互联网大数据技术在智慧交通发展中的应用策略研究

互联网大数据技术在智慧交通发展中的应用策略研究

孟庆超  葛成

吉林吉大通信设计院股份有限公司武汉分公司  湖北 武汉  430000

摘要：现如今，我国是21世纪快速发展的新时期，经济在迅猛发展，社会在不断进步，随着互联网大数据技术的发展，各种互联网+交通的新业态不断涌现，行业内出现了大量丰富的数据资源。在交通强国建设背景下，更好地利用互联网大数据技术为智慧交通发展赋能成为重要任务。针对传统信号控制系统优化频率低，数据采集设备完备度差等缺陷，采用网约车轨迹大数据技术研究智慧信号控制优化系统，介绍了系统架构、特征和信号控制优化技术。该系统在济南、武汉和柳州等城市的实践结果表明，在不依赖渠化及路口改造的前提下，仅通过信号控制优化及软件升级的方式，能有效地降低重点路段和路口的工作日早晚高峰平均延误时间和停车次数等关键指标，其降幅可达10%~20%，能够有效缓解交通拥堵现状。

关键词：互联网；大数据技术；智慧交通；应用策略

引言

随着互联网大数据技术的发展，为智慧交通提供了技术解决方案。智慧交通的建设，通过数据采集与分析，结合交通管理的需求进行挖掘，可提升公众出行便利性，提高城市交通管理效能，促进节能低碳绿色交通建设。现针对互联网大数据技术在智慧交通发展中的应用，展开具体的论述，提出技术应用的策略。

1智慧交通建设的必要性

1）提升公众出行便利性智慧交通的建设与完善能够促使公众及时得到多维、互动的交通信息服务，包括日常交通中便捷的电子付费、ETC（电子不停车收费系统）以及一卡通，都属于智慧交通建设内容，其能够提高公众行车效率，提供停车导航服务，促使整个交通系统高效运转。2）提高城市交通管理效能根据当前城市交通体系的发展情况，由于数据共享体系有待完善，系统内容存在信息孤岛情况，资源整合需求愈发强烈。此外，当前对于交通资源的综合利用率仍有待提高，信息化的断层建设导致交通行业整体服务效率难以提高，更不能对交通决策提供强有力的信息支持与引导。智慧交通的建设能有效改善这一问题，整合跨部门信息系统，实现地区业务协同，网上办事大厅更是为提高交通服务效率奠定了坚实的基础。

2互联网大数据技术在智慧交通发展中的应用策略研究

2.1“互联网+”使交通管理更加高效便捷

随着大数据时代的到来，人们进入信息大爆炸的时代，许多信息充斥在网络上，甚至自己的个人信息都会泄露。这主要是因为，现代人们喜欢玩一些社交软件，在注册个人账户时，需要填写真实的个人信息，并且需要绑定手机号码，现在手机号码都是实名制，使用的智能手机都有卫星定位系统，因此，想要追踪一个人并不难，所以网上常常会出现某些人被“人肉”的情况。这就是“互联网+”给人们带来的影响，这在一定程度上损害了人们的利益，但对于某些领域却十分有利，比如交通系统和公安系统。交通系统可以通过监控或卫星定位等手段追踪肇事逃逸或违反交通规则的车辆，同时也可以与公安系统联合办案，大大提高了工作效率。

2.2干线交叉口信号控制协同优化

智慧信号控制系统使用基于网约车轨迹数据的干线协调相位差优化方法，实现干线信号控制的协调。该方法直接基于所获取的轨迹数据，对不同相位差情况下的轨迹变化情况及其停车次数进行预测，并以协调方向总停车次数最少为目标，建立干线相位差优化模型。首先基于交通波理论，构建交叉口排队长度和停车次数随相位差改变而发生变化的计算模型。其次，在考虑交叉口原始参数特征的基础上，基于轨迹重构的方法，预测不同相位差下的车辆行驶轨迹与对应的排队长度和停车次数。对于每个相位差。最后，考虑干线相邻交叉口的正反两方向协调，计算使协调方向总停车次数最少的相位差组合，作为干线最优相位差。仿真和实际测试的结果表明，在不显著影响非协调方向车辆运行效率的基础上，该模型分别使仿真与实地测试例中的干线协调方向总停车次数降低26.6%和13.9%，显著减少干线方向车辆停车。此外，该模型获得的最优相位差还能有效地降低干线协调方向的车辆延误与排队长度。

