交通云 云计算在智能交通中的应用探讨
车现法
摘 要：伴随着我国现代化进程的加快，传统的交通管理方式难以达到现代化的运输要求，因而需要改进管理方式。近几年来，伴随着电子信息技术的发展和广泛的应用以及交通工程领域的不断扩大，可以进行信息集中高效处理的云计算技术应用于交通管理系统也成为了一大必然趋势。通过使用云计算技术系统，不仅可以更好地处理一些交通信息，同时也可以更好地加强车辆的GPS管理方式，并以云计算技术进行短时的交通流预测和诱导最优路径的服务、信息发布服务等便民服务，大大提高了交通系统的服务能力。从中不难发现云计算技术在智能交通系统的应用是未来交通管理的一个必然的趋势。
关键词：电子信息技术；交通工程；云计算；应用前景
中图分类号：U495 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）10-0043-02
由于私家车数量的迅速增长，一些交通问题也随着出现，例如交通拥堵、环境污染等。在社会经济的健康发展中起着不利的作用。交通发展的过程一定是一个可持续发展的过程，当前，通过在交通系统中应用智能交通技术可以有效地解决许多矛盾和纠纷，然而经过几十年的发展，智能交通技术也面临着许许多多的问题，例如在提供交通信息的时候不能每时每刻都准确的表现出路面的具体情况，对于交通系统的事故的处理效率较低等问题。针对这些问题，云计算技术便慢慢地走进了智能交通系统的使用工具中，为各种交通系统的信息融合提供技术上的支持，促进了交通管理的发展[1]。
1 云计算的整体概念和特点的分析
1.1 云计算和云技术的定义
云计算能够使硬件设备进行统一的协调和管理，使得其应用更加的方便快捷。云计算有着公开的标准和服务，为用户提供更加安全、编写、高效的网络计算服务和数据的储存服务，使得互联网慢慢地成为用户的计算中心和数据中心。云计算通过一种简化的方式向用户提供着服务，让用户即便在没有相关理论知识和操作能力的情况下可以通过云平台取得他自己所需要的服务和应用。
云计算技术中与智能交通有关的为交通信息云，其为云计算和交通信息云服务的结合，构成信息更加全面的一个系统。是一种交通信息采集、处理和应用的工作。大量的交通信息通过无线电信号储存功能上传到云中，通过多方面的计算以及数据处理整合得出相应的信息，从而进行交通的预测和管理，提高交通运输的效率以及提供用户所需要的数据。
1.2 云计算投入到智能交通的可行性
（1）云计算具有数据量大的特点，可以为交通提供全面的道路情况，可以组成多维立体的交通综合监测网络，完成对城市道路状况以及交通信息的全面监测，尤其在道路交通的高峰时期，其可以进行采集、处理、分析大量地实时监测的数据[2]。（2）云计算的应用负载波动较大。伴随着城市机动车数量的提高和机动车水平的提升，城市道路的发展日新月异，其交通情况也日渐复杂化，不仅呈现出一种时间上的变化，同时在区域上也存在较大的出入，因此对于交通数据的分析和处理也变得尤为重要。（3）此外，云计算技术也可以满足数据共享。云计算技术可以整合并共享全面的交通行业信息资源，这是智能交通系统能够高效运行的前提条件，智能交通系统给予相关的子系统的信息处理一起决策分析，这些服务都是建立在全面而准确的信息资源基础上的。
2 云計算在智能交通中的应用研究
2.1 云计算应用于智能交通系统的整体分析
智能交通云的功能设计主要包括定位服务、管理上传、查询下载以及储存信息四个方面[3]。（1）定位服务。这个功能主要是针对出租车、公交车以及商业车辆等来提供一个定位的服务，从而满足大众的出行需求。（2）管理上传。这个功能主要是面向公众以及交通管理者，使得可以更好的了解交通信息从而进行有效的选择和管理。（3）查询下载。这个功能主要是提供给用户一个可以查询路况信息、公路实时情况、相关管理政策等信息的平台。（4）存储功能。主要是将车辆信息、路况信息、公路设施等保存到云端的存储服务器中的功能。
