大數據智能化對交通管理影響

⑴ 智能交通這個行業的前景如何

我來講下智能交通的智能隧道方面發展吧~

隨著我國經濟快速發展，全國交通基礎設施進展迅速，我國已經成為世界上隧道最多，建設速度最快的國家。在新基建模式下城市與城市之間通過一系列的通道建設，形成了新的城市交通網路，我國的隧道研發與製造不斷發展壯大。

隧道作為高速路段的一個特殊附屬設施，是需要特別關注的，其封閉的構造內擁有數量龐大的設備。但是現有的管理系統存在硬體標准高、軟體水平低，智能檢測系統運用少，自動化程度低，以人工巡檢為主的情況。「養護管理難、應急處理難、安全管理難」成為了隧道運營管理的發展瓶頸。

以互聯網+和大數據為基礎對其進行數字化改造，形成低成本高效率的運營方式。那麼以higihtopo的只能隧道為例，給大家講解下其發展：

可視化管理系統直擊運維難點

1、細化運維鑄就行業領先者

隧道運維管理的精細與否，對於防止事故發生、減少事故損失有著至關重要的作用。在傳統運維模式下會出現：隧道內通風以及消防設備出現故障；內部照明、指示標、引導等設備性能變差；監控設備設置出錯無法有效掌控當下狀態做不到及時響應，不能准確掌控隧道內機電設備狀態；隧道系統難以一體化等情況，造成運營困難和大量安全隱患。

而可視化展現的是隧道全局，可通過遠程操控隧道內的風機或指示標，及時調整通風系統的運作方式。訪問隧道內不同設備，及時掌握其運行狀態。在出現緊急情況時，監控、交通管控、消防系統能夠協同工作，解決險情防止損失進一步擴大，從細節上決定成敗。

降低能耗符合時代發展

目前，我國隧道照明大多數採用高壓鈉燈。其電費高昂，2km左右的隧道每年就要消耗38萬元。照明線纜數量巨大布設復雜，給排查檢修帶來了不小的難度。調光控制較為落後，使得燈具長期陷入全功率負荷狀態，也容易因線路三相不平衡引發安全事故。採用數字化管理，改變了其用電方式，可根據交通量的變化，自行調光。減少出現隧道路面過亮、或明暗不均影響駕駛的現象發生。合理的進行電力資源配置，做到了綠色運行，減少了能耗成本。

3、高效應急處理減少損失

隧道是一個狹長的密閉空間，發生火災險情時，煙霧擴散快但不易排出，引導疏散難度大，救援空間有限。通過綜合監控系統可利用煙感以及多位監控設備，及時對隧道內部情況進行監測。通過車輛聯網監控對具有危險性的車輛進行定位。一旦出現險情，該路段立刻進行報警封閉，調動內部排風系統並預先啟動消防措施做到初步的搶險工作，配合外部救援行動形成雙重保險。

更多資料

圖撲軟體（Hightopo）是由廈門圖撲軟體科技有限公司獨立自主研發，基於HTML5標准技術的Web前端2D和3D圖形界面開發框架。非常適用於實時監控系統的界面呈現，廣泛應用於電信網路拓撲和設備管理，以及電力、燃氣等工業自動化 (HMI/SCADA) 領域。Hightopo提供了一套獨特的 WebGL 層抽象，將 Model–View–Presenter (MVP) 的設計模型延伸應用到了 3D 圖形領域。

⑵ 大數據對交通行業有什麼影響

第一，為用戶提供服務內容越來越精準。有賴於基於大數據的交通路網動態分析，為用戶提供了出行的實時方案選擇。

第二，交通通行效率越來越高。這也有賴於各種各樣的互聯網感知器，對復雜天氣、事故、各種突發事件的實時分析，使得交通管理部門掌握了更多的交通狀況，及時做出反應。

第三，現場人工執法越來越少。有賴於基於大數據的行為分析，交通執法的事情都變成一個事後的非現場的執法。

第四，交通服務自動化程度越來越高。移動支付和各種自動化設備的應用，自助服務和無感服務普遍應用。

第五，交通主管部門的決策越來越科學。政府對重大政策的制定和推出越來越依賴於對交通行為的分析，最典型的就是廣州限外地牌照這件事情，專業機構通過數據分析發現廣州道路擁堵的症結。

⑶ AI會給交通這方面帶來什麼變化

帶來的變化應該是方方面面的叭，最近一直在炒無人駕駛嘛，這個就是人工智慧帶給交通的變化！

首先從交通工具上來說，未來，無人駕駛應該會成為主流，不論是汽車還是高鐵應該都會採用人工智慧，然後發展無人駕駛，而且我們現在應用的導航也越來越高級，這個應該也屬於人工智慧帶來的變化之一吧。但是其安全性還是有待於進一步的檢驗的，需要進一步提高，但是只要我們稍加註意，其進步性還是大於其弊端的。

