大數(shù)據(jù)應用場景之智慧交通

#之智慧交通交通應用應用場景一——交通運輸信息化交通運輸信息化涉及的具體數(shù)據(jù)應用場景包括：建公眾出行交通服務系統(tǒng)、構建視頻分析服務管理系統(tǒng)、構建交通應急指揮服務管理系統(tǒng)等，隨著大數(shù)據(jù)技術滲入到交通運輸信息化建設之中，使得交通信息實現(xiàn)集成化管理，特別是城鄉(xiāng)一體化建設促使交通運輸實現(xiàn)區(qū)域全覆蓋，要確保交通運輸信息化建設適應時代發(fā)展的要求，促進交通運輸產(chǎn)業(yè)健康良性發(fā)展。1、應用需求“十三五”期間，交通運輸部明確了交通運輸體系建設要堅持走信息化發(fā)展的道路，并為交通信息化建設指明了方向。按照《國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃綱要（草案）》所提出的關于交通建設發(fā)展方向，要求交通運輸業(yè)要打造信息工程，并以信息化示范工程為主要依托，加大力度建設智慧交通，將我國的交通運輸構建為綜合性體系。根據(jù)《規(guī)劃》中的要求，我國的交通運輸體系發(fā)展到2020年，要實現(xiàn)全行業(yè)信息共享，大幅度地提升信息開放水平，交通領域中的各項事務處理，要著力于提升大數(shù)據(jù)的應用能力，運用“互聯(lián)網(wǎng)+”使得交通運輸事業(yè)不斷地取得新突破。2、應用場景（1）構建公眾出行交通服務系統(tǒng)在公眾出行交通服務系統(tǒng)構建中，應用大數(shù)據(jù)技術，對道路進行交通流量分析、超時預測、時間識別；對車輛進行特征、運行規(guī)律及監(jiān)管分析；對出行者進行流向、聚焦分析，從而獲得靜態(tài)基礎信息，動態(tài)交通狀況，提供交通決策信息和智能出行分析服務，確保公眾出行更加便捷與高效。利用數(shù)據(jù)挖掘分析，給用戶提供真正有價值的數(shù)據(jù)信息，通過信息服務引導出行者，這樣才能讓交通最主要的參與者能夠通過自主行為改變交通狀況。（2）構建視頻分析服務管理系統(tǒng)在視頻分析服務管理系統(tǒng)構建中，應用大數(shù)據(jù)技術，包括大數(shù)據(jù)流程建模、3D動態(tài)空間數(shù)據(jù)分析、動態(tài)路徑規(guī)劃、數(shù)據(jù)融合及預處理等，將視頻動態(tài)分析和檢測技術的功能充分地發(fā)揮出來，應用視頻動態(tài)分析加大交通運輸?shù)姆展芾砹Χ?，發(fā)揮對視頻流的檢測功能，構建檢測模型，以實現(xiàn)對道路交通信息的實時監(jiān)控。視頻分析服務管理系統(tǒng)所檢測到的信息，包括交通事故以及道路擁堵狀況等，都將以視頻文件的形式傳遞給用戶。用戶接收到信息后，就可以繞開事故發(fā)生的路段，還可以有效地規(guī)避風險?，F(xiàn)行的視頻分析服務管理系統(tǒng)還輔助有安全警報系統(tǒng)，當交通量大、事故多或有特殊情況的路段，安全警報系統(tǒng)就會發(fā)揮作用，從而提高道路通行的安全系數(shù)。3）構建交通應急指揮服務管理系統(tǒng)在交通應急指揮服務管理系統(tǒng)構建中，應用大數(shù)據(jù)技術，包括城市道路交通狀態(tài)判別、交通信息提取和查詢、海量交通數(shù)據(jù)快速處理、交通流分配模型等，以便與事件處置各方快速、高效聯(lián)動，實現(xiàn)及時、準確處置交通事故的目標，為確保道路交通的暢通運行奠定基礎。