观点 | 大数据入局智能交通，能改变堵堵堵的现状吗？— 工业风向标

如今，智能交通早已应用甚广。那么未来，当智能交通遇上大数据会是一种怎样的体验？坐在无人驾驶的汽车里，交通在大数据管控下早已没有拥堵，吃个早餐提前订好车位，省心省时又省力。

城市车辆剧增 交通拥堵成大问题

随着城市人口的增多和汽车的增加，城市交通问题日益突出。在许多大城市，由于过量的汽车，经常导致交通阻塞，交通事故频繁，大气遭到污染等。交通问题已经给城市社会经济发展带来了严重影响。

2.79 亿

截止2015年年底，全国的机动车保有量达到2.79亿辆，机动车保有量超过1000万辆的有12个省，城市汽车保有量超过200万辆的有11个城市，其中北京超过450万辆。

路网不畅、设施不足、交通拥堵等问题越来越突出；行车难、停车难、交通秩序混乱等问题日益突显，对城市交通管理造成的冲击和压力越来越大。

交通拥堵、交通安全问题日益严重，因此及时获取交通数据并利用数据构建交通数据处理模型将成为改善城市交通的关键，而这些问题将通过大数据技术来解决。

大数据与智能交通 碰撞火花共同发展

当大数据与智能交通相遇，就像干柴遇上烈火，一点即着。

我们先看一个目前比较突出的问题：最近几年，交通管控系统应用普遍，虽说交通违法情况有了遏制，但是拥堵问题却一直无法解决。而想要缓解交通拥堵的问题，就需要利用交通大数据。

数据采集与存储

随着智能交通系统建设规模的不断扩展，交通大数据采集的范围、广度和深度将会越来越大。交通大数据由交通检测数据、视频监控数据、系统数据和服务数据构成，而这些数据一般通过GPS定位信息、视频监控、路况信息、管控信息、营运信息等数据获得。

据工业风向标了解到上海市的卡口将近6600多个，而每一天将会产生近8000万的通行数据，会有许多视频、图片以及通行记录。再利用二次识别技术，对这些采集的车辆图片和视频进行分析，可以获得准确的数据资源。

数据分析与应用

大数据分析可以让机器和设备在应用上更加智能化和自主化。例如，大数据工具曾经就被谷歌公司利用研发谷歌自驾汽车。丰田的普瑞就配有相机、GPS以及传感器，在交通上能够安全的驾驶。

大数据的分析与应用，需要千亿数据的秒级返回的检索能力，而这种能力将需要高效的云计算产生。基于深度学习的智能分析算法，将会对交通大数据的分析起到很好的支撑作用，也会为交通管理带来更有效的数据支持。

整合车辆大数据 服务智能交通

　　

道路拥堵是建设智能交通系统面临的一个重点问题，我们可以通过高清视频监控、卡口数据以及线圈微波采集数据，再利用大数据技术，就可以实现路口的自适应以及信号配时的优化。

通过大数据分析，获得某些区域的路口通行能力，用于红绿灯的配时优化，以达到区域内路口的通行效率提升。同时根据早高峰时间段、节假日以及主要关键路口的多维度通行情况，来人工或者系统自动设置不同的配时，以提高交通通行能力。

另外，我们在对视频监控和卡口数据进行二次识别的时候，也能分析出车辆的轨迹。对车辆大数据进一步挖掘，就能够实现对车辆的全面监控。

我们还可以通过智能算法和二次识别，得到多维度的数据，例如车牌、车牌颜色、车型、车标等，然后在某些特定的场景下加以分析运用。

智能交通  驶向未来

智能交通这个词，这几年以前所未有的频率不断出现在人们的视野中，而出行的人也越来越深切地感受到了智能交通的建设发展给生活带来的巨大变化。

作为未来交通系统的发展方向，智能交通的技术与手段正在日新月异地发展，先进的信息技术、数据通信传输技术、电子传感技术等有效地集成运用，高科技使传统的交通模式变得更加智慧、安全、节能、高效。

可以预计，在未来，智能交通的应用将会非常广泛，我们的出行也将越来越方便......

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本文摘编自搜狐网，如侵删

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本文来自公众号“工业风向标”
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