宋罡

河北京石高速公路开发有限公司

摘 要：智能交通系统建设、运行和管理需要处理大量的数据，大数据技术为这些数据的采集、处理、分析和应用提供了全新技术通道。在智能交通大数据内涵及应用优势的基础上，分析智能交通系统大数据应用过程及内容，并提出这些大数据技术应用的注意事项，旨在实现大数据与智能交通系统的深层次融合，提升大数据应用水平，推动智能交通的持续、稳定发展。

关键词：智能交通;大数据;交通系统;

作者简介：宋罡（1975—），男，河北定州人，工程师，研究方向为交通运输工程。;

0 引言

信息数据在智能交通系统中起到至关重要的作用，规范化地进行交通信息数据的采集、存储、处理、分析和发布，能强化交通运行监测和管理，提升交通系统运行效率，保证车辆运行安全。新时期，运行车辆数量不断增加，车辆运行管理数据量大幅提升，且管理难度增大，亟须进行交通运行数据管理方法的创新。大数据技术是基于信息时代背景发展起来的数据利用技术，深化其在交通系统中的应用，能发挥数据存储量大、价值观、处理速度快等优势，推动智能交通系统建设，创造良好的交通运行环境。

1 智能交通大数据内涵及应用优势

1.1 智能交通大数据内涵

大数据是指大量的信息数据，其不仅具有数据种类多、数据处理速度快的特点，而且数据存储容量较大，数据信息的价值高。在交通行业发展中，大数据技术的融合和应用使得交通建设、运行、管理的智能化程度更高。一方面，在智能交通体系下，交通信息数据的来源更加广泛，且所有的数据都可以进行长时间存储。另一方面，在计算机、互联网等平台作用下，这些存储的数据可以更加快速地进行交流共享，有效地增强了信息的实效性。此外，受数据来源多样等因素的影响，数据整体的类型较为多样，这些数据表现出多元化的模态，为后期的分析应用奠定了良好基础。

在信息化、智能化设备软件的支撑下，人们可从多层面进行这些数据的分析和可视化管理，大幅提升了数据的应用价值，为交通运行状况的掌控和管理提供了指导[1]。

1.2 智能交通系统应用大数据的优势

智能交通发展中，大数据技术的融合和应用有效地提升了交通运行管理效率和质量。大数据信息本身具有实时性的特征，在大数据技术的支撑下，可系统化地对这些信息进行分析和利用，并对交通运行的状况进行监测和预测，切实提升了交通运行的效率。

另外，通过交通信息数据的实时处理和应用，还能有效保证交通运行的安全性。例如，在汽车运行过程中，可借助联合探测装置对汽车的运行轨迹进行探测，随后通过大数据进行这些探索数据的传输和处理，构建相应的安全模型，可实现汽车运行安全状况的全面分析，保证交通运行的安全性。

2 智能交通系统大数据技术的应用

2.1 多元数据实时采集

交通数据采集是智能交通系统运行应用的基础，保证数据采集的充分性、全面性、准确性，能为后期交通调度和运行管理创造良好条件。现阶段，交通外场建有大量的路况信息采集设备，常见设备不仅包含卡口、电警、微波检测器，还涉及视频检测器、地磁和互联网交通数据等。这些路况信息采集设备的建设和应用为智能交通多元数据获取提供了条件。

在多元数据采集中，首先，在考虑道路网模型的基础上，应重视交通流感知方法的研究，该环节中，应融合适应相邻路段平滑策略和GroupLink联合分析模型；其次，应引入具有自学习功能的调权算法，并配置一定的路况计算引擎，以此实现路网、路况、路口的全方位覆盖。同时，在进行路网运行状态信息类型和尺度归一化处理后，应保证所收集的路况信息能精准输出；最后，交通信息采集后，利用大数据技术，还应能实现多方面的关联搜查，如进行多点关联、频率变化、路径匹配、环境预测分析等，以满足智能交通广泛的应用需要[2]。

2.2 利用大数据技术进行交通路况预测分析

现阶段，城市规模不断扩大，在城市影响力增强、促进地区经济加速发展的同时，也随之出现了一些城市问题。交通拥堵是众多城市病中较为突出的一个问题，尤其是早晚高峰时间段，城市道路运行车辆较多，交通拥堵问题较为明显，不仅降低了城市交通通行效率，也威胁着驾乘人员的人身安全。科学合理地使用大数据技术，建立智能化的交通系统，能实现城市交通路况的预测分析。

从智能交通系统应用情况来看，其在大数据技术的支撑下，于系统内建立同等运算能力的网络几何结构，在考虑不同路段相对固定流向关系的基础上，可实现车流行驶方向的模拟，随即通过对城市交通流栅格化编码，可完成交通通行速度和流量的预测。在城市交通路况预测分析中，为保证大数据计算的科学性、高效性，多使用卷积神经网络和循环神经网络（图1），这些神经网络计算方式满足了交通通行速度和流量预测需要，对城市交通流控制具有积极作用[3]。

图1 循环神经网络结构框架 下载原图

从城市交通路况预测结果来看，在大数据技术支撑下，通过对交通路况、流量预测和数据分布，驾乘人员能提前得知旅游景区、公共场所大规模流量聚集现象，同时可获得路网节点拥堵信息，为个人出行路线规划和城市交通服务创造了良好条件。又如在城市交通系统中，公共交通是极为重要的组成部分，结合公共交通运行实际可知，其虽然具有固定的站点、线路，但受城市人流、车辆等复杂因素的影响，公共交通车辆达到站点的时间具有一定差异性。对乘客而言，若不能准确地了解公共车辆运行信息和需等待时间，则容易出现错过车次或等待时间较长等问题，影响了人们乘坐公共交通的体验。在智能交通系统中使用大数据技术[4,5]，借助相应的查询软件（见图2），乘客能精准掌握公共交通工具的具体位置和运行状况，并对其到站时间进行预估，方便了乘客出行的时间安排，提升了乘客的出行体验。

