謝夢(mèng)怡

摘 要：大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，在社會(huì)上引起不同的反響。其大數(shù)據(jù)無(wú)時(shí)無(wú)刻不發(fā)生在每個(gè)人身上。隨著我國(guó)汽車保有量在近年來(lái)急劇增加，每天上班族的出行方式可以有多種選擇，不僅可以開(kāi)車上班，還可以乘坐公交，BRT，打車上班。但在下班高鋒期，常常遇到打車?yán)щy、交通擁堵、停車位緊張等問(wèn)題。而這些問(wèn)題也給上班族帶來(lái)不小的影響，尤其是時(shí)間上的浪費(fèi)，個(gè)人情緒的此起彼伏，城市公共資源的浪費(fèi)，汽車排出的尾氣導(dǎo)致的空氣污染，機(jī)動(dòng)車、行人的不文明行為造成的交通事故等問(wèn)題，是各大城市交通存在的弊病。大數(shù)據(jù)時(shí)代下誕生的智能交通成為改善城市交通的選擇之一。為了能夠及時(shí)獲取交通數(shù)據(jù)，需求建立智能交通基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)技術(shù)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；智能交通；數(shù)據(jù)技術(shù)

隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，人們生活水平的不斷提高，居民購(gòu)買汽車能力加強(qiáng)。我國(guó)的汽車保有量隨之增加，在一些大城市機(jī)動(dòng)車擁有量以超過(guò)10%的速度加速，機(jī)動(dòng)車成為每個(gè)家庭代步的交通工具，在有限的交通資源配置下，機(jī)動(dòng)車的增加縮短了道路使用周期，城市主干道路超負(fù)荷使用，違法停車致使道路不能合理使用、行車不文明、乘車環(huán)境不良等現(xiàn)象有增無(wú)減。大數(shù)據(jù)時(shí)代，如何改善當(dāng)前的交通狀況是本文闡述的核心內(nèi)容。文章從以下幾個(gè)方面來(lái)闡述：大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀、大數(shù)據(jù)的概述、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用、智能交通的需求、智能交通體系的建立、數(shù)據(jù)技術(shù)。

1 大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀

據(jù)權(quán)威數(shù)據(jù)顯示，大數(shù)據(jù)應(yīng)用在我國(guó)還處在起步階段。但在未來(lái)三年，通信、金融領(lǐng)域?qū)⒃诖髷?shù)據(jù)市場(chǎng)突破100億元。市場(chǎng)規(guī)模在2012年有望達(dá)到4.7億元，到2013年增至11.2億元，增長(zhǎng)率高達(dá)138%，2014年，保持了與2013年基本持平的增速，增長(zhǎng)率為114.38%，市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到24.1億元，未來(lái)三年內(nèi)有望突破150億元，2016年有望達(dá)到180億規(guī)模。自從2014年以來(lái)，各界對(duì)大數(shù)據(jù)的誕生都備加關(guān)注，已滲透到各個(gè)領(lǐng)域：交通行業(yè)、醫(yī)療行業(yè)、生物技術(shù)、零售行業(yè)、電商、農(nóng)牧業(yè)、個(gè)人位置服務(wù)等行業(yè)，由此也正在不斷涌現(xiàn)大數(shù)據(jù)的新產(chǎn)品、新技術(shù)、新服務(wù)。

大數(shù)據(jù)行業(yè)“十三五”規(guī)劃主要目標(biāo)：在2020年，將大數(shù)據(jù)打造成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)新興支柱產(chǎn)業(yè)并在社會(huì)各領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，推動(dòng)我國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)穩(wěn)步快速發(fā)展，基本健全大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)體系，推動(dòng)制定一批相關(guān)大數(shù)據(jù)的國(guó)標(biāo)、行標(biāo)和地方標(biāo)準(zhǔn)，引進(jìn)具備大數(shù)據(jù)條件的企業(yè)，建設(shè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)孵化基地，提高全國(guó)信息化總體水平，以躋身世界先進(jìn)水平。

2 大數(shù)據(jù)的概述

2.1 大數(shù)據(jù)定義

大數(shù)據(jù)即巨量數(shù)據(jù)集合，目前還沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的定義。大數(shù)據(jù)的概念最早是由全球著名的管理咨詢公司麥肯錫提出，2011年Mckinsey發(fā)布研究稱，大數(shù)據(jù)通常是指信息爆炸時(shí)代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，在各個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到行業(yè)中并逐漸成為重要的要素，人們能夠從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有用的數(shù)據(jù)并加以應(yīng)用。對(duì)大數(shù)據(jù)定義的另一說(shuō)法是利用常用軟件工具捕獲、管理和處理數(shù)據(jù)所耗時(shí)間超過(guò)可容忍時(shí)間的數(shù)據(jù)集。

