交通大数据的发展现状与思路的探索
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摘 要 交通的决策、管理、规划等都需要对大量的数据进行预测和分析，这为交通大数据提供了巨大的发展空间。基于此，文章介绍了交通大数据结构，分析了交通大数据发展现状，从视顶层设计为前提、视数据共享为突破口、视信息安全为关键、视交通大数据技术为核心等方面论述了交通大数据未来发展思路。
关键词 交通大数据；发展现状；发展思路
中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2019）229-0175-02
对城市交通进行分析是一项非常复杂的工作，需要相关人员对其进行采集、整合以及处理，这样才能将日常产生的各类信息详细的分析出来，从而解决城市交通面临的一些问题。而将大数据应用于城市交通中，不在于其掌握多少交通数据，而在于它能够充分预测和挖掘相关数据信息，从而减轻交通警察的工作负担。
1 交通大数据主要结构
现阶段，随着信息传输、信息采集技术的飞速发展和普及，各类交通数据不断涌现。然而这些数据常常自成一个系统，还不能得到充分利用和有效整合。大数据是以应用价值高、类型多、容量大以及存取速度快等为特征的数据信息集合。将交通和大数据紧密结合，可以实现对格式多样、分散以及数量巨大的数据进行关联分析、存储、采集等。按照数据类型对交通大数据进行分类，其主要结构有铁路系统、公路系统、城市交通智能管理系统、规划部门、公安交警系统、手机指令系统、互联网数据以及企业等。其中公路系统包含电子监控模块、识别车牌模块、道路收费模块、道路监测流量模块。城市交通智能管理系统包括监控道路数据、调度出租车、停车管理、车辆运营等。公安交警系统主要包含统计交通事故数据、交通警察电子眼数据以及治安卡口数据等。
2 交通大数据的发展现状
2.1 交通大数据顶层设计现状
交通大数据顶层设计现状主要体现在以下几点：1）缺乏良好互动和统一规划。由于交通大数据覆盖面积比较广，且数据深度比较高，所以不仅需要交通警察在工作时要集中精力，还需要不同部门之间实施联动。然而就目前发展现状来看，各个部门之间都是独立运行，对数据进行分析时，不能统一规划，并没有实现城市交通体系的一体化。2）数据格式不统一。随着城市建设不断推进、机动车不断增多，数据来源不能够实现真正的融合和统一。同时前端的传感设备和数据收集来源于不同的企业，传输方式与数据收集方式也不同，且新技术也没有得到有效应用，使得传感器接口不统一，从而造成数据参差不齐。
2.2 数据共享现状
现阶段，交通大数据在发展过程中，需要智能化、信息化等水平已经提升到了一定程度，但是很多地区仍然缺乏相应的智能化和信息化设备，发展极其不均衡。由于建设交通大数据系统过程中，使用单位不一样，尤其是交通警察主管机构。在使用过程中，与各个业务部门、智能化部门以及二级单位对业务系统都是分头建设的，其技术架构有比较大的差距，这使得在交通警察机构中，上级机构对各个基层单位实行的是多头管理。这种情况下数据来源不一致，管理人员不能进行有效的沟通，非常容易造成信息孤岛问题，
2.3 数据安全现状
大数据本身便会涉及到敏感性数据和个人信息，尤其是将其应用于交通行业中。如在对城市车辆进行抓拍、识别以及管理过程中，会涉及到大量的车主信息。现阶段，交通大数据在不断发展过程中，并没有明确的数据开放和保密界限，而且隐私数据和公共数据比较混乱，没有做好分类工作。这种现象会对交通大数据日后发展造成直接影响。同时现有安防措施和存储措施隐患比较多，随着数据量的增加，前端设备压力不断加大，发生故障的次数越来越频繁。这对于交通数据的传输来说，极易丢失数据，导致数据存储过程中，不能保证其真实性、可靠性和完整性。
3 交通大数据的发展思路
3.1 视顶层设计为前提
