大数据在智能交通中的应用与发展

随着城市的迅速发展，交通拥堵、交通污染日益严重，交通事故频繁发生，这些都是各大城市亟待解决的问题。目前智能交通成为改善城市交通的关键所在，为此及时、准确获取交通数据并构建交通数据处理模型是建设智能交通的前提，而这一难题可以通过大数据技术得到解决。可以说当智能交通遇到大数据，如同二氧化锰在制取氧气的实验中作为催化剂一样，一场剧烈的化学反应加剧了两方的共同发展。本文将对智能交通建设中大数据的应用及价值体现作分析。　　Uns安检之家

智能交通需求与大数据契合　　Uns安检之家

智能交通整体框架主要包括物理感知层、软件应用平台、分析预测及优化管理应用，其中物理感知层主要是对交通状况和交通数据的感知采集；软件应用平台是将各感知终端的信息进行整合、转换处理，以支撑分析预警与优化管理的应用系统建设；分析预测及优化管理应用主要包括交通规划、交通监控、智能诱导、智能停车等应用系统。　　Uns安检之家

智能交通系统利用先进的视频监控、智能识别和信息技术手段，增加可管理的空间、时间和范围，不断提升管理广度、深度和精细度。整个系统由信息综合应用平台、信号控制系统、视频监控系统、智能卡口系统、电子警察系统、信息采集系统、信息发布系统等组成，以达到四个方面的目标：一是提高通行能力，二是减少交通事故，三是打击违章事件，四是提供出行信息服务。以下是智能交通整体应用架构图：Uns安检之家

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整个系统建设的核心是数据的采集、存储与计算，其中最重要的核心思想就是“数据是价值”，目前很重要的问题就是如何把数据转换成价值，这就成为一个技术问题。　　Uns安检之家

从统计学的角度来看，任何领域任何动态发展的事物只要有足够多的样本数据，就一定能从样本数据中找到动态发展的规律。数据越多，准确率越高。这个“规律”就是数据的价值所在。对于商业机构，可以从数据中分析用户行为规律从而提高销售量；分析目标市场规律，定点投放广告从而降低成本等等；对于公安行业，可以分析区域性犯罪趋势，提前预防从而降低犯罪率；还可以分析交通行为规律，提前做交通疏导，提高交通通畅率，这就能真正挖掘数据的潜在价值，提高其社会价值。　　Uns安检之家

网络从20世纪初发展以来，现在进入一个高度联网的阶段。联网的同时，数据高度集中，数据量急剧增加。据IDC报告，现在互联网的数据每两年就翻一番，这个增长率在智能交通行业同样有效，随着卡口、电警、摄像机数量的增加，高清化、智能化的发展，如果再算上物联网的各种传感器，未来几年的数据量增加可能大大高于这个增长率，这就为智能交通行业实现大数据提供了数据基础。　　Uns安检之家

具体而言，智能交通与大数据契合可以从三个角度来看：　　Uns安检之家

首先，从应用成熟度看，今天无论卡口、电子警察还是视频监控都是对图像和视频数据进行语意化和结构化处理最成熟、最完整、应用深度最深的领域。智能交通可能是现在新兴技术和应用领域里率先突破数据应用瓶颈的一个技术领域。　　Uns安检之家

其次，从技术角度看，包括大数据、云计算的技术架构最先在智能交通里落地，智能交通也必将引领整个智慧城市各个子模块的技术潮流和走势。　　Uns安检之家

最后，从使用者与应用者关联的角度看，交通的智能化最终会影响到每一个人骑车、驾车、公交出行的感受。每位市民都能够有非常好的交通秩序体验，这一点就需要智能交通的技术方案去支撑实现。　　Uns安检之家

大数据特点　　Uns安检之家

何为大数据技术？从各种各样类型的数据中快速获得有价值信息的能力就是大数据技术。由此我们可以看IBM归纳的4个V(量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity)：　　Uns安检之家

第一，Volume数据体量巨大，从TB级别跃升到PB级别。　　Uns安检之家

第二，Variety数据类型繁多，包括视频、图片、地理位置信息、传感器数据等等。　　Uns安检之家

第三，Value价值密度低，应用价值高，以视频为例，连续不间断监控过程中可能有用的数据仅仅有一两秒。　　Uns安检之家

第四，Velocity处理速度快，1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。在交通领域，海量的数据主要包括四个类型的数据：传感器数据（位置、温度、压力、图像、速度、RFID等信息）；系统数据（日志、设备记录、MIBs管理信息库等）；服务数据（收费信息、上网服务及其他信息）；应用数据（生成厂家、能源、交通、性能、兼容性等信息）。交通数据的类型繁多，而且体积巨大。