大数据在智能交通中的应用与发展
简述大数据在智能交通的应用与发展
简述大数据在智能交通的应用与发展大数据的应用范围非常广泛，是信息技术、网络技术以及云计算等先进科学技术发展和计算方法变革的产物，在很多行业领域中广泛应用并发挥着重要的作用。
云时代的到来进一步推动了大数据技术的发展，现今在交通管理方面也将大数据加以应用。
世界各国陆续开始对交通运输管理数据采用数字化的方式进行收集、存储和利用，智能交通系统的建立和应用对缓解交通压力，解决交通管理中存在的问题发挥十分重要的作用。
1、大数据概述随着世界各国对“大数据”关注度的提高，大数据的应用范围不断扩大，其所蕴含的内容价值也得到进一步的开发和利用。
随着互联网技术的普及和发展，信息时代的发展进步导致了信息量的极速扩大，海量的多样的信息使我们逐渐的步入了“大数据”的时代。
大数据是各种数据集的集合体，大而且复杂，是IT产业一次颠覆性的技术变革。
大数据信息量之大，种类之多，采用已有的普通的数据库管理工作很难对其进行有效的分析处理。
要在大数据中快速获得有价值的信息并对其进行有效的分析处理，就需要应用到大数据技术。
大数据的特点主要表现在：第一，数据体积大。
一般来说大型的数据集多位TB级，而大数据的数据集普遍为PB级，甚至达到EB级。
第二，数据处理速度快。
大数据与传统的数据采用不同的挖掘技术，而且数据处理不需要消耗仓储，因此在数据的处理速度上非常快。
第三，数据种类多。
大数据中的数据不仅包括传统的结构化数据，还包括半结构化数据和非结构化数据，数据呈多种类型增加了大数据的复杂性。
第四，数据具有实时性。
虽然大数据中的数据量非常大，即便如此当用户将数据需求提交上来后，大数据即可自动对相关的有价值的信息进行提取。
在智能交通中，数据的类型以交通管理系统数据、服务数据、传感器数据和应用数据为主，拥有多种数据类型，而且数据体积大，数据的分析和处理具有一定的难度。
2、大数据技术与智能交通的契合社会经济飞速发展，人们的生活水平提高，机动车的数量呈现出逐年大幅度增长的趋势。
大数据在交通领域中的应用及未来发展趋势
大数据在交通领域中的应用及未来发展趋势近年来，随着大数据技术的发展，各行各业都在积极尝试将大数据技术应用到自己的工作中来，以达到更好的工作效率和效果。
交通领域也不例外，大数据技术已经开始被广泛应用到交通管理、规划和安全领域中。
本文将探讨大数据在交通领域中的应用及未来发展趋势。
一、大数据在交通管理中的应用1.道路拥堵分析道路拥堵一直是城市交通管理的重要问题，但是道路拥堵的原因往往较为复杂，很难通过简单的经验或规律进行彻底分析。
利用大数据技术，可以将各种交通数据信息（如车辆数量、速度、密度等）进行融合和分析，从而建立起较为准确的道路拥堵热力图，帮助交通管理者直观地了解道路拥堵情况，以便及时调整交通管理方案，优化城市交通。
2.公交智能调度传统的公交车调度往往是基于固定的线路和时间表进行的，但是由于交通流量的不确定性，公交车的运行效率有时候并不高。
通过将公交车上装载的智能设备与城市交通大数据相连接，可以根据实时的交通信息和乘客需求情况，实现公交车的智能调度，优化公交线路、车辆安排和调度方案，提高公交车的运行效率和服务质量。
3.智能交通信号控制城市交通灯控制是实现城市交通管理的重要手段，传统的信号灯控制往往是基于预设的时间表进行的，但是由于交通流量的不确定性，效果并不稳定。
近年来，一些城市开始尝试将交通信号控制与大数据技术相结合，通过采集交通数据信息、学习和理解交通流量规律，对交通信号的控制进行实时的智能化调度，提高交通信号的响应速度和效果。
4.城市交通规划城市交通规划是城市发展中的重要环节，而大数据技术也为城市交通规划提供了更多的数据信息和分析手段。
通过对城市交通数据进行收集、整理、分析和可视化处理，可以更加深入地理解城市交通的现状和发展趋势，为城市交通规划提供科学依据和策略支持。
