大数据下智能交通更加便捷 济南因此受益匪浅
- 来源：齐鲁网
- 2015/7/9 15:07:5012882
【中国安防展览网 市场分析】近年来，各国都在关注“大数据”，力图通过扩大其在国内的应用范围，进一步释放数据所蕴含的潜在价值。2012年3月29日，奥巴马政府公布“大数据研发计划”，旨在改进现有人们从海量和复杂的数据中获取知识的能力，从而加速美国在科学与工程领域发明的步伐，增强国家安全，转变现有的教学和学习方式。我国亦于2012年7月22日在北京大学举行“首届中国大数据应用论坛”，主要议题包括大数据的发展趋势、不同场景的大数据应用、云计算与大数据、大数据与商业智能等，旨在共同讨论大数据的应用价值。在2013年4月举行的首届中国云计算技术和应用展览会上，工信部软件服务业司司长陈伟表示“大数据，我认为它有四个维度：量大，种类多，发展速度快，后就是价值复杂，可以说处处是黄金，到处是沙子”。
一、大数据：改变传统交通管理的路径
社会经济的快速发展促使城市机动车辆的数量大幅增加。城镇化的加速打破了城市道路系统的均衡状态，传统的交通系统难以满足当前复杂的交通需求，交通堵塞成为棘手问题。用大数据技术可促进交通管理模式的变革。
大数据技术的主要特点及其对传统交通的改变集中在以下方面：，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。行政区域的划分是国家为了有效统治和管理，而将一个国家划分不同行政区域。这个划分在促进各个行政区域自治的同时，也导致各个地方政府追求各自辖区利益的大化，而对地方政府之间边界区的交通基础设施建设、过境交通线路等漠不关心。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。我国大部分城市的各类交通运输管理主体分散在不同主管部门，呈现出条块分割的现象。涉及交通的“有关部门”超过10个，每个部门都有自己的信息化系统，但这些数据信息只存在于垂直业务和单一应用中，与邻近业务系统缺乏共通联动。这种分散造成交通管理的碎片化，如交通信息分散、信息内容单一等问题。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。传统的交通管理主要依靠人工的方式进行规划和管理，难以实现交通的动态化管理。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。用传统的思维来改善交通拥堵，一般是加大基础设施投入，即加宽道路、增加道路里程来提高交通通行能力，但这种做法又不仅会受到土地资源的限制，而且规划的方案是否能满足远景需要也有待商榷。
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。
二、大数据在智能交通应用上的优势
（1）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。例如，根据美国洛杉矶研究所的研究，通过组织优化公交车辆和线路安排，在车辆运营效率增加的情况下，减少46％的车辆运输就可以提供相同或更好的运输服务。伦敦市利用大数据来减少交通拥堵时间，提高运转效率。
当车辆即将进入拥堵地段，传感器可告知驾驶员佳解决方案，这大大减少了行车的经济成本。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。例如，在驾驶者出发前，大数据管理系统会依据前方路线中导致交通拥堵的天气因素，判断避开拥堵的备用路线，并通过智能手机告知驾驶者。
（2）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。
（3）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。
三、济南经验
济南市政府为了及时、准确获取交通数据并构建交通数据处理模型，为日后建设智能交通的打好基础，通过大数据技术，实时管控全市4764条车道，196处信号灯路口实现了区域自适应信号控制，路面拥堵将自动报警，交通流量自动检测……一系列智能化元素搭建起的交通网络，是济南“互联网＋交通”模式的真实写照。
上个月初，山东省委副书记、省长郭树清到济南市公安局交通警察支队调研时强调，要善于运用大数据、互联网等新技术，提升智能交通水平。其实，此前济南公安已经有所行动，依托大数据加快智能交通建设步伐，成效显著。
1、依托警务上“云”实时管控4764条车道
按照“动态设防、指挥、一体运作、整体防控”的思路，依托警务云大数据处理技术，建设了由1758处点位构筑的四道防线，实时管控4764条车道，采用数据实时分析模式和分布式存储架构，实现了全市任一卡口通行数据的实时处理、车辆运行轨迹的实时展现、历史通行数据的查询、比对，以及在GIS地图上的行驶轨迹回放，平台间各警种资源互联互通，在实战中取得了显著战果。
目前共查扣涉案、违法车辆1500余辆,为1825起交通事故责任认定提供高清录像资料，破获交通肇事逃逸案件536起;为24条主干道、262个路口实施信号绿波带优化，94处交通节点交通组织渠化改造提供了数据支持；为1497起救助群众、开辟绿色通道、寻找遗失物等各类服务民生事项提供服务。
此外，济南还研发了公交优先信号控制系统以及占用黄网格线抓拍、不礼让行人抓拍等交通管理应用系统，市区已打造公交优先信号控制点位22处，安装公交车载抓拍和路段违法抓拍255套，年均抓拍违法占用公交车道行驶15万余起，安装占用黄网格线抓拍设备39套、不礼让行人抓拍设备5套，抓拍占用黄网格线交通违法行为7574起、不礼让行人24136起，占用公交车道、非机动车道和争道抢行的现象明显减少，礼让斑马线的文明驾驶行为逐渐增多，公交、慢行交通空间得到了有效保障。
2、治堵缓堵：路面拥堵将自动报警
济南积极推进智慧视频监控系统建设，对原有612路模拟视频进行功能提升，增加了路面拥堵等异常事件自动报警、交通流量自动检测等功能，同时，深化高清数字视频监控的集成应用，建设481处高清视频监控点位和368处多功能电警，图像质量大大提高，实现了对各类动静态交通违法行为的自动采集、支持对二次图像识别技术的应用扩展，形成全市低点、高点监控的有机组合，为日常交通管理、突发事件现场处置提供实时视频信号支撑。
另一方面，深化和提升信号控制系统升级改造工程，打造便捷的交通信号控制系统和区域自适应控制系统，更新旧有的设备，升级现有交通信号系统，真正实现信号配时随着交通流量变化同步调整，建立并完善以各级指挥中心为平台的信号远程控制系统，实现准确、可靠、便捷的信号协调控制，减少行车、停车延误，提高通行效率。
目前，全市共有196处信号灯路口实现了区域自适应信号控制，652处信号灯路口实现了信号远程控制，40条交通主干线、450处信号灯路口实现了绿波带信号控制。
3、开通济南交警公众号推出3大模块8项功能
“互联网＋”模式下的智能交通，离不开面向百姓民生、拓展交管服务这一价值取向，“互联网＋”终达到的效果就是要深入千家万户，化解掉过去制约创新的环节，把孤岛式创新连接起来，让信息服务大众。
济南公安以移动互联网技术为载体，搭建了涵盖APP、微信、微博等多个信息渠道的济南交警公众服务平台，直达市民掌心开展交管业务和各类出行相关服务，全民参与共同提升城市生活品质，已列入市委、市政府今年18件“为民办实事”之一。
目前微信服务号已推出了事故快处、交管业务和账号捆绑认证3大模块8项功能，为公众提供事故快处、车辆抓拍查询、驾照查询等服务，累计关注用户达11.5万人，认证驾驶人3.1万人，绑定车辆2.1万辆;公众服务APP分两期建设，程序正在进行内部测试，一期推出个人中心、交管业务和信息中心等多个模块，为公众提供告知推送、出行路况、交管资讯、业务查询及办理、周边服务、意见建议等20余项功能，二期将在一期的基础上累计实现50余项功能，拓宽便民利民服务领域。
四、结语
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。（文章参考百度文库、齐鲁网）