摘要：一直以來，大數(shù)據(jù)與我們就密不可分。有了數(shù)據(jù)就能預(yù)測公眾喜好，了解群眾動態(tài)，如今巨大的數(shù)據(jù)流量在全世界傳播，各行各業(yè)都與大數(shù)據(jù)息息相關(guān)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理。換而言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)進行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術(shù)。尤其當(dāng)大數(shù)據(jù)和云計算在國家部門使用時，其價值便得到充分的發(fā)揮，在交通領(lǐng)域在公安領(lǐng)域在教育領(lǐng)域以及商業(yè)領(lǐng)域都隨處可見。本文主要講解大數(shù)據(jù)在交通運輸部門的應(yīng)用案例，并做一定技術(shù)分析和應(yīng)用前景的概述。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);交通運輸

一、基于大數(shù)據(jù)的道路運輸安全事故預(yù)警模型系統(tǒng)

概述：基于大數(shù)據(jù)平臺，整合全省運輸、交管、氣象等交通運輸安全相關(guān)部門的各類數(shù)據(jù)，通過車輛監(jiān)控、二次識別、人臉識別等手段對重點車輛（如兩客一危、長途貨運等）、駕駛員、重點路段路口路況以及天氣等相關(guān)因素的監(jiān)控分析，對可能發(fā)生的潛在交通安全事故風(fēng)險進行評估與預(yù)警。幫助交通運輸及有關(guān)部門掌握可能存在安全隱患的區(qū)域、路段和路口。做到提前預(yù)防，及時處理，防患于未然。

掌握城市道路情況以及重點車輛實時動態(tài)，根據(jù)司機、車輛、道路、環(huán)境的相關(guān)數(shù)據(jù)進行預(yù)警，提示車輛上路行駛風(fēng)險，有助于降低道路運輸安全事故防范，提高違法案件處理效率，保障城市道路交通安全。

主要內(nèi)容：（1）數(shù)據(jù)接入：運輸管理及交管相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、路口、卡口、電警、檢測器、天氣等各類數(shù)據(jù)的接入。

（2）數(shù)據(jù)存儲：需存儲信號、日志、圖像、音視頻等各類數(shù)據(jù)，采用分布式架構(gòu)及NOSQL進行數(shù)據(jù)存儲，增強系統(tǒng)的兼容性和擴展性。

（3）數(shù)據(jù)整理：數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換規(guī)則管理、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)提取規(guī)則管理、數(shù)據(jù)比對標識規(guī)則管理、數(shù)據(jù)標準化統(tǒng)計和數(shù)據(jù)分類等。

（4）數(shù)據(jù)檢索：根據(jù)身份證、車牌、路段、卡口等唯一標識信息進行即席檢索。

（5）數(shù)據(jù)分析：采用數(shù)據(jù)標簽化處理、可視化關(guān)聯(lián)分析等手段分析人—車—路關(guān)系。

（6）可視化建模：可視化分層級建模、圖形化建模、自定義SQL建模、聚合和表計算、自定義計算度量等。

技術(shù)路線：基于J2EE技術(shù)，采用基于分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)處理“Map-Reduce”架構(gòu)的開源大數(shù)據(jù)組件及可視化建模工具，構(gòu)建車輛運輸業(yè)務(wù)和事故風(fēng)險預(yù)警模型。

擬解決的問題：（1）跨部門跨地域跨級別運輸、監(jiān)管數(shù)據(jù)的接入?yún)R聚融合;（2）構(gòu)建道路運輸“人-車-路”標簽化體系;（3）構(gòu)建道路運輸業(yè)務(wù)及安全事故預(yù)警模型。

創(chuàng)新點：基于大數(shù)據(jù)平臺，整合全省運輸、交管、氣象等交通運輸安全相關(guān)部門的各類數(shù)據(jù)，通過車輛監(jiān)控、二次識別、人臉識別等手段對重點車輛（如兩客一危、長途貨運）、駕駛員、重點路段路口路況以及天氣等相關(guān)因素的監(jiān)控分析，對可能發(fā)生的潛在交通安全事故風(fēng)險進行評估與預(yù)警。

