謝夢怡

摘 要：大數(shù)據(jù)時代的到來，在社會上引起不同的反響。其大數(shù)據(jù)無時無刻不發(fā)生在每個人身上。隨著我國汽車保有量在近年來急劇增加，每天上班族的出行方式可以有多種選擇，不僅可以開車上班，還可以乘坐公交，BRT，打車上班。但在下班高鋒期，常常遇到打車困難、交通擁堵、停車位緊張等問題。而這些問題也給上班族帶來不小的影響，尤其是時間上的浪費，個人情緒的此起彼伏，城市公共資源的浪費，汽車排出的尾氣導致的空氣污染，機動車、行人的不文明行為造成的交通事故等問題，是各大城市交通存在的弊病。大數(shù)據(jù)時代下誕生的智能交通成為改善城市交通的選擇之一。為了能夠及時獲取交通數(shù)據(jù)，需求建立智能交通基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)技術(shù)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；智能交通；數(shù)據(jù)技術(shù)

隨著國民經(jīng)濟的不斷發(fā)展，人們生活水平的不斷提高，居民購買汽車能力加強。我國的汽車保有量隨之增加，在一些大城市機動車擁有量以超過10%的速度加速，機動車成為每個家庭代步的交通工具，在有限的交通資源配置下，機動車的增加縮短了道路使用周期，城市主干道路超負荷使用，違法停車致使道路不能合理使用、行車不文明、乘車環(huán)境不良等現(xiàn)象有增無減。大數(shù)據(jù)時代，如何改善當前的交通狀況是本文闡述的核心內(nèi)容。文章從以下幾個方面來闡述：大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀、大數(shù)據(jù)的概述、大數(shù)據(jù)的應用、智能交通的需求、智能交通體系的建立、數(shù)據(jù)技術(shù)。

1 大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀

據(jù)權(quán)威數(shù)據(jù)顯示，大數(shù)據(jù)應用在我國還處在起步階段。但在未來三年，通信、金融領(lǐng)域?qū)⒃诖髷?shù)據(jù)市場突破100億元。市場規(guī)模在2012年有望達到4.7億元，到2013年增至11.2億元，增長率高達138%，2014年，保持了與2013年基本持平的增速，增長率為114.38%，市場規(guī)模達到24.1億元，未來三年內(nèi)有望突破150億元，2016年有望達到180億規(guī)模。自從2014年以來，各界對大數(shù)據(jù)的誕生都備加關(guān)注，已滲透到各個領(lǐng)域：交通行業(yè)、醫(yī)療行業(yè)、生物技術(shù)、零售行業(yè)、電商、農(nóng)牧業(yè)、個人位置服務等行業(yè)，由此也正在不斷涌現(xiàn)大數(shù)據(jù)的新產(chǎn)品、新技術(shù)、新服務。

大數(shù)據(jù)行業(yè)“十三五”規(guī)劃主要目標：在2020年，將大數(shù)據(jù)打造成為國民經(jīng)濟新興支柱產(chǎn)業(yè)并在社會各領(lǐng)域廣泛應用，推動我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)穩(wěn)步快速發(fā)展，基本健全大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)體系，推動制定一批相關(guān)大數(shù)據(jù)的國標、行標和地方標準，引進具備大數(shù)據(jù)條件的企業(yè)，建設(shè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)孵化基地，提高全國信息化總體水平，以躋身世界先進水平。

2 大數(shù)據(jù)的概述

2.1 大數(shù)據(jù)定義

大數(shù)據(jù)即巨量數(shù)據(jù)集合，目前還沒有一個統(tǒng)一的定義。大數(shù)據(jù)的概念最早是由全球著名的管理咨詢公司麥肯錫提出，2011年Mckinsey發(fā)布研究稱，大數(shù)據(jù)通常是指信息爆炸時代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，在各個行業(yè)和業(yè)務領(lǐng)域，數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到行業(yè)中并逐漸成為重要的要素，人們能夠從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有用的數(shù)據(jù)并加以應用。對大數(shù)據(jù)定義的另一說法是利用常用軟件工具捕獲、管理和處理數(shù)據(jù)所耗時間超過可容忍時間的數(shù)據(jù)集。

