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淺談大數據技術對交通管理工作的改進與提升

發布時間:2019-09-26 查看:543

隨著城市的迅速發展,人、車、路的矛盾日益突出,交通擁堵、交通污染日益嚴重,交通事故頻繁發生,這些都是各大城市亟待解決的問題。智能化交通管理已成為改善城市交通的關鍵所在,為此,及時、準確獲取交通數據并構建交通數據處理模型是建設智能化交通管理的前提,但隨著各種如指揮系統、監控系統、預判系統、識別系統、誘導系統、卡口系統等諸多信息系統的建成、聯網,如何處理好、利用好隨之而來的海量數據又成為了一個新的難題,目前全國各類道路上安裝的視頻監控設備有數十萬個,再加上電子卡口、RFID等設備,每小時產生的數據量就是天文數字,傳統的信息處理技術如數據庫技術、數據檢索技術等由于自身的局限性對此已有所力不從心,很難在如此龐大的數據量中迅速而準確的找到所需要的數據,而通過大數據技術可以有效解決這一難題。


  大數據技術特點


  Big Data“大數據”是繼云計算、物聯網之后IT行業又一次顛覆性的技術變革,對國家治理模式、對企業的決策、組織和業務流程、以及對個人生活方式都將產生巨大的影響。在信息技術中大數據是一個數據集的集合,這個集合是如此大而復雜,以至于它很難通過現有數據庫管理工具來進行處理。


  隨著我國交通監控設備的大規模建設,各類傳感器和信息終端已經遍布各地,這些設備每天都為我們交通管理者提供了海量的數據,主要包括4個類型的數據:傳感器數據(位置、溫度、壓力、圖像、速度、RFID等信息);系統數據(日志、設備記錄、MIBs等);服務數據(收費信息、車輛和駕駛員的信息、查處的違法信息,便民服務登記等);應用數據(生成廠家、能源、交通、性能、兼容性等信息)。交通數據的類型繁多,而且體積巨大。


  傳統交通管理模式和技術的不足


  社會經濟的快速發展促使城市機動車輛的數量大幅增加。城鎮化的加速打破了城市道路系統的均衡狀態,傳統的交通系統難以滿足當前復雜的交通需求,交通堵塞成為棘手問題。而傳統的交通管理模式及技術的不足之處主要有:


  行政管理區域方面的限制。行政區域的劃分是國家為了有效統治和管理,而將一個國家劃分不同行政區域。這個劃分在促進各個行政區域自治的同時,也導致各個地方政府追求各自轄區利益的最大化,而對地方政府之間邊界區的交通基礎設施建設、過境交通線路等漠不關心。而這種限制,是傳統信息技術無法解決的。即便各地方政府愿意數據共享,各地所建設的諸多信息系統所采用的不同的通信協議、存儲標準、處理流程、交互規范也使得不同系統跨地域間的數據交換成為一個不可能完成的任務。


  無法發揮信息集成優勢和組合效率。我國大部分城市的各類交通運輸管理主體分散在不同主管部門,呈現出條塊分割的現象。涉及交通的“有關部門”超過10個,每個部門都有自己的信息化系統,但這些數據信息只存在于垂直業務和單一應用中與鄰近業務系統缺乏共通聯動。這種分散造成交通管理的碎片化,如交通信息分散、信息內容單一等問題。只有建立起綜合性立體的交通信息體系,通過將不同范圍、不同區域、不同領域的“數據倉庫”加以綜合構建公共交通信息集成利用模式,發揮整體性交通功能,這樣才能發現新價值,帶來新機會。例如氣象、交通、保險部門的數據結合起來可高效地研究交通領域防災減災;IC卡、RFID數據結合抽樣調查能更快捷、更精確測得城市交通流分布狀況。但是即便能夠通過政府主導克服管理體制上的障礙從而形成各主管部門間的合作,傳統信息技術在數據處理容量及速度上的局限性也使其無法建立起這樣復雜的交通信息體系。


  無法全面高效的處理現有基礎數據、配置交通資源。傳統的交通管理主要依靠人工的方式進行規劃和管理,難以實現交通的動態化管理,而近年來不斷建成的信息系統也僅僅是部分實現了交通動態化管理,但隨著建成和聯網的信息系統越來越多,所匯集的交通數據越來越龐大,傳統的信息處理技術已無法全面、高效、快捷的分析、處理這些數據,技術本身的局限性使其僅能及時處理海量數據中極少的一部分,絕大部分匯集的基礎數據只能白白浪費。而沒有了數據的全面支撐,現有交通信息系統也就無法完全發揮其效能,無法有效的配置交通資源。譬如目前全國各地交通管理部門已建成的監控鏡頭,少則數百個,多則數千個,但目前這些監控鏡頭所發揮的作用基本就是實時監控加上有需要時提取視頻人工查找,這僅僅只發揮出視頻監控系統極小的一部分作用,更高級的功能如對存儲的大量視頻記錄自動查找、自動比對、自動識別等等功能目前基本都未實現。


