白玲玲 韓天鵬
摘要:智能交通系統(tǒng)是緩解交通、提升交通效率的有效手段。智能交通系統(tǒng)是將先進(jìn)的信息技術(shù)、數(shù)據(jù)通訊傳輸技術(shù)、電子傳感技術(shù)、電子控制技術(shù)以及計(jì)算機(jī)處理技術(shù)等有效地集成運(yùn)用于整個(gè)交通運(yùn)輸管理體系,而建立起的一種在大范圍內(nèi)、全方位發(fā)揮作用的,實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效的綜合運(yùn)輸和管理系統(tǒng)。對(duì)大數(shù)據(jù)在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行了分析,同時(shí)利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)構(gòu)建了智能交通大數(shù)據(jù)分析平臺(tái),對(duì)平臺(tái)的構(gòu)建和技術(shù)實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了分析和闡述。
關(guān)鍵詞:智能交通;大數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)融合;大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)
中圖分類號(hào):TP274 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1009-3044(2015)10-0204-03
在生活和工作過程中,城市的快節(jié)奏顯現(xiàn)出了我們對(duì)交通的依賴,城市化、機(jī)動(dòng)化、就業(yè)崗位的急劇增長以及人口密度的不斷提高,導(dǎo)致交通擁堵問題不斷的顯現(xiàn)。當(dāng)前,城市高速發(fā)展,人們對(duì)交通出行的要求越來越高,面對(duì)著這些常態(tài)化的問題,如城市交通運(yùn)行緩慢、交通安全問題嚴(yán)重、交通事故頻發(fā),傳統(tǒng)的思維方式已經(jīng)不能解決這些問題。在地理信息、通信、傳感器和計(jì)算機(jī)技術(shù)的引導(dǎo)下,智能交通這種全新的思維方式逐漸從概念設(shè)想轉(zhuǎn)變成新一輪跨越式發(fā)展,使智能交通管理更加效率化、信息化以及廣泛化 。
大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握了多少數(shù)據(jù)信息,而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行更為準(zhǔn)確的挖掘和預(yù)測。如果我們把大數(shù)據(jù)當(dāng)作是一種產(chǎn)業(yè),那么想要實(shí)現(xiàn)這種產(chǎn)業(yè)的盈利,就要把大量的數(shù)據(jù)“加工”轉(zhuǎn)化成為經(jīng)過組織的信息、甚至是知識(shí),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。 隨著海量的交通數(shù)據(jù)的出現(xiàn),大數(shù)據(jù)分析技術(shù)為智能交通發(fā)展帶來新的機(jī)遇。大數(shù)據(jù)技術(shù)的存儲(chǔ)能力和計(jì)算能力會(huì)更加合理地配置交通資源,更有效地支撐交通規(guī)劃、管理、運(yùn)營、服務(wù)以及安全,為公共安全和社會(huì)管理提供新的理念以及手段。
1 從數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)和跨越
美國人赫伯特·西蒙曾經(jīng)說過:“信息消費(fèi)了什么是很明顯的:它消費(fèi)的是信息接受者的注意力。信息越富有,就會(huì)導(dǎo)致注意力越匱乏,我們并不缺少信息,匱乏的是我們處理信息的能力”[1]。物理世界中,信息大量數(shù)字化便產(chǎn)生了數(shù)據(jù)。1946年的美國費(fèi)城,人類歷史上第一臺(tái)電子計(jì)算機(jī)誕生,出生于匈牙利的美籍猶太人,合作博弈論的創(chuàng)始人,“計(jì)算機(jī)之父”馮·諾伊曼是它的主要設(shè)計(jì)者。馮·諾伊曼是一個(gè)數(shù)學(xué)天才,他拋棄了十進(jìn)制,采用二進(jìn)制作為數(shù)字計(jì)算機(jī)的數(shù)制基礎(chǔ)。二進(jìn)制解決了在沒有”情感、智能和生命“的機(jī)器中存儲(chǔ)、計(jì)算、傳送數(shù)據(jù)的大難題,數(shù)據(jù)在計(jì)算機(jī)內(nèi)部傳送時(shí),計(jì)算機(jī)可以”理解“這種傳送,并可以使數(shù)據(jù)”流動(dòng)“起來[1]。但當(dāng)計(jì)算機(jī)內(nèi)積累的數(shù)據(jù)越來越多時(shí),怎樣快速地組織、存儲(chǔ)、和讀取這些數(shù)據(jù)便成為了專家們所要研究的新問題。