2.3计算网络搭建

智慧交通的建设，需进行能力平台的搭建，计算网络体系的建设为核心内容和重点。未来，城市交通大脑的计算网络体系，主要涵盖三个方面，包括边缘计算、云计算与云平台、高性能计算，以此支持能力平台功能的实现。具体分析如下:(1)边缘计算。此技术是一种新的互联网发展作用下的分布式结构，为5G的核心技术之一，有着低时延和大带宽的优势，发挥着重要的作用。实际应用中，通过在终端设备与云之间引入边缘设备，利用物联网实现计算能力与云服务的拓展，拓展到网络边缘，并且在弹性与虚拟化环境下完成数据的处理，经过计算节向周围的终端与智能通信设备以及用户等，提供通信与计算服务，具有安全性和隐私保护的优势。在智慧交通方面，边缘计算技术的应用广泛。例如，城市交通管理方面，通过智能路侧边缘服务器，可实时获取与分析数据，能够及时获取交通违章和交通路况以及拥堵等信息，经过大数据分析，为决策提供支持，使得智慧交通更加安全且经济。应用案例:高性能边缘计算服务器，被智能交通系统应用，发挥着重要的作用。实际应用中主要负责将采集的实时化数据信息，经过存储和过滤以及处理后，传输到华为的交通大数据平台，再提供相应的信息，比如移动对象时空引擎与实时交通出行量计算结果等。将分析的结果传输到边缘侧，实现信号调优从被动采集到主动感知，由局部优化到整体规划，最终有效制定信号配时策略和交通诱导设施以及对流量来源地的疏导智慧策略，促使交通管制的效率得到提高。边缘计算技术的应用，虽然能够为智慧交通建设和发展提供技术支持，但是也面临很多挑战。例如，边缘计算设备如何适应高热、高寒以及高湿等复杂环境。再例如，5G通信、车联网以及海量视频等大规模异构数据，给计算的性能要求不断提高，需要加强对网络控制与数据聚合等关键技术的研究，突破更多的技术难题，促使技术应用水平得到提高。(2)云计算与云平台。利用云计算的超强计算能力，以及动态资源调度能力等，可助力智慧交通领域的问题解决，比如信息孤岛和共享困难等，提高相应的支持。例如，阿里云将云计算、大数据以及人工智能技术等，运用到城市大脑中，并且在杭州与合肥等城市落地，助力智慧交通的建设和运行管理。(3)高性能计算。智慧交通领域已经开始搭建高性能计算中心，为不同交通场景下大规模网络复杂算法的快速预算，提供有力的支持。当前的技术研究，聚焦于高性能大数据处理技术，此技术已经被广泛应用在智慧交通领域，起到了积极的作用。例如，基于大数据的时空活动研究，利用各类设备采集多元异构时空感知数据，借助高性能计算技术，运用人类时空活动模式的分析方法与时空现象的建模方法等。

结语

综上所述，智慧交通作为现代交通行业发展的必然趋势，政府部分需要对此引起重视，充分发挥自身主导作用，与企业、公众联合起来，积极引进互联网大数据技术，构建完善的智慧交通系统，以此提高交通工程信息资源利用率。与此同时，为公众提供更好的交通服务，促使城市交通得以安全稳定运行。

参考文献

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[2]陆化普,孙智源,屈闻聪.大数据及其在城市智能交通系统中的应用综述[J].交通运输系统工程与信息,2015,15(5):45-52.