  無法有效實現交通預測。用傳統的思維來改善交通擁堵,一般是加大基礎設施投入,即加寬道路、增加道路里程來提高交通通行能力,但這種做法又不僅會受到土地資源的限制,而且規劃的方案是否能滿足遠景需要也有待商榷?,F在比較通用的方法是在對各個部門的數據進行準確提煉和構建合適的交通預測模型后,通過模擬交通未來運行狀態,驗證技術方案的可行性。但現有的技術和手段在其處理能力和效率上有天然的局限性,無法同時快速有效的處理過于龐大的基礎數據,從而使目前建成的交通預測系統大多流于形式,華而不實。


  應用大數據技術所帶來的改進和提升


  從各種各樣類型的數據中,快速獲得有價值信息的能力,就是大數據技術。大數據技術有四個特點:第一,數據體量巨大。從TB級別躍升到PB級別;第二,數據類型繁多。包括視頻、圖片、地理位置信息、傳感器數據等等。第三,價值密度低,應用價值高。以視頻為例,連續不間斷監控過程中,可能有用的數據僅僅有一兩秒。第四,處理速度快,1秒定律。最后這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。


  將大數據技術應用到交通管理中后,將對現有的管理模式和技術帶來顯著的改進和提升。


  大數據的虛擬性可以解決跨越行政區域的限制


  交通大數據的虛擬性,有利于其信息跨越區域管理,只要多方共同遵照相關的信息共享原則,就能在已有的行政區域下較好的解決跨域管理問題。


  可以全面高效的處理現有基礎數據、配置交通資源


  通過對大數據的分析處理可以輔助交通管理制定出較好的統籌與協調解決方案。一方面減少各個交通部門運營的人力和物力,另一方面可有些提升道理交通資源的合理利用。譬如可以根據大數據結果確定多模式公交網絡高效配置和客流組織方案,多層次公交主干網絡綠波通行控制以及交通信號自適應控制。


  可以有效實現交通預測,提高交通運行效率


  大數據技術能促進提高交通運營效率、道路網的通行能力、設施效率和調控交通需求分析。而在實時交通預測領域,大數據的快速信息處理能力對于車輛碰撞、車輛換道、駕駛員行為狀態檢測等實時預測也有非常高的可靠性。交通的改善所涉及工程量較大,而大數據的大體積特性有助于解決這種困境。例如,根據美國洛杉磯研究所的研究,通過組織優化公交車輛和線路安排,在車輛運營效率增加的情況下減少46的車輛運輸就可以提供相同或更好的運輸服務。倫敦市利用大數據來減少交通擁堵時間提高運轉效率。當車輛即將進入擁堵地段,傳感器可告知駕駛員最佳解決方案,這大大減少了行車的經濟成本。大數據的實時性,使處于靜態閑置的數據被處理和需要利用時,即可被智能化利用,使交通運行的更加合理。大數據技術具有較高預測能力,可降低誤報和漏報的概率,隨時針對交通的動態性給予實時監控。因此,在駕駛者無法預知交通的擁堵可能性時,大數據亦可幫助用戶預先了解。例如,在駕駛者出發前,大數據管理系統會依據前方路線中導致交通擁堵的天氣因素判斷避開擁堵的備用路線,并通過智能手機告知駕駛者。


可以全面提高交通安全水平


  主動安全和應急救援系統的廣泛應用有效改善了交通安全狀況,而大數據技術的實時性和可預測性則有助于提高交通安全系統的數據處理能力。在駕駛員自動檢測方面,駕駛員疲勞視頻檢測、酒精檢測器等車載裝置將實時檢測駕車者是否處于警覺狀態,行為、身體與精神狀態是否正常。同時,聯合路邊探測器檢查車輛運行軌跡,大數據技術快速整合各個傳感器數據,構建安全模型后綜合分析車輛行駛安全性,從而可以有效降低交通事故的可能性。在應急救援方面,大數據以其快速的反應時間和綜合的決策模型,為應急決策指揮提供輔助,提高應急救援能力,減少人員傷亡和財產損失。


  可以提供有效的環境監測方式


  大數據技術在減輕道路交通堵塞、降低汽車運輸對環境的影響等方面有重要的作用。通過建立區域交通排放的監測及預測模型共享交通運行與環境數據,建立交通運行與環境數據共享試驗系統大數據技術可有效分析交通對環境的影響。同時,分析歷史數據,大數據技術能提供降低交通延誤和減少排放的交通信號智能化控制的決策依據,建立低排放交通信號控制原型系統與車輛排放環境影響仿真系統。


 結論


  隨著物聯網、車聯網的發展,給智能交通帶來了新的契機,云計算也使龐大的信息處理變得更加簡單,物聯網、車聯網、云計算的大數據是未來交通的發展方向。但是同時,先進的快速發展的技術手段,與傳統的交通管理模式的矛盾也將日益突出。在今后,只有不斷拓展技術應用,不斷創新變革管理模式,逐步形成大數據、大交通、大管理的概念,科技也從保障、維護的角色逐步過渡為引領實戰,達到一個重要的地位。只有這樣才能將執法、服務、管理結合,以服務帶動管理,通過管理加強執法,才能為人民群眾提供更好的服務。




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