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大數據產(chǎn)業(yè)爆發(fā) 智能交通行業(yè)預知契合發(fā)展
時(shí)間:2016-09-09 13:56:15 來(lái)源:深圳市智慧安防行業(yè)協(xié)會(huì ) 作者:中國產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)
中國大數據產(chǎn)業(yè)起步晚，發(fā)展速度快。物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，使數據產(chǎn)生速度加快、規模加大，迫切需要運用大數據手段進(jìn)行分析處理，提煉其中的有效信息。
2014年，中國大數據市場(chǎng)規模達到767億元，同比增長(cháng)27.8%。預計到2020年，中國大數據產(chǎn)業(yè)規模將達到8228.81億元。2015-2017年復合增長(cháng)率為51.5%。2014年，中國大數據應用市場(chǎng)規模為80.54億元，同比增長(cháng)3.2%，2015年市場(chǎng)規模約增長(cháng)37.3%，至110.56億元，預計到2020年，中國大數據應用市場(chǎng)規模將增長(cháng)至5019.58億元。2015-2017年復合增速為87.8%。
大數據應用于智能交通產(chǎn)業(yè)
當智能交通遇到大數據，如同二氧化錳在制取氧氣的實(shí)驗中作為催化劑一樣，一場(chǎng)劇烈的化學(xué)反應加劇了兩方的共同發(fā)展。
隨著(zhù)城市的迅速發(fā)展，交通擁堵、交通污染日益嚴重，交通事故頻繁發(fā)生，這些都是各大城市亟待解決的問(wèn)題。智能交通成為改善城市交通的關(guān)鍵所在。為此，及時(shí)、準確獲取交通數據并構建交通數據處理模型是建設智能交通的前提，而這一難題可以通過(guò)大數據技術(shù)得到解決。
1、智能交通需求與大數據契合
智能交通整體框架主要包括物理感知層、軟件應用平臺及分析預測及優(yōu)化管理的應用。其中物理感知層主要是對交通狀況和交通數據的感知采集；軟件應用平臺是將各感知終端的信息進(jìn)行整合、轉換處理，以支撐分析預警與優(yōu)化管理的應用系統建設；分析預測及優(yōu)化管理應用主要包括交通規劃、交通監控、智能誘導、智能停車(chē)等應用系統。
系統利用先進(jìn)的視頻監控、智能識別和信息技術(shù)手段，增加可管理空間、時(shí)間和范圍，不斷提升管理廣度、深度和精細度。整個(gè)系統由信息綜合應用平臺、信號控制系統、視頻監控系統、智能卡口系統、電子警察系統、信息采集系統、信息發(fā)布系統等組成。以達到四方面的目標：提高通行能力、減少交通事故、打擊違章事件、出行信息服務(wù)。
整個(gè)系統建設的核心是數據的采集、存儲與計算，而其中最重要的核心思想就是“數據是價(jià)值”。問(wèn)題就是如何把數據轉換成價(jià)值。這就成為一個(gè)技術(shù)問(wèn)題。
從統計學(xué)的角度，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據，就一定能從樣本數據中找到動(dòng)態(tài)發(fā)展的規律。數據越多，準確率越高。這個(gè)“規律”就是數據的價(jià)值所在。對于商業(yè)機構，可以分析用戶(hù)行為規律從而提高銷(xiāo)售量；分析目標市場(chǎng)規律，定點(diǎn)投放廣告從而降低成本等等；對于公安行業(yè)，可以分析區域性犯罪趨勢，提前預防從而降低犯罪率；還可以分析交通行為規律，提前做交通疏導，提高交通通暢率，這就能真正挖掘數據的潛在價(jià)值，提高其社會(huì )價(jià)值。