隨著信息時代的高速發(fā)展，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為社會生產(chǎn)力發(fā)展的又一推動力。大數(shù)據(jù)被稱為是繼云計算、物聯(lián)網(wǎng)之后信息時代的又一大顛覆性的技術(shù)革命。大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量巨大，一般10TB規(guī)模左右，但在實際應用中，多個數(shù)據(jù)集放在一起，已經(jīng)形成了PB級的數(shù)據(jù)量，甚至EB、ZB、TB的數(shù)據(jù)量。

2.2 大數(shù)據(jù)的特點

2.2.1 數(shù)據(jù)量巨大

數(shù)據(jù)量級別從TB級別躍升到PB級別。隨著可穿戴設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)和云計算、云存儲等技術(shù)的發(fā)展，用戶的每一個動作都可以被記錄，由此每天產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)信息。據(jù)有關(guān)人士估算：1986～2007年，全球數(shù)據(jù)的存儲能力每年提高23%，雙向通信能力每年提高28%，通用計算能力每年提高58%；2007年，人類大約存儲了超過300EB

的數(shù)據(jù)；到2013年，世界上存儲的數(shù)據(jù)能達到約1.2ZB。

2.2.2 數(shù)據(jù)類型多樣化

即數(shù)據(jù)類型繁多，產(chǎn)生了海量的新數(shù)據(jù)集，新數(shù)據(jù)集可以是關(guān)系數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)這樣的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)到半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和無結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，從靜態(tài)的數(shù)據(jù)庫到動態(tài)的數(shù)據(jù)流，從簡單的數(shù)據(jù)對象到時間數(shù)據(jù)、生物序列數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)、超文本數(shù)據(jù)、多媒體數(shù)據(jù)、軟件程序代碼、Web數(shù)據(jù)和社會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)[1]。各種數(shù)據(jù)集不僅產(chǎn)生于組織內(nèi)部運作的各個環(huán)節(jié)，也來自于組織外部。

2.2.3 數(shù)據(jù)的時效性高

所謂的數(shù)據(jù)時效性高指以實時數(shù)據(jù)處理、實時結(jié)果導向為特征的解決方案，數(shù)據(jù)的傳輸速度、響應、反應的速度不斷加快。數(shù)據(jù)時效性為了去偽存真，采用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)剔除數(shù)據(jù)中無用的信息，而當前未有真正的解決方法，只能是人工承擔其中的智能部分。有些專員負責數(shù)據(jù)分析問題并提出分析后的解決方案。

2.2.4 數(shù)據(jù)真實性低

即數(shù)據(jù)的質(zhì)量。數(shù)據(jù)的高質(zhì)量是大數(shù)據(jù)時代重要的關(guān)注點。但在生活中，“臟數(shù)據(jù)”無處不在，例如，一些低劣的偽冒產(chǎn)品被推上市場，由于營銷手段的成功，加之其他因素的影響導致評分很高。但是這并不是真實的數(shù)據(jù)，如果對數(shù)據(jù)不加分析和鑒別而直接使用，即使計算的結(jié)果精度高，結(jié)果都是無意義的，因為數(shù)據(jù)本身就存在問題出現(xiàn)。

2.2.5 價值密度低

指隨著物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應用，信息巨大，信息感知存在于客觀事物中，有很多不相關(guān)的信息。由于數(shù)據(jù)采集的不及時，數(shù)據(jù)樣本不全面，數(shù)據(jù)可能不連續(xù)等等，數(shù)據(jù)可能會失真，但當數(shù)據(jù)量達到一定規(guī)模，可以通過更多的數(shù)據(jù)達到更真實全面的反饋。

2.3 大數(shù)據(jù)的應用

2.3.1 醫(yī)療大數(shù)據(jù)

利用大數(shù)據(jù)平臺收集患者原先就醫(yī)的病例和治療方案，根據(jù)患者的體征，建立疾病數(shù)據(jù)庫并對患者的病例分類數(shù)據(jù)庫。一旦患者在哪個醫(yī)院就醫(yī)，憑著醫(yī)?？ɑ蚓驮\卡，醫(yī)生就可以從疾病數(shù)據(jù)庫中參考病人的疾病特征、所做的檢查報告結(jié)果快速幫助患者確診。同時擁有的數(shù)據(jù)也有利于醫(yī)藥行業(yè)開發(fā)出更符合治療疾病的醫(yī)療器械和藥物的研發(fā)。

