姜明
烟台市交通运输服务中心，山东 烟台 264000
摘要：本文阐述并分析了大数据在智能道路交通中的应用。大数据技术在高速公路管理中的使用可以提供视觉分析、提高视觉、数据分析等信息的效率，并提高数据信息分析的效率，从而实现数据交换，改进高速交通信息服务技术并控制运营成本，并且优化服务水平，从而改善交通管理。
关键词：大数据分析；公路交通信息；服务；应用
引言
在交通运输领域，大数据的研究与应用已将智能汽车的发展提升到了一个新的水平。随着互联网技术的普及和完善，人们已经有效地将先进的信息技术、通信技术、传感器技术、控制技术和计算机技术集成到了智能公路建设系统中，大大改善了公路鳍的管理和维护效率。同时，模糊路径算法，自由流模型和其他技术也在不断发展和完善，为未来的公路监控系统、收费系统、通信系统和Sil区域互连的跨越式发展提供了坚实的技术支持。在高速公路交通管理中有效使用各种技术的背景下，各种功能系统会生成大量不同的业务交通数据，但是在此阶段，这些数据的相关性较低且数据使用率较低。“信息孤岛”现象仍然存在，这些问题严重限制了交通信息服务质量的优化和提高。公路交通管理系统必须快速从现有数据中获取有价值的信息，并且必须依靠快速、高效和准确的数据查询，分析和处理功能，即大数据分析和处理技术。通过收集交通，车辆和业务管理数据，然后通过快速高效的挖掘将其与云计算技术结合起来，使大流量数据可供使用，这将极大地提高资源利用率和数据使用率。在高速公路上，空间计算功能对于提高交通效率、增强服务能力、增强领导力远见、保持高速公路畅通、减少能耗、减少污染以及促进智能道路运输的平稳发展也很重要。
1、大数据研究现状
大数据是近几年才出现的用于大规模数据的分布式存储和分布式并行分析的技术。学术界行业、政府部门和大型组织都对此给予了高度重视。当前，大数据研究仍处于起步阶段。我国从2012年才开始关注大数据，并且它逐年快速增长，在2017年达到顶峰，并在2018年处于稳定的研究阶段。在运输领域，大数据被视为减轻运输负担的技术武器。大数据的应用可以帮助实时了解城市交通状况的一般特征，准确预测交通流量的变化，实现交通与人类生活的和谐统一。2016年9月，交通运输部就开放交通数据资源共享做出了结论；2017年3月，国家交通综合大数据实验室成立，表明交通大数据研究已进入实施阶段;2017年6月，年度计划会议将创建一个专门的大数据流量决策支持论坛，以讨论大数据流量的探索和应用，交通领域的大数据研究才刚刚开始。
2、交通大数据对交通流预测的影响
大数据流量研究的现状向我们表明，先进的信息通信技术和用于收集和接收信息的智能技术的发展已使交通领域积累了大量与交通有关的数据，这些数据为智能车辆的进一步发展和改进带来了巨大的创新，避免了单一监控方法带来的交通分析弊端。例如：环形线圈只能检测一个车道，微波不能检测低速车辆，而视频视环境而定，移动设备的检测受到通信技术的限制。大数据流量是实现智能交通的主要保证。通过合并来自多个来源的信息进行流量分析，可以更好地结合不同检测方法的优势，并提高流量信息和状态检测的准确性。
3、交通大数据平台的重要性
大数据流量不仅具有大数据的特点，而且传统的流量数据分析方法和流量数据模型还不能满足现代智能交通系统对流量数据进行分析和处理的要求。对智能交通系统的应用和开发的需求表明，有必要研究新的理论和方法，并创建新的预测交通流量的模型，以适应大数据背景下交通状况的分析和预测，并提供智能运输管理和监控的决策支持。大数据平台可以有效地处理大型数据集。
在平台上构建的一系列大数据工具使收集、传输、处理、分析、存储和传输大数据流量变得容易。但是，将生态系统应用于运输的研究仍处于初步阶段。基于生态系统的大数据流量分析和流量预测研究相对较少，尚未形成系统的理论框架，也没有应用经验可供参考。此外，在大数据环境中分析运输系统不能简单地将大数据技术应用或转移到运输部门。有必要将大数据技术集成到运输系统中分析，从信息中提取特征并根据特征的变化检测交通规则。因此，必须建立一个全面的平台来分析和预测运输行业中的大数据。该平台架构支持交通行业中跨域和异构大数据的存储，管理，分析和处理，并建立了基于大数据的多模型混合预测方法。探索交通数据的潜在价值并修建多条道路。
4、大数据在智能交通中的应用
4.1、大数据技术在交通诱导中的应用
交通管理是实时更改交通信息的过程。在道路运营中使用各种技术手段来收集和整合信息是交通管理的前提。根据收集的数据，分析和评估交通支持状况，并使用调整后的预测模型准确预测未来的交通状况。运输部门通过公告栏，微信终端，小程序，应用程序，短消息，在线交通广播和广播电台发布预测性导航信息。通过改变交通流量，及时调整，修改和重新发布指导计划。在智能交通管理中，大数据可以快速解决信息后期收集和分析的问题，可以最大程度地利用信息资源，提高运营准确性。利用大数据技术收集和组织更多的微数据，并从GPS设备和手机移动终端等收集GPS信息。在数字模型上执行数据处理操作，不断改善数据处理的数字化程度并降低存储成本。大数据可通过高速公路监控技术实时进行交通数据监测，对其工作状况进行科学分析和评估，在最短的时间内预测交通拥堵，制定智能交通管理计划并进行有效的交通管理。
4.2、基于物联网的交通大数据信息服务体系
现有的大多数交通信息系统都存在诸如交通信息收集不完整，交通数据利用率低和实时信息发布差等问题。现有交通管理系统的数据无法完全收集，集成和优化。随着物联网和传感器技术的发展和应用，信息网络变得越来越深。本文基于物联网的结构，提出了一种基于物联网的大数据交通信息服务系统的层次结构，可以更好地丰富大数据流量收集的类型，优化数据存储，添加数据传输以及我的数据值。基于物联网的大数据道路交通信息服务框架可以分为五层：感知控制层、网络传输层、服务应用层、信息显示层和社区支持层。感知控制层：物联网是将事物相互连接的网络。在公路运输领域，这是指人、车辆、道路和环境之间的信息关系。基于物联网的大数据交通信息系统的感知控制层可分为三层：数据感知子层、短距离传输子层和信息处理子层。数据感知子层主要通过各种智能感知信息收集设备和各种感知设备等识别设备，收集道路，车辆等的实时动态数据。条形码（QR码）、射频、车载标识、交通摄像头、相关的交通属性以及有关环境状态，参与者，道路结构等的信息，构成了一个大交通数据库。短距离传输子级别使用3G/4G移动网络、短距离通信网络（蓝牙，ZigBee和其他短距离通信）、短距离无线通信（Wi-Fi）、无线传感器、VANET、LTE-V和其他网络通信技术。它们在短距离内进行信息传输并相互连接。信息处理子层主要包括信息收集、数据交换、中间件技术等。该层的主要功能是在感知和收集大流量数据后进行数据交换。
结束语
综上所述，随着大数据技术的不断发展，高速公路的运营和管理也发生了巨大的变化。大数据系统的使用不仅可以提高高速公路的管理效率和质量，而且可以丰富服务内容，提高服务水平，为大家提供便利，减少拥堵和事故的发生，创造更美好的交通环境。
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