王丽斌
山东省交通运输监测与应急处置中心 山东济南 250002
摘要：智能交通已是大势所趋，大数据的应用能为其管理系统的完善提供强大的技术支持。日后，随着各项政策制度的不断完善，大数据技术与智能交通管理工作的融合将会更密切，为我国的城市交通建设开辟新道路，为广大群众的安全出行提供保障。
关键词：大数据技术；城市；智慧交通；应用
1城市智慧交通中大数据技术的应用现状
城市智慧交通中大数据技术的应用主要体现在数据采集、智能服务、安全指示三方面。数据采集,就是对城市智慧交通系统中运行轨迹、具体位置、车型车号、基础数据的采集;智能服务,就是为用户设置个性化的驾驶路线,减轻交通压力,为市民提供出行便利;安全指示,就是对路况、行驶速度和轨迹进行实时预测、精密计算,及时传达给驾驶者,减少交通事故的发生,为交通安全提供保障。通过大数据技术的应用以广西南宁市为例,据《2018Q2中国主要城市交通分析报告》和《2019年Q2中国主要城市交通分析报告》显示,该市交通拥堵在全国主要城市的排名已从2018年的21名已下降到2019年的35名,呈明显下降趋势;其交通事故伤亡数也大大减少,据统计,截止到2020年5月6日,交通事故起数和死亡人数与去年同期相比分别下降了14.55%、68.42%。通过大数据技术的应用,不仅能够解决交通优势资源分配不均的问题,还能够发挥大数据的应用价值,优化交通服务,提升便利体验和安全保障。
2智能交通管理存在的难题
2.1数据采集
在智能交通系统的运行过程中，随着大数据技术的广泛应用，产生了大量的数据信息。要充分发挥数据的实用价值，就要根据实际应用目标，妥善完成数据采集工作。但从目前情况来看，由于我国智能交通系统正处于初步运行阶段，没有科学明确的数据采集标准，各部门之间的沟通与合作尚未建立，严重阻碍了数据采集的高效发展。
2.2数据存储
智能交通的一个特点是数据量巨大，在每个运营管理阶段都会产生源源不断的新数据。由于这类数据具有很高的应用价值，做好存储工作十分必要。但也正是由于数据类型太多，量太大，要保证存储系统的安全性和完善性，实践难度很大。目前，我国的数据存储技术仍无法跟上交通数据的更新速度，给交通数据的管理增加了难度。
2.3数据共享
为了将数据成功地转化为有价值的信息，必须全面分析海量信息数据的来源，做好分类工作。交通大数据的存储比较分散，受技术水平的限制，仍然无法解决信息孤岛的问题。不同单位、不同部门之间很难实现信息数据的高效共享，浪费了大量资源，降低了数据信息的利用率。
2.4数据分析
由于大数据技术应用时间短，在处理复杂数据对象时，很难达到管理所要求的速度和精度。此外，缺乏对数据价值的深入分析，也会导致所提供信息缺乏专业性和可靠性。
2.5数据应用
在数据应用的最后阶段，还存在许多目前无法解决的困难。由于用户职责的复杂性，政府和地方交通信息管理部门的要求各不相同。要在复杂的情况下最大限度地发挥智能交通的功能价值，必须继续研究大数据技术，并从实际情况出发加以完善，但对于目前的技术来说是困难的。
3大数据技术在智能交通管理中的运用
3.1实时监测路况信息，协助交通疏导工作
交通疏导即根据采集的数据，参考相关的分析结论，对当前阶段中的交通状态展开合理预测，有针对性地制订疏导方案，并利用广播、电视、网络平台、信息情报设备等对外公布。
我国的城市建设任务十分艰巨，如果想保证交通运行效率与安全水平，则需要应用的资源与工作量非常大，大数据技术具备的大体积特征可以帮助智能交通管理解决该问题。随着物联网与大数据技术的广泛应用，以“互联网+”为依托的各种先进技术应运而生，不仅有效完善了智能公路系统的诸多功能，还为交通管理工作中的交通疏导环节提供了强大的数据支持。例如，传感技术的应用可以及时了解路况信息，如路段施工、存水、结冰等，将这类信息及时发放至服务系统中，为出行者提供便利，提前选择最为合适的交通出行方式，在提高交通运行安全的同时缓解运输压力。 大数据技术还可以通过建立模型系统综合判断道路交通中车辆的运行情况，提前作出风险预判，最大限度地减少交通安全事故的发生。
3.2监管桥梁，保障交通安全
首先，大数据技术可以从多个角度出发，对桥梁运行状态展开立体化检测，同步做好相关数据的采集处理，在不增加人力资源的情况下实现实时监控与远程控制目标，并及时发现问题多发部位是否存在状态异常，准确判断出损伤部位的具体情况，并给出相应的解决方案。其次，通过应用大数据技术，可以有效提升桥梁管理的抗风险能力，通过对桥梁展开实时监测，能在第一时间内了解其真实状态，并将获得的数据及时反馈到指挥中心，同步开展隐患排查，并制订出下一步的维修方案。
3.3 分析交通拥堵情况，辅助城市交通规划
随着城市发展速度的持续加快，城市车辆的数量在飞速增长，各城市均呈现出不同程度上的拥堵问题。通过分析智能交通系统中呈现的数据可以了解到，不同时间、空间上的车流分布特点。在大数据技术的支持下，能进一步获知分析路段的交通指数，提前预测未来可能出现拥堵的时间、路段等。大数据技术的应用可以让人们逐渐掌握交通运输规律，在提高智能交通系统抗风险能力的同时，为日后的城市交通建设提供了宝贵的参考依据，全面提高城市交通规划质量。
3.4大数据技术应用实例
“智驾行”是一款智能交通终端软件，可以被安装到汽车内，利用相应的硬件设备将汽车的形式状态以数据形式上传至数据处理中心。平台在处理并分析这些数据信息后，再由相关终端将最新的路况信息传回用户，让其提前判断。其应用的大数据技术包括如下几点：第一，记录用户行车过程中的所有数据，包括油耗、里程、时间、油费、碳排放量等，通过收集以往的行程记录分析用户的驾车习惯，为其提供更为可靠的驾驶建议，帮助用户了解自己在驾驶中出现的不良行为。第二，构建车辆健康档案。该项功能可以获取车辆的实时状态，其中包括发动机、变速箱、电瓶、燃油情况等，用户可以通过终端App实时查询，及时维修养护。第三，具备安全保护与防盗功能，可以实时跟踪了解车辆是否出现碰撞与其他异常状态，如震动、点火、启动以及电压变动等，通过终端App及时通知用户。第四，丰富线上线下功能，如路面导航、挪车呼叫、故障救援、违章扣分查询、机票酒店预订、线上呼叫代价、停车位查询等。
结论
大数据技术在国内外城市智慧交通的应用中,应结合城镇发展、惠民工程、智慧城市等方面的建设,总结大数据技术应用于智慧交通的应用实践与发展方向。大力扶持智慧交通信息服务产业化发展，强化城市交通的优化管理。随着智慧交通的不断发展,交通信息环境非常重要,应采取有效策略,加强各部门的互通配合,实现协同管理,加强交通的运营与管理,为市民提供更加安全和便利的出行环境。
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