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大数据运用于智能交通具有七方面意义
小工具栏: 【字体: 点击次数: 发布日期:2015年04月18日

随着我国汽车保有量在近年来急剧增加,交通拥堵、交通污染日益严重,交通事故频繁发生,这些都成为了各大城市亟待解决的交通管理问题。智能交通成为改善城市交通的关键所在。为此,及时、准确获取交通数据并构建交通数据处理模型是建设智能交通的前提,而这一难题可以通过大数据技术得到解决。
智能交通需求与大数据契合
智能交通整体框架主要包括物理感知层、软件应用平台及分析预测及优化管理的应用。其中物理感知层主要是对交通状况和交通数据的感知采集;软件应用平台是将各感知终端的信息进行整合、转换处理,以支撑分析预警与优化管理的应用系统建设;分析预测及优化管理应用主要包括交通规划、交通监控、智能诱导、智能停车等应用系统。
系统利用先进的视频监控、智能识别和信息技术手段,增加可管理空间、时间和范围,不断提升管理广度、深度和精细度。整个系统由信息综合应用平台、信号控制系统、视频监控系统、智能卡口系统、电子警察系统、信息采集系统、信息发布系统等组成。以达到四方面的目标:提高通行能力、减少交通事故、打击违章事件、出行信息服务。
在各城市建设智慧交通的过程中,将产生越来越多的视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等数据,每天产生的数据量可以达到PB级别,并且呈现指数级增长。
大数据用于智能交通的积极意义
第一,大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。交通大数据的虚拟性,有利于其信息跨越区域管理,只要多方共同遵照相关的信息共享原则,就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题。
第二,大数据具有信息集成优势和组合效率。大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系,通过


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