幫助交通運輸及有關(guān)部門掌握可能存在安全隱患的區(qū)域、路段和路口。做到提前預(yù)防，及時處理，防患于未然。

效益：掌握城市道路情況以及重點車輛實時動態(tài)，根據(jù)司機、車輛、道路、環(huán)境的相關(guān)數(shù)據(jù)進行預(yù)警，提示車輛上路行駛風(fēng)險，將有助于降低道路交通安全事故發(fā)生幾率，提高違法案件處理效率，保障城市道路交通安全。

二、基于大數(shù)據(jù)的城市道路交通信號燈智能調(diào)時系統(tǒng)

通過大數(shù)據(jù)平臺分析計算城市各道口及道路車輛數(shù)據(jù)，對于發(fā)生擁堵的路段，通過算法分析智能輔助信號燈控制，自動調(diào)節(jié)信號燈通行時間，增加綠波通行時間，減少干線失調(diào)、二次排隊等因車流輛過載或道路路口控制因素導(dǎo)致的車輛擁堵。智能優(yōu)化現(xiàn)有信號控制方案，根據(jù)實際過載情況，智能控制各車道通行時間，不再按固化時間執(zhí)行信號變化，減少交警出勤頻率，提高城市交通出行效率。

目的與意義：全面掌握城市道路交通擁堵情況，根據(jù)路口和道路實時動態(tài)，調(diào)整信號燈配時方案，有助于減少交通堵塞或降低堵塞時間，降低道路運輸安全事故風(fēng)險，提高交警出勤效率，提高城市道路交通出行效率順暢性。

主要研究內(nèi)容：

（1）數(shù)據(jù)接入：交通信號控制機、相位、檢測器、浮動車、車輛熱力、視頻、路網(wǎng)、GPS數(shù)據(jù)等各類影響交通控制數(shù)據(jù)的接入。

（2）數(shù)據(jù)存儲：需存儲信號、日志、圖像、視頻等各類數(shù)據(jù)，采用分布式架構(gòu)及NOSQL進行數(shù)據(jù)存儲，增強系統(tǒng)的兼容性和擴展性。

（3）數(shù)據(jù)整理：數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換規(guī)則管理、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)提取規(guī)則管理、數(shù)據(jù)比對標識規(guī)則管理、數(shù)據(jù)標準化統(tǒng)計和數(shù)據(jù)分類等。

（4）分析優(yōu)化：通過視頻監(jiān)測、二次識別、關(guān)系挖掘、軌跡分析、AI算法等手段對交通態(tài)勢進行狀態(tài)監(jiān)測、診斷預(yù)警、態(tài)勢研判、信號優(yōu)化。

技術(shù)路線：基于J2EE技術(shù)，采用基于分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)處理“Map-Reduce”架構(gòu)的開源大數(shù)據(jù)組件，構(gòu)建交通運行診斷及優(yōu)化模型的底層。通過“狀態(tài)監(jiān)測、診斷預(yù)警、態(tài)勢研判、信號優(yōu)化”的路線，探索AI信號優(yōu)化的實現(xiàn)路徑和落地應(yīng)用，變革交通運行診斷與研判，突破信號控制系統(tǒng)傳統(tǒng)技術(shù)實現(xiàn)路徑。

擬解決的問題：

（1）信號系統(tǒng)與路網(wǎng)、車輛等各類數(shù)據(jù)的融合;

（2）信號系統(tǒng)與大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)共享、交互及深度應(yīng)用;

（3）實現(xiàn)信號控制系統(tǒng)的升級優(yōu)化。

參考文獻：

[1]邱亞娟 智能交通信號燈模擬控制系統(tǒng)設(shè)計[J].黑龍江科技信息，2017 （06）：82-83.

[2]施裕琴 智慧城市建設(shè)中智能交通系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)概述[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，2017 （02）：54-55.

[3]王春生 大數(shù)據(jù)思維下城市交通信息化建設(shè)要點研究[J].信息系統(tǒng)工程，2017 （02）：99-100.

[4]張鏗，陸振益 大城市公安交通指揮中心指揮警務(wù)模式探討[J].上海公安高等?？茖W(xué)校學(xué)報，2017 （01）：13-25.

作者簡介：魯明（1963.4）男，高級實習(xí)指導(dǎo)教師，民族：漢族，山東臨沂人，單位：山東交通技師學(xué)院，研究方向：交通，機械，學(xué)生管理。