中(zhong)(zhong)國大數據產(chan)業起(qi)步晚，發(fa)展速度(du)快。物聯網(wang)、移動互聯網(wang)的(de)迅速發(fa)展，使(shi)數據產(chan)生(sheng)速度(du)加(jia)快、規模加(jia)大，迫切需要運用大數據手段進行分析(xi)處理，提(ti)煉其中(zhong)(zhong)的(de)有效(xiao)信息。

　　2014年(nian)，中國(guo)大數(shu)據市(shi)(shi)場規(gui)模(mo)達(da)到767億(yi)元，同比增(zeng)長(chang)(chang)27.8%。預計到2020年(nian)，中國(guo)大數(shu)據產業規(gui)模(mo)將(jiang)達(da)到8228.81億(yi)元。2015-2017年(nian)復(fu)合增(zeng)長(chang)(chang)率(lv)為51.5%。2014年(nian)，中國(guo)大數(shu)據應(ying)用(yong)市(shi)(shi)場規(gui)模(mo)為80.54億(yi)元，同比增(zeng)長(chang)(chang)3.2%，2015年(nian)市(shi)(shi)場規(gui)模(mo)約增(zeng)長(chang)(chang)37.3%，至110.56億(yi)元，預計到2020年(nian)，中國(guo)大數(shu)據應(ying)用(yong)市(shi)(shi)場規(gui)模(mo)將(jiang)增(zeng)長(chang)(chang)至5019.58億(yi)元。2015-2017年(nian)復(fu)合增(zeng)速為87.8%。

　　2014-2020年(nian)中國大數(shu)據(ju)產業規模市(shi)場及預測

　　大數據應用于智(zhi)能交通(tong)產業

　　當智(zhi)能交(jiao)通遇到大數(shu)據，如同(tong)二氧(yang)化錳在制(zhi)取氧(yang)氣的實驗中作(zuo)為催化劑(ji)一(yi)樣，一(yi)場劇烈的化學反應(ying)加(jia)劇了兩方的共同(tong)發展(zhan)。

　　隨著(zhu)城市(shi)的(de)(de)迅速發展，交通(tong)(tong)(tong)擁堵、交通(tong)(tong)(tong)污染日益嚴重，交通(tong)(tong)(tong)事故(gu)頻(pin)繁(fan)發生(sheng)，這些都是各大(da)城市(shi)亟(ji)待(dai)解(jie)決的(de)(de)問(wen)題(ti)。智能(neng)交通(tong)(tong)(tong)成為(wei)改(gai)善城市(shi)交通(tong)(tong)(tong)的(de)(de)關鍵所在。為(wei)此，及(ji)時、準確獲取(qu)交通(tong)(tong)(tong)數(shu)(shu)據并構建(jian)交通(tong)(tong)(tong)數(shu)(shu)據處理(li)模(mo)型是建(jian)設智能(neng)交通(tong)(tong)(tong)的(de)(de)前(qian)提(ti)，而這一難題(ti)可以通(tong)(tong)(tong)過(guo)大(da)數(shu)(shu)據技術得到解(jie)決。

　　1、智能交通需求與大數(shu)據契合

　　智能交(jiao)通(tong)(tong)(tong)整體框架(jia)主要(yao)包(bao)括(kuo)物理(li)感知層、軟件(jian)應(ying)(ying)用(yong)平(ping)臺(tai)及(ji)(ji)分(fen)析預測及(ji)(ji)優化管(guan)理(li)的應(ying)(ying)用(yong)。其中(zhong)物理(li)感知層主要(yao)是對(dui)交(jiao)通(tong)(tong)(tong)狀況和交(jiao)通(tong)(tong)(tong)數(shu)據的感知采集;軟件(jian)應(ying)(ying)用(yong)平(ping)臺(tai)是將各感知終端的信息進行整合、轉換處理(li)，以支(zhi)撐分(fen)析預警與優化管(guan)理(li)的應(ying)(ying)用(yong)系統(tong)建設;分(fen)析預測及(ji)(ji)優化管(guan)理(li)應(ying)(ying)用(yong)主要(yao)包(bao)括(kuo)交(jiao)通(tong)(tong)(tong)規劃(hua)、交(jiao)通(tong)(tong)(tong)監控、智能誘(you)導、智能停(ting)車等應(ying)(ying)用(yong)系統(tong)。

