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大數據智能交通的應用
發布時間：2016-12-13 分類：交通百科
隨著國內城市的飛速發展，路寬車輛多已經成為每個城市的共性，然而還有一不好的共性在于交通開始擁堵，交通事故頻頻發生，這些都是各大城市亟待解決的交通難問題。為此，我們便需要及時、準確獲取交通數據并構建交通數據處理模型，才能通過大數據智慧交通的應用技術得到解決。
大數據采集
首先，要解決難題必須通過大量的數據分析，而目前各城市建設智慧交通過程中，已經有越來越多的視頻監控、卡口電警、路況信息、管控信息、營運信息、GPS定位信息、RFID識別信息等數據，這些便是可以采集的大數據。
大數據增值應用
只有深入挖掘數據的價值，才能在智能交通、公安實戰等行業上推出車輛軌跡、道路流量、案件聚類等大數據模型?；诖髷祿Ｐ?，推出智能套牌、智能跟車分析、軌跡碰撞、人臉比對、輿情分析等數據增值應用，逐步解決行業的深層次問題。
海量數據計算
再者通過云計算集群，實現對海量數據的分布式高速計算，支撐對海量數據的高效分析挖掘。
海量數據檢索
經過嚴密的計算后，在基于行業數據查詢特點，對搜索引擎進行優化定制，支持百億記錄的秒級高速查詢。通過集群機制，實現搜索服務的高可靠性、高容錯性、高擴展性。
海量數據存儲
至于在海量數據存儲上，可采用分布式存儲系統，相比傳統關系型數據庫，有四個特點：數據格式靈活、高可用、橫向擴展能力強和訪問高效。同時能夠做到無縫集成，快速從關系型數據庫導入已經存在的歷史數據。提供高可靠性、高容錯性、高性能的海量數據存儲解決方案，支持無縫容量擴展。
大數據分析與應用
利用大數據技術，結合高清監控視頻、卡口數據、線圈微采集波數據等，再輔以智能研判，基本可以實現路口的自適應以及信號配時的優化。通過大數據分析，便可得出區域內多路口綜合通行能力，用于區域內多路口紅綠燈配時優化，達到提升單一路口或區域內的通行效率。如平日/節假日，早、晚高峰/其他時段，主要干道關鍵路口/次關鍵路口/普通路口，白天/夜間等不同情況，人工或系統自動設置不同的配時，達到大幅提高區域內交通通行能力。
雖然大數據產業在國內的發展還沒有國外那么快速，但以目前國內發展大數據的速度來看，未來的增長趨勢將不可估計，而智能交通的應用便可在大數據產業中得以體現，再者通過大數據的科學分析，合理運用在實際操作中，這也是未來智慧交通的發展趨勢。
