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大数据在智慧城市交通系统中的应用研究

来源: 时间:2020-03-18

摘   要: 对大数据技术的实现原理进行分析,指出智慧城市交通系统的发展现状,通过大数据技术的应用,可使城市交通系统实现数据信息采集、智能化服务、安全指示等功能,以此来推动城市智能化交通体系的发展,为人们的出行提供便利条件。

作者:张小寒

关键词: 大数据技术,智慧城市,交通系统

大数据技术可将云端数据库资源进行精准分类,以使物联网络实现高效率运行。 对于城市的交通运输系统来讲,每天都将产生大量的信息资源,在大数据技术的分布式文件系统应用下,可将信息资源进行交通系统网络内的精准传输,以此来规范城市交通系统的运营模式。

1  智慧城市交通系统的发展现状

近年来,经济社会的不断发展,人们生活质量也随之提升,在科学技术的支持下,人们工作以及生活的发展趋势也在向智能化、自动化方向转变。 智慧城市交通系统则作为一种技术产物,其将计算机技术、传感技术、信号技术等与城市交通系统相结合,以建立智能化网络交通体系,进而对交通系统覆盖区域实现全过程、实时性监督,确保城市交通系统的正确运行。 与欧美国家相比,我国对智慧城市交通系统的研发与具体实施时间较短,在发展过程中,一般以政府政策为主导,结合地区的经济现状、预期效益来进行产业化建设,其产生不利效果如图 1 所示。 预计到 2020 年,我国对智慧城市交通系统方面的投资力度约为千亿元,以此来建立完整的智能化城市体系,以提升人民群众的生活质量。 现阶段,智慧城市交通系统主要应用于城市交通规划、智能停车场、高速公路等,在技术的不断应用实施下,未来智能化交通系统也将呈现出多元化发展趋势,以满足交通行业的发展需求。

 

 

2  大数据关键技术

Hadoop 作为分布式系统的重要组成部分,通过技术的分层原理可实现系统的分化处理,以保证数据信息的高效处理。 Hadoop 在实际应用过程中,可作为分布式文件系统的基层,为多台工作设备提供信息的存储与转换平台,此过程为隐性工作模式,在实际工作过程中只显示一台工作设备,为此,其也属于云存储功能的必备技术。 分布式文件系统类似于数据库的存储、分类、运算功能,系统内部具备一体化服务框架,可作为终端设备的执行系统,例如,在同种工作强度下, 1 人需完成 5 d 的工作量,在此系统的应用下,可实现 5 人 1 d 完成的工作效率,进而提升系统的运营效率。

此外,系统内部的独立操控模块,可保证单体设备在运行过程中,不会相互干扰,以提高系统对数据信息的分析效率。Hadoop 具有稳定性、拓展性、容错性、低成本性等优势,可对数据信息进行节点化存储,并快速完成集簇间的规划分类,以确保系统完成下一指令的流畅性。 此外 Hadoop可对数据信息进行空间状态下的动态位移,令系统对数据进行智能化存储,并自动清除分配失败的任务, Hadoop 采用的是开源型处理系统,与商用数据库、 ZSuite 等系统相比,其项目实现的成本较低。

3  大数据在智慧城市交通系统中的应用研究

3.1  数据采集

大数据技术在城市交通系统中应用时,可实现精准的数据信息采集,以此来对交通工具的运行轨迹进行全过程监督。 大数据技术可对交通工具进行空间定位,以此来进行统计分析、在线查询、数据分析等功能。 交通系统运营过程中将产生大量的数据信息,在进行定向化信息采集时,一般对车辆进行时间维度、空间维度的信息采集,主要包含时间节点、具体位置、车型外观、车牌号、行驶轨迹、速度等。

此外,大数据技术也可对交通系统进行关联搜查,例如交通环境预期分析、多点关联、路径匹配、频率变化等。在大数据技术的信息采集功能下,可对交通内的过往车辆进行定位以及信息存储,与此同时,可与安全网络相连接,将数据信息备份到云端系统,进而与系统数据库信息进行比对,以此来对车辆的行驶记录、运行轨迹等进行分析,进而实现交通系统内的监管。

