大數(shù)據(jù)在智能交通的應(yīng)用

吳小凡 李雪竹

摘要：越來越來的交通問題使得我們苦不堪言，我們急切想要解決這些難題。大數(shù)據(jù)與智能交通之間能碰撞出什么樣的火花。本文以大數(shù)據(jù)在智能交通的應(yīng)用為核心展開，先介紹大數(shù)據(jù)的三大特點(diǎn)并寫出了大數(shù)據(jù)與智能交通的契合點(diǎn)，然后介紹了在大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)下的層次結(jié)構(gòu)和可以實(shí)現(xiàn)的功能，運(yùn)用到了Hadoop，Hbase等技術(shù)，最后分析了大數(shù)據(jù)在智能交通的未來以及現(xiàn)有的問題。

關(guān)鍵字：大數(shù)據(jù); 智能交通;應(yīng)用

一、引言

便隨著科技的不斷進(jìn)步，我國的人均GDP在不斷地上漲。人民的生活及消費(fèi)水平得到了提高，汽車成了家庭的必需品。隨著汽車數(shù)量的不斷增加，出現(xiàn)了越來越多的交通問題。高峰期的堵車，停車位的稀缺，交通事故的頻繁發(fā)生，使得我們的生活質(zhì)量受到了巨大的影響，解決這些交通問題成為當(dāng)今社會的重大問題之一。傳統(tǒng)的思維已經(jīng)解決不了這些問題，大數(shù)據(jù)在醫(yī)療、金融等領(lǐng)域都起到了重大的作用，我們能否將大數(shù)據(jù)應(yīng)用在交通領(lǐng)域，解決一些交通領(lǐng)域出現(xiàn)的問題

二、大數(shù)據(jù)和智能交通之間的聯(lián)系

我們既然要運(yùn)用大數(shù)據(jù)必須先了解大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)具有以下三個特點(diǎn)。實(shí)時性：傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析速度較慢，而大數(shù)據(jù)的分析速度快，可以做到實(shí)時響應(yīng)，在交通領(lǐng)域會產(chǎn)生成千上萬的數(shù)據(jù)，而我們需要在非常短的時間里做出正確的判斷。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對交通數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，并可以達(dá)到秒級響應(yīng)，可用于交通管理方面。預(yù)測性：利用大數(shù)據(jù)技術(shù)將在交通系統(tǒng)中通過獲取的數(shù)據(jù)，從而可以建立一系列的數(shù)據(jù)模型。區(qū)域交通狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)測模型的建立，可以預(yù)測早晚高峰、節(jié)假日等重大節(jié)日的道路擁堵情況，做出相應(yīng)的側(cè)羅，從而改善用戶出行質(zhì)量和提高交通管理水平。通過以上分析得出如果使用大數(shù)據(jù)技術(shù)對交通行業(yè)進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，將對交通擁堵的問題的解決有較大的優(yōu)勢。

三、大數(shù)據(jù)在智能交通的應(yīng)用

智能交通系統(tǒng)與大數(shù)據(jù)相結(jié)合可以得到以下三個部分。首先是基礎(chǔ)部分，利用云計(jì)算的方法來對數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，分析以及存儲，這樣安全性和穩(wěn)定性可以得到保障。數(shù)據(jù)分析部分基于hive、spark、HBase和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，對生成的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并與數(shù)學(xué)模型相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對交通數(shù)據(jù)的有效分析和實(shí)時處理，并根據(jù)趨勢進(jìn)行預(yù)測。終端發(fā)布部分將之前的數(shù)據(jù)分析結(jié)果存儲到云端，并根據(jù)不同的需求提供有效的數(shù)據(jù)

在這個框架之下可以實(shí)現(xiàn)交通誘導(dǎo)的功能。交通誘導(dǎo)是一個交通信息實(shí)時變化的過程。對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和整合是交通誘導(dǎo)的前提。根據(jù)收集到的數(shù)據(jù)，對交通保障狀況進(jìn)行分析和評價，并利用預(yù)測模型對一定時期內(nèi)的交通狀況進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測。交通部門以廣播、微信、app、短信、小程序等形式發(fā)布預(yù)測引導(dǎo)信息。由于實(shí)時情況的不斷變化，需要立刻改變交通量，得出新的結(jié)論，修改和發(fā)布引導(dǎo)方案。在智能交通誘導(dǎo)工作中，大數(shù)據(jù)可以快速解決信息采集和分析不及時的問題，實(shí)現(xiàn)信息資源的最大利益化，減少工作出現(xiàn)的失誤。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，將更準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集和整理，通過GPS設(shè)備、手機(jī)等移動終端采集GPS信息。采用數(shù)字模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，可以提高數(shù)據(jù)處理的數(shù)字化程度，降低存儲成本。大數(shù)據(jù)可以實(shí)時獲取交通流數(shù)據(jù)。通過高速公路監(jiān)控技術(shù)，可以快速并且科學(xué)的分析出運(yùn)行狀況案，推測出交通擁堵出現(xiàn)的時間以及點(diǎn)，從而可以制定出有效的交通誘導(dǎo)方案，使得交通運(yùn)行壓力得到一定程度的緩解。

四、大數(shù)據(jù)在智能交通的展望與缺陷

伴隨著 5G 技術(shù)、云計(jì)算、車聯(lián)網(wǎng)、人工智能的發(fā)展 ，交通領(lǐng)域大數(shù)據(jù)資源的精準(zhǔn)度和準(zhǔn)確度也會提高。大數(shù)據(jù)技術(shù)給我們生活帶來方便的同時，但同時也存在著一些隱藏的危害。由于監(jiān)管力度不夠，制度盲區(qū)，大數(shù)據(jù)可能會造成個人位置，出行習(xí)慣等私密信息的泄露。但我相信隨著制度的不斷完善，這些弊端終將會解決，大數(shù)據(jù)技術(shù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用前景會更加廣泛 ，也更加科學(xué)。

參考文獻(xiàn)

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校創(chuàng)項(xiàng)目編號：KYLXYBXM20- 069

[作者簡介]吳小凡（2000-），男，安徽六安人，信息工程學(xué)院，學(xué)生。研究方向：數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù);

李雪竹（1979-），女，安徽宿州人，信息工程學(xué)院，副教授/碩士。研究方向：軟件工程、云計(jì)算、資源調(diào)度等。

宿州學(xué)院信息工程學(xué)院，安徽宿州 234000