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百安達淺談:大數據在智能交通中的應用與發展

來源:深圳市百安達通信有限公司 發表時間:2017-02-10

  隨著城市的迅速發展,交通擁堵、交通污染日益嚴重,交通事故頻繁發生,這些都是各大城市亟待解決的問題。目前智能交通成為改善城市交通的關鍵所在,為此及時、準確獲取交通數據并構建交通數據處理模型是建設智能交通的前提,而這一難題可以通過大數據技術得到解決。可以說當智能交通遇到大數據,如同二氧化錳在制取氧氣的實驗中作為催化劑一樣,一場劇烈的化學反應加劇了兩方的共同發展。本文將對智能交通建設中大數據的應用及價值體現作分析。



  智能交通需求與大數據契合

  智能交通整體框架主要包括物理感知層、軟件應用平臺、分析預測及優化管理應用,其中物理感知層主要是對交通狀況和交通數據的感知采集;軟件應用平臺是將各感知終端的信息進行整合、轉換處理,以支撐分析預警與優化管理的應用系統建設;分析預測及優化管理應用主要包括交通規劃、交通監控、智能誘導、智能停車等應用系統。

  智能交通系統利用先進的視頻監控、智能識別和信息技術手段,增加可管理的空間、時間和范圍,不斷提升管理廣度、深度和精細度。整個系統由信息綜合應用平臺、信號控制系統、視頻監控系統、智能卡口系統、電子警察系統、信息采集系統、信息發布系統等組成,以達到四個方面的目標:一是提高通行能力,二是減少交通事故,三是打擊違章事件,四是提供出行信息服務。


智能交通整體應用架構圖


      整個系統建設的核心是數據的采集、存儲與計算,其中最重要的核心思想就是“數據是價值”,目前很重要的問題就是如何把數據轉換成價值,這就成為一個技術問題。

  從統計學的角度來看,任何領域任何動態發展的事物只要有足夠多的樣本數據,就一定能從樣本數據中找到動態發展的規律。數據越多,準確率越高。這個“規律”就是數據的價值所在。對于商業機構,可以從數據中分析用戶行為規律從而提高銷售量;分析目標市場規律,定點投放廣告從而降低成本等等;對于公安行業,可以分析區域性犯罪趨勢,提前預防從而降低犯罪率;還可以分析交通行為規律,提前做交通疏導,提高交通通暢率,這就能真正挖掘數據的潛在價值,提高其社會價值。

  網絡從20世紀初發展以來,現在進入一個高度聯網的階段。聯網的同時,數據高度集中,數據量急劇增加。據IDC報告,現在互聯網的數據每兩年就翻一番,這個增長率在智能交通行業同樣有效,隨著卡口、電警、攝像機數量的增加,高清化、智能化的發展,如果再算上物聯網的各種傳感器,未來幾年的數據量增加可能大大高于這個增長率,這就為智能交通行業實現大數據提供了數據基礎。

  具體而言,智能交通與大數據契合可以從三個角度來看:
  首先,從應用成熟度看,今天無論卡口、電子警察還是視頻監控都是對圖像和視頻數據進行語意化和結構化處理最成熟、最完整、應用深度最深的領域。智能交通可能是現在新興技術和應用領域里率先突破數據應用瓶頸的一個技術領域。
  其次,從技術角度看,包括大數據、云計算的技術架構最先在智能交通里落地,智能交通也必將引領整個智慧城市各個子模塊的技術潮流和走勢。

  最后,從使用者與應用者關聯的角度看,交通的智能化最終會影響到每一個人騎車、駕車、公交出行的感受。每位市民都能夠有非常好的交通秩序體驗,這一點就需要智能交通的技術方案去支撐實現。



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