3.2  智能服务

车辆在行驶过程中,一般都具有定性化的驾驶路线,在交通高峰期时,还按照固定的路线行驶,易造成交通阻塞。城市公交车作为定点、定向路线的代表性交通工具之一,如交通资源配置不合理,人们无法依据交通环境来判定自身的出行时间,将会造成坐车拥挤、等待时间较长的现象发生,严重影响人们的出行问题。 大数据技术在实际应用过程中,可对车辆行驶信息进行记录与实施更新,例如,智慧城市交通系统中智能化站牌的应用,通过 GPRS 定位技术、信号模拟技术等,可将公交车的行驶信息在站牌上进行显示,为出行者提供服务信息,以使人们对自身的出行时间进行正确规划,以此来缓解交通压力。 此外,在城市交通系统内,大数据技术可对车辆信息以及车辆行驶路径进行范围式监控,对系统覆盖区域内的交通信息进行分析与预判,以此来对未来一段时间内的交通情况进行分析,进而为出行者提供交通信息。

3.3  安全指示

近年来,我国交通事故的发生率逐步上升,主要原因是由于车辆增加、驾驶技术较低、道路质量差等。 大数据技术则可对城市交通系统的信息进行集成化处理,并依据交通系统内车辆行驶记录进行预期行驶轨迹分析,其实时性功能、预测性功能、精密计算功能等都可为交通系统提供基础保障,进而降低交通事故的发生。 例如,交通系统将在各个交叉路口安装监控设施,通过层级分布系统,可将各监控设备内的信息资源实时上传到数据库中,以此来对路况、交通环境等进行采集与分析。 工作人员将信息通过广播、 APP 的形式进行传达,可令驾驶人员及时了解当前路况信息,并及时对规定路线进行更改,可为驾驶人员的出行提供安全保障。

4  智慧城市交通系统数据平台建立

大数据技术是以终端系统为平台,依托于云存储技术、信息技术等来实现信息资源的存储与分配,通过各个路口安装的监控设备,可对交通资源进行整合,在大数据技术的分化处理工作模式下,可对交通环境进行立体化分析,以此来为人们提供更加全面的信息服务,交通体系网络见图 2 。

 

 

在建构大数据平台时,主要是以人机交互系统、监控系统、信号传输系统、警报系统、信息传输系统、导航系统等为主。 人机交互系统主要是建立驾驶者与系统的沟通平台,为驾驶者提供多款智能化应用,以方便驾驶者及时了解当前交通环境;监控系统则是对视频信息、音频信息进行分类存储,并可将其同步上传到网络终端,以方便用户及时对信息进行查询;信号传输系统是交通网络系统内的传输载体,其可实现单体信号机覆盖范围内的定向传输;警报系统多以前端设备为主,是对车辆的违章行为、驾驶行为等进行抓拍,为实际处罚提供证据;信息传输系统的主要功能是对路况信息通过多媒体设备、广播设备等进行传输,令用户及时对交通环境进行了解;导航系统则是对交通系统内的车流量情况、汽车运行轨迹进行分析,以得出未来一段时间内的交通状况,进而为岗位工作人员的现场指挥提供基础保障。

5  结语

通过上述研究我们深切的感受到了当今大数据时代下智慧城市交通系统创新发展的无限可能性,这不仅是城市建设发展的需要,更是科技时代创新发展的必然结果。 在未来的工作中,我们要继往开来,在原有智慧城市交通系统发展现状的基础上,不断探究大数据关键技术,结合智慧城市发展需要,将大数据的数据采集、智能服务、安全指示等陆续运用于智慧城市建设中来,并配以完善的数据平台,以此来充分实现大数据时代下智慧城市交通系统的完善建设。 为我国智慧城市的建设与发展奠定坚实的技术基础。

参考文献:

[ 1 ]   刘   军 . 人工智能技术与交通网联深度融合的城市智能交通技术[ J/ OL ] . 电子技术与软件工程, 2019( 16 ): 244245.

[ 2 ]   张   俞 . 大数据背景下面向智能交通的无线通信技术研究[ J ] . 信息与电脑(理论版), 2019 ( 13 ): 176177 , 182.

[ 3 ]   王光宇 . 浅析人工智能在交通领域的主要技术及应用前景[ J ] . 中国新通信, 2018 , 20 ( 21 ): 100101.