談智能交通數(shù)據(jù)分析平臺(tái)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

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摘要：智能交通數(shù)據(jù)系統(tǒng)運(yùn)用先進(jìn)的技術(shù)，例如：通信、計(jì)算機(jī)等方式對(duì)傳統(tǒng)交通運(yùn)輸系統(tǒng)實(shí)施改造升級(jí)，不僅能增強(qiáng)系統(tǒng)的運(yùn)行效率，也能提高地面交通網(wǎng)絡(luò)的安全性。本文以智能交通為研究視角，在深入分析大數(shù)據(jù)技術(shù)下智能交通數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)具有的功能基礎(chǔ)上，先進(jìn)行智能交通數(shù)據(jù)分析平臺(tái)整體架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)，包含數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層應(yīng)用層及表現(xiàn)層設(shè)計(jì)。在整體架構(gòu)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步介紹智能交通數(shù)據(jù)分析平臺(tái)系統(tǒng)各功能的應(yīng)用。通過(guò)對(duì)智能交通數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的數(shù)據(jù)分析和挖掘，便于制定科學(xué)、合理的出行決策，以期為類似研究提供一定指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)技術(shù)；智能交通；數(shù)據(jù)平臺(tái)；組織優(yōu)化

引言

與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)數(shù)量手段比較，大數(shù)據(jù)技術(shù)具有數(shù)據(jù)類型復(fù)雜、處理迅速、實(shí)效性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，在智能交通領(lǐng)域運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以采集海量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)內(nèi)包含許多不可估量的價(jià)值，通過(guò)挖掘和分析能夠快速得到所需的數(shù)據(jù)信息[1]。針對(duì)上述情況，本文提出基于大數(shù)據(jù)技術(shù)智能交通臺(tái)數(shù)據(jù)平臺(tái)各功能層設(shè)計(jì)情況，并提出其在交通數(shù)據(jù)診斷、路網(wǎng)延遲指數(shù)等方面的應(yīng)用。

1智能交通數(shù)據(jù)平臺(tái)功能需求

隨著智能交通管控平臺(tái)違法數(shù)據(jù)、道路信息增長(zhǎng)速度日益加快，過(guò)去的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在數(shù)據(jù)保存、處理等方面的性能已無(wú)法滿足龐大的數(shù)據(jù)需求。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在對(duì)智能交通轉(zhuǎn)向場(chǎng)景的規(guī)律展開(kāi)分析時(shí)，難以從多個(gè)維度數(shù)據(jù)類型間創(chuàng)建良好的相關(guān)性聯(lián)系。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用就是為將這些結(jié)構(gòu)或者半結(jié)構(gòu)化的智能交通數(shù)據(jù)實(shí)施整合處理，因此，依托大數(shù)據(jù)技術(shù)設(shè)計(jì)的智能交通數(shù)據(jù)分析平臺(tái)具有的處理功能如下：①過(guò)車數(shù)據(jù)：處在行使?fàn)顟B(tài)的車輛從卡口、電子警察等智能視頻采集點(diǎn)通過(guò)時(shí)，能夠準(zhǔn)確記錄該車輛的車牌號(hào)、顏色、車型等結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)信息。②車輛違規(guī)行駛數(shù)據(jù)：前段配置的采集設(shè)備能從各路口采集車輛是否闖紅燈、壓線、違法掉頭或停車等數(shù)據(jù)。同時(shí)，利用智能的視頻采集點(diǎn)或固定源能夠?qū)崟r(shí)采集車輛行駛速度、車頭間距等車流量信息。③運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)設(shè)計(jì)的智能交通數(shù)據(jù)分析平臺(tái)能夠與信號(hào)控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)接，及時(shí)獲取信號(hào)控制系統(tǒng)的相位控制等信息。同時(shí)，智能交通數(shù)據(jù)分析平臺(tái)還具備監(jiān)控和智能交通管控平臺(tái)，能夠提供過(guò)車信息數(shù)據(jù)、路網(wǎng)信息、違法數(shù)據(jù)等。

2大數(shù)據(jù)背景下智能交通數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)

2.1設(shè)計(jì)整體架構(gòu)