图2 公共交通线路查询截屏示意 下载原图

2.3 借助大数据技术进行交通事故分析

随着城市道路运行车辆数量的增加，城市路况变得愈发复杂，导致在交通系统运行中容易出现一些突发状况，针对突发的交通事故进行快速救援，不仅能保证事故车辆、人员的安全性，而且能确保事故点的快速通行。

智能交通系统运行过程中，借助大数据技术可实现这些交通事故分析，并针对事故成因，制定应急对策。具体操作方法为：在大数据、云计算等技术的支撑下，可通过GIS平台对道路交通基础数据进行筛选，待筛选的数据不仅包含区域救援、安全风险分析，而且涉及保险费用影响、行人干扰分析，此外，伤亡经济分析、冲突仿真等都是极为重要的信息内容。通过对这些信息进行筛选、集成，可实现接入数据的有效融合，随后对冲突数据进行过滤，可实现冲突频率统计，完成交通紧急效益评价。其中，在交通事故分析中，可在大数据技术支撑下，构建分布式交通安全决策模型，然后通过该模型对事故和拥堵网络热点进行预测分析，并在考虑历史数据、引入实时交通数据的基础上，进行路网控制，能确保路网运行整体的安全性[6]。针对已发生的安全事故，借助该模型还能诊断事故成因，制定应急对策，为智能交通系统的安全管理提供微观数据支撑。

2.4 利用大数据技术建立智慧交通指挥调度平台

为进一步处提升智能交通系统运行效果，在交通系统运行中，还应在大数据技术的支撑下，构建系统完善的智慧交通指挥调度平台。基于大数据技术建设智慧交通指挥调度平台时，还应注重以下要点：

(1）信息技术和云存储技术是智慧交通指挥调度平台建设的基础，在使用这两种技术的同时，应在交通外场建立视频监控系统、闯红灯自动记录系统，同时应配置一定的超速违法监测系统和运行车辆记录系统，以实现运行车辆路况、车辆、驾乘人员信息的准确采集。

(2）在指挥交通指挥调度系统应用中，应在大数据技术的支撑下，对交通状况进行全天候监测，主要监测内容不仅包含交通路况、交通流量，而且涉及车速信息、气象信息等内容。

(3）在对重点路段交通流量、通行车速、交通事故、交通违法等情况进行监测预警的基础上，应在大数据技术的作用下，完成事故多发路段的分析，在事故发生原因分析中，应重视多元要素的关联，为后期的指挥决策提供指导。

(4）在使用智慧交通指挥调度平台后，应对城市交通系统中可能出现的事件进行指挥流程优化，如在重大突发事件、极端恶劣天气、重点违法行为指挥管理中，应按照响应、通报、调度、处置的流程进行处理（见图3），以实现城市交通系统向科学化、集约化和智能化的方向转变。

图3 智慧交通指挥调度流程 下载原图

3 大数据技术在智能交通系统中应用的注意事项

新时期，大数据技术在智能交通系统中的应用逐渐深入，为进一步提升大数据技术应用水平，还应注重以下要点：

(1）在大数据技术应用中，应借助大数据技术系统完成交通系统运行数据的收集和整合。在基础数据收集中，应从交通运输、车辆形式、气象等多层面进行信息采集，保证交通运行基础数据的全面性、准确性。在此过程中，还应重视传感器信息收集、WebSer⁃vice接口数据等信息整合技术的应用，并将收集的信息传输到信息管理模块，为后期数据处理提供便利。

(2）在信息处理中，应在数据库处理的基础上，结合使用信息数据挖掘技术，整合不同类型的数据，并借助大数据分析平台进行数据验证，保证数据精准性，为用户提供出行信息和交通运输网拥堵情况等相关信息。

(3）在完成上述数据分析后，应深层次挖掘有价值的信息，对交通系统进行科学的预测和管理，并结合用户的习惯，及时发布这些信息，如利用电子显示屏和移动设备发布交通系统运行信息，确保智能交通系统运行的顺畅性、便捷性。

4 结语

大数据技术的应用对于智能交通系统建设、应用具有深刻影响，能有效提升交通系统智慧化程度，提升交通运行效率，保证交通运行安全。城市交通管理者应深刻认识智能交通系统建设价值和大数据技术应用的重要性，深化大数据技术在智能交通系统中的应用，掌握大数据技术应用要点，以创造良好的交通出行环境，促进交通运输系统的智慧化、现代化发展。

参考文献

[1] 黄志清，解鲁阳，张严心，等.基于区块链的物联网数据服务信誉评估模型[J].计算机工程，2022,48(1):33-42.

[2] 王鑫.基于数据服务体系的高速公路绿色通道智能检测系统研究[J].自动化与仪器仪表，2021(10):1-4,12.

[3] 杨培盛，董先鹏，侯飞，等.城市轨道交通车辆远程专家诊断系统设计和应用[J].现代城市轨道交通，2021(4):25-32.

[4] 李文明，刘芳，吕鹏.基于城市交通监控大数据的行程时间估计[J].大数据，2021,7(1):107-123.

[5] 王会，曾志铧，杨卫军，等.基于互联网大数据的城市等时交通圈研究[J].地理空间信息，2021, 19(8):39-41,47.

[6] 程换新，郭占广，程力，等.基于胶囊神经网络的车型精细识别研究[J].计算机技术与发展，2021,31(3):89-94.

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