大数据对智慧城市交通意义非凡 仍面临五大难题-数据分析师考试
日前,在2015中国智慧城市国际博览会上,来自台湾的科技公司高层透露“台湾政府在将近九年前就开始规划所谓的大的交通数据云,用数据来管理整个交通出行。比如通知你从A到B大概走多少时间,这个时间给你选择走西会更快或者更慢一点,通过这种模式来做。”在公共交通部门,张及人称台湾已经全面做到了公车到站提醒,准确率在96在97%。“这样大家坐公交时不会浪费时间,能合理地安排自己的出行计划。”在出租车和商用车方面,“台湾有一个服务厅,可以清楚地告诉调度公司,在某个天气、时间、路口会有比较多乘客,只要买了这个服务,系统会高速你客人在哪里,这就是大数据做的应用。
大数据之于智能交通意义重大
智能交通建设和运营的过程中,从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的数据量可以达到PB级别,并且是指数级的增长。虽然绝大部分数据是“沉睡的数据”,但按照相关规定,需要对数据进行有期限或无期限的保存,这无疑给用户在存储成本上带来压力,而通过监控摄像机前端智能技术和大数据分析技术的应用,很好地解决了行业用户的此类问题,给用户带来经济效益,同时也可以将工作人员从纷繁复杂的监控画面中解放出来。
大数据之于智能交通的意义,可以解决跨越行政区域的限制,实现数据信息的共享,在信息集成优势和组合效率上,有助于建立综合性立体的交通信息体系;另外在车辆安全、交通资源配置以及利用大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平都有极大的帮助。
大数据支撑智能交通发展仍面临五大难题
随着移动互联网、大数据、车联网等技术越来越多地渗透到交通领域,百姓的出行将越来越高效便捷,同时也有利于管理部门为社会提供更好的公共交通服务。借助移动互联网、云计算、大数据、物联网等先进技术和理念,将互联网产业与传统交通运输业进行有效渗透与融合,形成具有线上资源合理分配,线下高效优质运行的新业态和新模式。积极用好大数据技术来支撑交通运输行业科学决策。交通运输部正在推进开展行业信息资源整合,同时也与互联网企业开展合作,利用定位大数据和智能化分析技术,成为科学决策的技术支撑。
不过,大数据虽然支撑着智能交通的前行,但其发展道路上难免要历经磨难,从目前来看主要存在五个问题。
问题一:海量设备管理问题
随着系统规模扩大,前端设备点位增加,设备故障点也呈几何级数增长,管理人员仅忙于应付设备故障,无暇他顾。以电子警察系统为例,目前一、二线城市基本都实现了电警设备在重点路口、路段的全覆盖,建设规模均有上千台摄像机及相应的控制设备,由于各厂商产质量量良莠不齐,前端设备实际完好率不高。设备故障未暴露,或暴露但没有得到及时维护的现象非常严重,给业主造成了大量的投资浪费。
问题二:统一标准和技术规范
国内智能交通系统项目的建设先于行业统一标准的推出。在缺乏标准的条件下,许多地区的智能交通系统自成体系,缺乏应有的衔接和配合,标准互不统一。即便在城市内部,道路上的传感器标准也非常混乱,因为传感器设备生产企业缺乏统一的接口标准。标准和规范的混乱妨碍了交通数据的获取,从而无法进行交通流的分析和预测。在高速公路收费系统方面,各省或地区内建设的网络一卡通或不停车收费系统,也没有统一指导和标准,为将来的全国联网造成了困难。
问题三:系统可靠性与稳定性
智能交通系统复杂度和整合程度越来越高,而系统的健壮性却没有同步提高,往往有牵一发而动全身的问题出现。以某地级市为例,智能交通系统由近200台服务器和2千多台前端设备组成,包括信号控制、交通流量采集、交通诱导、电子警察、卡口等子系统,数据要和省级交管平台、区县级交管子平台、公安业务集成平台等系统相连。系统具有流程复杂、业务系统众多、客户端分散等等一系列特点。业主竭尽全力为了保证业务系统的正常运行,但还是经常出问题。系统及网络结构复杂是一方面,业务系统众多无法“照顾”过来才是最严重的问题。
问题四:数据源的质量
智能交通应用需要高质量的数据源,而目前设备长时间运行的性能得不到保证,数据质量不高限制了智能交通业务高水平的扩展应用。现代化的交通诱导和交通信号控制需要实时准确的交通流量数据以供交通状态判断以及短时交通预测使用。而由于目前系统健壮性不足,难以自行判断数据质量,从而使得交通诱导和信号控制系统不能发挥预期效用,从而影响了整体智能交通系统的投资价值。
问题五:信息安全问题
由于智能交通兼具交通工具带来的移动特性和通信传输所使用的无线通信两方面的特点,它也就集成了无线网和移动网两大类型网络的安全问题。然而,当前针对智能交通的研究还只是偏重于其功能的实现,忽略了其信息安全问题。实际上,无论是从信息的收集、信息的传输、信息的处理各个环节,智能交通都存在严重的信息泄露、伪造、网络攻击、容忍性等安全问题,亟须受到人们的关注和重视。
结语:未来伴随着移动互联网、大数据、车联网等技术越来越多地渗透到智能交通,将会使我们的出行越来越便捷、高效、舒适。对于管理部门来讲,通过智能交通设施大数据分析预测出行规律和趋势,科学安排各项保障工作,为全社会提供更好的公共交通服务。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 1 Pandas简介 说好开始学Python,怎么到了Pandas? 前面说过,既然定义为极简入门,我们只抓 ...
