隨著城市的迅速發(fā)展，交通擁堵、交通污染日益嚴(yán)重，交通事故頻繁發(fā)生，這些都是各大城市亟待解決的問題。目前智能交通成為改善城市交通的關(guān)鍵所 在，為此及時(shí)、準(zhǔn)確獲取交通數(shù)據(jù)并構(gòu)建交通數(shù)據(jù)處理模型是建設(shè)智能交通的前提，而這一難題可以通過大數(shù)據(jù)技術(shù)得到解決?？梢哉f當(dāng)智能交通遇到大數(shù)據(jù)，如同 二氧化錳在制取氧氣的實(shí)驗(yàn)中作為催化劑一樣，一場劇烈的化學(xué)反應(yīng)加劇了兩方的共同發(fā)展。本文將對(duì)智能交通建設(shè)中大數(shù)據(jù)的應(yīng)用及價(jià)值體現(xiàn)作分析。

　　智能交通需求與大數(shù)據(jù)契合

　 智能交通整體框架主要包括物理感知層、軟件應(yīng)用平臺(tái)、分析預(yù)測及優(yōu)化管理應(yīng)用，其中物理感知層主要是對(duì)交通狀況和交通數(shù)據(jù)的感知采集；軟件應(yīng)用平臺(tái)是將 各感知終端的信息進(jìn)行整合、轉(zhuǎn)換處理，以支撐分析預(yù)警與優(yōu)化管理的應(yīng)用系統(tǒng)建設(shè)；分析預(yù)測及優(yōu)化管理應(yīng)用主要包括交通規(guī)劃、交通監(jiān)控、智能誘導(dǎo)、智能停車 等應(yīng)用系統(tǒng)。

　　智能交通系統(tǒng)利用先進(jìn)的視頻監(jiān)控、智能識(shí)別和信息技術(shù)手段，增加可管理的空間、時(shí)間和范圍，不斷提升管理廣度、深 度和精細(xì)度。整個(gè)系統(tǒng)由信息綜合應(yīng)用平臺(tái)、信號(hào)控制系統(tǒng)、視頻監(jiān)控系統(tǒng)、智能卡口系統(tǒng)、電子警察系統(tǒng)、信息采集系統(tǒng)、信息發(fā)布系統(tǒng)等組成，以達(dá)到四個(gè)方面 的目標(biāo)：一是提高通行能力，二是減少交通事故，三是打擊違章事件，四是提供出行信息服務(wù)。以下是智能交通整體應(yīng)用架構(gòu)圖：

    整個(gè)系統(tǒng)建設(shè)的核心是數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)與計(jì)算，其中最重要的核心思想就是“數(shù)據(jù)是價(jià)值”，目前很重要的問題就是如何把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成價(jià)值，這就成為一個(gè)技術(shù)問題。

　  從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度來看，任何領(lǐng)域任何動(dòng)態(tài)發(fā)展的事物只要有足夠多的樣本數(shù)據(jù)，就一定能從樣本數(shù)據(jù)中找到動(dòng)態(tài)發(fā)展的規(guī)律。數(shù)據(jù)越多，準(zhǔn)確率越高。這個(gè)“規(guī) 律”就是數(shù)據(jù)的價(jià)值所在。對(duì)于商業(yè)機(jī)構(gòu)，可以從數(shù)據(jù)中分析用戶行為規(guī)律從而提高銷售量；分析目標(biāo)市場規(guī)律，定點(diǎn)投放廣告從而降低成本等等；對(duì)于公安行業(yè)， 可以分析區(qū)域性犯罪趨勢，提前預(yù)防從而降低犯罪率；還可以分析交通行為規(guī)律，提前做交通疏導(dǎo)，提高交通通暢率，這就能真正挖掘數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值，提高其社會(huì) 價(jià)值。

　　網(wǎng)絡(luò)從20世紀(jì)初發(fā)展以來，現(xiàn)在進(jìn)入一個(gè)高度聯(lián)網(wǎng)的階段。聯(lián)網(wǎng)的同時(shí)，數(shù)據(jù)高度集中，數(shù)據(jù)量急劇增加。據(jù)IDC報(bào)告，現(xiàn) 在互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)每兩年就翻一番，這個(gè)增長率在智能交通行業(yè)同樣有效，隨著卡口、電警、攝像機(jī)數(shù)量的增加，高清化、智能化的發(fā)展，如果再算上物聯(lián)網(wǎng)的各種傳 感器，未來幾年的數(shù)據(jù)量增加可能大大高于這個(gè)增長率，這就為智能交通行業(yè)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

