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    大數(shù)據(jù)下的智能化交通管理

    2018-03-23 11:59:34吳登峰
    電子技術(shù)與軟件工程 2018年4期
    關(guān)鍵詞:智能交通安全大數(shù)據(jù)

    吳登峰

    摘 要大數(shù)據(jù)是基于海量的數(shù)據(jù)中所提出的,能夠?yàn)槭褂谜咛峁┚哂幸?guī)律變化的數(shù)據(jù)內(nèi)容,其在各個(gè)行業(yè)的發(fā)展中都有著重要的作用,尤其是在政府的公共治理中。交通擁堵問(wèn)題是城市化發(fā)展下不可避免的問(wèn)題之一,而應(yīng)用大數(shù)據(jù)將有助于形成智能化的交通管理格局,從而緩解擁堵,提高交通運(yùn)輸?shù)男?。為此,本文將基于大?shù)據(jù)視角下的交通智能管理領(lǐng)域,探討大數(shù)據(jù)在優(yōu)化交通上的具體應(yīng)用。

    【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù) 智能交通 出行 安全

    1 前言

    工信部在年初發(fā)布了《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃2016-2020年》,基于2016年的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)格局,未來(lái)的大數(shù)據(jù)發(fā)展在2016年3100億元的市場(chǎng)規(guī)模下,將以每年35%的速度實(shí)現(xiàn)規(guī)?;鲩L(zhǎng),因而大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)也將成為我國(guó)的基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源。十三五的開局年,國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略被無(wú)數(shù)次強(qiáng)調(diào),明確提出要將大數(shù)據(jù)在各個(gè)領(lǐng)域中持續(xù)推進(jìn),尤其是助力產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和社會(huì)治理創(chuàng)新。

    隨著城市化的進(jìn)程不斷的發(fā)展,我國(guó)居民可支配收入提升,對(duì)于出行的需求也越來(lái)越大,汽車保有量大幅提升。截止到2017年6月,全國(guó)機(jī)動(dòng)車保有量達(dá)3.04億輛。如此龐大的人口和汽車數(shù)量,給交通服務(wù)帶來(lái)了巨大的壓力,而“擁堵”也成為了諸多大城市的常態(tài)。有數(shù)據(jù)表明,上海、深圳等地的擁堵情況最嚴(yán)重的時(shí)候延時(shí)指數(shù)達(dá)2.06,造成了極大的擁堵成本,降低了社會(huì)運(yùn)轉(zhuǎn)的效率。

    2 大數(shù)據(jù)下的交通智能化管理應(yīng)用

    交通領(lǐng)域大數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用的場(chǎng)景相當(dāng)多,物流和運(yùn)輸公司、公交一卡通、GPS定位、車聯(lián)網(wǎng)、路網(wǎng)監(jiān)控、電子地圖導(dǎo)航等都可以為交通服務(wù)提供大量的數(shù)據(jù)資源,而創(chuàng)新性的利用這些數(shù)據(jù)資源,是實(shí)現(xiàn)交通服務(wù)質(zhì)量提升的關(guān)鍵。實(shí)現(xiàn)智能交通,可以從以下途徑展開。

    2.1 基于大數(shù)據(jù)優(yōu)化公交站點(diǎn)及路線

    城市交通的發(fā)展中,對(duì)公交站點(diǎn)以及路線的規(guī)劃主要是基于地區(qū)的人口分布情況做出的,而沒(méi)有考慮到居民的實(shí)際出行需求也特點(diǎn),這使得路線和站點(diǎn)選擇上存在盲點(diǎn),一些公交每天十分擁堵,另一些則幾乎是長(zhǎng)期保持空車狀態(tài),浪費(fèi)了交通資源。實(shí)際上,公交服務(wù)部門手中有大量的出行數(shù)據(jù),例如公交一卡通,其中有大量民眾的出行數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)中包含了每個(gè)居民的出行時(shí)間、出行的路段,每天的往返數(shù)據(jù)等。公交車上的投幣箱也可以進(jìn)行統(tǒng)計(jì),在每個(gè)站點(diǎn)的上車人數(shù),不同時(shí)段下公交車的平均運(yùn)行時(shí)間,載客人數(shù)都可以基于一定的算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,得到居民的出行特征。

    因此,基于大數(shù)據(jù)下的站點(diǎn)和路線優(yōu)化,交通部門可以基于這些民眾數(shù)據(jù),建立數(shù)據(jù)挖掘模型,建立優(yōu)化方案,重新分配公交站點(diǎn)和設(shè)計(jì)公交路線,實(shí)現(xiàn)城市公共交通資源的最優(yōu)化配置。

    2.2 基于大數(shù)據(jù)治理交通擁堵

    交通擁堵成為幾乎每個(gè)大城市都會(huì)面臨的常態(tài),早晚高峰、節(jié)假日的出行也幾乎讓所有城市居民“添堵”,成為影響市民幸福指數(shù)、城區(qū)空氣質(zhì)量、經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境的重要因素。大數(shù)據(jù)下,對(duì)車流量的動(dòng)態(tài)監(jiān)控,結(jié)合交通算法,將有助于緩解城市的擁堵現(xiàn)狀。