智能交通數(shù)據(jù)分析平臺(tái)是采用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)信息技術(shù)、通信技術(shù)、傳感技術(shù)、人工智能等有效整合用于交通運(yùn)輸信息的管理和控制中，注重人、車與道路之間的協(xié)調(diào)，組成一種有利于改善環(huán)境、節(jié)約能源、保護(hù)安全的綜合運(yùn)輸系統(tǒng)。智能交通數(shù)據(jù)分析平臺(tái)運(yùn)用層次化結(jié)構(gòu)模型展開(kāi)設(shè)計(jì)，并根據(jù)大數(shù)據(jù)建設(shè)要求，整個(gè)平臺(tái)包含數(shù)據(jù)感知、資源層、應(yīng)用層三個(gè)層次，數(shù)據(jù)感知層主要任務(wù)就是采集交通信息，資源層旨在管理交通領(lǐng)域的數(shù)據(jù)；應(yīng)用層旨在負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)調(diào)度智能交通資源。本次設(shè)計(jì)的智能交通數(shù)據(jù)平臺(tái)系統(tǒng)能滿足采集、存儲(chǔ)、調(diào)度及處理數(shù)據(jù)等方面的需求，具體架構(gòu)如圖1所示。

2.2各模塊層設(shè)計(jì)

2.2.1資源層從智能交通數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面分析，運(yùn)用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析。其中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)能夠滿足智能交通數(shù)據(jù)平臺(tái)處理海量數(shù)據(jù)的要求，該技術(shù)依托預(yù)設(shè)的存儲(chǔ)模式，把交通領(lǐng)域中的異構(gòu)數(shù)據(jù)根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)實(shí)施提取、調(diào)用、處理等操作。同時(shí)，根據(jù)預(yù)設(shè)的倉(cāng)儲(chǔ)模型把數(shù)據(jù)存放在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)，借助數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)設(shè)計(jì)的智能交通數(shù)據(jù)平臺(tái)下數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及挖掘架構(gòu)見(jiàn)圖2。

2.2.2應(yīng)用層設(shè)計(jì)利用SOA實(shí)現(xiàn)智能交通數(shù)據(jù)平臺(tái)系統(tǒng)應(yīng)用層的設(shè)計(jì)，該層主要包含三個(gè)子模塊：①應(yīng)用實(shí)現(xiàn)模塊：該模塊旨在完成數(shù)據(jù)的調(diào)度，借助邏輯編程及時(shí)實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的功能；②應(yīng)用流程模塊：大數(shù)據(jù)調(diào)度流程依托專業(yè)的BPEL工具調(diào)度各種資源；③特殊調(diào)度模塊：該模塊的主要任務(wù)是把自定義調(diào)度流程轉(zhuǎn)換成BPEL流程。依托SOA服務(wù)設(shè)計(jì)的應(yīng)用層。

2.2.3數(shù)據(jù)表現(xiàn)層智能交通數(shù)據(jù)平臺(tái)系統(tǒng)中的表現(xiàn)層是使用者直接參與的界面，用戶可依托瀏覽器、平板、手機(jī)等終端設(shè)備瀏覽各種智能交通信息數(shù)據(jù)。該層主要任務(wù)是確保用戶與整個(gè)系統(tǒng)的交互性，因此，配備簡(jiǎn)潔的外觀、界面框架、各單元控件等。

3智能交通數(shù)據(jù)分析平臺(tái)系統(tǒng)的應(yīng)用

3.1智能交通數(shù)據(jù)共享及數(shù)據(jù)診斷

智能交通數(shù)據(jù)平臺(tái)系統(tǒng)各功能的實(shí)現(xiàn)離不開(kāi)各模塊之間的信息整合與共享，因此，實(shí)現(xiàn)各模塊信息融合的主要方式就是創(chuàng)建信息共享平臺(tái)，這個(gè)平臺(tái)能支持相關(guān)子模塊功能提取所需的數(shù)據(jù)資源及信息共享服務(wù)。此外，一個(gè)完整的智能交通系統(tǒng)還必須配置智能交通信息中心、管理中心、智能交通基礎(chǔ)設(shè)備等，它能滿足城市交通信息規(guī)范化發(fā)展要求，包含各類信息性質(zhì)、功能及傳送方法，組成相應(yīng)的信息流機(jī)制，對(duì)共享的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和管理操作。依托大數(shù)據(jù)技術(shù)的相關(guān)功能，這些共享數(shù)據(jù)可以由日益變化的智能交通各數(shù)據(jù)信息提取出來(lái)，實(shí)現(xiàn)各地區(qū)、不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)施綜合處理，將歷史數(shù)據(jù)遷移至大數(shù)據(jù)平臺(tái)下，還要保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性及各種數(shù)據(jù)之間的關(guān)系可以理解。同時(shí)，可依據(jù)各模塊不同需求及相關(guān)關(guān)系為客戶提供各種數(shù)據(jù)信息服務(wù)，組織內(nèi)部存儲(chǔ)各類數(shù)據(jù)直接輸出來(lái)，其他子系統(tǒng)保存相關(guān)數(shù)據(jù)從信息共享平臺(tái)提供一系列的查詢功能。此外，大數(shù)據(jù)平臺(tái)可以及時(shí)統(tǒng)計(jì)并輸出道路網(wǎng)絡(luò)的擁堵、事故情況，并能歸納為利于用戶決策的有用信息，例如：利用大數(shù)據(jù)分析，某個(gè)路口闖紅燈數(shù)量明顯少于平時(shí)，出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)可以設(shè)置報(bào)警規(guī)則，提醒出現(xiàn)異常信息[2]。維護(hù)者對(duì)現(xiàn)場(chǎng)道路智能交通設(shè)施實(shí)施排查操作，判定是否存在設(shè)備故障。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)直觀展現(xiàn)道路不均指數(shù)，提供最佳的信號(hào)機(jī)配時(shí)/相位方案，便于決策人員制定科學(xué)的決策。