從20世紀初的網(wǎng)絡(luò )發(fā)展以來(lái)，進(jìn)入一個(gè)高度聯(lián)網(wǎng)的階段。聯(lián)網(wǎng)的同時(shí)，數據高度集中，數據量急劇增加。據IDC報告現在互聯(lián)網(wǎng)的數據，每?jì)赡昃头环?。這個(gè)增長(cháng)率在智能交通行業(yè)同樣有效，隨著(zhù)卡口、電警、攝像機數量的增加，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(lái)幾年的數據量增加可能大大高于這個(gè)增長(cháng)率。這就為智能交通行業(yè)實(shí)現大數據提供了數據基礎。
從各種各樣類(lèi)型的數據中，快速獲得有價(jià)值信息的能力，就是大數據技術(shù)。由此我們再看IBM歸納的4個(gè)V（量Volume，多樣Variety，價(jià)值Value，速Velocity）：
?。?）Volume數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別；
?。?）Variety數據類(lèi)型繁多。包括視頻、圖片、地理位置信息、傳感器數據等等。
?。?）Value價(jià)值密度低，應用價(jià)值高。以視頻為例，連續不間斷監控過(guò)程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。
?。?）Velocity處理速度快，1秒定律。
最后這一點(diǎn)也是和傳統的數據挖掘技術(shù)有著(zhù)本質(zhì)的不同。在交通領(lǐng)域，海量的數據主要包括4個(gè)類(lèi)型的數據：傳感器數據（位置、溫度、壓力、圖像、速度、RFID等信息）；系統數據（日志、設備記錄、MIBs等）；服務(wù)數據（收費信息、上網(wǎng)服務(wù)及其他信息）；應用數據（生成廠(chǎng)家、能源、交通、性能、兼容性等信息）。交通數據的類(lèi)型繁多，而且體積巨大。量Volume和多樣Variety是因，數據類(lèi)型的復雜和數據量的急劇增加，決定了原有簡(jiǎn)單因果關(guān)系的應用模式對數據使用率極低，完全無(wú)法發(fā)揮數據的作用；速Velocity是過(guò)程，巨大的運算量決定了速度必須快；價(jià)值Value是最終的果。
2、大數據采集
在各城市建設智慧交通的過(guò)程中，將產(chǎn)生越來(lái)越多的視頻監控、卡口電警、路況信息、管控信息、營(yíng)運信息、GPS定位信息、RFID識別信息等數據，每天產(chǎn)生的數據量可以達到PB級別，并且呈現指數級增長(cháng)。
3、大數據增值應用
深入挖掘數據價(jià)值，在智能交通、公安實(shí)戰等行業(yè)上推出車(chē)輛軌跡、道路流量、案件聚類(lèi)等大數據模型?；诖髷祿Ｐ?，推出智能套牌、智能跟車(chē)分析、軌跡碰撞、人臉比對、輿情分析等數據增值應用，逐步解決行業(yè)的深層次問(wèn)題。
4、海量數據計算
通過(guò)云計算集群，實(shí)現對海量數據的分布式高速計算，支撐對海量數據的高效分析挖掘。云計算集群是一種M/S架構的分布式計算系統，Master作為調度管理服務(wù)器，負責計算任務(wù)分解與調度、計算資源統一管理。Slave則由大量的計算服務(wù)器組成，負責完成Master下發(fā)的計算任務(wù)。
5、海量數據檢索
基于行業(yè)數據查詢(xún)特點(diǎn)，對搜索引擎進(jìn)行優(yōu)化定制，支持百億記錄的秒級高速查詢(xún)。通過(guò)集群機制，實(shí)現搜索服務(wù)的高可靠性、高容錯性、高擴展性。
6、海量數據存儲
對于海量數據存儲，采用HBase分布式存儲系統。相比傳統關(guān)系型數據庫，有四個(gè)特點(diǎn)：數據格式靈活、高可用、橫向擴展能力強和訪(fǎng)問(wèn)高效。
同時(shí)能夠做到無(wú)縫集成，快速從關(guān)系型數據庫導入已經(jīng)存在的歷史數據。提供高可靠性、高容錯性、高性能的海量數據存儲解決方案，支持無(wú)縫容量擴展。