 　　系(xi)統(tong)(tong)利用(yong)先進的視(shi)頻監(jian)控(kong)、智能(neng)識別和信(xin)(xin)(xin)息技術手段，增加(jia)可管理(li)空間、時間和范圍，不斷提(ti)升管理(li)廣度(du)、深(shen)度(du)和精(jing)細度(du)。整個系(xi)統(tong)(tong)由信(xin)(xin)(xin)息綜合應用(yong)平臺(tai)、信(xin)(xin)(xin)號控(kong)制系(xi)統(tong)(tong)、視(shi)頻監(jian)控(kong)系(xi)統(tong)(tong)、智能(neng)卡口系(xi)統(tong)(tong)、電(dian)子警察系(xi)統(tong)(tong)、信(xin)(xin)(xin)息采集系(xi)統(tong)(tong)、信(xin)(xin)(xin)息發布(bu)系(xi)統(tong)(tong)等組成。以達到四方面的目(mu)標(biao)：提(ti)高通行能(neng)力、減少交通事故、打擊違章事件(jian)、出行信(xin)(xin)(xin)息服(fu)務。

　　智能交通整體應用架構圖(tu)

　　整個(ge)系統建設的(de)核(he)(he)心(xin)是(shi)(shi)數據的(de)采集(ji)、存(cun)儲(chu)與計算，而其(qi)中最重要的(de)核(he)(he)心(xin)思想就(jiu)是(shi)(shi)“數據是(shi)(shi)價值(zhi)”。問題就(jiu)是(shi)(shi)如何(he)把數據轉換成價值(zhi)。這就(jiu)成為一個(ge)技術問題。

　　從統計(ji)學的(de)角度，任(ren)何領域任(ren)何動(dong)態(tai)發(fa)(fa)展(zhan)的(de)事(shi)物，只要有足夠多(duo)的(de)樣本數(shu)據，就(jiu)一定(ding)能從樣本數(shu)據中找到動(dong)態(tai)發(fa)(fa)展(zhan)的(de)規(gui)律(lv)。數(shu)據越(yue)多(duo)，準確(que)率越(yue)高(gao)(gao)。這(zhe)(zhe)個“規(gui)律(lv)”就(jiu)是數(shu)據的(de)價值所在。對(dui)于商業機構，可(ke)(ke)以分析(xi)用戶行(xing)(xing)為(wei)規(gui)律(lv)從而提(ti)(ti)高(gao)(gao)銷售量;分析(xi)目標(biao)市場規(gui)律(lv)，定(ding)點(dian)投放廣告從而降(jiang)低成本等等;對(dui)于公安(an)行(xing)(xing)業，可(ke)(ke)以分析(xi)區域性犯(fan)罪(zui)(zui)趨勢，提(ti)(ti)前(qian)(qian)預防從而降(jiang)低犯(fan)罪(zui)(zui)率;還可(ke)(ke)以分析(xi)交通(tong)(tong)行(xing)(xing)為(wei)規(gui)律(lv)，提(ti)(ti)前(qian)(qian)做交通(tong)(tong)疏導(dao)，提(ti)(ti)高(gao)(gao)交通(tong)(tong)通(tong)(tong)暢率，這(zhe)(zhe)就(jiu)能真正挖(wa)掘數(shu)據的(de)潛在價值，提(ti)(ti)高(gao)(gao)其社會價值。

　　從20世紀初的(de)網(wang)絡發(fa)展(zhan)以來(lai)，進入(ru)一個高度聯網(wang)的(de)階段(duan)。聯網(wang)的(de)同(tong)(tong)時，數(shu)(shu)據(ju)高度集中，數(shu)(shu)據(ju)量急劇(ju)增(zeng)(zeng)(zeng)加(jia)。據(ju)IDC報告現(xian)在互(hu)聯網(wang)的(de)數(shu)(shu)據(ju)，每兩年就翻(fan)一番。這個增(zeng)(zeng)(zeng)長(chang)率在智(zhi)能(neng)交通(tong)行業同(tong)(tong)樣有效，隨著卡(ka)口、電警、攝像機數(shu)(shu)量的(de)增(zeng)(zeng)(zeng)加(jia)，高清化(hua)、智(zhi)能(neng)化(hua)的(de)發(fa)展(zhan)，如果再算上物聯網(wang)的(de)各種(zhong)傳感器(qi)，未來(lai)幾(ji)年的(de)數(shu)(shu)據(ju)量增(zeng)(zeng)(zeng)加(jia)可能(neng)大(da)大(da)高于這個增(zeng)(zeng)(zeng)長(chang)率。這就為(wei)智(zhi)能(neng)交通(tong)行業實(shi)現(xian)大(da)數(shu)(shu)據(ju)提供了數(shu)(shu)據(ju)基礎。

　　從各種各樣(yang)(yang)類型的數(shu)據中，快速獲得(de)有價(jia)值信息的能力，就是大數(shu)據技(ji)術。由此我們(men)再(zai)看(kan)IBM歸納的4個V(量Volume，多(duo)樣(yang)(yang)Variety，價(jia)值Value，速Velocity)：