2.3.2 傳統(tǒng)農(nóng)牧業(yè)大數(shù)據(jù)

因為傳統(tǒng)農(nóng)牧業(yè)主要依賴于天氣、土壤、空氣質(zhì)量等客觀因素，因此利用大數(shù)據(jù)可以收集客觀因素的數(shù)據(jù)以及作物成熟度，甚至是設(shè)備和勞動力的成本及可用性方面的實時數(shù)據(jù)，能夠幫助農(nóng)民選擇正確的播種時間、施肥和收割作物的決策。當農(nóng)民遇到技術(shù)市場問題可以請教專業(yè)人員，專業(yè)人員根據(jù)實時數(shù)據(jù)做出科學的指導，制定合理的優(yōu)化決策，降低農(nóng)民的損失成本，提高產(chǎn)品的產(chǎn)量，從而為轉(zhuǎn)向規(guī)模化經(jīng)營打下良好基礎(chǔ)。

2.3.3 輿情大數(shù)據(jù)

利用大數(shù)據(jù)技術(shù)收集民眾訴求的數(shù)據(jù)，降低社會群體事件，有利管理犯罪行為。通過大數(shù)據(jù)收集在微博發(fā)布的尋找走失的親人或提供可能被拐賣人口的信息，來幫助別人。

3 智能交通的需求

隨著城市一體化的快速發(fā)展，新時代農(nóng)民工涌入大城市，促使城市人口的增大不斷給城市交通帶來問題。究其原因主要有：一是機動車的迅猛發(fā)展導致城市主次干道的流量趨于飽和，大量機動車的通行和停放占據(jù)主干道路。二是城市交通的道路基礎(chǔ)設(shè)施供給不平衡導致路網(wǎng)承擔能力差。三是停車泊位數(shù)量不足導致機動車使用者不得不過多依賴道路停車。四是公共設(shè)施的公交車分擔率不高導致交通運輸效率降低。五是城市的土地開發(fā)利用與道路交通發(fā)展不均衡。六是行人和機動車主素質(zhì)不文明導致道路通行效率降低。為此，智能交通的出現(xiàn)是改善當前城市交通的必要需求，能夠在一定程度上有效的解決城市交通問題。

大數(shù)據(jù)是如何在智能交通的應用呢？可以從兩個方面說明：一是對交通運行數(shù)據(jù)的收集。由于每天道路的通行機動車較多，能夠產(chǎn)生較大的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的采集并發(fā)數(shù)高，利用大數(shù)據(jù)使機動車主更好的了解公路上的通行密度，有效合理對道路進行規(guī)劃，可規(guī)定個別道路為單行線。其二是可以利用大數(shù)據(jù)來實現(xiàn)主干道根據(jù)道路的運行狀況即時調(diào)度信號燈，提高已有線路運行能力，可以保障交通參與者的生命和提高有關(guān)部門的工作效率，降低成本。對于機動車主可以根據(jù)大數(shù)據(jù)隨時的了解當前的交通狀況和停車位數(shù)量。如果交通擁堵，車主則可選擇另一路線，節(jié)約了車主的大量時間。

4 智能交通體系的建立

4.1 智能交通建立的框架

主要包括感知數(shù)據(jù)層、軟件應用平臺及分析預測和優(yōu)化管理的應用。物理感知層主要是采集交通的運行狀況和對交通數(shù)據(jù)的及時感知；軟件應用平臺主要整合每個感知終端的信息、將信息進行轉(zhuǎn)換和處理，達到支撐分析并做出及時的預警措施。比如：對主要交通干進行規(guī)劃，對頻發(fā)交通事故進行監(jiān)控。同時還應進行應用系統(tǒng)建設(shè)的優(yōu)化管理。比如：對機動車進行智能誘導、智能停車。

