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1、浅谈城市交通大数据分析系统平台的建设与应用分析层算法层 数据层车辆涮1I车辆出行OD I车情出行路径I交通流量 I 运行车速踏被询I 分区致据 I卡口如g图1交通大数据分析系统平台架构E兴市交通效掂修助分析应用平台卡口基本信息道路交通流复及车速图2分析系统多维指标体系摘要：随着数据种类的日益丰富化和数据量级的迅猛扩大化，传统的信息化分析手段已经无法适应大数据时代的新环境，交通大数据分析系统平台迫在眉睫。本文结的精细化和定量化要求，基于车牌识别数据，利用大数据分析算法,实现智能化数据处理挖掘和机动车出行指标可视化展示，构建了交通运行分析系统平台，同时借助具体的项目案例，实现了系统分析平台的应用，
2、为“存量规划”时代的到来打下了牢固的数据基础。关键词：城市交通大数据;运行分析平台;大数据AI算法;建设与应用1研究背景近年来，在“增量规划向存量规划转变”的大背景下，政府部门对于规划的精细化、定量化管理提出了更高的要求，大数据在规划中的应用也日益普及。但是随着所掌握数据种类和数据量级的日益丰富化和迅猛扩大化，传统的信息化分析手段己经无法适应大数据时代的新环境，交通大数据分析系统平台迫在眉睫。如何通过交通大数据分析系统平台的建设，更有效地提升数据分析能力，将交通数据应用最大化，助力规划价值的提升，推进以交通大数据为核心的规划应用能力是论文的主要研究方向。2建设目标2.1构建目标（1）总体目标。
3、论文面向市道路交通运行管理需求，基于大数据分析算法,构建市交通大数据运行分析应用平台，基于卡口等多元大数据，挖掘机动车出行需求规律，动态预测变化趋势，支撑拥堵治理、交通组织管理等研究，推进道路交通治理能力现代化建设。（2）具体目标。交通运行分析系统平台建设以智能化数据处理挖掘和机动车出行指标可视化展示为具体目标。智能化数据处理挖掘。以车牌识别数据的挖掘应用为基础，使用大数据技术实现数据信息的接入、汇集、清洗、分析与交通特征提取。机动车出行指标可视化展示。运用WebGlS空间信息可视化技术，生动灵活地展示各种交通指标数据分析成果。2.2 系统架构。交通大数据分析系统平台分成三层，自下而上分别是数
4、据层、算法层和分析层。3关键技术平台旨在通过大数据分析结合可视化技术，从多个角度反应机动车出行特征及城市交通运行状况情况，提供用户全面、完整的城市交通运行情况分析信息。交通运行分析系统平台包含建设卡口数据库建设、形成多维指标体系、搭建大数据Al算法、开发可视化分析平台4项内容。3.1 多维指标体系。交通大数据分析系统由4类共11项指标构成，形成了多维度指标体系。3.2 大数据Al算法。核心算法主要包括信息清洗和信息提取两个部分。信息清洗主要是对原始车牌识别数据进行漂移数据的删除，缺失数据的增补，重复数据的删除等。信息提取是本次数据处理分析的重中之重，主要包括提取清洗后的轨迹数据表，确定交通出行
5、的OD以及出行路径的提取三个部分。其中，大数据算法提取车辆轨迹信息，从而分析区域、道路、区间的路径集分布，对路径相关指标分析有很大意义。3.3 可视化分析平台建设。平台采用图层动态渲染技术，有效提高地图展示响应速度，提升平台体验度。平台支持多时空维度分析，有效提高平台分析能力，满足各类项目的研究范围差异化需求。4平台应用4.1 车辆出行OD分布。通过大数据算法对车辆出行OD信息进行提取，反映车辆出行OD分布信息。平台可以应用于分析街道、社区、卡口间的出行OD分布，分析途经某条道路车辆的OD分布情况。4.2 车辆出行路径。通过大数据算法对车辆时空出行路径信息进行提取，反映城市车辆出行路径分布情况
6、。同时建立轨迹模型结合大数据算法对历史数据进行分析，反映车辆大概率选择的出行路径。平台能够实现判断任意两卡口点间车辆选择出行路径的概率分布，也可以分析途经某条道路车辆的出行路径分布情况，以此判断某条道路的交通拥堵情况。4.3 道路交通流量及车速。通过空间匹配技术将车辆出行路径与道路网进行匹配分析，反映道路流量、道路车速及拥堵指数、交叉口流量等道路交通运行情况。平台可以提供道路交通运行信息。例如：途经某条道路车辆的平均出行时间及里程信息、全天24小时道路/交叉口流量变化信息、城市道路拥堵情况分析等。4.4 应用项目。平台开发后，我们将其成果应用到2019年度市交通流量大数据分析报告项目(以下简称
7、“报告)中，收效甚好。根据本平台运行结果，结合市宏观交通模型等其他分析工具，报告得出了2019年度市交通运行情况，包括工作日高峰路网流量图、各级交叉口流量分布图、交通拥堵指数等。5结语基呈“%量规划”时代的到来，论文通过处理、分析、挖掘海量车牌识别数据规律，实现对交通大数据的处理分析，并通过可视化展示手段，构建了交通大数据分析系统平台。平台的建设与应用可以帮助我们准确掌握城市的实时交通状态与发展态势，同时为城市规划和治理提供了有效的技术手段。参考文献：1张滔，凌萍.智慧交通大数据平台设计开发及应用C2014第九届中国智能交通年会大会论文集.2014.2市规划设计研究院有限公司.2019年度市交