2024-10-31在当今数据驱动的世界中,数据科学与工程专业的重要性愈发凸显。无论是推动技术进步,还是在商业决策中提供精准分析,这一专业都 ...
2024-10-30在当今信息爆炸的时代,数据已成为企业决策和战略制定的核心资源。爬虫工程师因此成为数据获取和挖掘的关键角色。本文将详细介绍 ...
2024-10-30在当今数据驱动的世界中,数据分析是揭示商业洞察和推动决策的核心力量。选择合适的数据分析工具对于数据专业人士而言至关重要。 ...
2024-10-30能源企业在全球经济和环境保护双重压力下,正面临前所未有的挑战与机遇。数字化转型作为应对这些挑战的关键手段,正在深刻变革传 ...
2024-10-30近年来,随着数据科学的逐步发展,Python语言的使用率也越来越高,不仅可以做数据处理,网页开发,更是数据科学、机器学习、深度 ...
2024-10-30大数据分析师证书 针对不同知识,掌握程度的要求分为【领会】、【熟知】、【应用】三个级别,考生应按照不同知识要求进行学习。 ...
2024-10-30《Python数据分析极简入门》 附:Anaconda安装教程 注:分Windows系统下安装和MacOS系统安装 1. Windows系统下安装 第一步清华大 ...
2024-10-29拥抱数据分析的世界 - 成为一名数据分析工程师是一个充满挑战和机遇的职业选择。要成功地进入这个领域,你需要掌握一系列关键技 ...
2024-10-28降本增效:管理战略的关键 企业管理中的降本增效不仅是一项重要的战略举措,更是激发竞争力、提高盈利能力的关键。这一理念在当 ...
2024-10-28企业数字化是指利用数字技术和信息化手段,对企业的各个方面进行改造和优化,以提升生产效率、服务质量和市场竞争力的过程。实现 ...
2024-10-28数据科学专业毕业后,毕业生可以选择从事多种不同的岗位和领域。数据科学是一个快速发展且广泛应用的领域,毕业生在企业、学术界 ...
2024-10-28学习数据科学与大数据技术是当今职业发展中至关重要的一环。从基础到高级,以下是一些建议的课程路径: 基础课程: Python编程 ...
2024-10-28在信息技术和数据科学领域,数据架构师扮演着至关重要的角色。他们负责设计和管理企业中复杂的数据基础设施,以支持数据驱动的决 ...
2024-10-28进入21世纪以来,随着信息技术的迅猛发展,大数据已经成为全球最具影响力的技术之一,并成为企业数字化转型的核心驱动力。大数据 ...
2024-10-28随着科技的迅猛发展,数字化转型已成为现代企业保持竞争力和推动增长的关键战略之一。数字化不仅仅是技术的应用,它代表着一种全 ...
2024-10-28银行业正处于一个前所未有的数字化转型时期。在数字经济的驱动下,金融科技如大数据、人工智能、生物识别、物联网和云计算等技术 ...
2024-10-28数据分析可视化是一门艺术与科学相结合的技术,其主要目标是将复杂的数据变得更易于理解和分析。通过将数据以图表的形式呈现,我 ...
2024-10-28数据分析师在现代信息密集型的商业世界中扮演着至关重要的角色。他们通过专业的技能和敏锐的商业洞察力,帮助企业从大量数据中提 ...
2024-10-28在当今快速发展的数据驱动世界中,数据专员的角色变得愈发重要。无论是在企业决策、市场分析还是产品开发中,数据专员都扮演着不 ...
2024-10-27