除了這些，人工智慧AI將還會在交通的其他領域有很大的影響，只是我認為，在利用人工智慧時，還是離不開人工的控制，以保障其能發揮最大的作用！

⑷ 如何運用交通大數據智慧出行

2015年兩會上，「大數據（big data）」一詞首次寫入政府工作報告。在交通領域，大數據一直被視作緩解交通壓力的技術利器。應用大數據有助於了解城市交通擁堵問題中人的出行規律和原因，實現交通和生活的和諧，提高城市的宜居性，為政府精準管理提供基於數據證據的綜合決策。

隨著手機網路、全球定位系統（global positioning system，GPS）/北斗車載導航、車聯網、交通物聯網的發展，交通要素的人、車、路等的信息都能夠實時採集，城市交通大數據來源日益豐富。在日益成熟的物聯網和雲計算平台技術支持下，通過城市交通大數據的採集、傳輸、存儲、挖掘和分析等，有望實現城市交通一體化，即在一個平台上實現交通行政監管、交通企業運營、交通市民服務的集成和優化。

⑸ 如今智能化成為未來發展趨勢，那麼智慧高速智慧公路也可以

智慧交通是在智能交通的基礎上，融入了物聯網、雲計算、大數據、移動互聯網、人工智慧等新技術。通過高新技術匯集交通信息，對交通管理、交通運輸、公眾出行等等交通領域全方面以及交通建設管理全過程進行管控支撐，使交通系統在區域、城市甚至更大的時空范圍具備感知、互聯、分析、預測、控制等能力，以充分保障交通安全、發揮交通基礎設施效能、提升交通系統運行效率和管理水平，為通暢的公眾出行和可持續的經濟發展服務。

大數據分析、智能決策為智慧交通主要技術特徵

智慧交通運用大數據技術從海量數據中提取有價值的信息，實時分析、預測、調控交通運輸需求，促進交通運營效率、道路網通行能力和設施使用效率的提升。基於行業管理和信息服務需求，利用人工智慧最新技術，將動態交通大數據、實時動態交通分配、交通誘導措施等緊密聯動，實現交通運輸基礎設施和運載裝備的智能控制、行業智能管理以及信息智能服務。

——更多數據參考前瞻產業研究院發布的《中國智慧交通行業市場前瞻與投資規劃分析報告》。

⑹ 智能交通五大特徵大數據平台應用功能強

智能交通五大特徵大數據平台應用功能強

大數據、雲計算，已逐漸為互聯網企業廣泛應用，而將這種理念應用在交通管理服務中的，並不多見。煙台市交警支隊從2010年開始建設大數據、雲計算平台，到2013年底基本建成，在不斷完善中，大數據、雲計算的智能交通系統在交管中發揮了越來越重要的作用。

智能交通有以下五個基本特徵

分析當前我國交通發展現狀和技術生產力發展情況，可以認為應具有以下幾點特徵。

特徵一：交通要素泛在互聯

包括道路、橋梁、附屬設施等交通基礎設施，車輛、船舶等運輸裝備，以及人和貨物在內的所有交通要素，在新的感測、自組網、自動控制技術環境下，能夠實現彼此間的信息互聯互通和自動控制，交通基礎設施、運輸裝備將具備多維感知、智慧決策、遠程式控制制、自動導航等功能，實現主動預測、自動處置。

特徵二：虛擬與現實相結合，線上與線下相配合

未來的交通運輸系統將由用戶在網路上提出客貨運輸需求，運輸系統在接收網上運輸需求以後，利用大數據、雲計算、人工智慧等技術手段在網路上解析運輸需求，提出運輸策略，制定運輸計劃，然後再交由線下的交通運輸設備設施去完成實際的運輸生產。

特徵三：門到門一體化綜合運輸

對用戶而言，未來的交通運輸系統就是一個整體的運輸服務提供商。用戶無需了解交通運輸系統內部的構造與運作方式，只需要提供從a到b的運輸需求，系統自然會提供一整套的解決方案，包括票務的「一票制」，運輸組織的多式聯運、無縫銜接、連續性和全程性。

特徵四：應需而變為用戶提供適應性服務

在全面感知、實時通信、海量數據分析能力不斷提升的前提下，用戶與系統平台交互更加頻繁密切，使交通運輸系統更加具有類人的智慧，可以根據實際情況的變化，應需而變，為各類用戶提供個性化的、多樣化的、以人為本的運輸服務。

特徵五：運輸生產組織和管理高可靠性和高效能

智慧交通包含智能化的交通基礎設施、智能化的交通運輸裝備、智能化的運輸組織服務等。生產組織和管理者對各種運輸要素的掌握更加詳細、及時、准確，對各種風險能夠更加有效地控制和應對，並能夠通過智能技術使得運輸生產的策略更加科學，運輸生產組織和管理可靠性更高、效能更高。

