陈晨
深圳市空间智慧交通设计咨询有限公司
摘要：伴随着我国物联网、智能终端技术的迅猛发展，大数据的应用价值显现得愈加明显。尤其在智能交通领域内，通过应用大数据处理技术可以使智能交通的应用范围、服务功能、普及程度以及推广速度均获得大幅提升。本文针对大数据处理技术在智能交通中的应用策略进行了系统化的研究，希望所提出的观点及建议能够为我国智能交通领域的未来发展带来一种新视角。
关键词：大数据处理技术；智能交通；应用策略
引言：通过智能交通控制系统单一控制模式、干线协调控制模式及区域协调控制模式，可以使控制区域内的交通流量得到科学有效的组织与控制，从而呈现出一种良好的交通秩序，为交通安全提供保障。而这一目标的实现，需要依托大数据处理技术，确保各工作节点、各环节的职能作用得到有效发挥，方可彰显出智能交通的先进性、高效性与实用性。
1.在交通规划中的应用
在规划城市交通之初，运用大数据技术可对相关信息数据进行全面系统的分析，之后将分析数据整合在一起，为后续规划工作的顺利开展提供参考依据。在这种情况下，不仅数据信息的真实性和准确性可以得到有效保障，还可以对城市交通的发展规律和发展需求进行科学化预测。在此基础上，帮助交通规划人员制定出一套既符合城市经济发展趋势，又能够满足人们出行要求的优质方案。因为城市交通规划必须长远的角度出发，以城市交通需求进行综合考量。而通过大数据进行分析，可以对近十年来的交通数据进行统计与分析，从而帮助规划人员对城市未来发展情况进行精准分析与预测，确保规划方案能够满足城市交通发展需求，从根源上减少规划方案不合理、不科学、不实用等各种弊端问题。
2.在智能交通控制中的应用
在大数据处理技术日益发达完善的今天，将其应用到智能交通系统当中，尤其应用于智能交通控制环节当中，可以使信息得到快速传递，并且借助相关技术对信息进行快速处理与精准分析，甚至可以由此开发出更多新技术与新系统，实现更多系统功能的运用。比如技术人员可以根据交通控制的具体需求进行数据的组织，提取出有效信息，再应用大数据处理技术发现其中的规律，从而实现更加科学有效的控制与引导，最终使区域内汽车流得到最佳控制。另外，应用大数据处理技术可以针对不同类别的交通数据进行多角度、全方位、多层次的分析，为车辆提供可靠的检测数据，再借助信息感应及系统控制使车辆自动得到最优化控制。近几年来，随着我国智能科技水平的快速发展，轨道交通数据在交通领域内的应用程度越来越高。目前，已经有多家互联网公司涉足到移动导航领域内，极大的促进了交通领域中大数据技术的应用范围和使用价值。
3.在车路协同和自动驾驶中的应用
伴随着我国车辆道路技术和无人驾驶技术的协同发展，车辆信息采集技术已经从以往的常规信息采集向车辆时空采集运行方向转变。因此，与之相关的数据信息问题已经不再是制约交通领域控制策略的一个瓶颈问题。虽然现有的大数据处理技术还存在着空间分布不均匀、样本量少、连续性差等技术障碍。
但从总的情况来看，目前轨迹数据的主要应用于路口的关联性分析、信号分配时的反推估算、控制区域划分等等领域内。但相信在不久的将来，伴随着自动驾驶时代、车路协同时代以及车辆检测数据时代的来临，大数据处理技术的应用范围必将实现大幅提升。届时，轨迹数据的收集也将不再受到样本数量少、连续性差等因素的限制；另外，伴随着自动驾驶技术的发展，交通控制将呈现出更加突出的对象特征。而这一发展变化，使得未来的交通控制系统在路线规划、协调路网、路段和交叉口等方面得到更大规模的应用。尤其在车辆功能网络化水平不断提升的情况下，大数据处理技术和自动驾驶技术也将获得更大的发展。届时，则需要针对时空资源调度做出更加深入细致的研究。
3.在交通导流中的应用
近些年来，路面上的交通流量越来越大，很多时候甚至已经超出了道路交通最大的承载能力。在这种情况下，暴露出道路设施不完善、城市道路规划不合理等一系列客观问题，外加大量存在随意停车、不文明驾驶等不良现象，不仅严重影响了道路通行能力，很多路段都长期存在拥堵现象。这些问题不仅给人们日常生活和出行安全造成很大的不便，更不利于城市经济的健康发展。由此产生了交通需求，而大数据处理技术在解决这一需求问题时，表现出较强的先天技术优势。其应用策略为：首先，利用大数据技术对实时交通运行数据进行动态采集；之后，依据收集到的交通数据，对当前交通状况的进行综合评估，还可以运用带有预测功能的大数据模型对路面交通情况进行实时预测；此后，交通控制人员便可以借助广播电台、电子终端感应屏等平台发布路面交通信息；最后，在运用大数据技术对交通流量实施的过程中，还可以实现信息的双向反馈。确保交通控制人员能够不断优化方案，使路面交通压力得到及时有效的缓解，减少交通事故的发生机率，最在限度的提高城市道路设施的通行能力。除此之外，在大数据环境下，还可以针对交通流进行实时监测以及交通数据信息的收集。在这个过程中，大数据处理技术将表现出以下优势：第一，并非随机性抽取部分样本，而是针对全部交通数据进行检测；第二，运用GPS定位技术，以车辆电子牌照为对象进行交通数据信息的采集；第三，由于在数据处理阶段，难以对单一数据形式进行采集。因此，从最初的静态数据采集模式发展到动静结合的数据采集模式。在这个过程中，由于数据采集转换及模拟采集技术也得到了很大的发展，在大数据技术处理图像时，所涉及到的信息量大大减少，从而降低了存储成本，提高了技术应用效率；第四，通过运用大数据技术，交通控制人员在收集交通流量信息时，可以突破时间与空间上的限制，从而对交通运行现状进行实时跟踪，再借助道路检测技术及时呈现出交通拥堵情况，从而短时间内对交通运行状况进行精准预测，并且提出相应的改善措施，使道路交通拥堵情况得到及时有效的优化调整。
结语：将大数据处理技术应用于智能交通当中，可以为需经济发展建设、道路交通基础设施建设提供诸多便利。借助大数据技术，可以进行大范围的交通信息采集，使交通信息变得可视化、实时化，帮助交通管理部门制定出完善的交通规划方案，使道路拥堵情况得到有效缓解，使交通规划变得更加科学合理，从而构建起真正意义上的智能交通，为市民日常出行和城市经济发展创造一个良好环境。
参考文献：
[1]刘寒溆.大数据处理技术在智能交通中的应用探讨[J].企业科技与发展,2020(11):83-84+87.
[2]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(07):164-165.
[3]张传娟.大数据背景下智能交通系统的构建路径探究[J].电子世界,2019(23):108.
[4]杨永斌,李笑扬.基于大数据技术的智能交通管理与应用研究[J].重庆工商大学学报(自然科学版),2019,36(02):73-79.
[5]陈昱嘉.大数据在智能交通领域的应用[J].中国公共安全,2016(14):64-66.