大数据运用于智能交通具有七方面意义
随着我国汽车保有量在近年来急剧增加,交通拥堵、交通污染日益严重,交通事故频繁发生,这些都成为了各大城市亟待解决的交通管理问题。智能交通成为改善城市交通的关键所在。为此,及时、准确获取交通数据并构建交通数据处理模型是建设智能交通的前提,而这一难题可以通过大数据技术得到解决。
智能交通需求与大数据契合
智能交通整体框架主要包括物理感知层、软件应用平台及分析预测及优化管理的应用。其中物理感知层主要是对交通状况和交通数据的感知采集;软件应用平台是将各感知终端的信息进行整合、转换处理,以支撑分析预警与优化管理的应用系统建设;分析预测及优化管理应用主要包括交通规划、交通监控、智能诱导、智能停车等应用系统。
系统利用先进的视频监控、智能识别和信息技术手段,增加可管理空间、时间和范围,不断提升管理广度、深度和精细度。整个系统由信息综合应用平台、信号控制系统、视频监控系统、智能卡口系统、电子警察系统、信息采集系统、信息发布系统等组成。以达到四方面的目标:提高通行能力、减少交通事故、打击违章事件、出行信息服务。
在各城市建设智慧交通的过程中,将产生越来越多的视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等数据,每天产生的数据量可以达到PB级别,并且呈现指数级增长。
大数据用于智能交通的积极意义
第一,大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。交通大数据的虚拟性,有利于其信息跨越区域管理,只要多方共同遵照相关的信息共享原则,就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题。
第二,大数据具有信息集成优势和组合效率。大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系,通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合,构建公共交通信息集成利用模式,发挥整体性交通功能,这样才能发现新价值,带来新机会。例如气象、交通、保险部门的数据结合起来,可高效率地研究交通领域防灾减灾;IC卡数据结合抽样调查,能更快捷、更精确测得城市交通流分布状况。
第三,大数据的智能性能较好的配置交通资源。通过对大数据的分析处理,可以辅助交通管理制定出较好的统筹与协调解决方案。一方面减少各个交通部门运营的人力和物力,另一方面可有些提升道理交通资源的合理利用。如根据大数据结果确定多模式地面公交网络高效配置和客流组织方案,多层次地面公交主干网络绿波通行控制以及交通信号自适应控制。
第四,大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平。在对各个部门的数据进行准确提炼和构建合适的交通预测模型后,可以有效模拟交通未来运行状态,验证技术方案的可行性。而在实时交通预测领域,大数据的快速信息处理能力,对于车辆碰撞、车辆换道、驾驶员行为状态检测等实时预测也有非常高的可靠性。
第五,提高交通运行效率。大数据技术能促进提高交通运营效率、道路网的通行能力、设施效率和调控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量较大,而大数据的大体积特性有助于解决这种困境。
大数据的实时性,使处于静态闲置的数据被处理和需要利用时,即可被智能化利用,使交通运行的更加合理。大数据技术具有较高预测能力,可降低误报和漏报的概率,随时针对交通的动态性给予实时监控。因此,在驾驶者无法预知交通的拥堵可能性时,大数据亦可帮助用户预先了解。
第六,提高交通安全水平。主动安全和应急救援系统的广泛应用有效改善了交通安全状况,而大数据技术的实时性和可预测性则有助于提高交通安全系统的数据处理能力。在驾驶员自动检测方面,驾驶员疲劳视频检测、酒精检测器等车载装置将实时检测驾车者是否处于警觉状态,行为、身体与精神状态是否正常。同时,联合路边探测器检查车辆运行轨迹,大数据技术快速整合各个传感器数据,构建安全模型后综合分析车辆行驶安全性,从而可以有效降低交通事故的可能性。在应急救援方面,大数据以其快速的反应时间和综合的决策模型,为应急决策指挥提供辅助,提高应急救援能力,减少人员伤亡和财产损失。
第七,提供环境监测方式。大数据技术在减轻道路交通堵塞、降低汽车运输对环境的影响等方面有重要的作用。通过建立区域交通排放的监测及预测模型,共享交通运行与环境数据,建立交通运行与环境数据共享试验系统,大数据技术可有效分析交通对环境的影响。同时,分析历史数据,大数据技术能提供降低交通延误和减少排放的交通信号智能化控制的决策依据,建立低排放交通信号控制原型系统与车辆排放环境影响仿真系统。
在当前大数据时代,数据充斥所带来的影响远远超出了企业领域,其不仅能带来商业价值,亦能产生社会价值。随着信息通讯技术的发展,交通运输从数据贫乏的困境转向数据丰富的环境,而面对众多的交通数据,如何从中根据用户需求提取有效数据成为关键所在。但是,大数据技术在智能交通应用领域同样面临着巨大挑战,包括隐私,数据处理硬件设施、数据不完备性、模型有效性等领域,这些都是我们未来继续需要探讨和解决的问题。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 7 Pandas分组聚合 分组聚合(group by)顾名思义就是分2步: 先分组:根据某列数据的值进行 ...
2024-11-25数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21