智能交通綜合平台應用效果

大數據平台試運行收獲多

10月15日，從承德交警支隊視頻綜合應用警務平台新聞發布會上獲悉，市區一天就出現違反交通規則行駛734起，市交警部門根據以上狀況，迅速做出反應，將當前工作重點及時調整，開展了機動車違規行駛專項整治。這種針對問題做出的快速反應得益於市交警目前引入實施的「大數據」平台建設。

以往交警使用的系統設備全部為模擬產品，大部分工作環節需人工操作，工作效率低、重要線索無法及時發現，無法實現精細化管理和應用。為改變這種狀況，我市交警部門實施了「大數據」建設，引入實時指揮、違法狀況分析、布控報警聯動、套牌檢測、軌跡分析等功能。平台試運行一個月，通過技術手段，分析判斷出500多輛套牌嫌疑車輛，其中近20輛為計程車。

交通信號智能管控

煙台市2011年引入智能交通管理系統，包括「一個管控平台，十二大集成系統」建設，共增設高清監控328處、電子警察103個路口、卡口23處，智能誘導系統41處、流量採集點49處、智能信號控制300處。系統投入使用後，城區闖紅燈、不按導向車道行駛等違法率降低50%；早晚高峰主幹道同行速度提高14.6%和12.1%，道路通行能力提高13.5%，城區擁堵程度有「中度擁堵」下降為「輕度擁堵」。

除去交通信號系統的智能管控，煙台市率先實現了市區主幹道的公交車交通信號優先。煙台市1路公交行駛路線貫穿煙台市最繁華的南大街全線，全長近20公里。煙台市交警支隊交警王健對記者說：「1路公交全部車輛安裝了信號發射器，要通過的25個路口也全部安裝了信號接收裝置，當1路公交接近路口時，信號燈會根據1路公交的車速和距離，適時調整信號燈時長。1路公交全程運行時間縮短5—10分鍾。」但是牽一發而動全身，1路公交得到了信號優先，就將影響周邊交通流量，而智能交通系統就需要找到其中的平衡點，「這些都是通過大量數據的計算得到的結果。」

除去緩解城市交通擁堵，大數據、雲計算的智能管控系統還能實現更多更強大的功能。比如，乘客打車時物品遺落，但無法說清車牌號。交警接到報警後，根據乘客乘車行駛的線路和時間，用時不到5分鍾，就檢索到了乘客所乘車輛；凌晨時間通行的車輛，除去計程車外，一般情況都會單向行駛，不會在市區內亂轉。一旦凌晨時段一輛汽車反復通過某幾個路口，就可能存在違法行為嫌疑，系統會自動報警。而對於可能存在的假牌、套牌車，智能管控系統會自動甄別車牌號並報警。特別是套牌車，同一時間不同路段出現2個同樣號牌，系統同樣自動報警。系統啟用以來，共查處假套牌車276輛，協助偵破刑事治安案件40起，涉嫌金額達2000萬元。在刑事案件中，很多會跟蹤受害人。通過系統，很迅速就可以得到跟蹤車輛的信息。智能平台可以為公安各警種提供服務。

沿著智能交通發展的前沿技術，在大數據和物聯網等環境的支持下，未來的智能交通，車輛開始成為道路交通信息源，高速行駛的汽車上可以隨時接入寬頻互聯網，手機可與汽車對話，駕駛員的血壓和心跳等身體狀況在線監控、一旦需要可通過車路交互發給有關單位，大型貨車和客車的自動編隊運行已經在公路上試驗，自動行駛從實驗室走向應用的步伐在加快……

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⑺ 大數據之於智能交通意義重大仍面臨五大難題

大數據之於智能交通意義重大仍面臨五大難題

日前，在2015中國智慧城市國際博覽會上，來自台灣的勤亞科技張及人透露「台灣政府在將近九年前就開始規劃所謂的大的交通數據雲，用數據來管理整個交通出行。比如通知你從A到B大概走多少時間，這個時間給你選擇走西會更快或者更慢一點，通過這種模式來做。」在公共交通部門，張及人稱台灣已經全面做到了公車到站提醒，准確率在96在97%。「這樣大家坐公交時不會浪費時間，能合理地安排自己的出行計劃。」在計程車和商用車方面，「台灣有一個服務廳，可以清楚地告訴調度公司，在某個天氣、時間、路口會有比較多乘客，只要買了這個服務，系統會高速你客人在哪裡，這就是大數據做的應用。

