1、2023 年第 1 期(总第 347 期)黑龙江交通科技HEILONGJIANG JIAOTONG KEJINo1，2023(Sum No347)互联网大数据技术在智慧交通发展中的应用策略研究周正(交通运输部科学研究院，北京100029)摘要:随着互联网大数据技术的发展，为智慧交通提供了技术解决方案。智慧交通的建设，通过数据采集与分析，结合交通管理的需求进行挖掘，可提升公众出行便利性，提高城市交通管理效能，促进节能低碳绿色交通建设。现针对互联网大数据技术在智慧交通发展中的应用，展开具体的论述，提出技术应用的策略。关键词:互联网;大数据技术;智慧交通发展中图分类号:U492文献标识码:A文章编号
2、:1008 3383(2023)01 0145 03收稿日期:2022 03 20十四五的智慧交通建设是全局性、全方位的，并不局限于如自动驾驶、车路协同、智慧公路等某一应用场景。而随着这些应用场景的落地，智能将交通企业必须要做到数据开放，生态建设和融合，市场走向也将从 TO B 端转向 TO C 端，这是互联网企业跨界智慧交通行业的市场的一个独特的优势。从智慧交通的发展角度分析，离不开技术的支持。采用互联网大数据技术，实现各类交通数据的汇聚分析，比如路侧交通数据，进行认知决策等大数据处理。经过算法分析，促使智慧交通的功能实现，比如路径引导和车速建议等，可提高交通通行的效能，解决交通拥堵，提高交
3、通安全性，为人们出行提供优质的服务。1智慧交通的基本概述智慧交通的概念来源于智能交通，智能交通最早在 1960 年由美国智能交通协会提出，其认为智能交通系统 ITS(Intelligent Transportation System)是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成并运用于交通系统，从而提高交通系统效率的综合性应用系统。近年来，随着互联网大数据以及机器学习等技术的快速发展，促使智慧交通系统发展。未来，基于人工智能的车路协同、自动驾驶以及智能出行等为主要方向。我国的智慧交通发展起步晚，随着政策与技术等的支持，促使智慧交通快速发展。2019 年，
4、交通强国建设纲要 将智慧交通作为行业发展重点任务之一，中国智慧交通进入快速发展时期。2021 年，关于科技创新驱动加快建设交通强度的意见 提出要加强新一代信息技术在交通领域的应用。将大数据和互联网等技术，与交通行业深度融合，可促进交通强国的建设和发展。智慧交通的应用，有以下优势:(1)增加公众出行便利性。基于互联网大数据的智慧交通，可满足群众对出行信息的需求，使其及时获得多维互动的交通信息服务，比如出行路况信息和电子付费以及ETC 等，起到提高公众行车效率的积极作用，并且为其提供停车导航服务，使得整个交通系统的运行效率得到提高。(2)增强城市交通管理效能。传统的城市交通体系，由于缺少完善的数据
5、共享体系，出现了信息孤岛问题。随着城市交通的发展，对资源整合需求更加强烈。采用互联网大数据技术，实现对数据信息的采集和分析，可为交通决策提供支持，增强交通管理效能。例如，实现跨部门信息系统的集成，协同开展业务，促使办事效率得到提高1。(3)促进节能低碳绿色交通发展。将互联网大数据技术，与交通行业深度结合，提高智慧化水平，可促进节能低碳绿色交通发展。将交通信息、运输工具以及基础设施互联网化，既可以提高交通运输资源的利用水平，也能够提高精细化管理水平，增强交通行业治理能力。对于城市交通拥堵问题，基于新技术手段构建城市交通拥堵模型，可有效解决问题。此外，对交通能源消耗和排放进行检测，能够打造低碳绿色
6、交通建设，促进交通行业绿色发展2。541DOI:10.16402/ki.issn1008-3383.2023.01.035总第 347 期黑龙江交通科技第 1 期2互联网大数据技术在智慧交通发展中的应用实例2 1案例分析以深圳为例，2017 年 7 月，联合华为打造了城市交通大脑，在智慧交通领域取得了不错的成绩。基于互联网大数据技术的智慧城市交通大脑，覆盖了五个典型的应用场景，为交通管理提供了支持和保障，有效解决了交通问题。现结合互联网大数据技术的应用，进行具体的分析。2 2城市交通大脑的应用场景从应用场景分析如下:(1)场景 1。基于互联网大数据技术，利用公路侧的监控系统和网络系统等，借助各