二、大数据在交通安全中的应用1.交通违法监管交通违法是交通安全的重要问题之一，通过大数据技术的应用，可以建立起交通违法信息的大数据平台，对交通违法行为进行监测和分析，提高交通违法监管的效率和精度，减少交通违法次数和事故发生率。
大数据在智能交通与自动驾驶中的应用与发展趋势
大数据在智能交通与自动驾驶中的应用与发展趋势随着智能科技的快速发展，大数据在各行各业中的应用也越来越广泛。
在交通运输领域，大数据技术对于智能交通与自动驾驶的应用起到了重要的作用。
本文将探讨大数据在智能交通与自动驾驶中的应用以及相关的发展趋势。
一、大数据在智能交通中的应用智能交通系统旨在通过引入信息技术和通信技术来提高交通运输的效率和安全性。
而大数据技术正是实现智能交通的重要手段之一。
1. 交通流预测与优化通过采集整合各种交通数据，如车辆位置、路况、气象等信息，利用大数据分析算法可以对交通流进行准确预测，从而实现交通优化。
例如，根据交通流预测结果，调整信号灯的时长，提高道路通行效率；通过分析历史交通数据，优化道路布局，减少拥堵现象发生。
2. 智能交通管理大数据技术可以帮助交通管理部门更好地监控和管理交通系统。
通过实时采集车辆信息和智能信号灯的控制，可以实现交通拥堵的快速发现和处理。
同时，借助大数据分析，交通管理部门还可以提前预测和预防交通事故的发生，提高交通安全性。
3. 个性化出行服务基于大数据的智能交通系统可以为每个用户提供个性化的出行服务。
通过分析用户的出行偏好和习惯，智能交通系统可以为用户提供最佳的出行路径、推荐出行工具等个性化服务，提高出行效率。
二、大数据在自动驾驶中的应用自动驾驶技术是基于大数据的智能交通系统的延伸和拓展。
大数据技术在自动驾驶领域发挥着至关重要的作用。
1. 传感器数据分析自动驾驶车辆通过多种传感器采集周围环境的数据，如摄像头、雷达等。
这些海量的数据需要通过大数据技术进行高效的处理和分析，从而帮助车辆做出准确的决策和判断，实现行驶安全。
2. 地图和导航系统自动驾驶车辆需要准确的地图和导航系统进行路线规划和路径选择。
基于大数据的地图系统可以实时采集和更新道路信息，包括实时路况、变道限制等，为自动驾驶车辆提供准确的导航指引。
3. 高精度定位自动驾驶车辆对于精确的定位要求非常高。
大数据在智能交通系统中的应用与发展
大数据在智能交通系统中的应用与发展智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）是运用先进的信息、通信、感知和控制技术，对交通运输和道路交通进行全方位、精确、高效的监测、管理和服务的系统。
而大数据则是指大量的、多样化的数据资源，通过有效的分析和挖掘，可以为交通管理提供更准确、更智能的决策支持。
大数据在智能交通系统中的应用和发展为交通领域的运营管理和交通安全提供了全新的解决方案。
一、大数据的收集与处理智能交通系统通过各种感知设备如摄像头、传感器、雷达等收集交通信息，这些信息包括交通流量、车辆速度、停车场使用情况等。
同时，移动智能设备如智能手机也成为大数据收集的重要来源，通过GPS定位和网络数据收集，可以获取实时的位置、速度等信息。
收集到的大数据会通过云计算和物联网技术进行处理和分析，从而得出交通状态、趋势和模式，为交通管理提供数据支持。
二、大数据在智能交通中的应用领域1. 交通拥堵管理大数据可以实时收集和分析路况信息和交通数据，通过交通流量预测、拥堵预警等手段，提供准确的交通拥堵状况和拥堵位置。
基于这些数据和信息，交通管理部门可以制定针对性的交通治理策略，优化道路规划和交通信号控制，减少交通拥堵，提高交通效率。
2. 交通安全管理大数据分析可以实时监测交通事故发生的状况和原因，预测事故风险，为交通管理部门提供指导和决策支持。
基于分析结果，可以优化交通信号控制，改善道路设计，提高交通安全性。