大數據之於智能交通意義重大

智能交通建設和運營的過程中，從視頻監控、卡口電警、路況信息、管控信息、營運信息、GPS定位信息、RFID識別信息等每天產生的數據量可以達到PB級別，並且是指數級的增長。雖然絕大部分數據是「沉睡的數據」，但按照相關規定，需要對數據進行有期限或無期限的保存，這無疑給用戶在存儲成本上帶來壓力，而通過監控攝像機前端智能技術和大數據分析技術的應用，很好地解決了行業用戶的此類問題，給用戶帶來經濟效益，同時也可以將工作人員從紛繁復雜的監控畫面中解放出來。

大數據之於智能交通的意義，可以解決跨越行政區域的限制，實現數據信息的共享，在信息集成優勢和組合效率上，有助於建立綜合性立體的交通信息體系；另外在車輛安全、交通資源配置以及利用大數據的快速性和可預測性能提升交通預測的水平都有極大的幫助。

大數據支撐智能交通發展仍面臨五大難題

隨著移動互聯網、大數據、車聯網等技術越來越多地滲透到交通領域，百姓的出行將越來越高效便捷，同時也有利於管理部門為社會提供更好的公共交通服務。藉助移動互聯網、雲計算、大數據、物聯網等先進技術和理念，將互聯網產業與傳統交通運輸業進行有效滲透與融合，形成具有線上資源合理分配，線下高效優質運行的新業態和新模式。積極用好大數據技術來支撐交通運輸行業科學決策。交通運輸部正在推進開展行業信息資源整合，同時也與互聯網企業開展合作，利用定位大數據和智能化分析技術，成為科學決策的技術支撐。

不過，大數據雖然支撐著智能交通的前行，但其發展道路上難免要歷經磨難，從目前來看主要存在五個問題。

問題一：海量設備管理問題

隨著系統規模擴大，前端設備點位增加，設備故障點也呈幾何級數增長，管理人員僅忙於應付設備故障，無暇他顧。以電子警察系統為例，目前一、二線城市基本都實現了電警設備在重點路口、路段的全覆蓋，建設規模均有上千台攝像機及相應的控制設備，由於各廠商產質量量良莠不齊，前端設備實際完好率不高。設備故障未暴露，或暴露但沒有得到及時維護的現象非常嚴重，給業主造成了大量的投資浪費。

問題二：統一標准和技術規范

國內智能交通系統項目的建設先於行業統一標準的推出。在缺乏標準的條件下，許多地區的智能交通系統自成體系，缺乏應有的銜接和配合，標准互不統一。即便在城市內部，道路上的感測器標准也非常混亂，因為感測器設備生產企業缺乏統一的介面標准。標准和規范的混亂妨礙了交通數據的獲取，從而無法進行交通流的分析和預測。在高速公路收費系統方面，各省或地區內建設的網路一卡通或不停車收費系統，也沒有統一指導和標准，為將來的全國聯網造成了困難。

問題三：系統可靠性與穩定性

智能交通系統復雜度和整合程度越來越高，而系統的健壯性卻沒有同步提高，往往有牽一發而動全身的問題出現。以某地級市為例，智能交通系統由近200台伺服器和2千多台前端設備組成，包括信號控制、交通流量採集、交通誘導、電子警察、卡口等子系統，數據要和省級交管平台、區縣級交管子平台、公安業務集成平台等系統相連。系統具有流程復雜、業務系統眾多、客戶端分散等等一系列特點。業主竭盡全力為了保證業務系統的正常運行，但還是經常出問題。系統及網路結構復雜是一方面，業務系統眾多無法「照顧」過來才是最嚴重的問題。

問題四：數據源的質量

智能交通應用需要高質量的數據源，而目前設備長時間運行的性能得不到保證，數據質量不高限制了智能交通業務高水平的擴展應用。現代化的交通誘導和交通信號控制需要實時准確的交通流量數據以供交通狀態判斷以及短時交通預測使用。而由於目前系統健壯性不足，難以自行判斷數據質量，從而使得交通誘導和信號控制系統不能發揮預期效用，從而影響了整體智能交通系統的投資價值。

問題五：信息安全問題

由於智能交通兼具交通工具帶來的移動特性和通信傳輸所使用的無線通信兩方面的特點，它也就集成了無線網和移動網兩大類型網路的安全問題。然而，當前針對智能交通的研究還只是偏重於其功能的實現，忽略了其信息安全問題。實際上，無論是從信息的收集、信息的傳輸、信息的處理各個環節，智能交通都存在嚴重的信息泄露、偽造、網路攻擊、容忍性等安全問題，亟須受到人們的關注和重視。

結語：未來伴隨著移動互聯網、大數據、車聯網等技術越來越多地滲透到智能交通，將會使我們的出行越來越便捷、高效、舒適。對於管理部門來講，通過智能交通設施大數據分析預測出行規律和趨勢，科學安排各項保障工作，為全社會提供更好的公共交通服務。

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