隨著信息時(shí)代的高速發(fā)展，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為社會(huì)生產(chǎn)力發(fā)展的又一推動(dòng)力。大數(shù)據(jù)被稱為是繼云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)之后信息時(shí)代的又一大顛覆性的技術(shù)革命。大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量巨大，一般10TB規(guī)模左右，但在實(shí)際應(yīng)用中，多個(gè)數(shù)據(jù)集放在一起，已經(jīng)形成了PB級(jí)的數(shù)據(jù)量，甚至EB、ZB、TB的數(shù)據(jù)量。

2.2 大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

2.2.1 數(shù)據(jù)量巨大

數(shù)據(jù)量級(jí)別從TB級(jí)別躍升到PB級(jí)別。隨著可穿戴設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算、云存儲(chǔ)等技術(shù)的發(fā)展，用戶的每一個(gè)動(dòng)作都可以被記錄，由此每天產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)信息。據(jù)有關(guān)人士估算：1986～2007年，全球數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)能力每年提高23%，雙向通信能力每年提高28%，通用計(jì)算能力每年提高58%；2007年，人類大約存儲(chǔ)了超過(guò)300EB

的數(shù)據(jù)；到2013年，世界上存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)能達(dá)到約1.2ZB。

2.2.2 數(shù)據(jù)類型多樣化

即數(shù)據(jù)類型繁多，產(chǎn)生了海量的新數(shù)據(jù)集，新數(shù)據(jù)集可以是關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)這樣的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)到半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和無(wú)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，從靜態(tài)的數(shù)據(jù)庫(kù)到動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)流，從簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)對(duì)象到時(shí)間數(shù)據(jù)、生物序列數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)、超文本數(shù)據(jù)、多媒體數(shù)據(jù)、軟件程序代碼、Web數(shù)據(jù)和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)[1]。各種數(shù)據(jù)集不僅產(chǎn)生于組織內(nèi)部運(yùn)作的各個(gè)環(huán)節(jié)，也來(lái)自于組織外部。

2.2.3 數(shù)據(jù)的時(shí)效性高

所謂的數(shù)據(jù)時(shí)效性高指以實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、實(shí)時(shí)結(jié)果導(dǎo)向?yàn)樘卣鞯慕鉀Q方案，數(shù)據(jù)的傳輸速度、響應(yīng)、反應(yīng)的速度不斷加快。數(shù)據(jù)時(shí)效性為了去偽存真，采用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)剔除數(shù)據(jù)中無(wú)用的信息，而當(dāng)前未有真正的解決方法，只能是人工承擔(dān)其中的智能部分。有些專員負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析問(wèn)題并提出分析后的解決方案。

2.2.4 數(shù)據(jù)真實(shí)性低

即數(shù)據(jù)的質(zhì)量。數(shù)據(jù)的高質(zhì)量是大數(shù)據(jù)時(shí)代重要的關(guān)注點(diǎn)。但在生活中，“臟數(shù)據(jù)”無(wú)處不在，例如，一些低劣的偽冒產(chǎn)品被推上市場(chǎng)，由于營(yíng)銷手段的成功，加之其他因素的影響導(dǎo)致評(píng)分很高。但是這并不是真實(shí)的數(shù)據(jù)，如果對(duì)數(shù)據(jù)不加分析和鑒別而直接使用，即使計(jì)算的結(jié)果精度高，結(jié)果都是無(wú)意義的，因?yàn)閿?shù)據(jù)本身就存在問(wèn)題出現(xiàn)。

2.2.5 價(jià)值密度低

指隨著物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，信息巨大，信息感知存在于客觀事物中，有很多不相關(guān)的信息。由于數(shù)據(jù)采集的不及時(shí)，數(shù)據(jù)樣本不全面，數(shù)據(jù)可能不連續(xù)等等，數(shù)據(jù)可能會(huì)失真，但當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到一定規(guī)模，可以通過(guò)更多的數(shù)據(jù)達(dá)到更真實(shí)全面的反饋。

2.3 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

2.3.1 醫(yī)療大數(shù)據(jù)

利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)收集患者原先就醫(yī)的病例和治療方案，根據(jù)患者的體征，建立疾病數(shù)據(jù)庫(kù)并對(duì)患者的病例分類數(shù)據(jù)庫(kù)。一旦患者在哪個(gè)醫(yī)院就醫(yī)，憑著醫(yī)保卡或就診卡，醫(yī)生就可以從疾病數(shù)據(jù)庫(kù)中參考病人的疾病特征、所做的檢查報(bào)告結(jié)果快速幫助患者確診。同時(shí)擁有的數(shù)據(jù)也有利于醫(yī)藥行業(yè)開(kāi)發(fā)出更符合治療疾病的醫(yī)療器械和藥物的研發(fā)。

