鄭芳

（云南城建設計院股份有限公司，云南昆明 650000）

0 引言

汽車保有量的增加對城市交通造成了巨大壓力與負擔，交通堵塞成為各大城市的“標配”。由于城市道路資源有限，因此，如何正確處理城市道路堵塞的難題成為相關管理部門、交通專家與學者們的重點研究工作，通過對城市道路出行進行優(yōu)化管理的研究，提出了智慧交通概念[1]。將智慧交通應用在智慧城市中，不僅能夠減輕城市交通擁堵帶來的壓力，使城市交通運行情況得到改善，同時還能夠促進城市智能化。

1 智慧交通概述

智慧交通建立在智能化交通系統(tǒng)基礎之上，是將多種先進的現(xiàn)代化技術應用于交通運輸管理體系中的一種綜合交通運輸管理系統(tǒng)。例如導航與定位技術、現(xiàn)代網(wǎng)絡技術等，從而推動城市交通向現(xiàn)代化交通轉變，解決了城市多方面的交通難題，而且其還在一定程度上對各種車輛與行人提供智能化服務，能夠為廣大民眾提供綠色安全出行環(huán)境，從而為民眾創(chuàng)造美好生活[2]。

智慧交通屬于智慧城市最重要的構成部分之一。智慧交通能夠?qū)囕v、停車場等空間數(shù)據(jù)信息實現(xiàn)共享；借助通訊網(wǎng)絡、計算機技術、數(shù)據(jù)存儲的綜合運行構建前端感知體系，并且建立集分析和展示綜合一體化的智慧交通平臺，共同建設成一體化、高效共享的現(xiàn)代智能化城市。同時，還能借助智慧城市、智慧交通數(shù)據(jù)應用平臺來完成與城管、交警、應急管理等多個不同部門之間的信息與數(shù)據(jù)共享。此外，其還能夠?qū)Τ鞘薪煌ǘ鄠€方面，例如應急交通調(diào)度、平常交通管理、民眾出行以及停車共享等情況進行全面管控。

2 智慧交通與智慧城市

2.1 “神經(jīng)元”與“云大腦”平衡發(fā)展

智慧交通中的中心智能與邊緣智能如同“神經(jīng)元”與“云大腦”之間的關系。前者是云智能，與人的大腦類似，能夠進行信息處理，對整個運行系統(tǒng)進行控制，并對全局業(yè)務做出反應；后者屬于自主神經(jīng)系統(tǒng)，不會被主觀意識所管控，能夠?qū)崟r性要求做出較快反應。

2.1.1 邊緣計算應用

邊緣計算本質(zhì)上就是一類分布式計算，而網(wǎng)絡邊緣能夠?qū)﹄x得最近的數(shù)據(jù)進行處理，不需要將許多數(shù)據(jù)向相關管理平臺進行上傳。如果可以利用邊緣計算原理，大量的數(shù)據(jù)將會對離得最近的實現(xiàn)處理，許多相關設備可以完成效率較高的協(xié)調(diào)工作。如此一來所有的問題就能夠得到徹底解決。所以從邊緣計算理論來說，完全能夠滿足很多行業(yè)多方面需要，例如敏捷性、數(shù)據(jù)改進、智能實際使用以及保護隱私等。其能夠使傳輸與響應速度更快，從而便于不受網(wǎng)絡環(huán)境約束，使其更加安全可靠。

2.1.2 云計算結構平臺作用分析

從智能交通向智慧交通發(fā)展，過去應用的集成平臺結構慢慢向現(xiàn)代云計算結構轉變，將全流程業(yè)務打通，再將相關數(shù)據(jù)一起進行關聯(lián)。這些數(shù)據(jù)主要指視頻、交通流信息、交通事件、刷臉識別等數(shù)據(jù)，然后實現(xiàn)各種不同的大數(shù)據(jù)智能化業(yè)務應用。例如車輛、人像以及多維的大數(shù)據(jù)等。此外，還能夠進行前端設備物物聯(lián)動與共同調(diào)度等。云計算架構平臺將整個云計算系統(tǒng)分為3層，分別是LAAS層、PAAS層、SAAS層。LAAS層能夠接入物聯(lián)，最大可能接入前端采集設備，其主要包含了智能攝像機、無線射頻技術、煙感、溫濕度以及門禁等，重點為多維大數(shù)據(jù)實際使用提供各種不同的數(shù)據(jù)源。PAAS層主要接入基礎服務，包括對采集的數(shù)據(jù)實施預處理，從而為系統(tǒng)提供大量準確數(shù)據(jù)?；A服務主要包含接口、媒體以及數(shù)據(jù)等方面[4]。SAAS層比較注重為客戶提供各種各樣的應用系統(tǒng)，主要包含各種交通信息公布、信號管控、人車大數(shù)據(jù)等。