7、类终端设备，实现对交通流量的实时化监测，能够实现全城交通流量的感知。构建的道路动态监控系统，通过视频手段进行交通流量的检测，检测的准确率能够达到 95%，为道路管理提供了支持。每月采集过车数据达到 7 亿条，并且整合内外部 78 个系统数据库大约 40TB 的数据，采用大数据手段进行道路拥堵分析，并且制定道路优化方案，有效解决拥堵问题。(2)场景 2。采用人工智能图片识别，可助力交通执法。基于城市交通大脑，利用大数据研判平台，能够实现对卡扣数据运算的秒级响应;利用车辆外观特征识别的二次识别技术，每日处理图片超过 1 000 万张，违章图片的识别率能够达到 95%。采用人工智能技术手段，促使违章
8、图片识别效率提高 10 倍，支持违章图片的闭环处理。通过开车打手机、未系安全带以及刷脸执法等的 AI 应用，显著提高了执法效率。(3)场景3。采用大数据技术，实现了精准打击，显著提高了违法违章查处效率。根据交通业务的需求，依托大数据平台和交通分析建模引擎，构建了各类大数据分析模型，比如“失驾”和“毒驾”以及多次违法等模型，30 min 便可以形成情报精准推动，实现了数据打击，做到了精准查处、定向清除，促使工作效率得到显著提高，有力打击了套牌、假牌以及报废车辆等问题。(4)场景 4。利用城市交通大脑，智能优化交通信号，增强了公众的出行体验感。实际应用中，基于交通时空引擎，融合卡口和浮动车等各类数
9、据，搭建全市所有信号交叉口的实时监控系统，构建精准的交通信号管控模式。利用道路交通管控大数据，科学设置路口渠化和交通组织，促使交通通行能力显著增强。至 2020 年，深圳划定了 10个典型的智能信控场景区域，例如侨香交通走廊和梅林生活区以及龙华工业区等，逐步扩大智能信号灯控试点，促使平均车速得到提升，平均延误显著下降。(5)场景 5。数据集中存储，奠定大数据分析基础。建立的城市交通大脑提供了完整、高性能的全网视频存储方案，实现不同业务层级数据统一存储、统一分析以及统一管理，支持存储资源全局共享、业务快速部署和弹性伸缩，促使交警资源自用率，减少重复投资。城市交通大脑的应用，使得城市道路交通事故死
10、亡率大幅度降低，同时道路交通拥堵指数显著降低3。3互联网大数据技术在智慧交通发展中的应用策略3 1计算网络搭建智慧交通的建设，需进行能力平台的搭建，计算网络体系的建设为核心内容和重点。未来，城市交通大脑的计算网络体系，主要涵盖三个方面，包括边缘计算、云计算与云平台、高性能计算，以此支持能力平台功能的实现。具体分析如下:(1)边缘计算。此技术是一种新的互联网发展作用下的分布式结构，为 5G 的核心技术之一，有着低时延和大带宽的优势，发挥着重要的作用。实际应用中，通过在终端设备与云之间引入边缘设备，利用物联网实现计算能力与云服务的拓展，拓展到网络边缘，并且在弹性与虚拟化环境下完成数据的处理，经过计
11、算节向周围的终端与智能通信设备以及用户等，提供通信与计算服务，具有安全性和隐私保护的优势。在智慧交通方面，边缘计算技术的应用广泛4。例如，城市交通管理方面，通过智能路侧边缘服务器，可实时获取与分析数据，能够及时获取交通违章和交通路况以及拥堵等信息，经过大数据分析，为决策提供支持，使得智慧交通更加安全且经济。应用案例:华为的 FusionServer 高性能边缘计算服务器，被深圳智能交通系统应用，发挥着重要的作用。实际应用中主要负责将采集的实时化数据信息，经过存储和过滤以及处理后，传输到华为的交通大数据平台，再提供相应的信息，比如移动对象时空引擎与实时交通出行量计算结果等。将分析的结果传输到边缘