2.3.2 傳統(tǒng)農(nóng)牧業(yè)大數(shù)據(jù)

因?yàn)閭鹘y(tǒng)農(nóng)牧業(yè)主要依賴于天氣、土壤、空氣質(zhì)量等客觀因素，因此利用大數(shù)據(jù)可以收集客觀因素的數(shù)據(jù)以及作物成熟度，甚至是設(shè)備和勞動(dòng)力的成本及可用性方面的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，能夠幫助農(nóng)民選擇正確的播種時(shí)間、施肥和收割作物的決策。當(dāng)農(nóng)民遇到技術(shù)市場(chǎng)問(wèn)題可以請(qǐng)教專業(yè)人員，專業(yè)人員根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)做出科學(xué)的指導(dǎo)，制定合理的優(yōu)化決策，降低農(nóng)民的損失成本，提高產(chǎn)品的產(chǎn)量，從而為轉(zhuǎn)向規(guī)?；?jīng)營(yíng)打下良好基礎(chǔ)。

2.3.3 輿情大數(shù)據(jù)

利用大數(shù)據(jù)技術(shù)收集民眾訴求的數(shù)據(jù)，降低社會(huì)群體事件，有利管理犯罪行為。通過(guò)大數(shù)據(jù)收集在微博發(fā)布的尋找走失的親人或提供可能被拐賣人口的信息，來(lái)幫助別人。

3 智能交通的需求

隨著城市一體化的快速發(fā)展，新時(shí)代農(nóng)民工涌入大城市，促使城市人口的增大不斷給城市交通帶來(lái)問(wèn)題。究其原因主要有：一是機(jī)動(dòng)車的迅猛發(fā)展導(dǎo)致城市主次干道的流量趨于飽和，大量機(jī)動(dòng)車的通行和停放占據(jù)主干道路。二是城市交通的道路基礎(chǔ)設(shè)施供給不平衡導(dǎo)致路網(wǎng)承擔(dān)能力差。三是停車泊位數(shù)量不足導(dǎo)致機(jī)動(dòng)車使用者不得不過(guò)多依賴道路停車。四是公共設(shè)施的公交車分擔(dān)率不高導(dǎo)致交通運(yùn)輸效率降低。五是城市的土地開(kāi)發(fā)利用與道路交通發(fā)展不均衡。六是行人和機(jī)動(dòng)車主素質(zhì)不文明導(dǎo)致道路通行效率降低。為此，智能交通的出現(xiàn)是改善當(dāng)前城市交通的必要需求，能夠在一定程度上有效的解決城市交通問(wèn)題。

大數(shù)據(jù)是如何在智能交通的應(yīng)用呢？可以從兩個(gè)方面說(shuō)明：一是對(duì)交通運(yùn)行數(shù)據(jù)的收集。由于每天道路的通行機(jī)動(dòng)車較多，能夠產(chǎn)生較大的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的采集并發(fā)數(shù)高，利用大數(shù)據(jù)使機(jī)動(dòng)車主更好的了解公路上的通行密度，有效合理對(duì)道路進(jìn)行規(guī)劃，可規(guī)定個(gè)別道路為單行線。其二是可以利用大數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)主干道根據(jù)道路的運(yùn)行狀況即時(shí)調(diào)度信號(hào)燈，提高已有線路運(yùn)行能力，可以保障交通參與者的生命和提高有關(guān)部門的工作效率，降低成本。對(duì)于機(jī)動(dòng)車主可以根據(jù)大數(shù)據(jù)隨時(shí)的了解當(dāng)前的交通狀況和停車位數(shù)量。如果交通擁堵，車主則可選擇另一路線，節(jié)約了車主的大量時(shí)間。

4 智能交通體系的建立

4.1 智能交通建立的框架

主要包括感知數(shù)據(jù)層、軟件應(yīng)用平臺(tái)及分析預(yù)測(cè)和優(yōu)化管理的應(yīng)用。物理感知層主要是采集交通的運(yùn)行狀況和對(duì)交通數(shù)據(jù)的及時(shí)感知；軟件應(yīng)用平臺(tái)主要整合每個(gè)感知終端的信息、將信息進(jìn)行轉(zhuǎn)換和處理，達(dá)到支撐分析并做出及時(shí)的預(yù)警措施。比如：對(duì)主要交通干進(jìn)行規(guī)劃，對(duì)頻發(fā)交通事故進(jìn)行監(jiān)控。同時(shí)還應(yīng)進(jìn)行應(yīng)用系統(tǒng)建設(shè)的優(yōu)化管理。比如：對(duì)機(jī)動(dòng)車進(jìn)行智能誘導(dǎo)、智能停車。

