大数据背景下城市智能交通的数据技术应用

孙诗雅 对外经济贸易大学统计学院

在近些年的发展中，城市发展的脚步逐渐加快，城市中车辆的数量越来越多，无形中给城市交通管理工作带来了挑战。在现阶段交通需求下，城市智能交通成为必然发展趋势，在大数据背景下，将数据技术应用到城市智能交通中，能更好地适应现代化的城市交通需求。因此，基于大数据背景下，探析数据技术在城市智能交通中的应用是非常有必要的，本文首先概述了大数据的相关内容，接着论述城市智能交通以及智能交通数据处理体系的构成，最后从四个方面重点论述数据技术在城市智能交通中的应用。

一、大数据

(一)大数据的发展现状

现阶段，大数据应用到了各行业中，其逐渐成为行业中最具竞争力的部分。随着信息化和数字化进程的不断推进，人们对数据的需求也越来越大，大数据技术的应用领域也在不断拓展。在互联网、金融、医疗、零售、制造、交通等多个领域，大数据技术已经得到广泛应用，为企业提供了更多的商业机会和发展空间。

在互联网领域，大数据技术被广泛应用于用户行为分析、推荐系统、广告投放等方面，帮助企业更好地了解用户需求，提高用户体验，促进业务增长。

在金融领域，大数据技术可以帮助银行、保险公司等金融机构更好地进行风险管理、客户分类、反欺诈等工作，提高服务质量和效率。

在医疗领域，大数据技术有助于医院提高医疗质量、降低成本，同时也为医生提供更好的治疗方案和决策支持。

在零售领域，大数据技术可以帮助零售商更好地了解消费者的行为，优化商品布局和供应链管理，提高销售效益。

在制造领域，智能制造、自动化制造、数字化制造成为可能。

在交通领域，大数据技术可以帮助城市管理者更好地进行交通规划和优化，提高城市的交通运行效率和环境友好度。

总的来说，大数据技术的发展现状仍处于快速增长阶段，各行各业都在积极探索如何利用大数据技术创造更多的商业价值和社会效益。随着技术的不断进步和应用场景的不断丰富，大数据技术将继续发挥着重要作用，成为推动产业升级和社会发展的重要动力。

(二)大数据的定义内容

大数据是指规模庞大、种类繁多的数据集合，由于数据量庞大且涉及多个维度，传统的数据处理工具和方法已经难以满足需求，所以应采用更先进的算法来进行数据的处理，由此来提高数据的利用率，提升数据价值。大数据的特征较为明显，其中，数据种类多表现在数据的多样性、繁杂性，这表明数据需要有更大的存储空间；数据处理速度快意味着对数据的实时性要求高；数据价值高意味着从大数据中挖掘出有用信息的能力能够为企业带来竞争优势。

大数据已经普遍应用到了多个领域中，以下对几个重要的领域进行简要概括，其中，在金融领域，大数据可以帮助银行和保险公司更好地了解客户需求，提高风控能力；在医疗领域，能够更好地实现精准医疗和高效医疗，提升医疗服务水平；在电商领域，大数据可以帮助电商企业实现精准推荐，提高销售额，同时也能够更加全面地了解市场需求，从而不断优化自身的产品、服务和业务，最终提升电商企业竞争力。

二、城市智能交通

基于大数据背景，城市智能交通应运而生，这是基于传统管理方，更为智能的交通模式，是时代发展的必然趋势。通过利用大数据技术来进行交通管理，不仅能够实时进行交通监管，优化交通流量，降低拥堵率，提高出行率，而且能够带给大众更加便捷灵活的出行体验。通过智能交通信息化系统，市民可以轻松获取交通信息，包括交通拥堵情况、公交车实时位置等，从而做出更明智的出行决策。此外，城市智能交通系统还可以整合各种出行方式，包括地铁、公交、共享单车等，实现多式联运，提高出行便利性。

随着科技的不断发展，城市智能交通系统将会不断完善和升级，为城市的交通管理和市民的出行体验带来更多便利和效益。同时也需要政府、企业和社会各界共同努力、密切协作，共同推动城市智能交通系统的建设和发展，让城市交通变得更加智能、便捷和可持续。

三、智能交通数据处理体系的构成

数据采集。智能交通系统通过各类传感器(如视频监控、雷达、车载传感器等)采集交通运行状态、车辆信息、道路状况等数据，将传感器所收集到的数据向中心服务器进行输送，以完成数据的采集工作。

数据传输。利用网络技术手段，将数据进行传输，在此过程中要确保数据的准确性，高效的数据传输能确保数据的实时性和有效性，由此从根本上提高数据处理率。

数据存储。通过应用大数据存储技术，存储并管理交通数据，另外通过分布式存储系统，实现对大规模数据的存储。

数据清洗。数据清洗即为对采集到的数据进行处理，将无用的数据、错误数据进行删除，以确保数据的准确性，并做标准化处理工作，进行规范化的数据整理，确保数据的统一性。

数据分析。利用数据挖掘、机器学习等技术，对交通数据进行分析和建模，提取有价值的信息和规律，为交通管理决策提供科学依据。

数据展示。将经过处理分析的数据以直观、易懂的形式展示给交通管理者和公众，帮助他们了解交通状况、做出合理的决策。通过数据可视化技术，可以呈现交通热点、路况预警等信息，提高交通管理的效率和精准度。

