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大数据时代 智能交通如何发展

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供稿:中国工控网 2016/5/19 10:20:52

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  城镇化和汽车普及进程的加快,不断加剧各大城市的交通供需矛盾,交通安全、交通拥堵及环境污染成为困扰我国交通领域的三大难题。统计显示,截止2015年年底,全国机动车保有量达2.79亿辆,机动车保有量超过1000万辆的有12个省,城市汽车保有量超过200万辆的有11个城市,其中北京超过450万辆。北上广一线城市卡口点位数量超过3000个,中等城市大多在1000个左右。同时,随着城市卡口密度的增加,卡口联网与信息共享趋势加速,数据量将大幅增长,将形成更为庞大的交通大数据。

  智能交通行业需要在视频监控、卡口管理、电子警察、交通信号控制、交通流量、交通诱导等多方面进行规划和设计。在以往的建设中,往往是基于经验或一些基本数据进行规划设计,建设后不能达到令人满意的水平。因此需要及时、准确、快速地获取交通数据,并由此构建交通大数据平台,对交通流量、交通信号、车辆大数据等诸多体量巨大(Volume)、数据类型繁多(Variety)、价值巨大(Value)、需要高速处理(Velocity)的大数据进行全面融合汇总,并进行多角度精准分析,多层次关联处理、多样化汇报展现。

  1. 智能交通行业的发展

  总结近10多年智能交通行业的发展,我们发现城市智能交通发展是信息化发展的缩影,从信息化、系统化向智能化发展,可以大致归类成三个阶段:

  基础建设阶段

  城市智能交通的发展,处于首位的是必要的交通基础设施建设。例如市中心区域主干道的交通信号自动控制设备的覆盖,干线协调系统的搭建;主要干道的交通视频监控;重要交叉路口、路段数字化执法设备的建设等交通基础设施,以及此类集成子系统的中心后台的搭建。对于个别子系统会进行简单的小范围系统集成应用,如道路监控与电子警察的系统集成等。

  此阶段主要是缓解城市路网和车辆的供需矛盾,提高交通通行能力,减少城市中心区的交通负荷。

  提升管理阶段

  在基本的基础建设完成后,随着日益增加的城市交通需求,使得交通管理系统必须尽快提升自身的管理水平。首先扩大基础设施建设,例如多区域交通信号的联网覆盖,城市点、线、面交通路段信号区域协调控制等;增加完善信息集成子系统;然后进行大型综合系统集成应用,多个子系统协调联动,从而提高管理效率和水平。   此阶段主要是完善各子系统,提高各系统使用效率,提高业务管理水平,缓解城市人车路之间的矛盾。

  发展服务阶段

  在解决了城市交通综合管控、交通安全保障后,交通信息服务的搭建将会成为一个能切实服务于公众的建设工程,此阶段需要将各应用领域的资源进行汇聚融合,构建智能交通大数据平台,对各类交通数据进行挖掘、共享、融合、应用,并且完善服务体系,提高政府服务水平。

  此阶段主要是在智能交通系统建设后,综合利用各种先进技术,如云计算、大数据,互联网技术等服务民众。

  由于我国智能交通行业发展的复杂性,三个阶段的特征同时存在。但总体来讲,普遍存在的情况就是:缺乏通过大数据分析技术深度挖掘海量数据中的潜在规律和线索,不能充分挖掘和分析各类道路交通信息,缺少道路动态交通路况、交通事故、交通违法智能分析的能力,不能更好的将智能交通大数据用于交通管理。

  2. 大数据对智能交通的影响

  何谓大数据,不论是4V还是5V,都仅仅从数据的特征纬度提出了大数据的概念,并没有提高到应用的层次来解释大数据。大数据不仅仅是一个采集融合、管理分析、处理展现的数据集合,更是采用新技术流程优化、深刻洞察、智能分析决策的以适应海量、高增长、多样化的信息资产。

  大数据对于智能交通有哪些影响呢?

  我们可以先看一个比较突出的问题:近年来,各地大规模上了交通管控系统之后,尽管交通违法情况得到了遏制,但是交通拥堵的情况却并未减少。从以往的经验来看,主要原因之一就是 “重建轻用”。因此对于缓解交通拥堵,要从管理应用上入手。这其中能产生有效效果的就是利用交通大数据的应用了。

  大数据采集与存储

  交通数据采集的范围、广度和深度急剧增加,数据量随着智能交通系统建设规模不断扩大。以线圈、视频检测、微波、卡口、GPS、浮动车等产生交通流监测数据、视频监控数据、系统数据、服务数据等构筑了交通大数据。以上海市数据为例,全市接入6600多个卡口,每天近8000万的通行数据,产生大量的视频、图片和通行记录。利用二次识别技术,对车辆图片和视频进行分析,形成更准确的数据资源。

  大数据分析与应用

  高效的云计算能力,带来千亿数据的秒级返回的检索能力,为大数据分析应用,提供了快速的保障。基于深度学习的智能分析算法,为大数据分析应用提供有力的工具。交通大数据的分析,为交通管理、决策、规划、服务以及主动安全防范带来更加有效的支持。

  利用大数据技术,结合高清监控视频、卡口数据、线圈微采集波数据等,再辅以智能研判,基本可以实现路口的自适应以及信号配时的优化。通过大数据分析,得出区域内多路口综合通行能力,用于区域内多路口红绿灯配时优化,达到提升单一路口或区域内的通行效率。如根据平日/节假日,早、晚高峰/其他时段,主要干道关键路口/次关键路口/普通路口,白天/夜间等不同情况,人工或系统自动设置不同的配时,达到大幅提高区域内交通通行能力。

  大数据分析研判功能,还可以支持对卡口数据、视频监控数据进行二次识别,提高车辆信息的准确性,进而利用大数据实现轨迹分析、落脚点分析、隐匿车辆分析等功能。对车辆大数据进行深入挖掘,实现事前全面监控、事中及时追踪、事后准确回溯的不同场景需求。常州市建设的车辆大数据平台,协助有关部门每天自动发现套牌车辆10余起,再根据车辆的轨迹分析和落脚点分析,快速找到套牌车辆进行处罚管理。

  结合智能算法,二次识别等功能,可以更准确的识别车牌、车身颜色、车型、车标、年款等特征,并且对遮阳板检测、安全带检测、接打电话检测、司机人脸识别等进行分析。

  利用智能交通的管理系统,可以获取道路天气、施工情况、事故情况、结合大数据分析,为出行司机和交管部门提供天气、路面状况、事故易发地点、停车场等信息,并根据车辆目的地、行驶习惯,路面情况推荐行驶路线。

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新闻来源: 安防知识网

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