交通行业大数据应用和发展现状
卢晓炜
【摘要】 随着社会经济的快速发展、城市规模的不断扩大以及城市智能化进程的加快，机动车拥有量及道路交通流急剧增加，使得交通供给与需求之间的矛盾渐显，交通拥堵、停车困难、环境恶化等交通问题不断加剧，影响了城市的可持续发展及人民生活水平的提高，阻碍了社会经济的发展。在当前大数据时代背景下，海量数据所产生的价值不仅能为企业带来商业价值，也能为社会产生巨大的社会价值。
【关键词】 交通行业 大数据 交通数据
智能交通行业是现代IT技术与传统交通技术相结合的产物，而交通行业的大数据是大数据技术在智能交通领域内的应用产业。在较完善的交通基础设施之上，通过多种设备、技术产生的海量交通数据，结合大数据分析、挖掘等多种技术，不断促进交通行业的发展。
一、交通行业大数据的发展
自2005年智能交通领域快速发展以来，一直以“保障安全、提高效率、改善环境、节约能源”为目标受到政府部门的高度重视，许多技术都达到了国际领先水平。但是发展过程中的问题也日益凸显。从目前情况看，智能交通的潜在价值还没有得到有效挖掘、交通信息的感知和收集有限，对存在于各个管理系统中的海量的数据无法共享运用、有效分析，对交通态势的研判预测乏力，对公众的交通信息服务很难满足需求。上述诸多现象体现出交通数据割裂、运营效率不高、智能化程度不够等问题，使得很多先进技术设备发挥不了应有的作用，也造成了大量投入上的资金浪费。
自2011年大数据技术的快速发展，必然为交通领域带来了破解难题的重大机遇。因为大数据技术可以将各种类型的交通数据进行有效整合，挖掘各种数据之间的联系，提供更及时的交通服务。但大数据技术能够体现自身的优势是建立在海量交通数据之上的，所以需通过大数据交易方式将多源交通数据汇集在一起显现其潜在价值。
目前，交通大数据的交易需求已日益显现，并且在交通管理优化、车辆和出行者的智能化服务方面以及交通应急和安全保障等方面都已经产出了应用成果。例如百度将自身的地图生态开放给交通部，完善增加其交通数据规模。百度地图的日请求次数大约有70亿次，拥有大量的用户出行数据，交通部可以根据百度提供的数据来提高数据的可靠性，成为可靠的参考样本，进而做好决策；其它一些大数据服务企业利用自身搜集的交通数据及交易的数据，分析用户出行数据，预测不同城市间的人口流动情况，如春运期间的交通调整等。
二、发展现状及需求分析
1、市场规模。在2011年大数据技术逐渐渗入智能交通领域，经过三年的快速发展，到2014年大数据在智能交通领域取得了收益性成果，在2014年市场规模达到2.75亿元，预计2020年应用市场规模达到190.74亿元，年均复合增长率超过100%，可见大数据在智能交通领域发展态势较好。
2、需求分析。中国大部分城市交通管理呈现出条块分割现象，数据信息通常存在于垂直业务和单一应用中，造成交通管理的碎片化，如交通信息分散、信息内容单一等问题。而大数据具有信息集成优势和组合效率，有利于数据的同步采集和分析处理。随着智慧交通传感器的引入，数据规模从过去的TB级爆发性增长到PB级，由此带来对海量数据的存储与计算的挑战，迫切需要寻求新的处理技术和手段。同时，交通领域对海量的图像和视频数据的实时处理分析也提出很高的要求。
三、大数据的分析及应用
高效的云计算能力，带来千亿数据的秒级返回的检索能力，为大数据分析应用，提供了快速的保障。基于深度学习的智能分析算法，为大数据分析应用提供有力的工具。交通大数据的分析，为交通管理、决策、规划、服务以及主动安全防范带来更加有效的支持。
利用大数据技术，结合高清监控视频、卡口数据、线圈微采集波数据等，再辅以智能研判，基本可以实现路口的自适应以及信号配时的优化。通过大数据分析，得出区域内多路口综合通行能力，用于区域内多路口红绿灯配时优化，达到提升单一路口或区域内的通行效率。如根据平日、节假日，早、晚高峰、其他时段，主要干道关键路口、次关键路口、普通路口，白天、夜间等不同情况，人工或系统自動设置不同的配时，达到大幅提高区域内交通通行能力。大数据分析研判功能，还可以支持对卡口数据、视频监控数据进行二次识别，提高车辆信息的准确性，进而利用大数据实现轨迹分析、落脚点分析、隐匿车辆分析等功能。对车辆大数据进行深入挖掘，实现事前全面监控、事中及时追踪、事后准确回溯的不同场景需求。常州市建设的车辆大数据平台，协助有关部门每天自动发现套牌车辆10余起，再根据车辆的轨迹分析和落脚点分析，快速找到套牌车辆进行处罚管理。
结合智能算法，二次识别等功能，可以更准确的识别车牌、车身颜色、车型、车标、年款等特征，并且对遮阳板检测、安全带检测、接打电话检测、司机人脸识别等进行分析。
参 考 文 献
[1]蒋雄，沈平，常彬. 大数据在公安交通管理行业的应用[J]. 计算机时代，2016，（10）：40-42+46.
[2]曹星艳. 基于交通行业的大数据处理平台应用[J]. 铁路通信信号工程技术，2016，（02）：74-79.
[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.