同时，大数据还可以用于违法行为监测和交通违法处罚，提升交通监管效能。
3. 公共交通运营管理大数据可以实时监测公共交通的运行状态和乘客需求，通过分析乘客流量和乘车行为，提供准确的运营调度和服务优化建议。
基于数据分析结果，交通管理部门可以合理优化公共交通线路规划、站点设置和班次安排，提升公共交通系统的服务水平和运营效率。
4. 非机动车管理大数据可以通过收集和分析非机动车的轨迹数据，了解非机动车的行驶路径和分布情况，从而优化非机动车道的规划和设置，并提供更好的非机动车停车管理服务。
大数据技术在交通运输中的应用及优化
大数据技术在交通运输中的应用及优化随着信息技术的快速发展，大数据技术正日益成为一个重要的信息化技术。
大数据技术的运用领域非常广泛，其中交通运输领域的应用也开始逐渐被重视。
本文将介绍大数据技术在交通运输中的应用及优化。
一、大数据技术在交通运输中的应用1.交通运输管理交通运输管理是交通运输领域最核心的工作之一。
大数据技术可以通过互联网、移动通信和智能设备等手段，对交通运输中的车辆、路况、驾驶员行为等进行实时采集和分析，从而为交通运输管理提供数据支持和分析依据。
2.智能交通控制智能交通控制是在现代交通基础设施中集成多种先进技术，以提高道路、交叉口、道路信号和车辆等交通元素的协同性和效率。
大数据技术可以通过交通流量数据的统计和分析，为智能交通控制提供精准的模型预测，从而实现优化交通信号、平衡交通流量等目标。
3.运输行业安全交通运输事故是大型机动运输部门面临的主要问题之一。
大数据技术可用于评估交通事故的风险，并制定相应的安全策略。
在运输过程中，大数据技术也可以实时监测车辆、驾驶员行为，从而控制事故的发生。
4.运输规划大数据技术可对城市交通运输、公路、铁路、航空、海运等运输方式进行分析和建模，通过数据挖掘与分析，找到运输规划中的瓶颈和不确定性，为决策者提供可靠的参考。
二、大数据技术在交通运输中的优化1.行车路线的优化大数据技术可分析不同路况下的车速和通行能力，并预测可能的交通拥堵。
对于车辆调度和路线规划，通过优化算法，确定最佳路径。
2.运输需求的优化基于大数据技术的优化算法，可以预测运输需求的高峰时段和区域，以便制定合理的运输计划。
同时，还可以对运输路线和运输量进行优化，降低能源消耗和运输成本。
3.供应链的优化大数据技术可用于管理供应链，从而实现优化物流效率和运输成本。
通过库存的数据分析，预测出供应链中可能出现的问题，以便提前做好应对措施。
同时，还可以实现对物流渠道和物流节点进行优化，降低物流成本，提高物流效率。
大数据技术在城市智能交通发展中的应用分析
大数据技术在城市智能交通发展中的应用分析随着城市人口的不断增加和交通需求的不断增长，城市交通拥堵问题日益严重，如何提升城市交通的智能化水平成为了一个重要的课题。
大数据技术在城市智能交通发展中起到了重要的作用，其应用分析如下：1. 实时交通管理：通过大数据技术，可以对城市中的交通情况进行实时监控和分析。
利用各种传感器和摄像头等设备获取的数据，可以精确地监测交通拥堵情况、道路状况、车辆流量等，并通过算法对这些数据进行分析和预测。
这样，交通管理部门可以根据这些数据进行实时的交通信号控制，通过调节红绿灯时间、限制车辆进入等方式来缓解交通拥堵，提高交通效率。
2. 智能导航系统：大数据技术可以用于城市智能交通导航系统中，通过收集分析大量历史交通数据，包括车辆流量、交通拥堵情况、道路状况等，可以在导航系统中提供实时的交通信息。
这样，在出行前可以通过导航系统选择最佳路线，避免拥堵，节省时间和燃料。
智能导航系统还可以根据乘客的个人喜好和需求，为其提供个性化的出行方案。
3. 智能停车管理：城市停车问题是一个普遍存在的难题，大数据技术可以用于智能停车管理系统中，通过收集和分析各个停车场的实时数据，包括停车位的使用情况、停车费用等，可以提供实时的停车位导航和停车场信息，帮助司机快速找到合适的停车位。
