大数据应用智能交通看企业如何各个攻占 - 安防知识网

　　近年来，国内各大中型城市均已开始或酝酿与交通大数据相关的项目建设，如公交都市、城市交通数据中心、智慧交通、交通运行协调指挥中心

　　近年来，国内各大中型城市均已开始或酝酿与交通大数据相关的项目建设，如公交都市、城市交通数据中心、智慧交通、交通运行协调指挥中心等，大量项目的上马对大数据技术的需求量也不断加大。行业对于大数据技术的普及推广始于2011年，经过三年的发展，大数据技术已在智能交通领域深入人心。

　　博康智能：五大平台应用解决技术应用难

　　大数据在智能交通领域应用问题主要集中在面对多样、封闭的运行环境，交通数据收集管理，保证数据的质量和快速应用上面。智能交通大数据管理平台的应用将有效解决这些问题。智能交通大数据平台主要包括五方面的内容：城市交通信息数据系统、城市交通综合监测和预警系统、城市交通碳排放实时监测系统、公交都市管理系统、公众出行信息服务系统。

　　城市交通信息数据系统是基于大数据应用技术的交通行业信息共享交换中心，数据中心建立以后，将成为城市交通信息的枢纽。

　　城市交通综合监测和预警系统可以实现对整个城市交通状况的实时监测。交通管理部门可以对城市交通中可能发生的大面积交通瘫痪作出有效的预判。同时，该系统也可以引导公众出行，为公众提供全面、及时的出行信息，真正达到绿色交通的出行要求。

　　城市交通碳排放实时监测系统是一个实时碳排放监测系统，可以实现全市的实时监测。在一定时期内的车辆碳排放情况，可以一目了然。为改善城市空气环境，治理汽车尾气排放提供数据支持。

　　公交都市管理系统包括客流区域的监测、公交走廊的监测、公交安全监测与评价体系、以及投资效益分析。该系统的应用，有助于提升城市内公交车运行效率。公交管理部门可通过适时调整公交运力、运量，合理配置公交资源，使公交出行更加便捷、顺畅。

　　公众出行信息服务系统是交通路况信息的发布平台。政府及相关管理部门可通过该系统，以多种媒体形式，向公众发布信息。市民依靠这些信息可以调整自己的出行路径和方式，避开拥堵路段，更加快速到达目的地，并有效节约了时间和资源，有效提升了城市交通的服务水平。

　　腾讯地图：深挖无序交通行为背后的规律

　　用户出行的数据，已经成为各种智能交通服务的基石。比较常见的是实时路况及路况预测，很多城市已经提供了这样的服务。

　　在实时路况数据的基础上，通过一定的数学模型，可以预测特定时段、特定区域的路况。今年端午节前，我们根据已有的数据进行模拟和运算，做了端午节拥堵的预测，得出来的结果和最后的当时发生情况吻合度很高，大概能够吻合到70%至80%。这表明通过既有数据的积累与分析，对市民的日常交通参考，对管理部门的交通提前疏导，都具有非常大的意义。

　　其实，这些数据的价值还值得深挖。大规模用户的交通行为和选择的数据，通过精细的分析，可以在各个细分领域产生更大价值。

　　我们对1800份用户驾驶行为分析后发现，平均下来每一个交通违规行为，都大致会伴随7次超速、5次急刹车，4次急加速或急转弯。这其中的数据就可以反映很多方面的问题。比如对超速来说，是不是有些路段特别容易发生超速?这可能会反映道路设计中的缺陷。另外，也能体现用户的驾驶行为确实有不当之处。有了这样的评估报告，就可以优化路网，适当的引导和教育用户的驾驶行为，这样对整个交通安全和效率均有非常明显的改善。

　　城市交通里有大量的交通数据，城市道路、高速公路、停车场、地铁和公交车上都有很多摄像头数据，公交地铁的一卡通数据，出租车打车数据，地图导航数据，停车场信息数据等。

　　这些都是非常宝贵的数据，但大多都处于沉睡状态。如果把地铁内的拥堵信息实时发布给即将乘坐地铁的人，很多人的交通行为将会改变。这些人可以早一点上班或晚一点下班，他自己会做选择。另外，我国高速公路上经常发生大规模的堵车事件，尤其是面临冬季大雾、结冰等突发天气时，高速公路上堵车可能会绵延几公里。如果此时高速公路摄象头可以捕捉到这些信息，通过相应平台及时发布给车主，车主们就能及时调整自己的出行时间和线路。如果信息足够透明、及时，这时候乘客就会产生另外一种有序的交通行为。

　　这些宝贵的数据信息，当前分散在不同的管理部门和企业中，并进行碎片化，被“严密”保护起来。在未来发展之中，这些数据应该像水电气一样，有一个比较好的市场化定价机制和相应的安全保护模式，在相应的商业模式下，产生广大的社会效益。

　　中兴通讯：公交线路规划有“据”可依

　　随着移动互联网技术的不断深入发展，大数据技术的应用，将大大提高公交客流量及客流分布预测的准确性，使公交运力、运量配置更加有效，公交线路规划更加合理。

　　客流交通起止点调查(又称客流OD调查)是公交客流量及客流分布预测的基础调查工作。目前城市客流OD调查需要通过居民出行调查获取，按照获取资料的来源，常规调查手段主要包括：居民问卷调查法、调查员随车观测调查法、公交刷卡统计法等。

　　这些调查方式需要市民积极配合，调查手段存在局限性，不能全面、准确地把握全市居民的出行需求。如人工方式的调查(问卷调查及随车调查)只能做到抽样调查，信息的有效性、时效性也存在偏差，无法反映市民的出行需求。利用公交IC卡的乘客自动计数方式则只能统计到实际发生的乘车行为，无法反映乘客真实的出行意愿。通过大数据技术的应用，可以有效改变这种局面。

　　目前我国移动电话普及率相对较高，大部分城市已经达到80%以上。利用移动信令数据的大数据挖掘技术可及时获得人流量、人流方向及驻留时间的统计，实现对公交客流全面、准确的把握，可作为城市综合交通体系规划与评价的基础数据，减少城市客流OD调查的人力物力的投入，准确度大幅提高。

　　对移动通信信令数据的大数据挖掘，可以方便地获取OD调查所需信息，根据历史人流量分布及人流移动规律规划公交线路，在人流量密集点设置公交站点。

　　大数据的应用，不仅可以有效提高公交客流量调查的准确度，对于公交线路的设计和规划也起着至关重要的作用。