2.2 基于GPS的浮动车交通信息云
浮动车是指一些装有无线通信装置以及定位系统的车辆，其往往有三个部分组成，车载设备，无线通信设备，数据处理设备。浮动车将采集的实践以及车的具体行进位置和情况进行收集并上传到云计算中心进行相应的处理，然后根据相关的算法模型把数据匹配到整体的地图上，从而计算或者预测出车辆的行驶距离，行驶时间以及车道等众多信息。
传统的交通数据采集和处理技术，例如交通检测设备技术，红外线检测，磁感应检测等，不仅存在着信息收集的范围小，是小型车的确点，其准确率也偏低，设备昂贵而不易使用。
基于GPS的浮动车的交通信息采集的技术是一种全新的成本较低的交通信息采集技术，通过记录车辆在路面上运行时间、速度以及坐标等信息，得到路段的区间运行速度和里程信息，有效地改善了传统交通设备时效性差、成本高、精确率低等特点。
2.3 预测短时的交通流
交通流预测是指在前一时刻通过云计算中心的数据分析，在有实际路况以及车辆的行驶速度等综合因素进行统一处理，预测出来的短时间内路面情况，叫做短时交通流预测。
若要形成具有连续时间车的短时交通流预测，可以通过直接预测以及数据处理的方法来实现。从而更好地反映出交通流的短时变化情况。
2.4 RFID集装箱跟踪系统
伴随着贸易国家化的趋势的发展，其对于运输系统的要求也越来越高，通过实践，集装箱运输慢慢地淘汰掉了许多不能适应时代的落后的运输方式，成为主流运输方式。通过给集装箱设置箱号，运输人员能够更好地识别和管理集装系那个，然而相比于机器识别，人工识别的效率低下，错误率高，每年都会在运输上给企业造成不小的损失[4]。
RFID的识别手段准确率高，识别速度快，在降低了劳动力成本的基础上加快了集装箱中专的速度。通过这一技术，管理中心只需要对其收集的RFDI数据进行集中控制即可，用户也可以更方便的接收到处理后的直观的运输情况。
2.5 危险品实时监测系统
危险品的运输管理也是智能交通服务的一个重点内容，由于集装箱在运输上减少了许多对于危险品运输时的包装要求和周围的环境要求，因此许多危险品都通过集装箱运输。目前，国内的集装箱运输大多使用传统的管理方式，存在着不小的安全隐患，常常发生事故。因此，国家科技支撑计划项目提出了要通过RFDI技术对装有危险品的集装箱进行温度、湿度、压力等条件的监控和处理，并及时地消除这些隐患[5]。这使得危险品在运输时其周围的环境处于一种相对可控而安全的状态，有助于减少运输过程中的危险事故的发生。
3 结语
本文通过分析云计算的原理和其特点以及列举云计算应用于智能交通系统的实例，反映出云计算的一种在智能交通系统中应用的前景。通过对智能交通系统的需求分析以及核心技术的分析，探讨了云计算技术在智能交通系统中的应用模型，体现出云计算技术具有数据处理效率高、资源利用广泛、计算能力强、实时性强等特点。因此，推广云计算技术在智能交通系统中的应用，不仅可以给城市带来更快捷的智能交通的管理方式和信息情况，更可以有效地环节交通拥堵的情况，从而大大提高道路运行的效率。此外，与计算也有许多有待提高得问题，例如虚拟化应用的复杂程度、云计算的安全策略等问题。由于交通工业和计算机技术的迅猛发展，必将产生大量的数据，如何对这些数据进行处理和分析，仍然是云计算技术需要解决的技术重点和难点。
参考文献
[1]郑煦晖.云计算在未来智能交通系统中的应用[J].轻工科技，2012，03：88-89.
[2]倪琴，许丽.云计算技术在智能交通系统中的应用研究[J].交通与运输（学术版），2012，01：106-109.
[3]李建国.大数据在智能交通中的应用与发展[J].科技与企业，2015，07：73.
[4]向师仲，李建海，李敏，李学军，康志华.云计算在智能交通中的应用[J].交通运输工程与信息学报，2015，02：45-49.
[5]庞灵，封二英.云计算在智能交通中的应用研究[J].中外企业家，2015，10：216.