7、大數據分析與應用
高效的云計算能力，帶來(lái)千億數據的秒級返回的檢索能力，為大數據分析應用，提供了快速的保障?；谏疃葘W(xué)習的智能分析算法，為大數據分析應用提供有力的工具。交通大數據的分析，為交通管理、決策、規劃、服務(wù)以及主動(dòng)安全防范帶來(lái)更加有效的支持。
利用大數據技術(shù)，結合高清監控視頻、卡口數據、線(xiàn)圈微采集波數據等，再輔以智能研判，基本可以實(shí)現路口的自適應以及信號配時(shí)的優(yōu)化。通過(guò)大數據分析，得出區域內多路口綜合通行能力，用于區域內多路口紅綠燈配時(shí)優(yōu)化，達到提升單一路口或區域內的通行效率。如根據平日/節假日，早、晚高峰/其他時(shí)段，主要干道關(guān)鍵路口/次關(guān)鍵路口/普通路口，白天/夜間等不同情況，人工或系統自動(dòng)設置不同的配時(shí)，達到大幅提高區域內交通通行能力。
大數據分析研判功能，還可以支持對卡口數據、視頻監控數據進(jìn)行二次識別，提高車(chē)輛信息的準確性，進(jìn)而利用大數據實(shí)現軌跡分析、落腳點(diǎn)分析、隱匿車(chē)輛分析等功能。對車(chē)輛大數據進(jìn)行深入挖掘，實(shí)現事前全面監控、事中及時(shí)追蹤、事后準確回溯的不同場(chǎng)景需求。常州市建設的車(chē)輛大數據平臺，協(xié)助有關(guān)部門(mén)每天自動(dòng)發(fā)現套牌車(chē)輛10余起，再根據車(chē)輛的軌跡分析和落腳點(diǎn)分析，快速找到套牌車(chē)輛進(jìn)行處罰管理。
結合智能算法，二次識別等功能，可以更準確的識別車(chē)牌、車(chē)身顏色、車(chē)型、車(chē)標、年款等特征，并且對遮陽(yáng)板檢測、安全帶檢測、接打電話(huà)檢測、司機人臉識別等進(jìn)行分析。
利用智能交通的管理系統，可以獲取道路天氣、施工情況、事故情況、結合大數據分析，為出行司機和交管部門(mén)提供天氣、路面狀況、事故易發(fā)地點(diǎn)、停車(chē)場(chǎng)等信息，并根據車(chē)輛目的地、行駛習慣，路面情況推薦行駛路線(xiàn)。
2014年，中國大數據市場(chǎng)規模達到767億元，同比增長(cháng)27.8%。預計到2020年，中國大數據產(chǎn)業(yè)規模將達到8228.81億元。2015-2017年復合增長(cháng)率為51.5%。2014年，中國大數據應用市場(chǎng)規模為80.54億元，同比增長(cháng)3.2%，2015年市場(chǎng)規模約增長(cháng)37.3%，至110.56億元，預計到2020年，中國大數據應用市場(chǎng)規模將增長(cháng)至5019.58億元。2015-2017年復合增速為87.8%。
大數據應用于智能交通產(chǎn)業(yè)
當智能交通遇到大數據，如同二氧化錳在制取氧氣的實(shí)驗中作為催化劑一樣，一場(chǎng)劇烈的化學(xué)反應加劇了兩方的共同發(fā)展。
隨著(zhù)城市的迅速發(fā)展，交通擁堵、交通污染日益嚴重，交通事故頻繁發(fā)生，這些都是各大城市亟待解決的問(wèn)題。智能交通成為改善城市交通的關(guān)鍵所在。為此，及時(shí)、準確獲取交通數據并構建交通數據處理模型是建設智能交通的前提，而這一難題可以通過(guò)大數據技術(shù)得到解決。
1、智能交通需求與大數據契合
智能交通整體框架主要包括物理感知層、軟件應用平臺及分析預測及優(yōu)化管理的應用。其中物理感知層主要是對交通狀況和交通數據的感知采集；軟件應用平臺是將各感知終端的信息進(jìn)行整合、轉換處理，以支撐分析預警與優(yōu)化管理的應用系統建設；分析預測及優(yōu)化管理應用主要包括交通規劃、交通監控、智能誘導、智能停車(chē)等應用系統。