1970年,IBM的研究員埃德加·科德提出了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,這成為了一個(gè)跨越性的里程碑。上個(gè)世紀(jì)末,不同領(lǐng)域不同行業(yè)的數(shù)據(jù)信息劇增,管理學(xué)之父彼得·德魯克感嘆:到目前為止,系統(tǒng)中產(chǎn)生的還僅僅是數(shù)據(jù),而不是信息,更不是知識(shí),怎樣從各個(gè)獨(dú)立的信息系統(tǒng)中提取、整合有價(jià)值的數(shù)據(jù) ,變得越來越迫切[1]。1991年,比爾·恩門提出了一個(gè)新的術(shù)語:數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse)。數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse)是一個(gè)面向主題的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相對(duì)穩(wěn)定的(Non-Volatile)、反映歷史變化(Time Variant)的數(shù)據(jù)集合,它與數(shù)據(jù)庫的最大差別在于,數(shù)據(jù)倉庫是以分析數(shù)據(jù)進(jìn)行決策為目的而設(shè)計(jì)的,而數(shù)據(jù)庫是為了高效的事務(wù)處理保存、查詢數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)庫技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展,數(shù)據(jù)的迅速積累與廣泛的使用使我們真正進(jìn)入到了數(shù)據(jù)時(shí)代,迫切需要功能強(qiáng)大的工具,以便發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中有價(jià)值的信息。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不但可以對(duì)以往的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取和轉(zhuǎn)換,也可以識(shí)別這些數(shù)據(jù)相互間可能存在的聯(lián)系。 未來數(shù)據(jù)挖掘所面臨的挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)不再是少量、樣本化、隨機(jī)化的精準(zhǔn)數(shù)據(jù),而是魚龍混雜、海量的大數(shù)據(jù)。而大數(shù)據(jù)則是從云計(jì)算、人工智能、數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展而來。
2 大數(shù)據(jù)在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用
智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transport System,簡稱ITS)利用先進(jìn)的檢測、通信和計(jì)算機(jī)技術(shù)等手段對(duì)傳統(tǒng)交通運(yùn)輸系統(tǒng)進(jìn)行改造,進(jìn)而增強(qiáng)系統(tǒng)運(yùn)行效率,提高地面交通網(wǎng)絡(luò)的安全性和效率,減少能源消耗和對(duì)環(huán)境的污染等綜合的運(yùn)輸和管理系統(tǒng)。智能交通系統(tǒng)的應(yīng)用及集成技術(shù),使系統(tǒng)運(yùn)營商和用戶具備了更好地管理和優(yōu)化運(yùn)輸系統(tǒng)的能力。 ITS允許利用信息技術(shù)來收集公路,交通信號(hào),公交車,卡車和火車等的狀態(tài)數(shù)據(jù); 并整合數(shù)據(jù)以便影響和提高操作系統(tǒng)。
2.1 智能交通子系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)融合
ITS是一種結(jié)構(gòu)復(fù)雜的綜合運(yùn)輸系統(tǒng),它的運(yùn)行需要通過它包含的這些子系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)。道路交通系中,人、車、路以及貨物是其重要的組成部分,該系統(tǒng)的主要目的就是實(shí)現(xiàn)這些組成部分的有效移動(dòng)。如果再給道路交通系統(tǒng)配上智能的交通信息中心、交通管理中心、交通控制中心等以及智能化的車載設(shè)施和各類檢測設(shè)施、信息發(fā)布設(shè)施等道路交通基礎(chǔ)設(shè)施,那就構(gòu)成了一個(gè)完整的智能交通運(yùn)輸系統(tǒng)。