3.2道路網(wǎng)延遲指數(shù)分析

依托大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)各個(gè)路口/路段歷史流量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，進(jìn)一步分析路網(wǎng)的延遲指數(shù)。智能交通延遲指數(shù)求解方法是實(shí)際通過(guò)旅行時(shí)間與自由流通旅行時(shí)間相減，若所得數(shù)值為負(fù)數(shù)，則設(shè)定為0，表明并未發(fā)生延遲，并把這些數(shù)據(jù)映射至[0，10]數(shù)據(jù)區(qū)間之內(nèi)。如果智能交通延遲指數(shù)較大，說(shuō)明這個(gè)地點(diǎn)的擁堵情況更嚴(yán)重。左側(cè)向使用者展現(xiàn)設(shè)定日期、特點(diǎn)等交通延遲指數(shù)改變情況，來(lái)回移動(dòng)水平滾動(dòng)條，能夠及時(shí)查看不同時(shí)間段的延遲數(shù)據(jù)。左側(cè)展現(xiàn)路口、道路等級(jí)、行政區(qū)劃等各維度下相對(duì)應(yīng)點(diǎn)的延遲指數(shù)和排名情況。通過(guò)綜合分析道路延遲指數(shù)，能夠?yàn)闆Q策人員提供新建道路規(guī)劃等決策提供支持。

3.3道路路口組織優(yōu)化設(shè)計(jì)

進(jìn)行組織優(yōu)化過(guò)程中，必須收集相應(yīng)的數(shù)據(jù)信息，包含交叉口現(xiàn)狀圖、事故數(shù)據(jù)、智能交通控制情況等。基于大數(shù)據(jù)技術(shù)展開(kāi)分析，可以提供大量數(shù)據(jù)樣本，進(jìn)而輸出相應(yīng)的數(shù)據(jù)（空間及時(shí)間維度）。其中，時(shí)間維度主要包含小時(shí)、季度、每年、雙休日、工作日等；空間維度由交叉口、行政區(qū)劃、道路等。大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)道路過(guò)車流量展現(xiàn)分析，進(jìn)而獲得城市各區(qū)域不同點(diǎn)一天的高峰表現(xiàn)及不同模式。依托大數(shù)據(jù)平臺(tái)，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)明確早晚高峰期利用大量例數(shù)數(shù)據(jù)和智能算法，盤點(diǎn)各路段或交叉口早晚高峰出現(xiàn)時(shí)間，以此把控整體及局部智能交通分布狀況，達(dá)到優(yōu)化智能交通管理方案的目的。

4結(jié)論

綜上所述，在智能交通領(lǐng)域運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，能有效對(duì)車流量數(shù)據(jù)、道路設(shè)施信息等海量數(shù)據(jù)實(shí)施存儲(chǔ)和處理。本文從智能交通數(shù)據(jù)平臺(tái)入手，進(jìn)一步闡述依托大數(shù)據(jù)技術(shù)設(shè)計(jì)智能交通數(shù)據(jù)分析平臺(tái)框架，詳細(xì)介紹應(yīng)用層、資源層等設(shè)計(jì)及應(yīng)用情況，以期達(dá)到智能交通組織優(yōu)化的效果，并為制定科學(xué)的出行決策提供一定指導(dǎo)。

參考文獻(xiàn)：

[1]仇輝.智能交通管控平臺(tái)中數(shù)據(jù)分析子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].北京郵電大學(xué)，2015.

[2]鄭亮，張?jiān)汽?綜合交通大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)教學(xué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].物流科技，2016，39（7）：147-149.

[3]李炬，韓偉莉.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能交通控制系統(tǒng)構(gòu)建[J].價(jià)值工程，2019，38（19）：203-205.

作者：梁元貞 單位：廣州涉外經(jīng)濟(jì)職業(yè)技術(shù)學(xué)院