大数据背景下道路智能交通管理系统研究

大数据背景下道路智能交通管理系统研究

李丽科

中裕广恒科技股份有限公司  河南省  郑州市  450000

摘要：智能交通系统作为一种智能信息系统，具有集成化、标准化等特征，是有效建立现代交通管理的手段和方式。智能交通管理系统主要用于道路监控和交通信息处理，信息收集和处理能力强，凭借计算机技术检测车辆，能够有效对于交通事故和气象环境进行处理，并且可以将处理结果及时向外公布，快速更新交通状况，通过信号灯、控制道路等形式引导交通。

关键词：大数据；智能交通；管理系统

引言

随着智能交通的发展，交通大数据正在深刻地影响着人们的出行方式。在大数据时代，交通大数据是社会重要资产，已成为优化交通运行的最重要媒体。只有通过对海量交通大数据进行有效的大数据分析和的应用，才能真正实现智能交通。（重复）

1大数据背景下道路智能交通管理系统优势

现代社会正在进入大数据时代，大数据成为交通行业新的机遇。在大数据时代，交通大数据是社会重要资产，已成为优化交通运行的最重要媒体。只有通过对海量交通大数据进行有效的大数据分析和的应用，才能真正实现智能交通。交通大数据系统是基于交通云计算支持平台和交通大数据中心构建的智能应用系统。采用星型模式，在中央存储、处理数据，在本地服务应用。将收集到的巨量交通大数据汇聚到中央处理中心，通过大数据技术，挖掘分析这些数据，建立预测模型，预测将来的交通情况，从而为改善交通运营状态提供数据支持。同时，本地服务应用可以获取中央数据处理的结果，为政府、企业、民众提供智能交通服务。智能交通系统作为一种智能信息系统，具有集成化、标准化等特征，是有效建立现代交通管理的手段和方式。智能交通管理系统主要用于道路监控和交通信息处理，信息收集和处理能力强，凭借计算机技术检测车辆，能够有效对于交通事故和气象环境进行处理，并且可以将处理结果及时向外公布，快速更新交通状况，通过信号灯、控制道路等形式引导交通。（重复）

2道路智能交通管理存在的问题

2.1管理机构重叠，存在职能交叉

我国道路智能交通管理机构的设置上，存在重复设置的问题，城市轨道交通管理在运营过程中需要与智慧城市要求联系起来，进一步提高公共资源的共享和效率，改善人民生活，提高自身服务水平。国内不少的省份，在其道路智能交通管理机构上，除去公路管理局还存在路政管理局、高速公路管理局，以及收费公路管理局等多个平行机构，这种多部门，多层管理的模式，加上各部门之间在职责的定位上存在不清楚，管理和职能上存在交叉，有的甚至存在缺位的情况，这就造成了各个部门之间协调性极差，机构之间互相夺权，出现问题互相推诱，各机构之间无法形成合力，数据无法共享。

2.2机构设置庞大，办事效率低下

目前，大数据技术广泛传播和发展，为处理智能交通管理问题带来便捷。城市轨道交通运行中会出现许多数据，要想合理利用大数据技术，就需要将各种数据集成。在此背景下，有效地集成大量数据，并根据数学模拟生成高层次决策支持性信息，增强运输能力与服务质量。我国在道路智能交通管理的机构设置上，存在着机构重复设置，人员重复设置的情况，特别是近年来，公路养护的管理系统属于事业单位，其工资和福利都有着很好的保障，加上事业单位这种大锅饭的管理体制，导致了道路智能交通管理系统的人员急剧增加。此外，由于道路智能交通管理机构在职能划分不够明确，机构重复设置，导致人浮于事，办事效率低下的情况。

