王威
身份证号码：42070319870921**** 湖北 武汉 430000
摘要：互联网技术自诞生以来，短短几十年就经历了几代人的变革。现在，它正逐渐从IT时代走向DT时代。一般来说，所谓的DT时代，就是人们常说的大数据信息时代。互联网的大规模使用导致了信息数据的几何级增长，世界各个角落都充斥着各种各样的数据信息，如何做好信息处理，充分发挥其价值，已成为大数据处理技术发展过程中面临的主要问题。
关键词：大据处理技术；智能交通规划；应用
1大数据处理概念
在当前的社会环境下，信息化的发展是现代化社会发展的必然需求，持续推动社会的信息化发展，对于完成现代化建设有着巨大的利用价值。所以网络繁荣是我国社会发展的总体趋势。同时，在这一背景下，网络上有着海量的日常信息，这些日常信息的合理利用就是大数据技术研究的主要内容。九十年代末期，大数据技术就伴随着计算机技术和互联网技术也开始逐步发展，而经过多年的不断更新和完善，这一领域的内容已经被细化为涵盖了电子、工业、电力以及多种行业相关联的行业。从大数据增添需求下的综合情形进行分析，可以发现这部分的内容在本质上就是从大数据的研究中寻求更大的发展空间。大数据技术能够凭借其自身所拥有的信息流以及信息检索能力，让这些信息获得更大的领域空间。在具体做法上，主要做的是大数据需要增添在新的环境下的信息处理总量。可以根据需求筛选出需求的信息，让信息的价值得到最大化。随着大数据技术的不断发展和完善，处理大数据所含有的各项信息，让其获得更多的处理价值时，开始在其中融入更多的新技术。例如云计算技术，这一技术主要是在流程上进行升级，以及并行处理、挖掘电网依托的技术，这些技术在其中的合理利用，给大数据技术的实际运用带来了巨大的价值。
2大数据处理技术在智能交通规划中的应用
2.1在交通的控制下，大数据处理技术的应用
智能交通系统的应用既面临机遇又有挑战，这是大数据技术和交通大数据的发展带来的。大数据在智能交通系统中的应用，特别是在智能交通控制中的应用，不仅可以实现信息的相互传递，而且可以应有于数据处理和分析，甚至可以开发新的技术或系统。在深入了解交通控制的基本流程和方法的前提下，本文剖析了交通数据的特征及对交通控制具体的数据要求，并考虑了数据预处理技术的应用解决方法，例如是否需要融合和处理多源流量数据等。根据交通控制的需求进行数据的组织，能够提取有效的特点信息及在数据中发现规律，并对控制进行反馈和引导，实现区域最优控制。各种类别的交通数据能多角度、多方位、多层次地为车辆提供相关的检测数据，并且可被用于车辆信息感应及系统控制，并自动实现最优化控制，而其中所包含的交通类数据的记录也会影响相关的控制方法。近年来，随着智能科技的不断发展，轨道交通数据在交通领域的应用程度也越来越广泛，很多互联网公司开始涉足移动导航领域，进一步促进了交通领域中大数据的应用。
2.2大数据处理技术在车路协同技术和自动驾驶技术中的应用
车辆信息采集技术随着车辆道路技术和无人驾驶技术的协同发展，已经逐渐从常规的信息采集阶段向车辆时空采集运行方向转型。所以，数据问题已不再是制约交通领域控制策略的瓶颈，当然现有的数据依然存在着一些缺点，例如空间分布不均匀、样本量少、连续性差等。从目前的情况来看，轨迹数据的主要应用方向是路口的关联性分析、信号分配时候的反推估算、控制区域划分等。随着时代的不断发展，在未来的自动驾驶时代和车路协同时代及车辆检测数据时代，大数据技术的覆盖面将更加广泛。
轨迹数据的收集在未来不再会受到如样本量少、连续性功能不好等因素的影响，与此同时，自动驾驶的不断发展，导致交通控制的对象特征变得更加突出。由于这一变化，使得未来的交通管制系统在协调和管理车辆路线规划、路网、路段和交叉口等方面的规模更大。伴随着车辆功能网络化，以及大数据处理技术和自动驾驶技术的不断发展，我们需要对时空资源调度做进一步的研究。
2.3交通诱导中大数据技术的应用
当前路段的交通流量较大，在一定程度超过当前道路最大的承载能力；道路的基本设施建设不完善；当前路段的机动车实际数量与交通规划的数量不一致，且随意停车现象仍是引起路段交通能力较差的重要原因之一。近几年来，随着城市化进程的不断推进，对道路交通的建设投入也逐年增加。所以，以上问题成为制约交通能力提升的主要问题。此外，驾驶员的不文明驾驶现象同样会加大交通路段的拥堵现象。交通诱导则是缓解以上问题的有效方法之一。交通诱导是一个实时的动态过程。首先，交通诱导的前提是可以通过各种技术手段对实时交通运行数据进行采集。其次，可以依据实际收集到的交通数据，对当前交通状况进行评价，还可以使用预测类模型进行短时间的预测。再次，可以通过广播电台、电子终端感应屏发布相关信息。最后，可以依据检测出的交通流的数据，对交通诱导的结果进行实时反馈，并不断优化相应的解决方案。城市交通在大数据环境下，可以提取相关的交通信息系统中的数据，因此导致数据的修复和控制问题。此外，充分发挥信息资源的价值是大数据环境下交通分析的重要特点，能够减少决策和判断的模糊性。因此，在交通流的监测及交通数据信息的收集等方面具有如下优势。（1）不是抽取数量较少的随机性样本，而是对全部交通相关数据的检测。（2）公交IC卡和手机GPS的移动数据采集是以人为对象的，而车辆电子牌照的GPS定位技术大多是以车辆信息为对象的交通类数据的采集。（3）在数据处理阶段，很难解决数据形式单一的问题，且相对储存难度更大。从最初的原始的静态数据发展到如今动态与静态相结合的数据采集，其中数据集的转换及模拟采集技术也在不断地更新。大数据技术在处理图像阶段中所使用的信息量大大减少，从而大大降低了其存储成本。（4）可以实时掌握交通运行状态。我们可以不受时间、空间限制地收集交通流量信息，并对交通的运行状况进行考察，可以利用道路检测技术将交通运行的动态信息和交通拥堵情况展示出来，使人们能够在短时间内进行交通运行状况的预测，从而能够据此制定出相应的措施和方案，还可以对正在处理的问题进行一定的评价和调整。
3大数据处理技术在智能交通规划中的发展前景
从上文我们可以看出，大数据技术的发展已经呈现一种势不可挡的趋势。此外，这项技术在西方已经有了较为成熟的行业标准，但我国起步较晚，因此发展的速度缓慢，仍处于起步的阶段，但可以预见，随着大数据技术在ITS中的合理应用，我国的交通面貌将发生翻天覆地的变化。通过加强我国大数据技术的研究与开发力度，把大数据的研究对象由私人的交通方式转向公共的交通方式，构建一个具有中国特色的综合性智能交通系统。
4结语
大数据和ITS的结合能够建立一个更加高效、环保、安全的交通运行系统，并且人们要加强对交通的监管力度，为公众建立一个安全、舒适的交通环境。近年来，随着“Internet+”概念的兴起，“Internet+”交通也被人们广泛关注，其目的是利用信息改善交通环境，而智能化在城市交通中的应用是人们最期待的。
参考文献
[1]沈正荣．大数据处理技术在智能交通中的应用[J]．智能城市，2020，6（7）：164-165.
[2]秦晓燕．大数据及其智能处理技术在物联网产业中的应用[J]．现代信息科技，2019（24）：173-175.