；辅助安全技术（主要是给用户提升安全和舒适度的，能增强感官的性能）；“基于网络的三维式的全景导航技术；以及具体的基于网络大数据平台的综合性的车载信息服务等技术和国外有着明显的差距”[4]。

3.1.3 智能车路协同技术上的不足

当前在国内，人车以及路的协同控制的机理，车载和路侧信息资源的优化配置等基础理论的研究尚未开展，在环境的有效的感知方面，特别是在车辆在高速的运行的时候，对那些距离比较远的环境的感知，以及在传感器网络化的情况下的相关环境的感知还没有很有效的手段，当前的车载信息还不能够实现有效的交互管理以及优化，车与车之间以及车与路之间的协同交互通信的基础技术十分的缺乏，当前我国的车路协同的标准规范体系还没有能够建立。

3.1.4 智能化交通控制技术主要是靠进口

我们在智能交通系统领域所使用的交通控制系统产品几乎都是靠外国进口的典型产品包括SCOOT，SCATS以及RHODES系统。这些关键技术都是在遵照外国的交通模式下和外国的交通的特点来进行设计开发的，具备点控以及线控的功能，和中国的混合型的交通模式是不能实现良好的兼容的，特别是当前我国很多的大城市交通网络异常的复杂，车流的密度很大，急需建立起来本地以及更大范围的分级管理的控制体系，实现区域的交通智能化控制是我国在智能交通领域发展的新的方向，因此，面对此情况，我们要早日摆托对外国智能交通控制系统的依赖性，支持我们国家本土相关企业的成长和发展。

3.2 大数据背景下的智能交通系统应对之策

3.2.1 加强交通信息化水平与推进产学研的发展

积极推进交通信息化水平建设，打造车联网和路联网下的多维式的智能交通系统信息网络技术，着重提升车辆电子标签，高可信交通信息获取设备以及基于新一代传感器网络的车联网和路联网技术等，同时政府加大推进产学研的发展，积极发展在国家智能交通产业技术创新战略联盟框架下的企业间的合作力度，提升我国智能交通系统的整体实力。

3.2.2 提升交通运输系统的效能和交通服务的水平

通过网络的资源配置以及结构的优化技术和一体化的无缝衔接运输组织技术来协同提高交通运输系统的综合效能，实现构建布局合理化分工明确的交通运行以及服务系统，真正实现优势互补和各系统的顺畅衔接，进一步提升和开发高效便捷的公众出行所需的智能化服务技术，比如多方式实时交通信息发布服务技术和公交运营智能化技术等[5]。

3.2.3 大力发展智能交通控制技术

智能车路协同技术在一段时间内会引领智能交通的发展方向，在此领域的发展程度将决定我国智能交通系统整体的实力，是我们应大力加强的技术高地。汽车安全多系统协同控制技术是能够提升汽车的综合安全性能的新技术，在汽车安全领域的差距也是我国目前和世界上领先的智能交通系统国家的主要差距所在，我国还没能真正掌握有效支撑汽车安全多系统协调控制的先进安全汽车技术体系，对于这一前沿技术还需要进一步消化吸收和创新。

3.2.4 提升大城市区域交通控制水平

智能交通系统产业重要的技术支撑是大城市下的区域交通控制技术，外国在大范围下的交通信号控制系统已经发展的比较成熟，形成了完整的测试标准和体系，相关的交通仿真软件也已经实现商品化的阶段，我们在此仍需不断加强，在关键技术上仍需加大科研力度，逐渐摆脱依靠进口的局面，我们国家动态信息采集系统缺乏，大部分交通信号属于单点控制，水平落后，交通运行不够通畅区域交通效率优化，因此我们要提升区域交通效能评估和仿真等关键技术，这是我们提升大城市区域交通控制水平有待突破的重点。

4 结语

智能交通系统规模十分庞大，集合了多元化的技术手段，涵盖的领域广泛，涉及到了众多的子系统，本文构建的智能交通系统能够对城市的交通状况进行有效的管理和控制，有利于城市基础设施的完善，大数据技术实现在智能交通领域的运用，已经能够充分表明数据挖掘以及大数据处理技术的优越性，利用这些先进的技术收单实现交通信息的数据融合和数据平台的搭建，能够有效应对当前交通信息膨胀繁冗的问题，也有助于解决信息使用者的信息的孤岛问题，对于基础设施的灵活建设以及交通资源的合理分配等问题都提供了很好的解决手段，可以有效提升智能交通的运作效率。

[1]刘小明，何忠贺.城市智能交通系统技术发展现状及趋势[J].自动化博览，2015：57-60.

[2]王静远，李超，熊璋等.以数据为中心的智慧城市研究综述[J].计算机研究与发展，2014：28-31.

[3]于艳华.宋美娜.大数据[J].中兴通讯技术，2013，19（01）：96-97.

[4]郭骅，周吉.数据挖掘在智慧交通领域的应用[J].现代商贸工业，2013（12）：152-153.

[5]周为钢，杨良怀，潘建等.论智能交通大数据处理平台之构建[C].第八届中国智能交通年会论文集，2013：18-22.