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        基于大數(shù)據(jù)和邊緣計算的智慧交通系統(tǒng)應用研究

        2022-05-30 10:48:04周俊杰
        計算機應用文摘·觸控 2022年18期
        關鍵詞:邊緣計算智慧交通大數(shù)據(jù)

        周俊杰

        關鍵詞:大數(shù)據(jù);智慧交通;邊緣計算

        城市交通的發(fā)展帶動了大數(shù)據(jù)技術的需求,作為一個重要的大數(shù)據(jù)處理方案,云計算通過其靈活可拓展、低成本運營以及運維方便等特點,得到了廣泛應用和大力發(fā)展。然而,高成本、高網(wǎng)絡延時以及隱私不受保護等問題,使得云計算難以滿足很多系統(tǒng)對大數(shù)據(jù)處理和分析的要求,特別表現(xiàn)在智慧交通系統(tǒng)應用中。面對一系列的問題,邊緣計算技術正好可以為此提供解決方法。

        在常用的大數(shù)據(jù)處理技術架構(gòu)中,以云為中心的集中式方法存在很多局限,導致難以大面積推廣,其表現(xiàn)為:在當下的交通系統(tǒng)所呈現(xiàn)的邊緣數(shù)據(jù)劇增,邊緣設備性能飛速提升,云計算的發(fā)展速度已經(jīng)是望塵莫及:在邊緣設備的應用環(huán)境中,以云為中心的集中處理式架構(gòu)會加大傳輸數(shù)據(jù)帶寬的壓力,同時過程中消耗增加.成本提升:邊緣數(shù)據(jù)在隱私和網(wǎng)絡安全上存在諸多問題,數(shù)據(jù)處理不及時將存在巨大隱患。所以,邊緣計算作為一種新技術,以就近設備源或數(shù)據(jù)源,將存儲、計算以及網(wǎng)絡等性能分布式應用,從而快速處理邊緣數(shù)據(jù)得以被廣泛推薦。該技術最早是針對5C網(wǎng)絡延時等問題研發(fā)的一種關鍵技術,隨著不斷研究與推廣,在物聯(lián)網(wǎng)以及車聯(lián)網(wǎng)等新型領域也有不錯的表現(xiàn)。邊緣計算能將云計算所涉及的問題逐一解決,因此在以邊緣設備為主體的智慧交通系統(tǒng)中具有很高的研究價值。

        1基于邊緣計算的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)設計

        1.1邊緣計算概述

        邊緣計算是一種分布在數(shù)據(jù)源頭或者是終端附近的計算資源,類似于基于本地服務的一種近端計算模式。作為一種開放式平臺,其相關設備集存儲、計算以及網(wǎng)絡應用為一體,從而實現(xiàn)對設備采集的邊緣數(shù)據(jù)實時收集和處理,相較于云計算等相關技術,其具有更低的時延、更小的帶寬、更豐富的網(wǎng)絡接人、更高的安全性以及更獨立等優(yōu)勢。

        1.2系統(tǒng)硬件架構(gòu)設計

        在一個完整的邊緣計算系統(tǒng)中,邊緣設備通過多個采集點來實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集,同時一個采集點單元是一個邊緣設備與多個外圍設備組成。外圍設備便是實現(xiàn)物理數(shù)據(jù)采集基礎設備,通過一定的格式把數(shù)據(jù)實時地傳輸給邊緣設備,為實現(xiàn)更好的兼容性,邊緣設備往往會提供多種無線或有線傳輸接口和硬件接口,以實現(xiàn)邊緣設備和外部設備的通信。當多個外部設備同時向邊緣設備進行數(shù)據(jù)傳輸時,系統(tǒng)將各自的數(shù)據(jù)上傳,以確保實時性。

        如圖1所示,在系統(tǒng)中,所有數(shù)據(jù)都要通過邊緣設備進行數(shù)據(jù)預處理這一步驟,將數(shù)據(jù)以要求的格式進行上傳。所以,系統(tǒng)的邊緣計算設備必須選用一個算力足夠的微處理器,從而達到硬件整體核心的作用。由上可知,邊緣設備必須具有高數(shù)據(jù)處理能力、海量存儲能力以及多兼容通信接口等功能。

        1.3系統(tǒng)關鍵模塊設計

        1.3.1邊緣設備數(shù)據(jù)采集模塊設計

        結(jié)合實際工作場景的情況以及設計的系統(tǒng)結(jié)構(gòu),通過對各種傳感器的數(shù)據(jù)采集控制,完成邊緣設備和外部設備的數(shù)據(jù)傳輸。如圖2所示,邊緣設備的數(shù)據(jù)采集部分不僅要有數(shù)據(jù)預處理接口以及計算接口做模塊間的功能協(xié)調(diào),還需要把傳感器的控制權(quán)限和工作狀態(tài)實時上傳到計算中心,從而保證計算中心對系統(tǒng)采集情況的把控。

        1.3.2邊緣設備數(shù)據(jù)預處理模塊設計

        數(shù)據(jù)預處理是對數(shù)據(jù)整合的一種方法,目的在于處理后的數(shù)據(jù)具備有效性和可讀性,特別是傳感器收集到的一些物理數(shù)據(jù)難以直接分析和閱讀,故要通過邊緣設備進行結(jié)構(gòu)化處理。將數(shù)據(jù)源做預處理,在一定程度上能夠確保數(shù)據(jù)的完整性,特別是避免了傳輸數(shù)據(jù)過程中的丟包行為。同時,系統(tǒng)中的預處理可以降低總計算量,從而提高系統(tǒng)計算效率。圖3為數(shù)據(jù)預處理構(gòu)成圖。

