大数据在国内智能交通领域的发展

　随着城市的迅速发展，交通拥堵、交通污染日益严重，交通事故频繁发生，这些都是各大城市亟待解决的问题。智能交通成为改善城市交通的关键所在。中国大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。

　　浅析大数据在国内智能交通的应用发展

大数据行业发展规模分析

中国大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。2014年，中国大数据市场规模达到767亿元，同比增长27.8%。预计到2020年，中国大数据产业规模将达到8228.81亿元。2015-2017年复合增长率为51.5%。2014年，中国大数据应用市场规模为80.54亿元，同比增长3.2%，2015年市场规模约增长37.3%，至110.56亿元，预计到2020年，中国大数据应用市场规模将增长至5019.58亿元。2015-2017年复合增速为87.8%。

大数据应用于智能交通产业

当智能交通遇到大数据，如同二氧化锰在制取氧气的实验中作为催化剂一样，一场剧烈的化学反应加剧了两方的共同发展。

随着城市的迅速发展，交通拥堵、交通污染日益严重，交通事故频繁发生，这些都是各大城市亟待解决的问题。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。

1、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。

整个系统建设的核心是数据的采集、存储与计算，而其中最重要的核心思想就是"数据是价值"。问题就是如何把数据转换成价值。这就成为一个技术问题。

从统计学的角度，任何领域任何动态发展的事物，只要有足够多的样本数据，就一定能从样本数据中找到动态发展的规律。数据越多，准确率越高。这个"规律"就是数据的价值所在。对于商业机构，可以分析用户行为规律从而提高销售量;分析目标市场规律，定点投放广告从而降低成本等等;对于公安行业，可以分析区域性犯罪趋势，提前预防从而降低犯罪率;还可以分析交通行为规律，提前做交通疏导，提高交通通畅率，这就能真正挖掘数据的潜在价值，提高其社会价值。

从20世纪初的网络发展以来，进入一个高度联网的阶段。联网的同时，数据高度集中，数据量急剧增加。据IDC报告现在互联网的数据，每两年就翻一番。这个增长率在智能交通行业同样有效，随着卡口、电警、摄像机数量的增加，高清化、智能化的发展，如果再算上物联网的各种传感器，未来几年的数据量增加可能大大高于这个增长率。这就为智能交通行业实现大数据提供了数据基础。

从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。由此我们再看IBM归纳的4个V(量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity)：(1)Volume数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别;(2)Variety数据类型繁多。包括视频、图片、地理位置信息、传感器数据等等;(3)Value价值密度低，应用价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒;(4)Velocity处理速度快，1秒定律。

最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。在交通领域，海量的数据主要包括4个类型的数据：传感器数据(位置、温度、压力、图像、速度、RFID等信息);系统数据(日志、设备记录、MIBs等);服务数据(收费信息、上网服务及其他信息);应用数据(生成厂家、能源、交通、性能、兼容性等信息)。交通数据的类型繁多，而且体积巨大。量Volume和多样Variety是因，数据类型的复杂和数据量的急剧增加，决定了原有简单因果关系的应用模式对数据使用率极低，完全无法发挥数据的作用;速Velocity是过程