系統利用先進(jìn)的視頻監控、智能識別和信息技術(shù)手段，增加可管理空間、時(shí)間和范圍，不斷提升管理廣度、深度和精細度。整個(gè)系統由信息綜合應用平臺、信號控制系統、視頻監控系統、智能卡口系統、電子警察系統、信息采集系統、信息發(fā)布系統等組成。以達到四方面的目標：提高通行能力、減少交通事故、打擊違章事件、出行信息服務(wù)。
整個(gè)系統建設的核心是數據的采集、存儲與計算，而其中最重要的核心思想就是“數據是價(jià)值”。問(wèn)題就是如何把數據轉換成價(jià)值。這就成為一個(gè)技術(shù)問(wèn)題。
從統計學(xué)的角度，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據，就一定能從樣本數據中找到動(dòng)態(tài)發(fā)展的規律。數據越多，準確率越高。這個(gè)“規律”就是數據的價(jià)值所在。對于商業(yè)機構，可以分析用戶(hù)行為規律從而提高銷(xiāo)售量；分析目標市場(chǎng)規律，定點(diǎn)投放廣告從而降低成本等等；對于公安行業(yè)，可以分析區域性犯罪趨勢，提前預防從而降低犯罪率；還可以分析交通行為規律，提前做交通疏導，提高交通通暢率，這就能真正挖掘數據的潛在價(jià)值，提高其社會(huì )價(jià)值。
從20世紀初的網(wǎng)絡(luò )發(fā)展以來(lái)，進(jìn)入一個(gè)高度聯(lián)網(wǎng)的階段。聯(lián)網(wǎng)的同時(shí)，數據高度集中，數據量急劇增加。據IDC報告現在互聯(lián)網(wǎng)的數據，每?jì)赡昃头环?。這個(gè)增長(cháng)率在智能交通行業(yè)同樣有效，隨著(zhù)卡口、電警、攝像機數量的增加，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(lái)幾年的數據量增加可能大大高于這個(gè)增長(cháng)率。這就為智能交通行業(yè)實(shí)現大數據提供了數據基礎。
從各種各樣類(lèi)型的數據中，快速獲得有價(jià)值信息的能力，就是大數據技術(shù)。由此我們再看IBM歸納的4個(gè)V（量Volume，多樣Variety，價(jià)值Value，速Velocity）：
?。?）Volume數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別；
?。?）Variety數據類(lèi)型繁多。包括視頻、圖片、地理位置信息、傳感器數據等等。
?。?）Value價(jià)值密度低，應用價(jià)值高。以視頻為例，連續不間斷監控過(guò)程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。
?。?）Velocity處理速度快，1秒定律。
最后這一點(diǎn)也是和傳統的數據挖掘技術(shù)有著(zhù)本質(zhì)的不同。在交通領(lǐng)域，海量的數據主要包括4個(gè)類(lèi)型的數據：傳感器數據（位置、溫度、壓力、圖像、速度、RFID等信息）；系統數據（日志、設備記錄、MIBs等）；服務(wù)數據（收費信息、上網(wǎng)服務(wù)及其他信息）；應用數據（生成廠(chǎng)家、能源、交通、性能、兼容性等信息）。交通數據的類(lèi)型繁多，而且體積巨大。量Volume和多樣Variety是因，數據類(lèi)型的復雜和數據量的急劇增加，決定了原有簡(jiǎn)單因果關(guān)系的應用模式對數據使用率極低，完全無(wú)法發(fā)揮數據的作用；速Velocity是過(guò)程，巨大的運算量決定了速度必須快；價(jià)值Value是最終的果。
2、大數據采集