要實(shí)現(xiàn)智能交通系統(tǒng)的各項(xiàng)功能,就需要各子系統(tǒng)之間可以進(jìn)行信息整合,信息共享平臺(tái)是各子系統(tǒng)間信息融合的主要手段,平臺(tái)將為各相關(guān)子系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)資源的引擎和調(diào)度以及信息共享服務(wù)。它將規(guī)范化整個(gè)城市交通信息各系統(tǒng)共用信息的性質(zhì)、組織架構(gòu)、功能和傳輸方式,利用有效的信息流通機(jī)制形成一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng),并對(duì)共享數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、存儲(chǔ)、訪問等管理。
利用大數(shù)據(jù)技術(shù),共享數(shù)據(jù)可以從動(dòng)態(tài)變化的智能交通各子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息中提取出來,并對(duì)跨區(qū)域、跨領(lǐng)域的“數(shù)據(jù)倉庫”加以綜合;可以將歷史數(shù)據(jù)遷移至大數(shù)據(jù)平臺(tái),同時(shí)保證數(shù)據(jù)的完整性以及數(shù)據(jù)之間關(guān)系的可理解性;還可以根據(jù)各子系統(tǒng)的需求以及相互之間的內(nèi)在聯(lián)系為用戶提供數(shù)據(jù)信息服務(wù),并組織內(nèi)部存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)直接輸出,而其他子系統(tǒng)存儲(chǔ)的相關(guān)數(shù)據(jù)由信息共享平臺(tái)提供查詢支持。
2.2 基于信息采集技術(shù)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用
數(shù)據(jù)是智能交通的基礎(chǔ)和命脈。系統(tǒng)中的各項(xiàng)智能應(yīng)用都是通過對(duì)海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、分析、預(yù)測以及科學(xué)的管理實(shí)現(xiàn)的,平均車速、平均車道占有率、車流量、速度等都是非常重要的交通參數(shù)。傳統(tǒng)的智能交通系統(tǒng)中,這些數(shù)據(jù)的主要采集方式就是利用光學(xué)檢測器、攝像機(jī)等定點(diǎn)檢測設(shè)備的靜態(tài)交通探測方式來獲得實(shí)時(shí)行車速度和出行情況等。隨著海量存儲(chǔ)技術(shù)、無線通信技術(shù)、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)定位等技術(shù)的不斷成熟,視頻監(jiān)控、GPS數(shù)據(jù)、移動(dòng)數(shù)據(jù)將逐漸取代靜態(tài)檢測數(shù)據(jù),成為智能交通的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源。
大數(shù)據(jù)時(shí)代,智慧交通集成不同的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)系統(tǒng),如汽車導(dǎo)航系統(tǒng)、交通信號(hào)控制系統(tǒng)和全球定位系統(tǒng)等,同時(shí)與停車引導(dǎo)和信息系統(tǒng)、天氣信息系統(tǒng)等結(jié)合,實(shí)現(xiàn)車與車、人與車在任何時(shí)間、任何地點(diǎn)的聯(lián)接,然后通過如基于IPv6的交通信息采集系統(tǒng)等系統(tǒng)來采集數(shù)據(jù)信息,分析交通行為和狀態(tài),融合多系統(tǒng)的信息做出決策,同時(shí)快速響應(yīng)突發(fā)事件,這大大加快了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集的頻率,提高了交通行為預(yù)測的精度,為交通管理和服務(wù)提供事實(shí)依據(jù)。如利用信息采集系統(tǒng)采集路網(wǎng)交通狀態(tài)信息、車輛位置信息、突發(fā)事故信息等信息,為交通指揮中心和司機(jī)提供信息交流及數(shù)據(jù)分析,保證行車路線的合理分配和控制交通流。
3 大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)架構(gòu)
眾所周知,大數(shù)據(jù)總是能夠揭示事物的真理,但大數(shù)據(jù)也并非這么萬能,并不能解決所有的問題,它只是在反應(yīng)和處理情況,我們所要做的就是把大數(shù)據(jù)反應(yīng)的情況能夠全部說出來,也就是對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,挖掘更多智能的,深層次的,有用的信息。大數(shù)據(jù)的創(chuàng)造腳步正在不斷加快,而這些大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量龐大、種類繁雜、變化飛快和真?zhèn)未嬉傻鹊?,這些體現(xiàn)出了大數(shù)據(jù)的復(fù)雜性,所以想要在大、雜、快的大數(shù)據(jù)中找出某種規(guī)律和趨勢即大數(shù)據(jù)的分析就顯得尤為重要。