2.2 交通大數(shù)據(jù)在智慧城市中的應用

2.2.1 車輛大數(shù)據(jù)應用

車輛大數(shù)據(jù)的主要來源集中在兩方面：一方面來源于車輛圖片，另一方面來源于過車的數(shù)量，還與公安內(nèi)網(wǎng)上的各種不同的業(yè)務數(shù)據(jù)進行銜接、聯(lián)動，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的關聯(lián)串并、碰撞對比等，對危險品運輸車輛進行更進一步的數(shù)據(jù)挖掘，從而為交警的工作提供便捷服務，使城市公共安全水平得到提升。車輛大數(shù)據(jù)系統(tǒng)通常還通過與其他方面數(shù)據(jù)進行深度挖掘與分析。例如卡口數(shù)據(jù)、公安網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)等，能夠?qū)Υ嬖诟呶＼囕v的情況預警排名，進行實時更新，相關工作人員能夠?qū)ζ溥M行搜索、查詢、閱讀，以及做進一步處理。如果發(fā)生有關案件后，公安部門能夠通過數(shù)據(jù)庫儲存有關車輛信息，例如車輛行駛軌跡信息、車輛屬性信息，以及車主相關信息等，也可以對車輛的車型進行分析、對相關信息進行判斷。通過對存在的假牌、套牌以及車號牌存有污損等比較常用的干擾措施進行排除，再與案件發(fā)生區(qū)域等相關信息相結合，做到有針對性、有目的性、有計劃性的排查[5]。

車輛大數(shù)據(jù)能夠為公安部門辦理各種交通案件提供信息，還能為其他類型案件提供有關的數(shù)據(jù)與線索支持。公安或其他部門，在經(jīng)過本系統(tǒng)獲得一些高危險車輛相關信息后，再安排給所管轄區(qū)的各派出所、指揮中心、警務站等基層單位進行落實，從而進行核查攔截。

2.2.2 提供大數(shù)據(jù)服務

交通大數(shù)據(jù)還包含了對交通位置進行實際分析應用，例如能夠?qū)D、流量、專業(yè)視頻等進行分析應用；還能夠?qū)θ四樧R別、車牌以及交通事件等進行分析。此外，交通大數(shù)據(jù)還能夠?qū)Φ缆贩账?、道路承載能力以及道路堵塞指數(shù)等進行分析。這些不同的應用均可以進行數(shù)據(jù)共享，從而為管理部門、各行各業(yè)提供服務[6]。例如，某城市大腦缺少一個適合的交通模型，對城市交通實際狀況進行真實反映，城市大腦通常將整個城市作為一個智能硬件，城市里的資源主要儲存在各種網(wǎng)站中，例如政務網(wǎng)、公安網(wǎng)等。如果將政務網(wǎng)以及公安網(wǎng)打開連接在一起是無法實現(xiàn)的任務，但將其數(shù)據(jù)聚集在一起是可以實現(xiàn)的。當各種數(shù)據(jù)碰撞后，再經(jīng)過結構化處理與數(shù)據(jù)分析，可為交通指揮調(diào)度、信號控制、交通信息發(fā)布以及輔助決策提供科學的依據(jù)。此外，交通數(shù)據(jù)能夠通過相應的設置措施對參數(shù)進行調(diào)試，再經(jīng)過計算機分析出各種問題的解決方法，例如對信號進行控制等，與以前的方式相比，其優(yōu)勢不僅解決了車輛優(yōu)先通行問題，還能降低對周邊交通情況產(chǎn)生的影響。

3 結語

智慧城市立足于智慧交通的基礎上，結合其發(fā)展智慧交通實際情況，全面倡導發(fā)展智慧交通，使智慧城市交通運行狀況得到優(yōu)化。依托先進、成熟、穩(wěn)定的智慧交通技術，建立完善的智慧交通系統(tǒng)，從而促進智慧城市車路協(xié)同發(fā)展，進一步健全智慧交通管理體系。