在各城市建設智慧交通的過(guò)程中，將產(chǎn)生越來(lái)越多的視頻監控、卡口電警、路況信息、管控信息、營(yíng)運信息、GPS定位信息、RFID識別信息等數據，每天產(chǎn)生的數據量可以達到PB級別，并且呈現指數級增長(cháng)。
3、大數據增值應用
深入挖掘數據價(jià)值，在智能交通、公安實(shí)戰等行業(yè)上推出車(chē)輛軌跡、道路流量、案件聚類(lèi)等大數據模型?；诖髷祿Ｐ?，推出智能套牌、智能跟車(chē)分析、軌跡碰撞、人臉比對、輿情分析等數據增值應用，逐步解決行業(yè)的深層次問(wèn)題。
4、海量數據計算
通過(guò)云計算集群，實(shí)現對海量數據的分布式高速計算，支撐對海量數據的高效分析挖掘。云計算集群是一種M/S架構的分布式計算系統，Master作為調度管理服務(wù)器，負責計算任務(wù)分解與調度、計算資源統一管理。Slave則由大量的計算服務(wù)器組成，負責完成Master下發(fā)的計算任務(wù)。
5、海量數據檢索
基于行業(yè)數據查詢(xún)特點(diǎn)，對搜索引擎進(jìn)行優(yōu)化定制，支持百億記錄的秒級高速查詢(xún)。通過(guò)集群機制，實(shí)現搜索服務(wù)的高可靠性、高容錯性、高擴展性。
6、海量數據存儲
對于海量數據存儲，采用HBase分布式存儲系統。相比傳統關(guān)系型數據庫，有四個(gè)特點(diǎn)：數據格式靈活、高可用、橫向擴展能力強和訪(fǎng)問(wèn)高效。
同時(shí)能夠做到無(wú)縫集成，快速從關(guān)系型數據庫導入已經(jīng)存在的歷史數據。提供高可靠性、高容錯性、高性能的海量數據存儲解決方案，支持無(wú)縫容量擴展。
7、大數據分析與應用
高效的云計算能力，帶來(lái)千億數據的秒級返回的檢索能力，為大數據分析應用，提供了快速的保障?；谏疃葘W(xué)習的智能分析算法，為大數據分析應用提供有力的工具。交通大數據的分析，為交通管理、決策、規劃、服務(wù)以及主動(dòng)安全防范帶來(lái)更加有效的支持。
利用大數據技術(shù)，結合高清監控視頻、卡口數據、線(xiàn)圈微采集波數據等，再輔以智能研判，基本可以實(shí)現路口的自適應以及信號配時(shí)的優(yōu)化。通過(guò)大數據分析，得出區域內多路口綜合通行能力，用于區域內多路口紅綠燈配時(shí)優(yōu)化，達到提升單一路口或區域內的通行效率。如根據平日/節假日，早、晚高峰/其他時(shí)段，主要干道關(guān)鍵路口/次關(guān)鍵路口/普通路口，白天/夜間等不同情況，人工或系統自動(dòng)設置不同的配時(shí)，達到大幅提高區域內交通通行能力。
大數據分析研判功能，還可以支持對卡口數據、視頻監控數據進(jìn)行二次識別，提高車(chē)輛信息的準確性，進(jìn)而利用大數據實(shí)現軌跡分析、落腳點(diǎn)分析、隱匿車(chē)輛分析等功能。對車(chē)輛大數據進(jìn)行深入挖掘，實(shí)現事前全面監控、事中及時(shí)追蹤、事后準確回溯的不同場(chǎng)景需求。常州市建設的車(chē)輛大數據平臺，協(xié)助有關(guān)部門(mén)每天自動(dòng)發(fā)現套牌車(chē)輛10余起，再根據車(chē)輛的軌跡分析和落腳點(diǎn)分析，快速找到套牌車(chē)輛進(jìn)行處罰管理。
結合智能算法，二次識別等功能，可以更準確的識別車(chē)牌、車(chē)身顏色、車(chē)型、車(chē)標、年款等特征，并且對遮陽(yáng)板檢測、安全帶檢測、接打電話(huà)檢測、司機人臉識別等進(jìn)行分析。
利用智能交通的管理系統，可以獲取道路天氣、施工情況、事故情況、結合大數據分析，為出行司機和交管部門(mén)提供天氣、路面狀況、事故易發(fā)地點(diǎn)、停車(chē)場(chǎng)等信息，并根據車(chē)輛目的地、行駛習慣，路面情況推薦行駛路線(xiàn)。
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