　　(1)Volume數據體量巨大。從TB級別(bie)，躍(yue)升到PB級別(bie);

　　(2)Variety數據(ju)類型繁多。包括視(shi)頻(pin)、圖(tu)片、地理位置信息、傳感器數據(ju)等等。

　　(3)Value價值密度低，應用(yong)價值高。以視頻為例，連(lian)續不間(jian)斷監(jian)控過程中，可(ke)能有(you)用(yong)的數據僅僅有(you)一兩秒。

　　(4)Velocity處理速度快，1秒定律。

　　最(zui)后這一點(dian)也是(shi)(shi)(shi)和傳統(tong)(tong)的(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)挖掘技(ji)術有著本質的(de)不同。在交通(tong)領域，海量(liang)的(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)主要包括4個類型的(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)：傳感器數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(位(wei)置、溫(wen)度、壓力、圖像、速度、RFID等信息(xi));系統(tong)(tong)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(日志(zhi)、設(she)備記錄(lu)、MIBs等);服務數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(收費信息(xi)、上網服務及其他信息(xi));應用(yong)(yong)(yong)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(生(sheng)成廠家、能源、交通(tong)、性能、兼容性等信息(xi))。交通(tong)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)的(de)類型繁多(duo)，而且體積巨大。量(liang)Volume和多(duo)樣Variety是(shi)(shi)(shi)因，數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)類型的(de)復雜和數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)量(liang)的(de)急劇增加，決定了原有簡單因果(guo)關系的(de)應用(yong)(yong)(yong)模式對數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)使用(yong)(yong)(yong)率極低(di)，完全(quan)無法(fa)發揮數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)的(de)作用(yong)(yong)(yong);速Velocity是(shi)(shi)(shi)過程(cheng)，巨大的(de)運算量(liang)決定了速度必須快;價值Value是(shi)(shi)(shi)最(zui)終的(de)果(guo)。

　　2、大(da)數據采集

　　在各城(cheng)市建設智慧(hui)交通的(de)(de)過程中(zhong)，將產生(sheng)越來(lai)越多(duo)的(de)(de)視頻監控、卡(ka)口電警(jing)、路況信(xin)息(xi)、管控信(xin)息(xi)、營運(yun)信(xin)息(xi)、GPS定位信(xin)息(xi)、RFID識別(bie)信(xin)息(xi)等數據，每天產生(sheng)的(de)(de)數據量可以達到PB級別(bie)，并且呈現指數級增長。

　　3、大數(shu)據(ju)增值應用

　　深(shen)入挖掘(jue)數(shu)據價值(zhi)，在智能交通、公安實戰等行業(ye)上(shang)推(tui)出車(che)輛軌跡(ji)、道路流量、案件聚類等大(da)數(shu)據模(mo)型。基于大(da)數(shu)據模(mo)型，推(tui)出智能套(tao)牌、智能跟車(che)分(fen)析、軌跡(ji)碰撞、人臉(lian)比對、輿情分(fen)析等數(shu)據增(zeng)值(zhi)應用，逐步(bu)解決行業(ye)的深(shen)層(ceng)次問題(ti)。

　　4、海量數(shu)據計算

　　通過云計(ji)(ji)(ji)(ji)算(suan)集群(qun)，實現對海(hai)量(liang)數據的分布(bu)式高速計(ji)(ji)(ji)(ji)算(suan)，支撐(cheng)對海(hai)量(liang)數據的高效分析挖掘。云計(ji)(ji)(ji)(ji)算(suan)集群(qun)是一種M/S架(jia)構的分布(bu)式計(ji)(ji)(ji)(ji)算(suan)系(xi)統，Master作為(wei)調(diao)度管理服務(wu)器，負責計(ji)(ji)(ji)(ji)算(suan)任(ren)務(wu)分解與調(diao)度、計(ji)(ji)(ji)(ji)算(suan)資源統一管理。Slave則由大量(liang)的計(ji)(ji)(ji)(ji)算(suan)服務(wu)器組成，負責完成Master下發的計(ji)(ji)(ji)(ji)算(suan)任(ren)務(wu)。

　　5、海量數(shu)據檢索

　　基于(yu)行業數據(ju)查詢特(te)點，對搜索引(yin)擎進行優化定制，支持百億記錄的秒級(ji)高速(su)查詢。通(tong)過(guo)集群機制，實現搜索服務的高可靠性、高容錯性、高擴展性。

　　6、海量(liang)數據存儲(chu)

　　對于海量數(shu)據存儲，采用HBase分布(bu)式存儲系(xi)統。相比(bi)傳(chuan)統關系(xi)型(xing)數(shu)據庫，有四個特點：數(shu)據格式靈活(huo)、高(gao)可用、橫向擴展(zhan)能力強和訪問高(gao)效。

