基于大數(shù)據(jù)的智能交通系統(tǒng)淺析

郝 娜， 李 鑫

(石家莊職業(yè)技術(shù)學(xué)院 電氣與電子工程系，河北 石家莊 050081)

近年來(lái)，我國(guó)交通領(lǐng)域出現(xiàn)了多種先進(jìn)的數(shù)據(jù)檢測(cè)設(shè)備和方法，包括浮動(dòng)車數(shù)據(jù)、智能手機(jī)檢測(cè)數(shù)據(jù)和北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)等，這些數(shù)據(jù)檢測(cè)手段結(jié)合傳統(tǒng)視頻檢測(cè)數(shù)據(jù)、微波檢測(cè)數(shù)據(jù)和感應(yīng)線圈檢測(cè)數(shù)據(jù)，共同組成了交通大數(shù)據(jù)，為解決城市道路擁堵問(wèn)題制定城市交通規(guī)劃，進(jìn)行城市道路交通控制和管理提供數(shù)據(jù)保障.在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下選擇合適的方法對(duì)交通大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，探索交通大數(shù)據(jù)在智能交通中的應(yīng)用具有重要意義.

1 交通大數(shù)據(jù)的基本概念

1.1 交通大數(shù)據(jù)的特征

交通大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)交通數(shù)據(jù)的不同主要體現(xiàn)在其特征方面，結(jié)合交通大數(shù)據(jù)的基本類型，交通大數(shù)據(jù)的特征為“6V”，具體內(nèi)容見(jiàn)表1[1].

表1 交通大數(shù)據(jù)的特征

交通大數(shù)據(jù)的特征對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)通信和數(shù)據(jù)安全提出了更高的要求.首先，交通大數(shù)據(jù)體量大，例如高清攝像頭每月能產(chǎn)生1.8 TB的數(shù)據(jù)，中等城市每一年的視頻監(jiān)控產(chǎn)生約300 PB的數(shù)據(jù)，大量的數(shù)據(jù)給存儲(chǔ)技術(shù)帶來(lái)巨大的壓力，也會(huì)提高智能交通的建設(shè)成本，這就需要借助云存儲(chǔ)和云計(jì)算技術(shù)來(lái)解決.其次，交通大數(shù)據(jù)傳輸速度快，數(shù)據(jù)模態(tài)多樣，需可視化呈現(xiàn)等特點(diǎn)，要求網(wǎng)絡(luò)通信必須滿足大數(shù)據(jù)的穩(wěn)定、快速傳輸，特別是可視化數(shù)據(jù)的傳輸，這就要求對(duì)現(xiàn)有的有線通信和無(wú)線通信資源進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，最大限度地保障大數(shù)據(jù)的順利傳輸.再次，交通大數(shù)據(jù)真?zhèn)坞y辨，海量的大數(shù)據(jù)包含很多錯(cuò)誤和冗余信息，為了提高數(shù)據(jù)分析的有效性和穩(wěn)定性，必須對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行有效預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)識(shí)別、清洗、補(bǔ)充和修正等.第四，交通大數(shù)據(jù)信息量大、價(jià)值高，涉及國(guó)家安全、個(gè)人隱私等，在數(shù)據(jù)處理、傳輸、存儲(chǔ)和應(yīng)用過(guò)程中安全問(wèn)題極為重要，必須符合網(wǎng)絡(luò)安全規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，并遵循隱私保護(hù)機(jī)制[2].

1.2 交通大數(shù)據(jù)的來(lái)源

隨著自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)的進(jìn)步，當(dāng)前交通大數(shù)據(jù)的采集主要應(yīng)用自動(dòng)采集技術(shù)，按照檢測(cè)器布設(shè)位置、檢測(cè)區(qū)范圍的差異，分為固定點(diǎn)數(shù)據(jù)檢測(cè)、軌跡線交通數(shù)據(jù)檢測(cè)、大空間數(shù)據(jù)檢測(cè)3部分[3].

(1)固定點(diǎn)數(shù)據(jù)檢測(cè)

固定點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)主要是檢測(cè)固定位置的交通數(shù)據(jù)，它為智能交通系統(tǒng)的構(gòu)建提供最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)支撐[4].固定點(diǎn)檢測(cè)器包括感應(yīng)線圈檢測(cè)器、視頻檢測(cè)器、微波檢測(cè)器、雷達(dá)檢測(cè)器和紅外檢測(cè)器等，所采集的信息將會(huì)分批次傳輸?shù)娇刂浦行模O(shè)備和傳輸系統(tǒng)的故障將會(huì)影響數(shù)據(jù)質(zhì)量，所以采集的數(shù)據(jù)信息必須經(jīng)過(guò)預(yù)處理才能應(yīng)用.

(2)軌跡線交通數(shù)據(jù)檢測(cè)

軌跡線交通數(shù)據(jù)檢測(cè)技術(shù)主要包括車輛自動(dòng)識(shí)別技術(shù)和浮動(dòng)車數(shù)據(jù)采集技術(shù).軌跡線交通數(shù)據(jù)檢測(cè)能夠采集車輛所經(jīng)過(guò)的軌跡線上的數(shù)據(jù)，主要包括車輛的行駛速度、行駛時(shí)間等軌跡信息，這些數(shù)據(jù)為城市道路的交通預(yù)測(cè)提供了豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，但也存在一些缺陷，車輛自動(dòng)識(shí)別技術(shù)所獲得的交通信息對(duì)于長(zhǎng)距離來(lái)說(shuō)，屬于歷史信息，實(shí)時(shí)性較差；浮動(dòng)車收集的數(shù)據(jù)必須在浮動(dòng)車設(shè)備密度足夠大時(shí)才有效，并且其GPS系統(tǒng)的定位容易受到建筑物的影響.

