鄧爭

昆明公交集團有限責任公司，中國·云南 昆明 650000

大數據技術；智能交通管理；運用

1 引言

在智能交通管理體系中，合理利用大數據技術，對路況、環(huán)境、交通壓力等數據進行深度挖掘，通過云計算平臺對數據信息進行深度整合，可以有效為交通管理決策、城市規(guī)劃及城鎮(zhèn)治安管理等工作提供技術支持。

2 何為大數據技術

大數據技術的出現，可以實現各類信息數據的整合，幫助數據處理人員預測數據今后的走勢，最大限度地提升數據信息的價值和作用。此外，大數據技術的運用，信息數據的整合效率、整合質量可以得到明顯提升，交通管理部門運用整合后的數據信息，可以對復雜的城市交通情況進行預測，及時做好交通疏導預案，使城市交通變得更加順暢。另外，對于大數據信息來說，其存在兩個特性：即時性與預測性。大數據信息可以保持實時更新的狀態(tài)，并根據實際搜集到的信息進行數據更新，使預測的準確性大幅度提升。例如，大數據可動態(tài)化的預測交通狀況，并將預測信息及時告知民眾，保證人們的出行更加順暢，降低城市中交通擁堵情況發(fā)生的概率?？傊?，在交通管理領域，大數據技術的應用潛力十分巨大。

3 大數據與智慧交通

隨著云時代的到來，大數據的應用越來越彰顯其優(yōu)勢，深受各行各業(yè)的關注。它帶來的巨大價值逐漸被市場認可，以全面感知、收集、分析、共享的方式為人們提供一種全新的看待世界的方法，促進各行業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。在交通領域，依據“大數據+”思維方式，利用大數據技術不斷發(fā)展新業(yè)務，創(chuàng)新運營服務新模式，提升其核心競爭力，助推智能交通建設。智能交通以全面感知、主動服務、科學決策、安全高效、融合創(chuàng)新為發(fā)展目標，利用云計算、大數據、物聯網、5G、空間感知等新一代先進信息技術，通過深度挖掘數據信息和批量處理動態(tài)信息來實現交通資源的配置優(yōu)化，提升規(guī)劃決策能力、交通管制能力、運營服務能力，推進交通運輸服務更安全、高效、環(huán)保，帶動整個交通產業(yè)轉型與升級。在此，依據百度地圖大數據，對城市綠色出行發(fā)展狀況和智能交通發(fā)展狀況進行分析研究。數據資料來源于百度地圖聯合中國的清華大學、東南大學等研究機構每年發(fā)布的《2019年度中國城市交通報告》。

4 交通大數據平臺架構

4.1 數據采集模塊

數據采集模塊可以說是交通大數據系統(tǒng)的核心，是智能交通大數據平臺架構的重要部分，需要通過移動通信技術、高清監(jiān)控、車聯網設備以及云計算平臺為支持，來做到交通數據信息的全面采集。包括車輛定位、車輛狀態(tài)、行駛數據以及周邊路況信息等基礎數據信息。所采集的數據需要做到全面、完整且準確，做到高精度、高質量采集，消除信息錯誤帶來的不利影響，為交通管理提供可靠保障。

4.2 數據分析模塊

數據分析模塊對采集到的各類數據信息，需要做專業(yè)的計算分析，確定數據特征。一般可選擇數據挖掘技術、數據可視化分析以及數據庫分析等方法，來將結構化、非結構化以及多結構化交通大數據整合到大數據后臺管理系統(tǒng)中，且要對數據做實時分析，獲得對交通主體決策以及判斷有價值的信息數據，便于各項管理工作的有效展開，為民眾提供更加可靠優(yōu)質的服務，優(yōu)化出行方案，保證交通效率以及安全。

4.3 數據處理模塊

數據處理模塊交通大數據不僅數量繁多，且分布范圍廣泛，在分析完畢后就需要做進一步的處理。以一定規(guī)模的計算中心以及完整計算框架為基礎，完成高性能數據的處理分析。要求數據處理模塊設計為兩種框架，分別針對于歷史分析數據與實時交通數據，對不同類型的數據進行專門的處理，并將最終結果展現給用戶，為交通管理部門的決策制定提供數據支持[1]。

5 大數據技術應用于智能交通管理領域應遵循的原則

雖然大數據技術在各個行業(yè)領域內的應用都取得了豐碩的成果，但依然還存在一些問題。為了能讓大數據技術在智能交通管理中的應用更加順暢，為城市交通管理帶來更多便捷，有關部門應遵循安全性、多樣性和優(yōu)質性的原則。

5.1 安全性

互聯網的快速發(fā)展和大數據時代的到來使數據的安全性受到了嚴峻的考驗。在智能交通領域中，大數據技術在應用中是以大量數據信息為基礎的，必須要保證數據信息受到相應級別的保護，避免出現隱私泄露等信息安全事故的發(fā)生。

5.2 多樣性

交通數據采集在實現動態(tài)調整的同時，更應該擴大采集途徑和數據，使數據實現交通狀況的全覆蓋，這在很大意義上有助于綜合分析結果的科學性、客觀性和準確性[2]。

6 新技術在智能交通中的應用

6.1 自然語言處理技術

由于深度學習算法的不斷進步，不同民族與國家的語音可通過自然語音處理技術進行識別與分析，并且識別率非?？捎^，為人機對話的實現提供了可能，同時也可對講話人的心情、性格等進行判斷。自然語音處理技術的運用，可使交通執(zhí)法效率獲得提高，提升交通執(zhí)法人員與駕駛人員的溝通效率，降低執(zhí)法沖突事件的發(fā)生概率[3]。

6.2 做好路況監(jiān)測，協(xié)助交通誘導

交通誘導是依據所采集到的數據對當前階段的交通狀態(tài)進行合理測評并預測交通流量，同時借助廣播、信息情報設備等對又到消息進行傳遞和散布。城市化進程的加快勢必導致交通擁堵情況的加劇，早晚高峰、極端天氣等都會影響城市路況，中國北京、天津等城市都投入了大量的資金更新智能交通系統(tǒng)，并通過路面上大量的攝像頭收集大量交通數據信息，在大數據技術的支持下，可以對車流量進行動態(tài)監(jiān)控，根據車流時空特點。

6.3 計算機視覺技術

現階段，計算機視覺技術可以實現以下作用：通過使用計算機視覺技術，其可實現對目標車輛檢測到跟蹤的全過程；計算機視覺技術不僅可識別簡單的場景，而且其在復雜環(huán)境下的識別、跟蹤均有較高的成功率；計算機視覺技術不僅可識別車牌，而且可以實現對車型等其他細微特征的識別；計算機視覺技術可實現行人與機動車的全面跟蹤；算機視覺技術不僅具備檢測靜態(tài)圖片的能力，而且也可檢查動態(tài)視頻，實現真正的動態(tài)與靜態(tài)檢索的全覆蓋[4]。

7 結語

在城市建設速度不斷加快的背景下，交通狀況日益復雜，城市交通擁堵情況越來越嚴重，對人們的正常生產生活帶來了巨大的不便。將大數據技術應用到智能交通管理中，可以通過對各類數據的有效挖掘與分析應用，為交通管理決策提供更加科學可靠的支持，爭取在提高管理效率的同時，為人們提供更加優(yōu)質的服務。