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大数据技术在智能交通中的应用

发布时间:2019-08-12 11:24 作者: 点击:

随着社会经济的快速发展,城市车辆也在迅速增加。传统的交通控制和规划不再能满足复杂的交通需求。交通拥堵影响了居民的生活质量,加剧了环境污染,减少了城市运营。效力。要解决交通拥堵问题,我们必须从根源找到交通拥堵的根本原因 - 除了车辆数量急剧增加外,还有路边车辆不分青红皂白地停车,交通事故以及无法救援和清理该网站及时。面对交通拥堵,公共交通的蓬勃发展是一种有效的手段,但实际上,公共交通还存在资源配置不合理的现象,导致等待时间,拥挤甚至卡在公交车上等问题。如何解决这一系列问题,最后解决交通拥堵问题已经引起了我们的思考。大数据技术的发展为我们解决运输中的这些问题带来了新的思路。大数据技术的战略意义在于,我们可以快速准确地获取和挖掘大量有效的交通数据,建立交通数据处理模型,并允许交通有序运行。本文阐述了大数据技术在交通诱导中的应用,大数据对公共交通的优化,交通安全的优化,提出了主动交通服务模式。

所谓的大数据意味着数据量非常大。 “除了传统的规模之外,通用软件工具很难捕获,存储和管理分析的数据。”这些数据不仅大,而且异构,复杂,不同来源和分散。到处。在Victor Meyer-Schonberg和Kenneth Cookee撰写的《大数据时代》中,大数据是指不使用随机分析的快捷方式,但所有数据都用于分析。

大数据的特征可归纳为四个“V”卷,多样性。或者,它的特征有四个层次。首先,数据量巨大。大数据的起始测量单位至少为P;第二,有许多类型的数据。例如,网络日志,视频,图像,地理位置信息等。第三,价值密度低,商业价值高。第四,处理速度快。最后一点也与传统的数据挖掘技术有根本的不同。

西北大学交通研究中心主任Hani Mahmassani于2012年11月在芝加哥Teradata大分析研讨会上做了题为“旅行和运输应用中的大数据分析”的演讲,讨论了如何使用大量实时数据来增强运输系统。状态分析和预测功能可改善用户体验和交通系统运营效率,创新运输服务,供应链可视化和其他应用。

麻省理工学院和新加坡政府于2007年启动了SMART项目。未来城市交通子项目使用智能手机实时或近实时收集交通需求,并估算居民的旅行活动或地点通过机器学习方法选择行为。虽然大数据在交通领域的应用刚刚出现,但中国的交通研究机构,高德地图和百度地图已经投入实际应用。深圳市城市交通规划设计研究中心于2006年建立了深圳城市交通仿真系统,成为中国第一个将大数据应用于交通的城市。北京已建成交通运营监控调度中心。在上海建立的交通信息中心是目前最完整的数据中心,广州市已建成交通运营指挥中心。可以看出,中国非常重视利用大数据技术解决交通运输领域的各种问题。

大数据技术在智能交通中的应用

道路拥堵是多种原因的结合。路段交通量大,超过道路承载能力;道路基础设施不完善;路段静态交通规划与机动车数量增加不匹配,停车难度和停车障碍导致道路容量下降。近年来,由于城市发展的需要,道路建设越来越多,加剧了交通需求与道路承载能力之间的矛盾。此外,司机的不文明行为也会加剧交通拥堵。交通指导是缓解交通指导的有效手段。以下是交通指南的详细介绍。

传统的交通诱导技术已经不能满足交通运营监控和交通数据采集的需求。首先,中国大部分城市的交通流量监测系统只覆盖了城市的主要道路,收集的交通流量信息不能完全反映交通运行状况。对交通流量的研究带来了困难。其次,它受交通数据的收集,存储和成本的影响。传统的交通数据收集基于随机抽样。采样的随机性决定了数据分析结果的准确性。收集的流量数据主要是模拟数据而不是数字信息,这给存储带来了巨大的挑战。第三,它受地域限制。大多数城市被划分为区域子行业进行交通控制,各部门之间的交通信息交换很少,这对交通数据的收集带来了一定的局限性。

城市交通大数据环境从相关交通信息系统中提取数据,导致数据修补和控制问题。同时,大数据环境中流量分析的关键特征是最大化信息资源的价值,减少决策的模糊性。它在交通流量监测和交通数据收集方面具有以下优势。大数据方法侧重于整体流量数据监控,而不是少量随机样本。

