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大数据应用于智慧交通仍面临五大难题

导读: 日前,在2015中国智慧城市国际博览会上,来自台湾的科技公司高层透露“台湾政府在将近九年前就开始规划所谓的大的交通数据云,用数据来管理整个交通出行。

  日前,在2015中国智慧城市国际博览会上,来自台湾的科技公司高层透露“台湾政府在将近九年前就开始规划所谓的大的交通数据云,用数据来管理整个交通出行。比如通知你从A到B大概走多少时间,这个时间给你选择走西会更快或者更慢一点,通过这种模式来做。”在公共交通部门,张及人称台湾已经全面做到了公车到站提醒,准确率在96在97%。“这样大家坐公交时不会浪费时间,能合理地安排自己的出行计划。”在出租车和商用车方面,“台湾有一个服务厅,可以清楚地告诉调度公司,在某个天气、时间、路口会有比较多乘客,只要买了这个服务,系统会高速你客人在哪里,这就是大数据做的应用。

  大数据之于智能交通意义重大

  智能交通建设和运营的过程中,从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的数据量可以达到PB级别,并且是指数级的增长。虽然绝大部分数据是“沉睡的数据”,但按照相关规定,需要对数据进行有期限或无期限的保存,这无疑给用户在存储成本上带来压力,而通过监控摄像机前端智能技术和大数据分析技术的应用,很好地解决了行业用户的此类问题,给用户带来经济效益,同时也可以将工作人员从纷繁复杂的监控画面中解放出来。

  大数据之于智能交通的意义,可以解决跨越行政区域的限制,实现数据信息的共享,在信息集成优势和组合效率上,有助于建立综合性立体的交通信息体系;另外在车辆安全、交通资源配置以及利用大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平都有极大的帮助。

  大数据支撑智能交通发展仍面临五大难题

  随着移动互联网、大数据、车联网等技术越来越多地渗透到交通领域,百姓的出行将越来越高效便捷,同时也有利于管理部门为社会提供更好的公共交通服务。借助移动互联网、云计算、大数据、物联网等先进技术和理念,将互联网产业与传统交通运输业进行有效渗透与融合,形成具有线上资源合理分配,线下高效优质运行的新业态和新模式。积极用好大数据技术来支撑交通运输行业科学决策。交通运输部正在推进开展行业信息资源整合,同时也与互联网企业开展合作,利用定位大数据和智能化分析技术,成为科学决策的技术支撑。

  不过,大数据虽然支撑着智能交通的前行,但其发展道路上难免要历经磨难,从目前来看主要存在五个问题。

  问题一:海量设备管理问题

  随着系统规模扩大,前端设备点位增加,设备故障点也呈几何级数增长,管理人员仅忙于应付设备故障,无暇他顾。以电子警察系统为例,目前一、二线城市基本都实现了电警设备在重点路口、路段的全覆盖,建设规模均有上千台摄像机及相应的控制设备,由于各厂商产质量量良莠不齐,前端设备实际完好率不高。设备故障未暴露,或暴露但没有得到及时维护的现象非常严重,给业主造成了大量的投资浪费。

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