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浅析大数据背景下智能交通系统发展

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摘要：在城市发展过程中，构建完善的交通网络是重要的组成部分。为了使交通网络安全运行，需要对城市的交通状况实施智能动态监控。然而，使用常规数据处理方法处理海量的交通监控数据时往往效率低下，为了实现较高的管理水平，交通管理者有必要引进大数据运营管理。本文结合当前交通系统中存在的问题，针对性的提出解决策略，优化交通结构，实现对城市交通更好的调控。

关键词：大数据;智能交通系统;发展

1大数据的概念和特征分析

2015年9月，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，系统推动署大数据发展。大数据是一种海量、高价值增长的信息资产，无法在短时间用常规数据手段处理的数据集，经新型数据技术处理后能为人们提供更强的洞察力、决策力和优化力。

大数据的特点主要有：大量、高速、多样、低价值密度、真实性。大数据技术的核心不在于获取海量的数据信息，而在于对这些有价值的数据进行专业加工。越是提高对大数据的加工能力，越能够实现数据的增值。

在公共领域，政府利用大数据进行天气预报、交通、医疗卫生及宏观调控与财政收支等，利用大数据技术提供的全面、高效和准确的数据信息，进行精细化管理。随着大数据技术的发展，使用者能够实现对海量数据的深度加工，从中发掘具有价值的信息，进而利用这些信息完成高效的社会管理，实现各类资源的宏观调控与优化配置。

2智能交通系统存在的问题

智能交通系统，综合了计算机技术、通信技术、控制技术、软件开发等技术手段，在道路管理、车辆管理方面有较大提升，并实现了两者的有机结合。相比传统的依靠信号灯和电子警察来进行管理，智能交通系统有效缓解了交通压力，提高了道路通行效率。

交通数据包括交通运行数据和外界数据。交通运行数据指道路上各类传感器探测的数据，例如地磁线圈、微波检测器、全景摄像机、抓拍摄像机等探测的流量、视频、图片信息。外界数据指天气数据、交通管制数据、公众上传数据，其来源多样，如手机应用、网站论坛、车载电台等。使用传统技术难以在短时间内管理、分析、归纳如此多的交通数据。现阶段的智能交通系统无法吸收种类繁多的数据类型，也无法深度挖掘海量数据的价值，无法准确描述道路交通状况，因此智能交通系统在控制策略的实时性、预测性、合理性还有较大的优化空间。

结合大数据技术在数据收集、归纳、处理方面的优势，智能交通系统补齐数据技术的短板，才能在交通管理上产生质的飞跃，有效应对交通拥堵这一类城市顽疾。

3智能交通大数据平台探究

从本质上讲，大数据下的智能交通信息技术是一种信息处理过程，它将交通数据分解为组织信息，从信息中提取特征，从特征变化中找出相关模式，并跟踪制定应对措施。系统状态分析和交通行为分析是大数据智能交通系统要解决的两个基本问题。

大数据智能交通系统的系统架构包含3个层级：

交通感知层：以交通信息传感器和检测设备为基础，构建感知网络，并于天气、行政部门平台对接，采集行人、车辆、路面、环境等交通数据。

数据分析层：通过人工智能、云计算、机器学习等大数据处理技术，实现交通数据的整合，建立智能交通系统分析、评价、预测模型，对采集的交通数据的深度分析，处理结果为数据应用层提供技术支撑。

应用服務层：根据数据分析得到交通状况评价和交通预测，来辅助生产和生活。应用服务的主体包括公众、企业和政府。通过互联网和手机软件，实时向公众提供交通查询、服务预约、出行诱导等综合性服务。企业用户利用分析结果，更好的进行交通运输，服务生产。政府部门以数据为导向，提高交通管理能力，提高城市流动性，增强危机预判能力，为城市发展提供决策。

大数据智能交通应用主要有：交通流量预测、交通诱导、车辆识别系统、交通安全监控、城市交通规划、交通数据与跨行业数据关联解析。

大数据智能交通系统以大数据体系为核心，结合人工智能、云计算、机器学习等技术手段，通过数据采集网络、平台对接，全面收集、融合各种交通数据，以用户应用为导向，对数据进行挖掘分析，从大数据中获取交通规律、交通预测，实现数据价值的提升，交通管理的改善，社会经济的进步。

4大数据背景下智能交通系统的发展对策分析

大数据智能交通系统的应用还远未成熟，建设大数据体系要从底层的数据收集、上层的大数据中心、服务用户的应用体系三方面入手，才能发挥大数据体系的优势，并保持长久的发展势头。

基础支撑子体系：包括智能感知平台和智能交通大数据中心。

创新应用子体系：包括综合业务平台和创新服务平台。

长效发展子体系：包括产业子体系、保障子体系、共享开放机制、应用创新机制。

4.1提高交通系统的信息化水平

应积极推进交通网络建设，构建智能感知平台，扩大交通信息数据的收集范围，打造路联网与车联网模式下的智能交通信息系统网络。

4.2整合数据信息，制定交通数据标准

交通数据的类型与数据的内容都在日益增加，应制定一