智慧交通中大数据应用面临的挑战与对策探究

智慧交通中大数据应用面临的挑战与对策探究

智慧交通中大数据主要应用于公共交通服务、交通引导、物流调度优化等方面，通过数据资源整合，依托云计算服务平台并应用大数据技术为公众提供便捷的出行服务。现如今，国内交通部门都在积极研究大数据技术在智慧交通中的应用，利用大数据分析提高交通效率，然而在智慧交通系统的实际建设中，大数据带来的信息安全挑战却不容忽视。基于此，本文就智慧交通中大数据应用面临的挑战与对策展开了探讨。

标签：智慧交通；大数据；挑战；对策

1、智慧交通中大数据应用面临的挑战

1.1行业标准不统一

由于我国区域发展不平衡，城市化进程也存在较大差别，因此在智慧交通建设方面尚没有从上到下的统一标准，甚至同一地区不同部门之问也存在各自为政、独立建设。这就导致许多已建成的智慧交通系统相对独立，并没有形成有效的衔接和数据共享，形成信息孤岛。其次，有些用于数据采集的前端传感器尚缺乏统一的行业接口标准，这就造成了来源不同的数据，不能被有效地匹配并加以整合应用，无法形成预期中的大数据，也发挥不出其应有的作用。

1.2难以确保智慧交通系统基础设施的稳定性与可靠性

智慧交通系统往往需要大量的服务器和前端设备，包括信号控制、交通流量采集、交通诱导、电子警察、卡口等子系统，数据要和上级交通管理平台、下级交通管理子平台、公安业务集成平台等系统相连。系统具有流程复杂、业务系统众多、客户端分散等一系列特点。数据中心需要竭尽全力保证业务系统的正常运行。但是随着系统规模不断扩大，前端设备点位增加，设备故障点也呈几何级数增长，管理人员必须保证这些设备正常运行。在数据传输过程中，智慧交通系统中硬件设备因功能滞后或老化而导致传输速率下降以及网络延迟，这些都可能引起数据泄露以及丢失，严重影响大数据安全。

1.3难以确保数据质量

要想充分发挥大数据所蕴含的资源优势，前提是必须拥有准确、可靠的高质量数据，只有从高质量数据中提取隐含的、有用的信息，才能做出更加精准、更加符合市场需求的决策，否则大数据的优势将不存在。就目前智慧交通系统运行的现状来看，可供使用的数据采集方式有很多，但效率最高、应用最为广泛的则要属视频图像采集方法，如电子警察、交通事件视频监测、违法停车监测以及公交专用车道违法监测等。受到早期硬件设备的限制，已建系统往往健壮性不足，难以自行判断数据质量，从而使得海量数据的完整性、准确性存疑，无法将数据本身蕴藏的价值充分发挥出来。