12、侧，实现信号调优从被动采集到主动感知，由局部优化到整体规划，最终有效制定信号配时策略和交通诱导设施以及对流量来源地的疏导智慧策略，促使交通管制的效率得到提高。边缘计算技术的应用，虽然能够为智慧交通建设和发展提供技术支持，但是也面临很多挑战。641第 1 期周正:互联网大数据技术在智慧交通发展中的应用策略研究总第 347 期例如，边缘计算设备如何适应高热、高寒以及高湿等复杂环境。再例如，5G 通信、车联网以及海量视频等大规模异构数据，给计算的性能要求不断提高，需要加强对网络控制与数据聚合等关键技术的研究，突破更多的技术难题，促使技术应用水平得到提高5。(2)云计算与云平台。利用云计算的超强计算能
13、力，以及动态资源调度能力等，可助力智慧交通领域的问题解决，比如信息孤岛和共享困难等，提高相应的支持。例如，阿里云将云计算、大数据以及人工智能技术等，运用到城市大脑中，并且在杭州与合肥等城市落地，助力智慧交通的建设和运行管理。(3)高性能计算。智慧交通领域已经开始搭建高性能计算中心，为不同交通场景下大规模网络复杂算法的快速预算，提供有力的支持。当前的技术研究，聚焦于高性能大数据处理技术，此技术已经被广泛应用在智慧交通领域，起到了积极的作用6。例如，基于大数据的时空活动研究，利用各类设备采集多元异构时空感知数据，借助高性能计算技术，运用人类时空活动模式的分析方法与时空现象的建模方法等。利用基于 F
14、ID 物联网技术的道路停车智能管理系统，通过对路边停车信息的全面完整采集，进行停车行为的分析，进而采取相应的管理措施。3 2完善基础设施为有效发挥互联网大数据技术在智慧交通发展中的应用价值，促使智慧交通管理效能得到提高，需注重基础设施的建设。从互联网大数据技术的应用分析，要围绕新基建，包括 5G 通信、高性能计算等加大建设投入力度，结合车路协同、自动化驾驶等应用场景下的智慧管理需求，完善相应的设施，全面提高智慧交通管理的水平，助力管理的水平得到提高，发挥智慧交通的价值。根据互联网大数据技术的应用需求，进行相应的分析，了解设施的需求和要求，加大对资源的配置力度，全面提高智慧交通的水平，支持智慧交
15、通的高质量发展7。3 3做好数据安全建设互联网大数据技术在智慧交通发展中的应用日益广泛，数据采集的精细化和“互联网+交通”的深度融合，无人驾驶和车联网以及车路协同等领域获得长足进步，不过数据安全也面临更多的挑战，各类网络攻击不断出现。例如，2016 年 Uber 公开的大数据数据泄露事件。再例如，2017 年瑞典交通的数据泄露事件等。交通运输行业的数据泄露更加严峻，不仅威胁到公民个人的隐私安全，还会威胁到国家安全8。从智慧交通的建设分析，必须注重数据安全建设。结合复杂的应用场景特点，建立相应的大数据处理中心，并且采取各类有效的防止数据泄露措施，促使大数据成为交通运输系统全网点状、条状乃至块状联
16、动、协同应用的重要安全支撑，进而保证交通运输行业信息系统能够在安全且可信的环境下建设与运行。此外，还必须药注重数据传输网络的建设控制，保证整个过程的安全性和传输速度，做到精准反映交通信息，满足使用者的信息需求。积极开展 5G 通信基础的建设，为未来智慧交通系统的建设与发展提供技术支持，更好地服务于交通管理部门，为出行者提供更加便利和安全的服务。4结语综上所述，智慧交通发展中需要各类技术的支持，采用互联网大数据技术手段，通过对各类设施互联网化，实现数据信息的全面采集和分析，挖掘数据信息的价值，助理交通决策和管理，增强交通管理效能，有效解决出行安全、拥堵、能耗等问题，促使交通行业高质量发展。文中结合实践，分析了互联网大数据技术的应用，提出技术在智慧交通发展中的应用策略。参考文献:1 张博，庞基敏，章文嵩，等 互联网大数据技术在智慧交通发展中的应用J 科技导报，2020，38(9):47 54 2 廖毅，陈强，卢毅 着力智慧交通 引领省域交通运输行业高质量发展J 交通企业管理，2020，35(1):1 4 3 李亚军 互联网+背景下智慧交通管理研究 J 中国公共安全(学术版)，2019(4)