　　同時能夠做(zuo)到無(wu)縫集成，快速從關系型數據(ju)庫(ku)導入(ru)已(yi)經存在的(de)歷(li)史數據(ju)。提供高(gao)(gao)可靠性、高(gao)(gao)容(rong)錯性、高(gao)(gao)性能的(de)海(hai)量數據(ju)存儲(chu)解決(jue)方案，支持無(wu)縫容(rong)量擴展。

　　7、大數據(ju)分(fen)析(xi)與應(ying)用

　　高(gao)效的云計算(suan)(suan)能力，帶(dai)來(lai)千億數(shu)據的秒級返回的檢索能力，為大數(shu)據分析(xi)應(ying)用，提供了快速的保障。基于(yu)深度學習(xi)的智能分析(xi)算(suan)(suan)法，為大數(shu)據分析(xi)應(ying)用提供有(you)力的工具。交通大數(shu)據的分析(xi)，為交通管理、決策、規劃、服務以及主動(dong)安全防范帶(dai)來(lai)更加有(you)效的支(zhi)持。

　　利(li)用大數(shu)據(ju)(ju)技術，結合(he)高(gao)清監控視頻(pin)、卡口(kou)數(shu)據(ju)(ju)、線圈微(wei)采集波數(shu)據(ju)(ju)等，再(zai)輔以智能(neng)(neng)研判，基本可以實(shi)現路(lu)口(kou)的自適應以及信號配時(shi)(shi)的優(you)化。通(tong)過大數(shu)據(ju)(ju)分析，得出區域內多(duo)路(lu)口(kou)綜合(he)通(tong)行(xing)能(neng)(neng)力，用于區域內多(duo)路(lu)口(kou)紅(hong)綠燈配時(shi)(shi)優(you)化，達到提升單一路(lu)口(kou)或區域內的通(tong)行(xing)效率。如(ru)根據(ju)(ju)平日/節(jie)假日，早、晚(wan)高(gao)峰/其他時(shi)(shi)段，主要干道關鍵(jian)路(lu)口(kou)/次(ci)關鍵(jian)路(lu)口(kou)/普(pu)通(tong)路(lu)口(kou)，白天/夜間等不同情況，人工或系統(tong)自動設(she)置不同的配時(shi)(shi)，達到大幅(fu)提高(gao)區域內交通(tong)通(tong)行(xing)能(neng)(neng)力。

　　大(da)數據(ju)(ju)分(fen)(fen)(fen)析研判功能，還可(ke)以支持對(dui)卡(ka)口數據(ju)(ju)、視頻(pin)監控數據(ju)(ju)進行(xing)二次識(shi)別，提高車輛(liang)信息的(de)準確(que)性(xing)，進而利用大(da)數據(ju)(ju)實(shi)現(xian)軌(gui)跡分(fen)(fen)(fen)析、落腳(jiao)點(dian)分(fen)(fen)(fen)析、隱匿車輛(liang)分(fen)(fen)(fen)析等功能。對(dui)車輛(liang)大(da)數據(ju)(ju)進行(xing)深(shen)入挖(wa)掘(jue)，實(shi)現(xian)事(shi)前全面監控、事(shi)中及(ji)時(shi)追(zhui)蹤(zong)、事(shi)后準確(que)回溯的(de)不同場景需求。常州市建設的(de)車輛(liang)大(da)數據(ju)(ju)平臺，協(xie)助有關(guan)部(bu)門(men)每天自動發(fa)現(xian)套牌車輛(liang)10余起，再根據(ju)(ju)車輛(liang)的(de)軌(gui)跡分(fen)(fen)(fen)析和(he)落腳(jiao)點(dian)分(fen)(fen)(fen)析，快速找到套牌車輛(liang)進行(xing)處罰管(guan)理(li)。

　　結合智能算(suan)法，二次識別(bie)等(deng)功能，可以(yi)更準確的識別(bie)車(che)牌、車(che)身顏(yan)色、車(che)型、車(che)標、年款等(deng)特征(zheng)，并且對遮(zhe)陽板檢(jian)測、安全(quan)帶檢(jian)測、接(jie)打電話檢(jian)測、司機人臉識別(bie)等(deng)進行分析。

　　利用智(zhi)能交通的管理系統，可以(yi)獲取(qu)道路天(tian)氣、施工情況、事故情況、結合大數據分(fen)析，為出(chu)行司機和交管部(bu)門提供天(tian)氣、路面狀況、事故易發地點(dian)、停車場等信息，并根據車輛目的地、行駛習(xi)慣，路面情況推薦(jian)行駛路線。

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