在交通大数据未来发展过程中，顶层设计需要相关政策支持，构建数据分析平台等。具体实施策略为：1）强化政府主导作用。在发展交通大数据时，需要以政府主导作用对相关公安交警机构进行有效管理，从宏观上要制定长期支持政策和完善制度；中观上要制定交通发展管理、运营、建设、规划等短期政策。微观上要实施具体的交通管控和运营方法。2）构建统一的数据分析平台。数据分析平台主要由采集交通数据模块、分析交通数据模块等构成。其中，采集模块主要是利用车联网、高清监控、云计算以及移动通信技术等实现全方位采集交通数据。在采集过程中，有两种实现方法，其一是静态采集方法，通过视频监控和感应线圈，对道路上的车辆信息进行检测。其二是动态采集方法，主要是利用光电、微频、磁频等传感器和检测器对交通事故、车辆通过时间、速度以及流量等进行自动采集。此外，还可通过大数据技术对车辆运动进行追踪，以此来预测道路拥堵趋势，从而为人们出行提供便利。对于分析模块来说，主要通过数据挖掘、可视化技术以及通用数据库等分析方法，将多结构化、非结构化以及结构化等数据归纳到平台中，并且对其进行实时分析。在分析过程中，首先，要对各系统格式不一致、多渠道的信息数据进行整合，构建一个统一的图像、图形、视频接入平台，以这些数据为基础，对其进行深度分析，从而获取更具价值的信息。其次，利用专家数学模型、数据集成技术以及数据挖掘技术等对交通安全、拥堵趋势以及交通流量进行分析。通过顶层设计，可以为交通大数据在实际发展提供有效的数据支持，减轻交通警察的工作负担[ 1 ]。
3.2 视数据共享为突破口
现阶段，交通大数据各个系统中的基础数据大多分散在咨询单位和政府部门中，并不面向公众，而且互相孤立，不能有效实现数据共享，使得交通大数据在发展过程中面临着非常大的阻力。这种情况下，交警部门需要以数据共享作为突破口，实现跨部门共享数据。具体实施策略为：1）各部门数据共享。首先，交警部门可以将机动车流量观测数据、道路监测数据、交通事故数据等交由交管科进行保存、统计以及分析等。其次，对于各个地方道路流量数据、车辆运行情况等，交警部门可以与下属养护部门进行有效沟通，并将搜集信息的任务交由养护部门，这样不仅可以减轻交警部门的工作负担，同时也能够实现各部门之间数据共享。2）构建数据共享统一平台。在构建过程中，需要以互联网技术、云计算以及大数据技术为基础，通过信息收集方法促使信息数据公开化，从而实现人民群众共同监督的目标。通过平台，交警部门可以和运管处进行数据共享，以获取车辆登记信息方式，对平台中的各类车辆数据进行实时匹配。这样交警部门便可分析道路上行驶车辆的车龄、车速、经过时间等。在完成这些工作之后，交警部门能够将不符合上道行驶的车辆排查出来，并对其进行清理，从而降低交通事故发生的几率[2]。
3.3 视信息安全为关键
在交通大数据不断发展过程中，交警部门需要将信息安全作为关键环节，这样可以确保数据采集、分析和处理过程中的安全性。视信息安全为关键需要从以下几方面考虑：1）构建数据安全防护系统。在建设过程中，安全防护系统主要包含防病毒系统、流量控制和整形、防火墙、抵抗服务攻击、检测入侵系统以及安全审计系统等。其次，利用加密技术、管理识别技术等对交通大数据的采集、使用过程进行全程监控。在监控时，一旦发现存在侵害信息隐私行为，需要利用抵抗攻击系统以及内部防火墙对其进行及时处理。2）提高交警部门工作人员安全意识。交通大数据在发展过程中，仅仅依靠平台配备和硬件设施是远远不够的，还需要相关人员予以配合。交警部门中的工作人员要具备数据安全威胁、数据管理的辨别能力。在此过程中，需要对相关人员进行数据安全培训，如开展各类技术知识讲？座等[3]。
3.4 视交通大数据技术为核心
在城市交通行业中，充分利用大数据技术主要体现在：1）车辆检测技术。这项技术主要是在道路的出入口中，通过地感线圈对车辆进行自动检测。通常利用三个线圈布置，第一个为触发线圈、第二个为抓拍线圈、第三个为落杆线圈。這项技术可以判断过往车辆是否符合相关规定。2）图像识别技术。这项技术主要是通过数字图像处理对车牌和车辆进行识别，并全面采集车辆图像和视频。以此根据数据信息对车辆是否出现违规行为进行判断。
4 结论
综上所述，大数据应用于交通行业，可以最大限度地减轻交警部门的工作压力，有效缓解交通现状。经过上文分析可得，交通大数据未来发展过程中，需要充分利用现代技术手段，对各类数据进行分析、整合、处理，实现数据共享，并在此基础上，对信息进行安全防护，以此来确保交通大数据有序、健康的发展。
参考文献
[1]余建波.大数据在城市交通中的应用研究[J/OL].交通世界，2018（5）：20-21.
[2]朱志浩，曾煜.大数据环境下城市交通可持续发展指数分析[J].综合运输，2018，40（8）：17-21，91.
[3]胡正.大数据视角下的路口交通数据采集研究[J].企业技术开发，2018，37（7）：52-55.
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