通过大数据分析，可以预测停车场的停车需求，提前调配停车资源，提高停车位利用率，缓解停车难问题。
4. 交通安全预警：利用大数据技术，在城市交通管理中可以实时监测交通事故和交通违法行为。
通过分析各种数据，包括交通摄像头的视频数据、车辆的行驶轨迹数据等，可以提前发现潜在的交通安全隐患，并及时预警。
交通管理部门可以根据这些预警信息采取相应的安全措施，如增加交通警力、设置警示标志等，提高城市交通的安全性。
5. 交通规划优化：大数据技术可以用于交通规划的优化和决策。
通过分析各种交通数据，包括车辆出行数据、交通拥堵数据、交通需求数据等，可以了解不同时间段和不同地区的交通状况，为城市交通规划和建设提供科学依据。
大数据分析在智能交通中的应用
大数据分析在智能交通中的应用随着科技的不断发展，智能交通系统已经成为现代城市交通管理的重要组成部分。
而大数据分析作为一种强大的工具，正逐渐在智能交通中发挥着重要的作用。
本文将探讨大数据分析在智能交通中的应用，并分析其带来的益处和挑战。
一、实时交通监控大数据分析技术可以通过收集和分析交通数据，实时监控道路交通情况。
通过智能交通摄像头、车载传感器等设备获取的数据，可以实时分析道路拥堵情况、交通事故发生率等信息。
基于这些数据，交通管理部门可以采取相应的措施，如调整信号灯时间、引导交通等，以提高交通效率和安全性。
二、交通预测和规划大数据分析可以通过历史交通数据和实时交通数据，对未来的交通情况进行预测和规划。
通过分析历史数据中的交通流量、拥堵状况等信息，可以预测未来某个时间段的交通情况。
这对于城市交通规划和交通管理非常重要，可以帮助决策者合理规划道路建设、公共交通线路等，以提高交通效率和减少拥堵。
三、智能导航和路径优化大数据分析可以为智能导航系统提供更准确的路径规划和导航建议。
通过分析历史交通数据和实时交通数据，可以评估不同路径的交通状况，为驾驶者提供最佳的导航建议。
同时，大数据分析还可以根据驾驶者的行驶习惯和偏好，个性化地为其提供导航服务，提高驾驶体验和路线选择的准确性。
四、交通安全管理大数据分析在交通安全管理中也发挥着重要的作用。
通过分析交通事故数据，可以找出事故发生的规律和原因，并提出相应的预防措施。
此外，大数据分析还可以帮助交通管理部门进行交通违法行为的识别和处理，提高交通执法的效率和准确性。
然而，大数据分析在智能交通中的应用也面临一些挑战。
首先，数据的质量和准确性对于分析结果的可靠性至关重要。
如果数据采集不准确或者存在偏差，将会影响到分析结果的准确性和可信度。
其次，数据的隐私和安全问题也需要引起重视。
在收集和使用交通数据的过程中，需要确保数据的安全性，防止数据泄露和滥用。
此外，大数据分析技术的应用还需要充分考虑交通管理部门和驾驶者的需求，确保技术的实用性和可操作性。
大数据技术在智能交通领域的应用
大数据技术在智能交通领域的应用随着社会的进步和技术的发展，智能交通系统已经成为现代城市交通管理的重要组成部分。
而大数据技术的应用更是为智能交通系统带来了革命性的变化。
本文将探讨大数据技术在智能交通领域的应用，并分析其带来的益处。
一、大数据技术在智能交通的数据采集和分析中的应用1. 轨迹数据分析大数据技术可以对车辆的轨迹数据进行分析，通过收集和处理车辆的行驶路径、速度、停车次数等信息，可以更加准确地了解交通状况。
例如，交通管理部门可以通过分析轨迹数据，发现拥堵点和拥堵原因，并制定相应的交通疏导措施，从而提高交通效率。
2. 车辆识别与监控利用大数据技术，可以对车辆进行智能化的识别和监控。
通过安装在道路上的摄像头和车载摄像头，可以实时捕捉车辆的信息，并对车辆进行自动识别。
这样一方面可以提高交通监管的效率，另一方面也可以提供实时的交通信息给驾驶员和出行者，帮助他们选择最佳的出行路线。