智能交通系統(tǒng)需要在各道路主干道上安裝高清攝像頭，采用先進(jìn)的視頻監(jiān)控、智能識(shí)別和信息技術(shù)手段，來(lái)增加可管理的維度，從空間的廣度、時(shí)間的深度、范圍的精細(xì)度來(lái)管理。整個(gè)系統(tǒng)的組成包括信息綜合應(yīng)用平臺(tái)、信號(hào)控制系統(tǒng)、視頻監(jiān)控系統(tǒng)、智能卡口系統(tǒng)、電子警察系統(tǒng)、信息采集系統(tǒng)、信息發(fā)布系統(tǒng)。每個(gè)城市建立智能交通并進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)，則會(huì)產(chǎn)生越來(lái)越多的視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、卡口電警數(shù)據(jù)、路況信息、管控信息、營(yíng)運(yùn)信息、GPS定位信息、射頻識(shí)別信息等數(shù)據(jù)，每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將可以達(dá)到PB級(jí)別，并且呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)。

4.2 智能交通數(shù)據(jù)處理體系的構(gòu)成

主要包括交通的數(shù)據(jù)輸入、車輛信息、道路承載能力等的數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)檢索。其中交通數(shù)據(jù)輸入可以是靜態(tài)數(shù)據(jù)或者是動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理是針對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的處理。數(shù)據(jù)主要存儲(chǔ)的是每天采集的巨大數(shù)據(jù)量。為了從中獲取有用的數(shù)據(jù)，則需要進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢和檢索，還要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)劃。

5 大數(shù)據(jù)技術(shù)

5.1 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理主要對(duì)交通領(lǐng)域全業(yè)態(tài)數(shù)據(jù)的立體采集與處理來(lái)支撐交通建設(shè)、管理、運(yùn)行決策。采集的數(shù)據(jù)主要是車輛的實(shí)時(shí)通行數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控、事先預(yù)測(cè)、及時(shí)預(yù)警，完成道路網(wǎng)流量的調(diào)配、控。這些數(shù)據(jù)獲取可以采用安裝的傳感器、識(shí)別技術(shù)并完成對(duì)已接收數(shù)據(jù)的辨析、轉(zhuǎn)換、抽取、清洗等操作。

5.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理

大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理是把采集到的數(shù)據(jù)存放在存儲(chǔ)器，并建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，如關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、Not Only SQL即對(duì)關(guān)系型SQL數(shù)據(jù)系統(tǒng)的補(bǔ)充。利用數(shù)據(jù)庫(kù)采用更簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)模型，并將元數(shù)據(jù)與應(yīng)用數(shù)據(jù)分離，從而實(shí)現(xiàn)管理和調(diào)用。

5.3 數(shù)據(jù)分析與挖掘

數(shù)據(jù)分析及挖掘技術(shù)是大數(shù)據(jù)的核心技術(shù)。從海量數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中，人們事先未知的，但又可能有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。從復(fù)雜數(shù)據(jù)類型中挖掘，如文本、圖片、視頻、音頻。該技術(shù)主要從數(shù)據(jù)中自動(dòng)地抽取模式、關(guān)聯(lián)、變化、異常和有意義的結(jié)構(gòu)，可以預(yù)測(cè)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模仿真。從而實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)別數(shù)據(jù)分析的需求。

5.4 數(shù)據(jù)展現(xiàn)與應(yīng)用

數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)⒚刻焖a(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)從中挖掘出有用的數(shù)據(jù)，應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域有需要的地方以提高運(yùn)行效率。

6 結(jié)束語(yǔ)

大數(shù)據(jù)時(shí)代，能對(duì)智能交通信息資源進(jìn)行優(yōu)化配置，能夠改善傳統(tǒng)的交通問(wèn)題。對(duì)非機(jī)動(dòng)車主而言，利用大數(shù)據(jù)可以更好的規(guī)劃線路，更好的了解交通狀況，在一定程度上可以對(duì)問(wèn)題預(yù)先提出解決方案，起到節(jié)省大量時(shí)間、額外的開(kāi)支。同時(shí)對(duì)交管部門而言，能夠在限的警力情況下合理配置人員資源和交通設(shè)備，主干道路在高峰期出現(xiàn)的問(wèn)題能夠合理利用大數(shù)據(jù)信息配置資源，在刑事案件偵查中也能發(fā)揮更重要的作用。

全國(guó)要實(shí)現(xiàn)智能交通的聯(lián)網(wǎng)，依然有問(wèn)題需要突破，這都是大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用所在。

參考文獻(xiàn)

[1]（美）韓家煒（Han，J.），等.數(shù)據(jù)挖掘：概念與技術(shù)（第3版）[M]范明等，譯.北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2012.