        數(shù)據(jù)清洗、變換、規(guī)約與集成是數(shù)據(jù)預處理的核心方法,前兩種方法是用于原始數(shù)據(jù)的處理,后兩種方法是把處理后的數(shù)據(jù)實現(xiàn)降維度或者整合等過程。

        在系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)過程中,由于設備本身老化或質(zhì)量問題,難以避免傳感器在高壓工作中采集的數(shù)據(jù)出現(xiàn)缺失和異常等問題。與此同時,數(shù)據(jù)傳輸以及存儲也存在一定的數(shù)據(jù)異常概率。所以,數(shù)據(jù)預處理將系統(tǒng)中異常數(shù)據(jù)進行清掃,從而保證了數(shù)據(jù)的有效性,也提高了系統(tǒng)對大數(shù)據(jù)分析的準確性。

        1.3.3數(shù)據(jù)分析模塊設計

        完成數(shù)據(jù)的預處理后,一方面在邊緣設備上進行本地保存,另一方面要上傳至云端做后面的數(shù)據(jù)分析。技術發(fā)展迅速,數(shù)據(jù)庫和傳感器的不斷完善,生活場景中的各類數(shù)據(jù)都可以被保存記錄下來。若將這些海量的數(shù)據(jù)通過一定的技術進行挖掘,從中找出規(guī)律等有價值的模型,將具有重大的意義。

        人工智能是近年來熱門技術之一,在數(shù)據(jù)挖掘和分析上有很大的優(yōu)勢。其典型的機器學習作為一種統(tǒng)計學習的模型,可以很好地從數(shù)據(jù)中分析出行為和內(nèi)在信息并進行區(qū)別。同時,還能基于數(shù)據(jù)和挖掘目標進行分類、預測以及關聯(lián)規(guī)則等操作,為系統(tǒng)后臺提供有價值的信息。

        系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)分析模塊需要結(jié)合人工智能技術進行搭建,除自身常規(guī)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析模塊外,系統(tǒng)中統(tǒng)計的分析是由計算中心獨立實現(xiàn)的,而數(shù)據(jù)模型是由邊緣設備和計算中心組成的,即計算中心是用來訓練和修正數(shù)據(jù)的模型,邊緣設備是對數(shù)據(jù)模型的使用以及測試。

        將數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預處理模塊以及數(shù)據(jù)分析模塊整合至一起,以實現(xiàn)系統(tǒng)工作流程。系統(tǒng)整體功能架構(gòu)如圖4所示。

        2智慧交通發(fā)展現(xiàn)狀

        在早年的技術發(fā)展中,交通領域和計算機領域結(jié)合的深度研究已是一大熱點,如歐美發(fā)達國家對智慧交通的研究較早,具有一定的優(yōu)勢。美國最開始從車路協(xié)同技術人手,實現(xiàn)了車與車以及車與路的通信,并建立了交通信號的智能控制與管理。隨后。它們?yōu)闇p少交通事故建立了智能交通信息網(wǎng)絡,能夠做到實時處理和綜合性管理。而我國智慧交通的發(fā)展相對較晚,在二十世紀即便有了一些成果,如出行服務的發(fā)展。我國最早為了緩解交通擁堵等現(xiàn)象,著重對數(shù)據(jù)管理與采集進行了研究。二十一世紀初,為保障交通安全,開始對智能化交通管理進行了更深的研究,各類智能化車輛誘導系統(tǒng)和信息控制系統(tǒng)展現(xiàn)了我國在智慧交通領域的發(fā)展成果。

        3邊緣計算在智慧交通中的應用

        3.1信息化智能監(jiān)管

        信息采集是智慧交通監(jiān)管的重要功能,各大場景都部署了抓拍和視頻監(jiān)控以及傳感器等設備,并要及時給出響應。面對城市規(guī)模的擴大,數(shù)據(jù)量的龐大以及實時處理等要求,傳統(tǒng)的監(jiān)管和處理方法已經(jīng)不適用,因此將基于邊緣計算的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)應用于智慧交通可以很好地應對這些問題。特別是在交通信號控制方面,由于交通信號基本采用預編程的控制模式,很多地方的交通情況較為不規(guī)律,交通信號無法根據(jù)具體情況調(diào)整,若利用邊緣計算系統(tǒng)通過實時數(shù)據(jù)分析,給控制系統(tǒng)提供實時有效信息,便可以控制交通信號完成自適應調(diào)整,讓整個交通系統(tǒng)具有更高的效率和更超前的智能化。

        3.2精準執(zhí)法取證

        智慧交通的另一個重點是準確的執(zhí)法取證。常規(guī)取證需要大量的人力對過往數(shù)據(jù)進行審查才能有結(jié)果,其過程繁雜還不具備一定的時效性,如果傳輸網(wǎng)絡中斷或者不穩(wěn)定會造成取證數(shù)據(jù)丟失,故邊緣設備的本地保存、立即處理等特點對此具有很高的應用價值。此外,結(jié)合人工智能技術還能夠預判一些違法行為,為取證的準確性提供了保障。

        4結(jié)束語

        智慧交通是數(shù)字化城市發(fā)展的必然趨勢,靈活利用現(xiàn)有的信息技術可以推動智慧交通快速發(fā)展。邊緣計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)以及人工智能等先進技術可以在數(shù)據(jù)通信、收集以及處理上應用于智慧交通的各個場景。將來,智慧交通會往高自適應性和多元化方向不斷發(fā)展,給人們提供更高效率的便利交通。

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