美国智能交通体系结构
李德森
[摘 要]经济建设进程的加快使得我国的城市化建设工作得到了长足发展，但是城市化发展也引起了许多交通问题的出现，为了有效的处理这种现象，智能化交通系统便应运而生。本文简介了大数据智能交通的应用特性以及管理平台，并对大数据下的智能交通系统架构与功能进行分析。旨在为相关工作者提供借鉴和参考。
[关键词]大数据；智能交通；体系架构
中图分类号：G675 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）48-0302-01
引言
近年来，城市交通堵塞现象愈发严重，各个城市地区都不可避免的出现了交通堵塞情况。虽然我国政府已经出台了相关政策、采取了一些措施来解决这一问题，比如车辆限购、单双号限行等，在一定程度上缓解交通堵塞问题，但其也对人们的日常出行产生了影响。基于此种情况，智能交通系统的发展已经迫在眉睫。大数据的智能交通系统结合了多项先进的科学技术，比如数据通信、电子控制、人工智能等等，这项系统能够更好地服务于交通运输和交通管理控制，使得路、人、车三者之间的关系更加融洽。同时，降低空气污染、提升能源节约率，缓解交通堵塞，减少运营成本。
1 大数据智能交通的应用特性
1.1 高效性
高效性是智能交通与大数据结合的一大特性。尤其是对于车流量较大的道路，强制性管制措施的采取是必要的，可以在最大程度上减缓交通拥挤的状况。对于一座城市而言，大到整个市区的交通管制规划，小到相邻路口信号灯时间关系的确定，都需要调配中心进行统一管理，使之协调运作。大数据的应用对解决统一调配的效率问题有很大的帮助，凸显了其管理的高效性。
1.2 分布性
交通数据的汇总组成单位是多个分支单表，具有分布性。其各个单表的统计信息也是各有不同。例如：检测车速与拍摄车辆信息这两项任务是不同的系统进行控制完成的，并将数据信息在不同表单中进行显示。将这样独立的单表数据集中在一起进行综合分析，从而全面、有效地了解道路上的车流量。但数据的综合汇总工作必须由人工操作完成，会耗费大量的人力和时间，效率较低。此类问题也能够通过大数据的技术予以解决。
1.3 实时性
交通道路的车流量是巨大的，其数据也是庞大的，因此，在进行某精确车辆的数据信息时，需要进行大量的筛选工作，所耗时间较长。同时，现有的交通管制系统对自身储存的信息并不具备分析处理的能力，筛选过程必须依靠人工劳动才能实现。而大数据技术在智能交通中的运用，很好地改善了这种情况，可以对任何车辆信息进行实时调取，节约时间和人力。
1.4 预判性
根据车辆的数量信息，可以对道路的拥挤程度进行判断。例如在一些GPS导航里，运用大数据的技术与系统，可以对驾驶员进行路况预判提醒，分析道路的拥挤及拥堵情况，在智能交通的管制系统里，可以利用该数据进行道路运行的分配。
2 交通大数据处理平台介绍
智能交通系统对大数据的应用体现在数据的采集、分析和处理多方面（图1为交通大数据处理平台框架）。目前对交通信息的数据采集主要是通过监控系统，由摄像头进行车辆套牌信息及驾驶室情况的拍摄。对视频中的拍摄所需信息进行逐帧识别，从而达到预期效果。例如：在公安系统中人脸卡口应用系统的使用，其主要组成为人脸采集设备，一般包括专业的人脸抓拍机等；人脸分析服务器，一般由1u脸谱构成，对黑名单进行实时比对分析；大数据服务器，支持大数据单机版；图片存储服务器，由微视云构成等，此系统的应用，可以使得对人脸信息的搜寻更加便利和快捷。
3 大数据下的智能交通系统架构与功能
3.1 系统架构
大数据背景下的智能交通系统具有覆盖范围广、可实现立体化全方位交通管理的优点。随着交通控制系统的技术升级，所采集的数据信息形式多变，单纯的视频数据占据的比例开始降低，文字信息和图片信息开始增多。大数据智能系统能兼容多种形式的信息，同时，运用统一的分析平台可实现多种形式的自由切换。智能交通系统的基本框架主要分为3层：第一，感知层。其主要功能是对交通数据信息的感知和采集，其终端系统为传感器、RFID和摄像头等；第二，网络层。其主要通过电信能力进行网关汇聚，并针对接入电信运营的一些项目进行定位和IVR等；第三，应用层。其主要功能是进行信息的整合、分析以及转换，通过对物联网和交通控制系统的合理利用，使智能交通管理平台更加的完整和高效。智能交通平台的发展趋势不仅在管制交通上，已经开始与其他的行业进行了对接。
3.2 系统功能
3.2.1 对终端设备进行统一管控
此系统可以对现场的多种感知设备的终端进行接入支撑，并对终端信息进行感知和采集。通过运用管控系统，能对终端设备进行更新升级，也可进行远程控制和远端处理等操作。实现终端设备的统一管理，可以丰富智能交通管理系统，使其更加的全面，满足了终端设备的管理需求。
3.2.2 实现数据采集和交换的共享
一般而言，城市中的交通控制系统是不同的，因此，实现这些平台间的数据共享对整个城市的交通控制来说，具有重要意义。各平台间的实时信息共享，是大数据系统对共享问题上进行优良数据对接技术应用的体现。数据采集和交换的信息共享，在很大程度上提高了数据的利用率和工作效率。
3.2.3 提供业务快速开发工具
业务快速开发工作对图形化拖拽开发的方式予以了支撑，业务人员可以根据市场的需求及时对业务进行开发和调整。同时，还可以根据交通管理的实际需要制订业务流程，使管理业务方面的开发更加便捷、高效。
3.2.4 提供智能通道
近年来，在高速收费站上出现的ETC系统就是智能交通系统和电商合作的最好例子。ETC系统要求将牌照信息和车主的个人信用卡相关联，在ETC车辆通过收费站时自动扣款。这缩短了车辆通过收费站的时间，不仅方便了个人，对于整个道路的交通也有很好的调节作用，在收费站车辆较多时段对拥堵状况的改善效果明显。
4 結束语
总之，基于大数据的智能交通系统的使用，规避了传统交通系统的一些问题，例如工作效率慢和筛选信息任务量大等，节约了大量的人力和物力。在未来，大数据技术将在智能交通领域中进行全面的应用，大幅度提高我国的整体交通管理水平。科研工作者要对其发展的一角缩影进行分析，更加努力地进行钻研，使其更好地为人们服务。
参考文献
[1] 张红，王晓明，曹洁，朱昶胜.基于大数据的智能交通体系架构[J].兰州理工大学学报，2015，41（02）：112-115.
[2] 陈丽.基于大数据架构的智能交通信息处理的研究与设计[J].广东交通职业技术学院学报，2015，14（04）：30-33.
[3] 翟晓丹.大数据的智能交通体系架构[J].科技与创新，2017，（06）：122+125.