在旅行数据收集和人性化移动数据收集方面,大数据技术往往更加微观,包括公交IC卡数据和手机GPS数据。收集车辆交通数据的主要目的是车辆电子车牌GPS定位技术。

在数据处理中,它克服了数据形式简化的限制,不易存储。从原始静态数据集扩展到静态和动态数据集。数据集主要基于数字数据,模拟数据的采集和转换技术也已更新。大数据处理技术可以为图像处理提供信息,从而大大降低了存储成本。大数据收集与流量相关的非结构化数据,包括Web点击流,文档,社交网络,电话记录以及与人们旅行相关的视频。例如,您可以使用行人发布的微信动态确定人员的位置和交通状况。

可以实时观察交通运行状态。使用道路检测技术,实时访问交通流量,评估交通运行状态,动态显示交通运行状态和交通拥堵,短时间内预测交通状况,相应的交通引导方案和交通管制措施,以及可以评估和调整治疗计划。

公共交通是指在城市内运营的公共汽车和轨道交通,渡轮,索道和其他交通方式。这些车辆都是时间驱动的。资源的不合理分配导致等待时间长,拥挤和拥挤。汽车等一系列问题。大数据技术可以实现资源的合理配置,通过现场实时检测客流量,合理配置公共资源,提高资源利用效率。也。乘客可以使用移动应用程序检查公交车的驾驶状况和车内的乘客流量,供乘客参考,并及时更改行车计划,以避免盲目等待的情况。公共交通是缓解交通拥堵的有效手段。提高公共交通服务质量,使公众真正体会到公共交通带来的便利是公共交通的先决条件。

大数据技术在智能交通中的应用

随着国民经济的不断发展,交通需求越来越大,交通事故数量越来越多,道路交通安全已成为全社会共同关注的问题。人们迫切需要减少道路交通事故的发生,改善道路交通和安全。

在道路交通系统中,由于驾驶员的质量差,车辆的安全性能,环境,道路和气候,这些因素的组合恶化。如果这种恶化因素继续发生,可能会导致交通事故。大数据的实时性和可预测性确保了交通系统对事故的主动警告,从而提前预测事故的可能性。例如,GPS定位技术用于收集车辆的行驶轨迹以确定车辆是否正常行驶。如果发生异常驾驶,则通知交警部门控制车辆;道路环境和设施监测系统用于实时收集道路环境和道路设施信息。大数据的计算分析和处理,通过交通广播或通过手机短信及时释放到附近的交通量;通过大数据技术及时分析恶劣天气条件下的路况,减少雨,雾,雪和雪链发生碰撞的概率。

将大数据应用于应急救援系统可以更准确地定位事故地点,快速通知医疗和消防救援,并可以使用大数据技术将事故信息推送到附近的车辆,以便救援队可以通过救援团队顺利。准备并告知驾驶员备用路径,以便驾驶员可以改变行驶路径。随着车辆的增加,停车困难已成为一个值得关注的问题。解决停车难度问题是管理交通拥堵工作的一部分。将大数据应用于智能交通系统可以主动将相关的交通服务信息推送给用户。例如,电子车牌GPS定位技术用于获取车辆的停车位置和停车时间信息,并且非法停车信息被推送到车主的手机以迅速将车辆驶离,以减轻车辆的停车位置和停车时间信息。道路车辆随意停车造成的交通堵塞。停车引导系统获取车辆位置和附近某个区域的停车场信息,预测到达停车场的时间,并通过手机迅速将附近停车场的信息推送给车主短信或手机应用程序,所有者可以主动选择停车场。或提前预订停车位。

为了避免乘坐高铁的延误,乘客经常提前几个小时去火车站,火车比高速列车需要更多的时间。通过将大数据技术应用于交通运输,出租车公司可以加入高铁运输部门,获取手机号码和旅行时间等乘客信息。出租车公司可以与交通信息中心共同获取行程前后的交通信息,通过大数据处理技术预测从起点到火车站的时间t,将路线推送给乘客,并使用乘客坐出租车。在适当的时候,乘客的GPS定位技术可用于获取乘客出发地和附近的出租车信息。通过实时交通信息服务,出租车司机可以选择最快的路线以最快的速度到达火车站,从而节省乘客。部分时间。

本文从理论上阐述了将大数据技术应用于交通运输领域的优势,并提出了解决使用大数据技术解决停车难度和高速行驶时间长的问题的解决方案。

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