(3)大空間數(shù)據(jù)檢測(cè)

大空間數(shù)據(jù)檢測(cè)技術(shù)是指通過(guò)航空設(shè)備的遙感器檢測(cè)遠(yuǎn)距離目標(biāo)輻射或反射的磁信息，并對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別和檢測(cè).目前這種遙感技術(shù)在交通基礎(chǔ)設(shè)施的信息提取、交通災(zāi)害、環(huán)境檢測(cè)和應(yīng)急方面得到廣泛應(yīng)用.現(xiàn)有遙感技術(shù)在交通系統(tǒng)的應(yīng)用主要以采集靜態(tài)信息為主，需要采取合適的數(shù)據(jù)融合技術(shù)，綜合分析靜態(tài)數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，為交通預(yù)測(cè)和分析提供新的動(dòng)力.

2 交通大數(shù)據(jù)的研究方法

交通大數(shù)據(jù)多用于交通預(yù)測(cè)，其主要研究方法分為兩大類：一是運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)以及微積分理論的傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法，例如歷史平均模型、自回歸滑動(dòng)平均模型，還有復(fù)雜程度更高、預(yù)測(cè)誤差更小的多元回歸模型，自回歸積分滑動(dòng)平均模型，卡爾曼濾波模型等[5]；二是運(yùn)用數(shù)學(xué)模型方法，主要包括非參數(shù)回歸[6]、譜分析法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等，其中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法應(yīng)用計(jì)算機(jī)技術(shù)模擬人腦思維功能和組織結(jié)構(gòu)，無(wú)需先驗(yàn)知識(shí)，根據(jù)輸入和輸出關(guān)系建立模型[7]，應(yīng)用廣泛.常用的交通預(yù)測(cè)方法對(duì)比見(jiàn)表2.

表2 常用交通預(yù)測(cè)方法對(duì)比

3 大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能交通系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)

(1)檢測(cè)手段多樣

大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的智能交通系統(tǒng)通過(guò)多種檢測(cè)器獲取海量的交通數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)城市交通狀況的全面感知，為交通預(yù)測(cè)分析提供數(shù)據(jù)支撐.

(2)網(wǎng)絡(luò)傳輸快速

海量的交通數(shù)據(jù)需要進(jìn)行快速、實(shí)時(shí)的網(wǎng)絡(luò)傳輸，為滿足這一要求，智能交通系統(tǒng)構(gòu)建了有線傳輸和無(wú)線傳輸相結(jié)合的專用傳輸通道，以保障通信設(shè)備的安全運(yùn)行.

(3)數(shù)據(jù)處理平臺(tái)高效

交通大數(shù)據(jù)傳輸?shù)娇刂浦行模枰獢?shù)據(jù)處理平臺(tái)對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的預(yù)處理、存儲(chǔ)、分析和共享，云計(jì)算技術(shù)利用遠(yuǎn)程服務(wù)器的軟件和硬件較好地解決了這一問(wèn)題.

通過(guò)智能交通系統(tǒng)能及時(shí)、準(zhǔn)確地獲取交通大數(shù)據(jù)，構(gòu)建交通數(shù)據(jù)處理模型[8].大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能交通系統(tǒng)包括物理感知層、網(wǎng)絡(luò)通信層、軟件應(yīng)用平臺(tái)和綜合服務(wù)層，其框架如圖1所示.

圖1 智能交通系統(tǒng)整體框架圖

4 完善智能交通系統(tǒng)的措施

(1)建立完善的交通數(shù)據(jù)檢測(cè)體系

在大數(shù)據(jù)背景下，智能交通系統(tǒng)需要海量、多源的數(shù)據(jù)支撐，因此數(shù)據(jù)采集設(shè)備的更新和研發(fā)成為制約其發(fā)展的條件.當(dāng)前，大部分城市的智能交通硬件建設(shè)還不夠完善，車輛狀態(tài)的實(shí)時(shí)獲取、環(huán)境的智能感知和車路信息交互技術(shù)有待提升，要形成對(duì)整個(gè)路網(wǎng)的智能監(jiān)控必須加大建設(shè)投入，建立完善的交通數(shù)據(jù)檢測(cè)體系，為大數(shù)據(jù)的分析提供基礎(chǔ).

(2)建立精確的交通系統(tǒng)模型

交通系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜開(kāi)放的大系統(tǒng)，必須將機(jī)理、數(shù)據(jù)和知識(shí)進(jìn)行系統(tǒng)化，才能建立更為精確的交通系統(tǒng)模型.大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，特別是多源交通大數(shù)據(jù)的有機(jī)融合，為交通建模奠定了基礎(chǔ)，也為交通模型的完善提供了支撐.有了更為完善的交通系統(tǒng)模型，未來(lái)就可以實(shí)現(xiàn)交通控制系統(tǒng)的智能化和集成化.

(3)加快智能交通產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程

從日漸增長(zhǎng)的交通管理需求出發(fā)，加快智能交通產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新，聯(lián)合相關(guān)企業(yè)和科研院校，逐步完善智能交通技術(shù)的創(chuàng)新體系，把科研成果及時(shí)轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用，并積極開(kāi)展國(guó)際合作，通過(guò)借鑒國(guó)際先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)提升國(guó)內(nèi)交通智能化水平.