大数据在智慧交通中有哪些应用

一、大数据，数据挖掘在交通领域有哪些应用大数据在交通领域的分析和应用将会有很多场景。 这里需要注意两点。 一是大数据本身的技术处理平台，二是数据分析挖掘算法。 我当时写的具体场景如下：
公交线路规划设计是大数据的一个潜在应用场景。 传统的公交线路规划往往需要投入大量的人力进行勘察和OD数据。 早期收集。 尤其是公交卡普及之后，我们可以看到，对于OD交通数据，可以从公交卡中收集到相关的车流和车流方向数据，包括每天的步行路线、同一张通行证的换乘次数等详细信息。 对于一个拥有千万人口的大城市来说，每天的交通数据会相当大。 对单日数据的分析可能没有相关价值，但分析一段时间内数据趋势的变化将非常有价值。 结合交通流量数据趋势变化，可以帮助公交部门调整公交线路、设计换乘站等。 这种方法可能有人早就想到了，但在公交卡尚未普及或者巨大的计算和数据处理能力跟不上的情况下，实施起来确实很难。 完全地。
从单一的公交车流量到数据的动态分析只是一方面。 大数据往往更注重关联分析。 例如，当一段时间内公交方向和流量数据出现详细的趋势变化时，哪些潜在的重大事件或其他影响因素的变化与这种趋势变化相关？正确答案。 举个简单的例子，随着市中心的租金价格不断上涨，肯定会影响交通流量的变化，很多人可能会搬到更远的地方居住，这自然会形成更多新的公交线路。 方向信息。 在“大数据时代”，提到将更加关注相关性而非因果性。 其实探索因果关系还是很重要的。 用尿布和啤酒的例子看似很简单，但艾发现了这一点。 相关性更重要发现相关性的过程往往就是因果查找因的过程，否则你很难真正确定有相关性。
其次，在智慧交通方面，目前的智慧交通应用往往能够监控整个大城市环境的交通状况，并提供相应的路况信息。 在GPS导航中，常常可以实时看到相应的交通拥堵等信息，方便驾驶员选择新的路线。 但这仍然是事后分析处理机制。 一个好的智能导航和交通流引导系统必须基于大量的实时数据分析，为每辆车提供最佳的导航路线，而不是事后处理来起诉。 真相。 智慧交通中的交通流分布、感知等模型较为复杂，鉴于实时采集的数据量巨大，如何基于模型进行实时分析计算以得出有价值的结果，是信息技术最初攻克的难题。 。 随着物联网、车联网等各种技术的不断发展，基于大数据的分布式计算和实时流处理、智能交通导航以及分析预测趋势将逐渐成为可能。
国外大片中另一个常见的就是实时车辆追踪。 随着智慧城市的建设，城市中随处可见摄像头来收集数据。 车子锁了，你还怎么依赖它呢？车辆特征或车牌等信息、车辆行路线和位置均可实时追踪。 这通常需要实时视频数据采集，对采集到的数据进行实时分析和比较，并提供相应的信息和参考数据。 我个人认为这是相当困难的，要知道比较和分析视频流和图像信息通常会消耗更多的计算机资源，需要更长的计算周期。 必须从城市中数千个摄像头收集数据并进行实时处理。 分析在大数据、异构数据、速度和价值四个维度上完全满足大数据的特征。 可以以车为基础，也可以以人为基础。 我希望这样的应用能够逐渐出现，至少现在我们有能力在硬件层面应用基于大数据的能力和技术。
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