2.3大数据在智能交通管理系统运用缺乏统一规划。

智能交通系统缺乏整体的管理平台，进行统一调度、指挥和控制。智能交通系统管理需要各个相关部门互相合作，尤其是信息化建设涉及交通、城市建设以及公安等多个机构，尤其是交通和公安部门。这些部门在执行管理职能方面是独立的，彼此之间缺乏合作。特别地，交通和公安部门联系较为频繁，可能合作的项目较多，但由于彼此间系统并不互通，导致研究人员重复研究，部分领域却仍未涉及。其次，道路信息由公安和交通部门管理，但交通信息通常由运输企业或者交通部门管理，导致道路交通信息和交通运输信息相互割裂，两者之间也缺少协调机构，使得智能交通管理系统的应用水平得不到充分发挥。

3大数据背景下道路智能交通管理系统应用

3.1借助智能交通大数据分析助力交通系统监测

现如今人们已经熟知交通违章和违法行为，例如超速、逆行、闯红灯和酒后驾驶等。交通运营大数据将有助于监视和处理这些交通违规行为。通过智能大数据图形和图像分析算法，可以准确检测识别车辆信息：比如车牌号、驾驶员信息、不系安全带、开车打电话等违规驾驶行为，从而有效规范驾驶员的行为习惯并更好地防止违规和事故的发生，保障城市道路畅通。这些大数据分析技术，能够快速且准确的监测出各种交通违规行为，不需要交警同志拦车抽查，极大的提高了交通系统监测能力，遏制了违法行为，并且大量减少了人力物力支出。另外，通过人脸识别技术，识别违法乱纪分子，可以帮助公安民警抓捕违法犯罪分子，实现公共安全有序发展。

3.2通过智能交通大数据分析提高交通系统效率

随着移动互联网的普及，大数据、5G、云计算、数字孪生和计算机等先进技术可以集成并应用于智能交通管理系统。每个功能系统都会快速生成大量数据，通过准确的收集道路车流人流等各种情况的实时数据，用大数据技术分析处理这些道路交通大数据，为交通管理决策提供有效的数据支持。基于此，建立交通信息实时分发系统，为出行者提供方便的出行服务，帮助出现者确定最优的出发时间、出行方式、出行路线以及线路沿途的时间花费、中转次数等情况；也可以给驾驶员推荐驾驶路线，以提高交通运营效率。大数据可视化技术可以比传统图表方式更加生动形象地展示数据情况，比如每个地铁站的每不同时间段的人流量，每量公交车不同路段不同时间的拥挤程度等，都能直观的通过大数据可视化技术展现在决策者面前，使其更加准确掌握所有交通数据。

3.3通过智能交通大数据分析提升交通系统规划

通过对交通大数据的分析，得出施工道路的交通指标，了解这些施工道路的空间路段，拥堵时间，通过大数据分析，为城市道路建设、地铁建设规划提供决策支持，为公交车辆调配提供数据支撑，进而提高城市的交通规划质量。以交通大数据处理为核心，综合交通各行业的数据，通过大数据分析处理，为交通管理部门应用、交通企业应用、个人出行应用提供合理的数据化的智能服务。该智能服务平台基本信息综合平台、大数据智能处理平台以及交通数据应用服务平台三大平台组成。同时利用大数据自带的信息分析处理技术，能及时、准确捕获某一时段公路详细路况信息，为交通管理和各种信息服务系统提供全面有效数据支持和信息保障。在应急救援方面，大数据能借助其独有的分析技术和综合应用能力，根据现场实际情况做出快速反应，全面降低财产和人员伤亡，提高救援效率，确保交通安全。

结束语

大数据技术的应用对于智能交通系统建设、应用具有深刻影响，能有效提升交通系统智慧化程度，提升交通运行效率，保证交通运行安全。此研究引入大数据技术，分析了新的城市智能交通监控系统,提升了智能交通运营数据处理效率,增加了智能交通监控的准确率,为智能交通系统安全提供有效的保障,也为交通监控相关研究提供一定的借鉴作用。

参考文献

[1]王明,顾家悦,李志林,等.城市智能交通管理系统效益评价研究[J].道路交通科学技术,2020(2):6-7.

[2]李瑞敏,王长君.智能交通管理系统发展趋势[J].清华大学学报（自然科学版）,2022(3):62-64.

[3]王晓刚,李俊.基于大数据技术的智能交通数据分析平台系统的研究与设计[J].工业,2021(5):6-9.