　　具體而言，智能交通與大數(shù)據(jù)契合可以從三個(gè)角度來看：

　　首先，從應(yīng)用成熟度看，今天無論卡口、電子警察還是視頻監(jiān)控都是對(duì)圖像和視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行語意化和結(jié)構(gòu)化處理最成熟、最完整、應(yīng)用深度最深的領(lǐng)域。智能交通可能是現(xiàn)在新興技術(shù)和應(yīng)用領(lǐng)域里率先突破數(shù)據(jù)應(yīng)用瓶頸的一個(gè)技術(shù)領(lǐng)域。

　　其次，從技術(shù)角度看，包括大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的技術(shù)架構(gòu)最先在智能交通里落地，智能交通也必將引領(lǐng)整個(gè)智慧城市各個(gè)子模塊的技術(shù)潮流和走勢。

　　最后，從使用者與應(yīng)用者關(guān)聯(lián)的角度看，交通的智能化最終會(huì)影響到每一個(gè)人騎車、駕車、公交出行的感受。每位市民都能夠有非常好的交通秩序體驗(yàn)，這一點(diǎn)就需要智能交通的技術(shù)方案去支撐實(shí)現(xiàn)。

　　大數(shù)據(jù)特點(diǎn)

　　何為大數(shù)據(jù)技術(shù)？從各種各樣類型的數(shù)據(jù)中快速獲得有價(jià)值信息的能力就是大數(shù)據(jù)技術(shù)。由此我們可以看IBM歸納的4個(gè)V(量Volume，多樣Variety，價(jià)值Value，速Velocity)：

　　第一，Volume數(shù)據(jù)體量巨大，從TB級(jí)別躍升到PB級(jí)別。

　　第二，Variety數(shù)據(jù)類型繁多，包括視頻、圖片、地理位置信息、傳感器數(shù)據(jù)等等。

　　第三，Value價(jià)值密度低，應(yīng)用價(jià)值高，以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒。

　 　第四，Velocity處理速度快，1秒定律。最后這一點(diǎn)也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同。在交通領(lǐng)域，海量的數(shù)據(jù)主要包括四個(gè)類型的數(shù)據(jù)：傳 感器數(shù)據(jù)（位置、溫度、壓力、圖像、速度、RFID等信息）；系統(tǒng)數(shù)據(jù)（日志、設(shè)備記錄、MIBs管理信息庫等）；服務(wù)數(shù)據(jù)（收費(fèi)信息、上網(wǎng)服務(wù)及其他信 息）；應(yīng)用數(shù)據(jù)（生成廠家、能源、交通、性能、兼容性等信息）。交通數(shù)據(jù)的類型繁多，而且體積巨大。

    以上的四個(gè)要點(diǎn)中，量Volume和多樣Variety是因，數(shù)據(jù)類型的復(fù)雜和數(shù)據(jù)量的急劇增加決定了原有簡單因果關(guān)系的應(yīng)用模式對(duì)數(shù)據(jù)使用率極低，完全無法發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用；速Velocity是過程，巨大的運(yùn)算量決定了速度必須快；價(jià)值Value是最終的果。

　　智能交通大數(shù)據(jù)應(yīng)用分享

　　大數(shù)據(jù)采集

　 　以丹東某交警項(xiàng)目為例，該項(xiàng)目一期建設(shè)的卡口電警設(shè)備每天產(chǎn)生300萬條過車記錄和過車圖片，目前整個(gè)系統(tǒng)過車圖片數(shù)量超過2億條，隨著時(shí)間的累計(jì)會(huì)更 多。2013年12月，基于Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)的UniHadoop系統(tǒng)在丹東試用，滿足了30億條過車記錄的檢索、數(shù)據(jù)挖掘業(yè)務(wù)。

　　大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與快速檢索

　 　在前端，1050臺(tái)圖像采集設(shè)備有700多臺(tái)內(nèi)置算法的高清一體化智能卡口、電子警察抓拍單元，部署于市內(nèi)、高速、收費(fèi)站、國省干道，以光纖連接到中心 設(shè)備；1.5PB容量的IPSAN存儲(chǔ)可以將照片保存6個(gè)月，視頻保存15～30天；中心管理平臺(tái)統(tǒng)一以地圖作為窗口進(jìn)行相應(yīng)的功能和業(yè)務(wù)展示，單級(jí)平臺(tái) 容納百億級(jí)數(shù)據(jù)量，查詢和統(tǒng)計(jì)能在3秒內(nèi)返回，基于大數(shù)據(jù)的各項(xiàng)性能展示，同步可提供軌跡碰撞、擁堵分析等智能研判。該項(xiàng)目在應(yīng)用中雖然數(shù)據(jù)量成倍增加， 但查詢和統(tǒng)計(jì)時(shí)間仍為3秒。