智能交通系統(tǒng)需要在各道路主干道上安裝高清攝像頭，采用先進的視頻監(jiān)控、智能識別和信息技術(shù)手段，來增加可管理的維度，從空間的廣度、時間的深度、范圍的精細度來管理。整個系統(tǒng)的組成包括信息綜合應用平臺、信號控制系統(tǒng)、視頻監(jiān)控系統(tǒng)、智能卡口系統(tǒng)、電子警察系統(tǒng)、信息采集系統(tǒng)、信息發(fā)布系統(tǒng)。每個城市建立智能交通并進行聯(lián)網(wǎng)，則會產(chǎn)生越來越多的視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)、卡口電警數(shù)據(jù)、路況信息、管控信息、營運信息、GPS定位信息、射頻識別信息等數(shù)據(jù)，每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將可以達到PB級別，并且呈現(xiàn)指數(shù)級的增長。

4.2 智能交通數(shù)據(jù)處理體系的構(gòu)成

主要包括交通的數(shù)據(jù)輸入、車輛信息、道路承載能力等的數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)檢索。其中交通數(shù)據(jù)輸入可以是靜態(tài)數(shù)據(jù)或者是動態(tài)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理是針對實時數(shù)據(jù)的處理。數(shù)據(jù)主要存儲的是每天采集的巨大數(shù)據(jù)量。為了從中獲取有用的數(shù)據(jù)，則需要進行數(shù)據(jù)查詢和檢索，還要對數(shù)據(jù)進行規(guī)劃。

5 大數(shù)據(jù)技術(shù)

5.1 數(shù)據(jù)采集與預處理

數(shù)據(jù)采集與預處理主要對交通領(lǐng)域全業(yè)態(tài)數(shù)據(jù)的立體采集與處理來支撐交通建設(shè)、管理、運行決策。采集的數(shù)據(jù)主要是車輛的實時通行數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)實時監(jiān)控、事先預測、及時預警，完成道路網(wǎng)流量的調(diào)配、控。這些數(shù)據(jù)獲取可以采用安裝的傳感器、識別技術(shù)并完成對已接收數(shù)據(jù)的辨析、轉(zhuǎn)換、抽取、清洗等操作。

5.2 數(shù)據(jù)存儲與管理

大數(shù)據(jù)的存儲與管理是把采集到的數(shù)據(jù)存放在存儲器，并建立相應的數(shù)據(jù)庫，如關(guān)系數(shù)據(jù)庫、Not Only SQL即對關(guān)系型SQL數(shù)據(jù)系統(tǒng)的補充。利用數(shù)據(jù)庫采用更簡單的數(shù)據(jù)模型，并將元數(shù)據(jù)與應用數(shù)據(jù)分離，從而實現(xiàn)管理和調(diào)用。

5.3 數(shù)據(jù)分析與挖掘

數(shù)據(jù)分析及挖掘技術(shù)是大數(shù)據(jù)的核心技術(shù)。從海量數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中，人們事先未知的，但又可能有用的信息和知識的過程。從復雜數(shù)據(jù)類型中挖掘，如文本、圖片、視頻、音頻。該技術(shù)主要從數(shù)據(jù)中自動地抽取模式、關(guān)聯(lián)、變化、異常和有意義的結(jié)構(gòu)，可以預測模型、機器學習、建模仿真。從而實現(xiàn)一些高級別數(shù)據(jù)分析的需求。

5.4 數(shù)據(jù)展現(xiàn)與應用

數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)⒚刻焖a(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)從中挖掘出有用的數(shù)據(jù)，應用到各個領(lǐng)域有需要的地方以提高運行效率。

6 結(jié)束語

大數(shù)據(jù)時代，能對智能交通信息資源進行優(yōu)化配置，能夠改善傳統(tǒng)的交通問題。對非機動車主而言，利用大數(shù)據(jù)可以更好的規(guī)劃線路，更好的了解交通狀況，在一定程度上可以對問題預先提出解決方案，起到節(jié)省大量時間、額外的開支。同時對交管部門而言，能夠在限的警力情況下合理配置人員資源和交通設(shè)備，主干道路在高峰期出現(xiàn)的問題能夠合理利用大數(shù)據(jù)信息配置資源，在刑事案件偵查中也能發(fā)揮更重要的作用。

全國要實現(xiàn)智能交通的聯(lián)網(wǎng)，依然有問題需要突破，這都是大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)技術(shù)應用所在。

參考文獻

[1]（美）韓家煒（Han，J.），等.數(shù)據(jù)挖掘：概念與技術(shù)（第3版）[M]范明等，譯.北京：機械工業(yè)出版社，2012.