3. 实时路况监测大数据技术还可以通过收集交通信号灯、公交车、卡口等设备的数据，实时监测路段的拥堵情况。
这些数据会被传输到交通管理中心，并经过处理和分析，生成实时的路况信息。
这样，交通管理部门可以通过向驾驶员和乘客提供准确的路况信息，帮助他们避开拥堵路段，提高交通通行的效率。
二、大数据技术在智能交通决策和管理中的应用1. 数据挖掘与预测利用大数据技术，可以对交通数据进行挖掘和分析，发现潜在的规律和趋势，并进行交通预测。
这样一方面可以为交通管理部门提供决策依据，另一方面也可以为出行者提供更加准确的出行建议，帮助他们规划行程。
2. 交通优化与调度大数据技术可以对交通数据进行实时监测和分析，根据实时的交通情况，对交通信号灯进行优化和调度。
通过优化信号灯的配时，可以减少交通拥堵，提高交通流量和行驶速度。
同时，大数据技术还可以对公交车路线进行优化和调度，提高公交运营的效率和服务质量。
三、大数据技术在智能交通安全中的应用1. 交通事故预警与防控利用大数据技术，可以对交通事故的数据进行分析，发现导致交通事故的原因和规律，并预测潜在的事故风险。
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大数据在智能交通中的应用与发展
发表时间：2018-11-02T15:18:46.880Z 来源：《防护工程》2018年第18期作者：王钢
[导读] 来有效的利用已有的大规模数据，并且挖掘其内在价值，为本行业创造更好地发展。
其中交通领域是一个非常重要的领域，影响着人们的每日出行和时间效率。
而大数据是智能交通的关键技术，可有效地分析和解决日常生活中的交通问题。
对此，本文对大数据在智能交通中的应用与发展进行探究。
王钢
浙江浙大中控信息技术有限公司浙江杭州 310051
摘要：随着大数据和人工智能的不断发展和深入，各行各业都想通过大数据的方法，来有效的利用已有的大规模数据，并且挖掘其内在价值，为本行业创造更好地发展。
其中交通领域是一个非常重要的领域，影响着人们的每日出行和时间效率。
而大数据是智能交通的关键技术，可有效地分析和解决日常生活中的交通问题。
对此，本文对大数据在智能交通中的应用与发展进行探究。
关键词：智能交通系统，大数据，发展方向
在交通行业当中的大数据应用，主要是针对在智能交通领域方面的大数据技术应用，当前具备的交通基础设施已经相对比较完善，通过使用大量的先进设备和技术，产生了海量的交通数据资源，通过深入的挖掘和分析这些海量的数据资源，能够有效促进交通行业的不断发展。
1 智能交通系统内涵分析
智能交通系统（Intelligent Traffic System，ITS），主要是指借助计算机技术和信息数据传输技术，能对交通运行过程进行科学化的管理和指挥，在管理机制建立过程中，要对人员因素、车辆因素、道路环境因素等进行全方位考量和判定。
为了保证交通管理的高效性，将技术和管理体系融合在一起，确保交通管理系统的多元化发展。
在智能交通系统建立和运行过程中，智能交通管理模块、智能信息管理模块、智能公共交通模块、车辆管理模块以及电子收费和应急管理模块是研究的重点。
2 大数据在智能交通中的应用
大数据技术能够优化智能交通系统结构体系及其架构。
因此，对于 C/S 架构，一方面需要布设好局域网，精心配置数据库服务器，将监控装备设置在数据采集前部，完成自动监控作业之后，要将监控视频与图片信息传输至服务器内，最后对数据进行处理，并将其分别传输到分中心与省中心。
另一方面，要综合使用大数据技术着重优化智能交通硬件结构，精心配置车道计算机、控制器、微波读写器、触发线圈、车辆检测器、抓拍摄像机、信号灯、费额显示器、声光报警器、字符叠加器和高速挡车器，这样有助于保持交通的畅通性。
2.1车辆检测技术