目前的一些智能交通數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)存在許多的缺點(diǎn),例如交通數(shù)據(jù)無法充分利用、容易忽略交通數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值、路況信息難以及時(shí)獲取等。隨著社會(huì)的不斷發(fā)展,我們迫切需要高速的數(shù)據(jù)挖掘分析方法對(duì)交通數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的、可靠的分析,為出行的人提供實(shí)時(shí)的交通信息,為交管部門提供信息支撐服務(wù)。
3.1 平臺(tái)構(gòu)架
數(shù)據(jù)分析平臺(tái)由三個(gè)部分組成:交通數(shù)據(jù)信息采集模塊、交通數(shù)據(jù)分析模塊、交通數(shù)據(jù)處理模塊。如下圖:
1)交通信息采集模塊
智能交通系統(tǒng)中,交通數(shù)據(jù)信息是最核心的內(nèi)容,交通數(shù)據(jù)信息采集模塊是其它兩個(gè)模塊的基礎(chǔ),其就是利用云計(jì)算、高清監(jiān)控、移動(dòng)通信技術(shù)、車聯(lián)網(wǎng)等,實(shí)現(xiàn)對(duì)交通數(shù)據(jù)信息的全方位采集。前端設(shè)備可以獲取車輛本身的信息、車輛行駛狀態(tài)信息、周圍環(huán)境信息等,同時(shí)還可以確定路面狀態(tài)以及對(duì)環(huán)境的檢測;前后端軟件均支持多種視頻傳輸協(xié)議,具有交通信息管理的搜索、存儲(chǔ)功能,能夠支持大數(shù)量的前端卡口設(shè)備,為需要服務(wù)的各種需求提供基礎(chǔ)信息。該模塊由于集合了多個(gè)智能交通系統(tǒng),數(shù)據(jù)更新頻率較快,同時(shí)通過無線通信技術(shù)可以將各子系統(tǒng)感知到的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行融合,以獲取更準(zhǔn)確的交通信息。
2)交通數(shù)據(jù)分析模塊
數(shù)據(jù)分析模塊利用可視化分析、通用數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘等大數(shù)據(jù)分析方法,把結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化及多結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)整合到平臺(tái)并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析產(chǎn)生有利于交通主體決策和判斷的信息。所分析的數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,要通過大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)進(jìn)行嚴(yán)格的驗(yàn)證,并對(duì)分析方法進(jìn)行定期的準(zhǔn)確性評(píng)估,同時(shí)要求平臺(tái)能夠給用戶提供交通路網(wǎng)擁堵狀態(tài)、出行者信息服務(wù)需求等分析,在減少數(shù)據(jù)冗余的同時(shí),支持多維度的數(shù)據(jù)訪問和分級(jí)存儲(chǔ)。
3)交通數(shù)據(jù)處理模塊
在智能交通系統(tǒng)中,我們要處理的數(shù)據(jù)量大、分布廣,數(shù)據(jù)處理模塊就是通過具有一定規(guī)模的計(jì)算中心以及完整的計(jì)算框架,實(shí)現(xiàn)高性能的強(qiáng)大數(shù)據(jù)處理和分析,使用者只需要提交相關(guān)的計(jì)算任務(wù)以及相關(guān)數(shù)據(jù)。由于交通數(shù)據(jù)分實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)以及歷史分析數(shù)據(jù),所以交通數(shù)據(jù)處理模塊分兩種框架,實(shí)時(shí)計(jì)算框架處理實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)流,非實(shí)時(shí)計(jì)算框架處理歷史分析等批處理數(shù)據(jù)。
3.2 技術(shù)實(shí)現(xiàn)
