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摘要:智能交通數(shù)據(jù)系統(tǒng)運用先進的技術(shù),例如:通信、計算機等方式對傳統(tǒng)交通運輸系統(tǒng)實施改造升級,不僅能增強系統(tǒng)的運行效率,也能提高地面交通網(wǎng)絡(luò)的安全性。本文以智能交通為研究視角,在深入分析大數(shù)據(jù)技術(shù)下智能交通數(shù)據(jù)平臺應(yīng)具有的功能基礎(chǔ)上,先進行智能交通數(shù)據(jù)分析平臺整體架構(gòu)進行設(shè)計,包含數(shù)據(jù)存儲層應(yīng)用層及表現(xiàn)層設(shè)計。在整體架構(gòu)的基礎(chǔ)上,進一步介紹智能交通數(shù)據(jù)分析平臺系統(tǒng)各功能的應(yīng)用。通過對智能交通數(shù)據(jù)分析平臺的數(shù)據(jù)分析和挖掘,便于制定科學(xué)、合理的出行決策,以期為類似研究提供一定指導(dǎo)。
關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)技術(shù);智能交通;數(shù)據(jù)平臺;組織優(yōu)化
引言
與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)數(shù)量手段比較,大數(shù)據(jù)技術(shù)具有數(shù)據(jù)類型復(fù)雜、處理迅速、實效性強等優(yōu)點,在智能交通領(lǐng)域運用大數(shù)據(jù)技術(shù),可以采集海量的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)內(nèi)包含許多不可估量的價值,通過挖掘和分析能夠快速得到所需的數(shù)據(jù)信息[1]。針對上述情況,本文提出基于大數(shù)據(jù)技術(shù)智能交通臺數(shù)據(jù)平臺各功能層設(shè)計情況,并提出其在交通數(shù)據(jù)診斷、路網(wǎng)延遲指數(shù)等方面的應(yīng)用。
1智能交通數(shù)據(jù)平臺功能需求
隨著智能交通管控平臺違法數(shù)據(jù)、道路信息增長速度日益加快,過去的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在數(shù)據(jù)保存、處理等方面的性能已無法滿足龐大的數(shù)據(jù)需求。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在對智能交通轉(zhuǎn)向場景的規(guī)律展開分析時,難以從多個維度數(shù)據(jù)類型間創(chuàng)建良好的相關(guān)性聯(lián)系。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用就是為將這些結(jié)構(gòu)或者半結(jié)構(gòu)化的智能交通數(shù)據(jù)實施整合處理,因此,依托大數(shù)據(jù)技術(shù)設(shè)計的智能交通數(shù)據(jù)分析平臺具有的處理功能如下:①過車數(shù)據(jù):處在行使?fàn)顟B(tài)的車輛從卡口、電子警察等智能視頻采集點通過時,能夠準(zhǔn)確記錄該車輛的車牌號、顏色、車型等結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)信息。②車輛違規(guī)行駛數(shù)據(jù):前段配置的采集設(shè)備能從各路口采集車輛是否闖紅燈、壓線、違法掉頭或停車等數(shù)據(jù)。同時,利用智能的視頻采集點或固定源能夠?qū)崟r采集車輛行駛速度、車頭間距等車流量信息。③運用大數(shù)據(jù)技術(shù)設(shè)計的智能交通數(shù)據(jù)分析平臺能夠與信號控制系統(tǒng)實現(xiàn)對接,及時獲取信號控制系統(tǒng)的相位控制等信息。同時,智能交通數(shù)據(jù)分析平臺還具備監(jiān)控和智能交通管控平臺,能夠提供過車信息數(shù)據(jù)、路網(wǎng)信息、違法數(shù)據(jù)等。
2大數(shù)據(jù)背景下智能交通數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)
