大数据对智能交通的应用及影响

近几年，互联网行业发展风起云涌，“大数据”炙手可热，国家大力推动智能交通行业大数据应用，那么你知道大数据对智能交通的应用都有哪些吗?又产生了什么影响呢?随小编一起了解下吧。

大数据(large data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)、Veracity(真实性)。

容量(Volume)：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。

种类(Variety)：数据类型的多样性。

速度(Velocity)：指获得数据的速度。

可变性(Variability)：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

真实性(Veracity)：数据的质量。

复杂性(Complexity)：数据量巨大，来源多渠道。

价值(value)：合理运用大数据，以低成本创造高价值。

智能行为分析，助力违法监测

在传统的道路监控中，闯红灯、超速、逆行、不按导向行驶抓拍等车等功能已经被人们所熟知，如今结合图像智能分析算法能够更加精确地识别车牌颜色、车身颜色、车型、车标、车辆子品牌等属性，并且能实现不系安全带、接打电话行为检测、遮阳板检测等众多智能行为分析检测，以更好的规范驾驶员行为习惯，遏制事故与违法源头，同时也为交警实现非现场执法提供了强有力的技术保障。

智能路况分析，提高道路效率

随着互联网技术的普及和完善，将先进的信息技术、通讯技术、传感技术、控制技术以及计算机技术等有效地集成运用于公路监控体系，极大提高了监控、管理、服务效率。各功能系统产生快速、大量、多样的数据，经过高效的数据查询、分析处理功能，也就是面向"大数据"的分析处理技术，可实时准确获取公路交通信息，为交通管理和交通信息服务提供数据支持。

智能研判分析，提供决策依据

当下，涉车涉驾的刑事案件越来越多，智能交通的大量的卡口和电警系统在事后通过车牌查找车辆轨迹行踪发挥了重要的作用。然而，传统的方式对于海量的视频数据，图片数据，过车数据依然停留在事后被动“查”“看”阶段，缺少事前预警预知，事中快速响应，事后深度分析的应用手段。交通数据智能研判系统，通过无缝对接城市卡口系统，运用云计算、车辆特征二次识别、大数据挖掘等技术，对部分交通行为或事件多维度碰撞预警和特征的深度二次分析。

智能拥堵分析，助力城市交通规划

随着城市汽车保有量的不断上升，城市拥堵问题日益严峻。通过大数据建设道路交通指数，得知拥堵路段，拥堵时间，拥堵空间，通过数据分析掌握现状，也找出了规律，进行预测，为城市道路、轨道交通、公交系统的建设提供依据。

随着信息技术的不断发展，大数据的应用也是越来越广泛，尤其大数据在智能交通上的应用更是重要，而大数据在智能交通上的使用也是产生了很大的影响。

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。

第三，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。

第四，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。

大数据技术在智能交通中的应用，有效的提高的道路交通的通行能力，使道路交通基础设施的效能得到最大的发挥，相信通过上文的介绍，大家都有了一定了解。更多的智能交通小知识敬请关注佰佰安全网。

( 责任编辑: 张帅 )