8、通流量大数据分析报告.，20203刘尚魁.基于智慧交通大数据平台系统设计方案J.电子技术与软件工程，2018,141(19)：214.4何承，朱扬勇.城市交通大数据M.上海科学技术出版社，20155王进忠.基于交通大数据的城市智能交通平台J.科学技术创新，2016(26)：54-54.大数据的智能交通体系架构摘要：随着经济的发展，近年来，私家车的数量大幅提高。道路上大量车辆的出现给现有的交通管制系统带来了挑战。为了应对该挑战，交通管制系统不断进行技术上的升级，充分结合了电子计算机技术与互联网技术，总体向着智能化管理发展。主要探讨了大数据交通管理体系的建立，并对一些关键的技术环节进行了深入研究。
9、关键词：大数据；智能交通；NUpReduce;车辆信息1大数据在智能交通领域中的应用特性交通大数据的活化应用将给交通发展带来巨大变化，这主要体现在大数据技术的实时性、分布性、高效性及预测性方面。1.1 实时性每日在交通道路上产生的车辆数据都十分庞大，从庞大的数据库中寻找精确的车辆信息必须经过层层筛选，花费的时间较长。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。对于此问题，采用大数据的相关技术便能解决，即无论数据的存储量如何，依靠大数据技术都能在短时间内调取出想要的信息。1.2 分布性交通数据由多个分支单表组成，各个单表所统计的信息不尽相同
10、。比如车速的检测和车辆信息拍摄是由不同的系统完成的，体现在不同的单表中。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 高效性对于车流量较大的道路，必须采取强制性的管制措施，这样才能最大程度上减少交通拥挤的状况。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。1.4 预判性道路的车辆数量信息可以用于判断道路的拥挤程度。很
11、多现有的导航软件都借用了大数据系统来判断道路出现拥堵的概率和可能的拥堵程度，智能交通管制系统则利用该统计数据来分配道路运行使用量。2交通大数据处理平台介绍智能交通体系对大数据系统的应用有数据的收集、数据的处理等多个方面。现代交通控制平台主要依靠监控视进行数据收集，即通过摄像头捕获车辆套牌信息、驾驶室的情况等。视频类数据的处理所需的条件要高于文字性或数字性信息,视频中每一-帧画面的变动都伴随着时间的变化，这更加提升了对信息处理系统的要求，既要分析数据，又要保证时间上的准确。对于这类数据的处理，现在主要依靠M叩Reduce分布式计算框架，横向与纵向两者的结合可保证视频数据的实效性。3大数据下的智能
12、交通系统框架3.1 系统架构基于大数据架构的智能交通解决方案是覆盖范围更大，可实现立体化全方位的综合性交通管理系统。它在信息采集、动态监控、智链管控等多个环节上都有所拓展，在交通信息的采集方面将多种固定式的信息采集方式综合运用。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：感知层。通过多种终端系统，比如RFID、传感器、摄像头等对车辆运行状况和交通信息数据进行感知和采集。网络层。通过电信能力汇聚网关，接入
13、电信运营商的各种核心能力与短、彩信，定位和IVR等。应用层。通过服务总线，对终端信息进行整合、分析和斡换,将物联网能力和交通控制系统交互，建立完整、高效的智能交通管理系统的应用平台。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 终端设备统一管控该系统能够对多种现场感知设备终端的接入予以支持，对多个终端信息的感知和采集进行统一的管理和掌控。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。终端设备的统一管理这一目标的实现,使智能交通管理系统更加全面，满足应用对终端设备进行监控管理的共同需求。3.2.2 统一数据采集
14、和交换，实现共享城市中常常分布了不同的交通控制系统，这些平台之间的信息共享对整个城市的交通控制而言具有十分重要的意义。在控制交通时，要求各平台之间进行实时信息共享，大数据系统则在该问题上提供了良好的数据对接技术，在信息共享上的贡献非常大。统一的数据采集和交换使数据信息实现了充分共享，从而提高了数据的利用效率。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
15、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结束语综上所述，相比于传统的管理体系，大数据智能管理系统充分体现了计算机和网络技术的效用，解放了大量的交通人力。该系统在交通平台上占据的比例只会越来越大。展望未来的发展前景，大数据技术在现代智能交通领域的应用将全面提升国内智能交通的整体管控水平和信息服务水平。这仅仅是未来发展的一角缩影，更多美好的未来需要我们的努力建设。参考文献川李建国.智能交通发展中的大数据分析j.硅谷，2014(06)2杨正.基于大数据架构的智能交通解决方案J.北京联合大学学报，2014,28(04).