2.1設(shè)計整體架構(gòu)
智能交通數(shù)據(jù)分析平臺是采用先進的計算機信息技術(shù)、通信技術(shù)、傳感技術(shù)、人工智能等有效整合用于交通運輸信息的管理和控制中,注重人、車與道路之間的協(xié)調(diào),組成一種有利于改善環(huán)境、節(jié)約能源、保護安全的綜合運輸系統(tǒng)。智能交通數(shù)據(jù)分析平臺運用層次化結(jié)構(gòu)模型展開設(shè)計,并根據(jù)大數(shù)據(jù)建設(shè)要求,整個平臺包含數(shù)據(jù)感知、資源層、應(yīng)用層三個層次,數(shù)據(jù)感知層主要任務(wù)就是采集交通信息,資源層旨在管理交通領(lǐng)域的數(shù)據(jù);應(yīng)用層旨在負(fù)責(zé)實時調(diào)度智能交通資源。本次設(shè)計的智能交通數(shù)據(jù)平臺系統(tǒng)能滿足采集、存儲、調(diào)度及處理數(shù)據(jù)等方面的需求,具體架構(gòu)如圖1所示。
2.2各模塊層設(shè)計
2.2.1資源層從智能交通數(shù)據(jù)存儲方面分析,運用數(shù)據(jù)倉庫與挖掘技術(shù)實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的存儲和分析。其中,數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)能夠滿足智能交通數(shù)據(jù)平臺處理海量數(shù)據(jù)的要求,該技術(shù)依托預(yù)設(shè)的存儲模式,把交通領(lǐng)域中的異構(gòu)數(shù)據(jù)根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)實施提取、調(diào)用、處理等操作。同時,根據(jù)預(yù)設(shè)的倉儲模型把數(shù)據(jù)存放在數(shù)據(jù)倉庫內(nèi),借助數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)設(shè)計的智能交通數(shù)據(jù)平臺下數(shù)據(jù)存儲及挖掘架構(gòu)見圖2。
2.2.2應(yīng)用層設(shè)計利用SOA實現(xiàn)智能交通數(shù)據(jù)平臺系統(tǒng)應(yīng)用層的設(shè)計,該層主要包含三個子模塊:①應(yīng)用實現(xiàn)模塊:該模塊旨在完成數(shù)據(jù)的調(diào)度,借助邏輯編程及時實現(xiàn)相應(yīng)的功能;②應(yīng)用流程模塊:大數(shù)據(jù)調(diào)度流程依托專業(yè)的BPEL工具調(diào)度各種資源;③特殊調(diào)度模塊:該模塊的主要任務(wù)是把自定義調(diào)度流程轉(zhuǎn)換成BPEL流程。依托SOA服務(wù)設(shè)計的應(yīng)用層。
2.2.3數(shù)據(jù)表現(xiàn)層智能交通數(shù)據(jù)平臺系統(tǒng)中的表現(xiàn)層是使用者直接參與的界面,用戶可依托瀏覽器、平板、手機等終端設(shè)備瀏覽各種智能交通信息數(shù)據(jù)。該層主要任務(wù)是確保用戶與整個系統(tǒng)的交互性,因此,配備簡潔的外觀、界面框架、各單元控件等。
3智能交通數(shù)據(jù)分析平臺系統(tǒng)的應(yīng)用
3.1智能交通數(shù)據(jù)共享及數(shù)據(jù)診斷
智能交通數(shù)據(jù)平臺系統(tǒng)各功能的實現(xiàn)離不開各模塊之間的信息整合與共享,因此,實現(xiàn)各模塊信息融合的主要方式就是創(chuàng)建信息共享平臺,這個平臺能支持相關(guān)子模塊功能提取所需的數(shù)據(jù)資源及信息共享服務(wù)。此外,一個完整的智能交通系統(tǒng)還必須配置智能交通信息中心、管理中心、智能交通基礎(chǔ)設(shè)備等,它能滿足城市交通信息規(guī)范化發(fā)展要求,包含各類信息性質(zhì)、功能及傳送方法,組成相應(yīng)的信息流機制,對共享的數(shù)據(jù)進行存儲和管理操作。