
大数据之于智能交通意义重大仍面临五大难题
日前,在2015中国智慧城市国际博览会上,来自台湾的勤亚科技张及人透露“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
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15