智能交通大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的分析思路就是將采集到的交通路網(wǎng)信息以及動(dòng)態(tài)交通信息,利用可視化分析、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性和相似性進(jìn)行不同特征維度的分析和挖掘,將分析結(jié)果傳達(dá)至管理者或使用者手中,提高交管部門、規(guī)劃部門以及社會(huì)公眾對(duì)路況、交通情況的感知能力,提高交通信息服務(wù)質(zhì)量,實(shí)現(xiàn)交通智能化。
1)信息采集模塊技術(shù)實(shí)現(xiàn)
對(duì)于交通數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集,可以通過多種方式實(shí)現(xiàn)。靜態(tài)交通信息采集方式,主要是利用位置固定的感應(yīng)線圈或視頻監(jiān)控,依靠安裝在路面下的一個(gè)或多個(gè)感應(yīng)線圈產(chǎn)生電磁感應(yīng),來檢測通過的車輛信息。動(dòng)態(tài)交通信息采集方式,主要是通過,磁頻、微頻、光電等檢測器、路面情況及測重傳感器等自動(dòng)采集交通實(shí)時(shí)流量、車輛速度、時(shí)間、交通事故等交通參數(shù)。除此之外,利用航空攝影技術(shù)追蹤車輛的運(yùn)動(dòng),可以預(yù)測擁堵趨勢,推算行程時(shí)間。
2)交通數(shù)據(jù)分析模塊技術(shù)實(shí)現(xiàn)
整合各系統(tǒng)多渠道、格式不一致的數(shù)據(jù)信息,建立統(tǒng)一的視頻、圖形、圖像接入平臺(tái),在這些數(shù)據(jù)信息的基礎(chǔ)上,抽取、集成以及進(jìn)行深度的分析,獲取可用的信息和知識(shí)。針對(duì)交通系統(tǒng)中移動(dòng)式交通數(shù)據(jù)參數(shù)的范圍波動(dòng)大、交通數(shù)據(jù)間斷性缺失等問題,采用數(shù)據(jù)集成技術(shù)、決策支持與專家數(shù)學(xué)模型的有關(guān)理論和技術(shù),對(duì)交通量、擁堵趨勢、交通事件等進(jìn)行具體分析。除此之外,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行交通流量預(yù)測、交通擁堵分析、道路交通安全分析,同時(shí)利用人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能計(jì)算技術(shù),為交通數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)信息管理、智能分析提供有效的技術(shù)支持。
3)交通數(shù)據(jù)處理模塊技術(shù)實(shí)現(xiàn)
結(jié)合動(dòng)態(tài)交通數(shù)據(jù)處理、分布式處理等智能的技術(shù)來處理凌亂的、看似無規(guī)律的交通數(shù)據(jù)體現(xiàn)出了智能交通“智能”的一面。分布式動(dòng)態(tài)智能交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)是交通數(shù)據(jù)在決策支持領(lǐng)域獲得的初步進(jìn)展,如優(yōu)化信號(hào)配時(shí)、交通事故探測等。動(dòng)態(tài)交通數(shù)據(jù)處理技術(shù)能夠?yàn)槎虝r(shí)交通預(yù)測、道路交通中異常行為等交通信息管理工作提供支持,并從數(shù)據(jù)平臺(tái)中檢索相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并與采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì),以此來判斷當(dāng)前的交通狀況。
4 結(jié)束語
ITS是一個(gè)技術(shù)多元的規(guī)模龐大的系統(tǒng)工程,涵蓋了許多與其相關(guān)的領(lǐng)域以及它所包含的子系統(tǒng),涉及城市和區(qū)域智能交通運(yùn)行管理的許多領(lǐng)域。本文構(gòu)建了智能交通大數(shù)據(jù)分析平臺(tái),分析平臺(tái)運(yùn)行運(yùn)用智能交通系統(tǒng),可以對(duì)城市交通和道路網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行管理和控制,完善城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。大數(shù)據(jù)技術(shù)在智能交通中的應(yīng)用充分利用了數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的優(yōu)勢,進(jìn)行數(shù)據(jù)融合、平臺(tái)建設(shè),這些可以有效的解決數(shù)據(jù)爆炸與信息孤島問題,完善基礎(chǔ)設(shè)施不夠靈活及資源有限等問題,提高智能交通的運(yùn)行效率及核心競爭力。
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