依托大數(shù)據(jù)技術(shù)的相關(guān)功能,這些共享數(shù)據(jù)可以由日益變化的智能交通各數(shù)據(jù)信息提取出來,實現(xiàn)各地區(qū)、不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)庫實施綜合處理,將歷史數(shù)據(jù)遷移至大數(shù)據(jù)平臺下,還要保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性及各種數(shù)據(jù)之間的關(guān)系可以理解。同時,可依據(jù)各模塊不同需求及相關(guān)關(guān)系為客戶提供各種數(shù)據(jù)信息服務(wù),組織內(nèi)部存儲各類數(shù)據(jù)直接輸出來,其他子系統(tǒng)保存相關(guān)數(shù)據(jù)從信息共享平臺提供一系列的查詢功能。此外,大數(shù)據(jù)平臺可以及時統(tǒng)計并輸出道路網(wǎng)絡(luò)的擁堵、事故情況,并能歸納為利于用戶決策的有用信息,例如:利用大數(shù)據(jù)分析,某個路口闖紅燈數(shù)量明顯少于平時,出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)可以設(shè)置報警規(guī)則,提醒出現(xiàn)異常信息[2]。維護者對現(xiàn)場道路智能交通設(shè)施實施排查操作,判定是否存在設(shè)備故障。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)直觀展現(xiàn)道路不均指數(shù),提供最佳的信號機配時/相位方案,便于決策人員制定科學(xué)的決策。
3.2道路網(wǎng)延遲指數(shù)分析
依托大數(shù)據(jù)技術(shù)對各個路口/路段歷史流量進行統(tǒng)計,進一步分析路網(wǎng)的延遲指數(shù)。智能交通延遲指數(shù)求解方法是實際通過旅行時間與自由流通旅行時間相減,若所得數(shù)值為負(fù)數(shù),則設(shè)定為0,表明并未發(fā)生延遲,并把這些數(shù)據(jù)映射至[0,10]數(shù)據(jù)區(qū)間之內(nèi)。如果智能交通延遲指數(shù)較大,說明這個地點的擁堵情況更嚴(yán)重。左側(cè)向使用者展現(xiàn)設(shè)定日期、特點等交通延遲指數(shù)改變情況,來回移動水平滾動條,能夠及時查看不同時間段的延遲數(shù)據(jù)。左側(cè)展現(xiàn)路口、道路等級、行政區(qū)劃等各維度下相對應(yīng)點的延遲指數(shù)和排名情況。通過綜合分析道路延遲指數(shù),能夠為決策人員提供新建道路規(guī)劃等決策提供支持。
3.3道路路口組織優(yōu)化設(shè)計
進行組織優(yōu)化過程中,必須收集相應(yīng)的數(shù)據(jù)信息,包含交叉口現(xiàn)狀圖、事故數(shù)據(jù)、智能交通控制情況等?;诖髷?shù)據(jù)技術(shù)展開分析,可以提供大量數(shù)據(jù)樣本,進而輸出相應(yīng)的數(shù)據(jù)(空間及時間維度)。其中,時間維度主要包含小時、季度、每年、雙休日、工作日等;空間維度由交叉口、行政區(qū)劃、道路等。大數(shù)據(jù)技術(shù)對道路過車流量展現(xiàn)分析,進而獲得城市各區(qū)域不同點一天的高峰表現(xiàn)及不同模式。依托大數(shù)據(jù)平臺,根據(jù)歷史數(shù)據(jù)明確早晚高峰期利用大量例數(shù)數(shù)據(jù)和智能算法,盤點各路段或交叉口早晚高峰出現(xiàn)時間,以此把控整體及局部智能交通分布狀況,達到優(yōu)化智能交通管理方案的目的。
4結(jié)論
綜上所述,在智能交通領(lǐng)域運用大數(shù)據(jù)技術(shù),能有效對車流量數(shù)據(jù)、道路設(shè)施信息等海量數(shù)據(jù)實施存儲和處理。本文從智能交通數(shù)據(jù)平臺入手,進一步闡述依托大數(shù)據(jù)技術(shù)設(shè)計智能交通數(shù)據(jù)分析平臺框架,詳細(xì)介紹應(yīng)用層、資源層等設(shè)計及應(yīng)用情況,以期達到智能交通組織優(yōu)化的效果,并為制定科學(xué)的出行決策提供一定指導(dǎo)。
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作者:梁元貞 單位:廣州涉外經(jīng)濟職業(yè)技術(shù)學(xué)院