车辆检测技术大多被应用于 ETC 车道系统中，该系统通常在车道的入口与出口运用地感线圈来自动检测车辆。
传统ETC车道系统通常会使用三线圈进行设置，一般情况下，第一个线圈是触发线圈，通过启动车道天线读写的方式来检测进入车道的车辆；第二个线圈是抓拍线圈，该线圈通过启动车辆识别系统来识别车牌和抓拍车辆图像；第三个线圈是落杆线圈，通常是在完成ETC交易之后自动回落栏杆。
如今，ETC 车道系统在三线圈的基础上又增加了一个线圈，对系统进行了细致地优化。
简而言之，当代智能化 ETC 车道系统由两个线圈识别车辆的队列信息，另外两个线圈则用以判断交易车辆。
2.2 图像抓拍识别技术
从智能交通管理的角度来讲，图像抓拍识别技术属于车牌识别系统的核心技术，车牌识别系统主要是利用数字图像处理模式来识别车辆与车牌，并全面采集数字视频与数字图像。
通常，智能交通管理将车牌号作为识别车辆的重要标记，因此，可以说图像抓拍识别工作性质的关键影响因素是车牌号的重要性以及特殊性。
只要有车辆途经 ETC 车道，ETC系统和车牌识别系统就会自动识别车牌，并精确抓拍车辆的视频与照片，然后将车辆的车牌信息和所有图片信息进行加工并输入，使之形成流水数据，然后根据数据信息来判断来往车辆是否存在违规行为。
2.3自动车辆识别技术
自动车辆识别技术能够准确识别途经车辆的大小、规模、车辆车型、重量、座位数、轴型和轮胎等，该技术属于自动车型识别系统的核心技术，其组成装备主要包括红外线扫描仪、轨道接触器、动态称重装置、电感环线圈和激光扫描器，这些精密装备仪器能够进一步促进交通管理智能化，将所有识别信息以数据形式输入 OBU 中。
3 大数据在智能交通发展中的前景
3.1加强对个人信息的保护
信息时代，不管是人们生活中的微不足道的事情，还是教育、卫生等重大决策，都会将相关信息留在信息系统中，如果整合这些信息，就能研究出一个人的生活轨迹，从而暴露个人隐私。
交通大数据也涉及到隐私问题，比如车主的行车路径等，因此为了避免个人信息的泄漏，政府需要制定相关的法律法规，依法完善交通信息管理。
3.2改善交通数据收集的多样性
中国虽然人口基数庞大，汽车拥有量居世界前列，但在新信息收集方面还有欠缺。
在交通信息数据收集上，除了选择传统的收集方法，比如调取交通部门存储的信息之外，还可以调动公众方面的力量，实现数据收集的多样性，并通过丰富数据资源来提高交通数据信息的自动化水平。
3.3提升交通运输系统的效能和交通服务的水平
交通部门可以通过网络资源配置和结构优化技术的无缝整合，来协同提高运输系统整体效率，实现工程布局合理化，明确交通信息流通和服务体系分工，真正做到相互配合，优势互补。
进一步提升和开发高效便捷的公众出行所需的智能化服务技术，比如实时交通信息发布技术和公交运营智能化技术等。
3.4大力发展智能车路协同技术
智能车路协同技术将在一段时间引领智能交通的发展方向，这个领域的发展程度将决定我国智能交通系统整体的实力，是我们当前应
大力加强的技术制高点。
该技术也是提升交通综合安全的新技术，是我国与世界交通技术领先国家的主要差距。
我国还没能真正掌握完整的智能车路协同技术体系，对于这一前沿技术还需要进一步消化吸收和创新。
综上，大数据在智慧交通系统中的应用可以帮助交通部门及时分析交通状况，对安全事故和拥堵现象进行预测判断，从而可提前制定相关方案。
但是在缓解交通压力的同时，也带来了一些挑战，对于交通部门而言，应该加强各个平台之间的信息整合，促进数据的标准化，同时加强基础设施的建设，控制数据的真实度，加强对大数据的管理，这样才能有效改善交通运输状况，为人们提供安全便捷的出行服务。
参考文献：
[1]魏永青，鄂飞，乔瑞，张志庆，冯阎.大数据背景下的智能交通系统应用与平台构建 [J].科技创新与应用，2018(16).
[2]岳云霞.大数据时代城市智能交通发展方向 [J].福建质量管理，2018(12).。