总的来说，智能交通数据处理体系是一个复杂的系统，涉及数据采集、传输、存储、清洗、分析和展示等多个环节，因此更需要多种技术之间高效配合完成，由此实现交通数据的有效利用。只有不断优化和完善这些环节，才能更好地提升交通管理的水平和效果。

四、数据技术在城市智能交通中的应用

(一)通过采集和分析各种交通数据，更好地了解城市交通状态

通过使用先进的技术和工具，我们可以实时监测城市各个交通节点的情况，了解道路上车辆的实时流动情况以及拥堵的原因和程度。这些数据不仅可以帮助我们更好地了解交通状况，还可以帮助我们预测未来的交通流量，从而制定更加有效的交通管理策略。通过分析交通数据，可以发现一些交通瓶颈点，比如常常出现拥堵的路段或十字路口，我们可以对这些瓶颈点进行优化，通过改变交通信号灯的设置或增加道路容量来减少拥堵情况。

同时，可以通过数据分析找到一些交通规律，比如某个时间段某条路段的车流量较大，在这个时间段增加公交车班次，以缓解交通压力等。此外，通过交通数据分析，我们还可以发现一些交通安全隐患，比如经常发生事故的路段或交叉口，以数据为根本分析点，由此判断事故发生的原因，并给予有针对性的建议，比如增加交通标志标线、设置交通监控摄像头等。

(二)数据技术可以帮助城市智能交通系统实现实时监控和调度

将大数据技术应用到城市智能交通系统中，各类交通信息内容能够更好地被监控。这些数据可以通过传感器、摄像头、GPS等设备实时采集，并通过云计算技术进行处理和分析。通过这些数据，交通管理部门可以及时发现交通拥堵、事故等问题，并及时采取措施进行调度，以缓解交通压力和提高交通效率。

此外，数据技术还可以帮助智能交通系统实现更精确的路径规划和导航。通过智能交通系统，为驾驶员提供最优的驾驶路线，从而用最短的时间到达目的地。同时，智能交通系统还可以实现车辆之间的信息交互，协同驾驶员进行实时路况分享，提高整体交通流畅度。

(三)数据技术可以帮助城市居民更加便利地规划出行路线

通过数据技术，城市居民可以利用智能手机上的地图应用快速获取最优的出行路线。这些地图应用可以根据实时交通状况，推荐最快捷的公共交通或驾车路线，避开拥堵路段，减少出行时间。此外，数据技术还可以帮助城市居民预测未来交通状况，提前规划出行路线，避开高峰时段和拥堵路段。

除了交通规划，数据技术还可以帮助城市居民更便利地选择出行方式。在城市智能出行平台中，有多种出行方式可供市民选择，市民可以根据自己的时间来选择最优的方式，由此提高出行率。

总的来说，数据技术的发展为城市居民提供了更加便利的出行规划方式，让他们可以更高效地安排出行计划，由此提高时间成本，出行体验感也会更强。希望未来数据技术可以进一步发展，为城市居民带来更多便利和舒适的出行体验。

(四)数据技术可以实现交通路况数据和气象信息的采集

通过安装在交通要道上的传感器和监控设备，可以实时监测道路上车辆的密度、速度以及道路的通畅情况。通过这些数据的采集和分析，交通管理部门可以及时调整交通信号灯的时序，优化道路通行方向，减少拥堵和排放，提高交通的运行效率。

同时，通过采集气象信息数据，在天气恶劣的情况下，交通部门能够更好地管理交通。如，当下雨或下雪时，道路容易出现湿滑或结冰现象，容易引发交通事故。通过气象信息的实时采集，交通管理部门可以及时做出应对措施，如，派遣清雪车辆或警告驾驶员注意道路情况，从而减少交通事故的发生。

综合利用路况数据和气象信息的采集，数据技术可以帮助城市实现智能化的交通管理，提高交通效率，减少交通事故，进一步改善城市的居民生活质量。

五、结语

总的来说，数据技术在城市智能交通中的应用可助力改善城市交通管理和居民的出行体验，实现交通系统的智能化和高效化，推动城市交通向更加便捷、安全、环保的方向发展。希望在不久的将来，越来越多的城市能够充分利用数据技术，打造智能交通系统，实现城市交通的可持续发展。

参考文献：

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作者简介：

孙诗雅，女，汉族，1997年生，北京人，毕业于北京服装学院商务英语专业，辅修国际经济与贸易专业，获得文学学士及经济学学士双学位，对外经济贸易大学统计学院在职人员高级课程研修班学员，就职于辉瑞制药公司。