    2.2.1 智能交通信號(hào)燈控制

    交通路口的信號(hào)燈是道路擁堵問(wèn)題解決的關(guān)鍵,基于大數(shù)據(jù)下,根據(jù)每條道路的車流匯聚的海量數(shù)據(jù),挖掘車流的時(shí)空特點(diǎn),評(píng)估道路的擁堵,動(dòng)態(tài)化的調(diào)整信號(hào)燈。建立基于物聯(lián)網(wǎng)的干道交通信號(hào)綠波帶控制系統(tǒng),確定當(dāng)前車流通過(guò)相鄰兩個(gè)路口的速度及所需的時(shí)間,從而調(diào)整綠燈的開始和持續(xù)時(shí)間,大幅度提高道路通行效率。同時(shí)將紅綠燈的數(shù)據(jù)信息平臺(tái)進(jìn)行資源共享,聯(lián)合出行APP,為機(jī)動(dòng)車用戶提供路線規(guī)劃服務(wù),精準(zhǔn)的根據(jù)車流來(lái)調(diào)整,降低道路擁堵率。

    2.2.2 交通共享平臺(tái)系統(tǒng)

    基于道路埋設(shè)的物聯(lián)網(wǎng)傳感器,收集交通數(shù)據(jù)信息,納入交通共享平臺(tái)系統(tǒng),為政府、交通部門、科技企業(yè)提供依據(jù),并將目前的所有交通出行方式聯(lián)合起來(lái),如納入共享單車、地鐵、出租車、公交車等,將所有的出行工具的位置信息納入平臺(tái)中共享,方便民眾的出行。同時(shí)平臺(tái)也提供交通出行的決策服務(wù),評(píng)估當(dāng)前的道路交通現(xiàn)狀,為用戶提供出行的最優(yōu)方案。

    例如出租車,上海交管部門的數(shù)據(jù)表明,上海出租車沒(méi)有的空載高達(dá)2400公里,為此基于數(shù)據(jù)共享平臺(tái),根據(jù)民眾的出行特征,通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘來(lái)為出租車提供用戶的最佳起客位置推薦服務(wù)。對(duì)民眾而言,通過(guò)平臺(tái)提供數(shù)據(jù)推送,預(yù)估等待時(shí)間,讓司機(jī)和乘客之前實(shí)現(xiàn)最精準(zhǔn)的服務(wù)對(duì)接。

    2.3 基于大數(shù)據(jù)響應(yīng)交通事故

    2016年,全國(guó)共發(fā)生交通事故187781起,造成58022人死亡,199880人受傷,直接導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)10.4億元。交通事故一旦發(fā)生,除了帶來(lái)生命財(cái)產(chǎn)的損失外,還極大的影響道路的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。將大數(shù)據(jù)用在交通事故的管理中,將有助于降低事故率。

    2.3.1 交通事故預(yù)防的信息排查

    大數(shù)據(jù)中包含了全國(guó)所有的車主信息和車輛信息,基于這些信息可以完成對(duì)用戶的畫像分析。例如匯總駕駛?cè)藛T的駕齡、年齡、性別、車輛狀態(tài),以此來(lái)分析用戶的事故數(shù)據(jù)。交管部門的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)中,3年以下駕齡事故占所有事故的三分之一,同時(shí)臨近報(bào)廢車輛的事故率也偏高,此時(shí)應(yīng)針對(duì)這些潛在高事故率駕駛?cè)藛T予以重點(diǎn)關(guān)注,發(fā)出預(yù)警。

    2.3.2 建立事故地圖

    通過(guò)對(duì)大量交通事故數(shù)據(jù)的分布,基于挖掘算法計(jì)算和甄別運(yùn)行失衡和溢出高風(fēng)險(xiǎn)的路口,為交管部門的交通服務(wù)提供決策,對(duì)事故、秩序、非法占道等產(chǎn)生的異常,集成運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)管理、應(yīng)急指揮調(diào)度、監(jiān)測(cè)預(yù)警、值班接警、信息處理發(fā)布、應(yīng)急指揮調(diào)度管理,形成最優(yōu)決策,指派最近的交通警察來(lái)疏導(dǎo)服務(wù),從而提升交通服務(wù)質(zhì)量和效率。

    2.3.3 大數(shù)據(jù)時(shí)代下的汽車防撞智能的應(yīng)用

    車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的發(fā)展下,汽車的信號(hào)發(fā)射和信號(hào)接收以及CPU處理能夠?yàn)榉琅鲎?、追尾提供智能化?yīng)用方案。例如十字路口最容易發(fā)生碰撞,傳感器判斷車與車之間的相互距離,車載終端獲得本車車輛的位置信息和行駛狀態(tài)信息,根據(jù)汽車上的信號(hào)接收和發(fā)射裝置,基于CPU算法處理,得到在特定距離下汽車之間的安全距離和危險(xiǎn)系數(shù),并及時(shí)的發(fā)出預(yù)警信息。

    3 結(jié)語(yǔ)

    大數(shù)據(jù)下的規(guī)律和特征挖掘,有助于交管部門及時(shí)的掌握數(shù)據(jù)信息,為民眾提供最優(yōu)的交通服務(wù)。相信隨著大戶數(shù)據(jù)的應(yīng)用普及,未來(lái)的大數(shù)據(jù)交通應(yīng)用場(chǎng)景還將不斷的拓展和豐富。

    參考文獻(xiàn)

    [1]劉冬.基于車輛識(shí)別的大數(shù)據(jù)分析技戰(zhàn)法[J].機(jī)電工程技術(shù),2017(S2):384-386

    [2]楊海軍.智慧城市中大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用[J].機(jī)電工程技術(shù),2017(S2):412-413

    [3]吳為強(qiáng).基于大數(shù)據(jù)挖掘的智能交通決策分析系統(tǒng)[J].機(jī)電工程技術(shù),2017(S2):526-528

    作者單位

    浙江省麗水市人力資源和社會(huì)保障信息中心 浙江省麗水市 323000

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