　　大數(shù)據(jù)計(jì)算與分析

　　宇視丹東某交警項(xiàng)目投入使用一個(gè)多月后，通過對(duì)上億條數(shù)據(jù)計(jì)算與分析，得到的數(shù)據(jù)價(jià)值有：

　　1.查獲假牌、套牌出租車7臺(tái)，報(bào)廢車2臺(tái)。

　　2.查獲使用偽造、變?cè)焯?hào)牌車輛31臺(tái)，故意遮擋號(hào)牌車輛18臺(tái)。

　　3.提供線索破獲各類案件16起，其中殺人案1起，搶劫案1起，盜竊案5起，治安案件4起，交通事故逃逸案件4起，布控成功查獲刑事案件涉案車輛及人員1起。

　　4.為群眾找回失物14起，挽回直接經(jīng)濟(jì)損失10余萬元，間接經(jīng)濟(jì)損失千萬元。

　　5.在一起惡性重大事故逃逸案中，犯罪嫌疑人換了7、8輛車，最后拋車銷毀，但因系統(tǒng)準(zhǔn)確從第一輛車就予鎖定、布控，僅5個(gè)小時(shí)就予告破抓獲。

　　大數(shù)據(jù)應(yīng)用是趨勢

　　隨著智能交通的發(fā)展，宇視分析智能交通產(chǎn)品的技術(shù)定位近年來有兩大顯著變化：

　　第一是智能前置，前端的抓拍單元發(fā)生了非常大的變化，實(shí)現(xiàn)了“一體化”，即所有的交通行為、智能分析行為都由相機(jī)來完成。而在2010年前后，抓拍單元還是純粹的抓拍機(jī)，其他智能分析算法由路口工控機(jī)或后端設(shè)備完成。

　　第二是建設(shè)規(guī)模，現(xiàn)在一個(gè)中小城市建設(shè)卡口和電警設(shè)備的規(guī)模就能達(dá)到上千路，抓拍圖片的數(shù)量規(guī)模非常龐大，有的甚至上億條，如果存儲(chǔ)時(shí)間較長則達(dá)到10億條，對(duì)平臺(tái)管理、檢索這些過車記錄提出了非常大的挑戰(zhàn)。

　 　從這些變化中我們可以看到，面對(duì)海量的交通信息，交通大數(shù)據(jù)的開發(fā)應(yīng)用需求日益凸顯，交通大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨是智能交通發(fā)展的必然趨勢，這將為包括安防企 業(yè)在內(nèi)的眾多企業(yè)提供更多的發(fā)展機(jī)遇和空間，當(dāng)然在這個(gè)進(jìn)程中我們也將面臨諸多挑戰(zhàn)：比如交通數(shù)據(jù)資源分割和信息碎片化；交通信息模式復(fù)雜，數(shù)據(jù)種類繁 多；缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)；缺乏有效的市場化推進(jìn)機(jī)制，基于大數(shù)據(jù)的交通信息服務(wù)產(chǎn)業(yè)鏈、價(jià)值鏈尚未真正形成等，這些問題都有待我們繼續(xù)探索和解決。

　　結(jié)語

　 　近一兩年來，大數(shù)據(jù)一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時(shí)代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。安防行業(yè)的大數(shù)據(jù)時(shí)代也 被屢屢提及，基于行業(yè)的發(fā)展特點(diǎn)以及大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的價(jià)值來看，“數(shù)據(jù)”或?qū)⑹前卜榔髽I(yè)未來技術(shù)角逐的焦點(diǎn)，數(shù)據(jù)的應(yīng)用和分析處理本身就是一個(gè)巨大的智慧，在 這條路上我們?nèi)杂性S多工作要做。宇視在2013年參與了遼寧、福建、廣東等地的智能交通大項(xiàng)目建設(shè)。在其中的應(yīng)用案例中，宇視系統(tǒng)方案的強(qiáng)壯性、運(yùn)算處理 能力、穩(wěn)定性很高，從處理幾千條車輛違章信息到現(xiàn)在能夠處理6億條違章信息，而且這個(gè)數(shù)字還在增長，借助于強(qiáng)大的軟硬件方案提供能力等優(yōu)勢，宇視在深耕智 能交通中將獲得重要的發(fā)展。