3、商業(yè)模式開展toG業(yè)務：與地方政府合作，針對大數(shù)據(jù)挖掘技術在交通信息化建設的應用進行分析，確保各地交通運輸信息化建設適應時代發(fā)展的要求，促進交通運輸產(chǎn)業(yè)健康良性發(fā)展。開展toB業(yè)務：在于地方政府合作基礎上，開展toB業(yè)務，充分是實現(xiàn)交通大數(shù)據(jù)與其他行業(yè)數(shù)據(jù)的共享融合，如與保險、金融行業(yè)開展合作，實現(xiàn)數(shù)據(jù)增值、變現(xiàn)，為行業(yè)數(shù)據(jù)應用開拓嶄新渠道。應用場景二——智能公交卡智能公交卡涉及的具體數(shù)據(jù)應用場景主要面向用戶、管理者以及企業(yè)運營者進行開發(fā)，目前智能公交卡并沒有像銀行卡一樣實施聯(lián)名制，很多城市的票價也只有跟路線長度有關，在進一步設計自動調(diào)度、優(yōu)化、決策智能平臺時，也可以隨城市發(fā)展增添新的元素和改良現(xiàn)有只能公交卡的性能，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)時代下的智慧城市、智能交通。1、應用需求公交IC卡收費系統(tǒng)作為APTS中應用最廣泛的子系統(tǒng)之一，每天在運行中產(chǎn)生大量的刷卡交易。每刷一次設備就記錄了一次數(shù)據(jù)，進而形成了龐大的數(shù)據(jù)庫。在智慧城市和智能公共交通的大背景下，國內(nèi)像北京、上海、廣州等大城市均進行了基于智能公交大數(shù)據(jù)的城市交通系統(tǒng)分析、規(guī)劃、優(yōu)化等。利用智能公交數(shù)據(jù)硏究車輛0D、行人0D、公共交通客流量、公交路線網(wǎng)，是緩解城市交通擁擠，解決城市交通問題的重要手段。2、應用場景整個交通活動的參與者，有出行用戶、交通管理者和企業(yè)運營者，在建立預測性模型以優(yōu)化現(xiàn)有公共交通的過程中就必須面向這三個群體來挖掘數(shù)據(jù)。（1）面向用戶出行：人工智能分析模擬用戶出行偏好，提供符合用戶戶型習慣的實時出行意見（個體用戶出行誘導）；為實現(xiàn)城市客流管控及導向性，提供各種用戶出行誘導的綜合便捷服務體系（人群群體誘導）。2）面向交通管理者：以交通線網(wǎng)點＞線＞面的實時辦法為理論基礎，參考公共交通白皮書研究開發(fā)公共交通一體化線網(wǎng)標準模型及實際模型（交通行業(yè)線網(wǎng)模擬建立）；結合交通行業(yè)相關數(shù)據(jù)，研究開發(fā)公共交通行業(yè)綜合線網(wǎng)擬合優(yōu)化及診斷評價決策支持系統(tǒng)（交通行業(yè)當前線網(wǎng)優(yōu)化）；通過一體化公交線網(wǎng)的GIS仿真模擬，通過假設數(shù)據(jù)輸入，實現(xiàn)站點、線網(wǎng)規(guī)劃重置，變化相關影響模擬運算及假設分析（變化影響智能仿真模擬）。（3）面向企業(yè)運營者：面向營運的軌道、公交智能分析輔助決策支持（企業(yè)運營優(yōu)化決策支持）；通過實時運營數(shù)據(jù)、結合城市公交一體化線路網(wǎng)模型、對于城市突發(fā)事件的運營指導提供快速響應的輔助決策支持系統(tǒng)（突發(fā)響應方案提供）。3、商業(yè)模式開展toG業(yè)務：與政府合作，開展只智能公交卡系統(tǒng)建設，有效記錄公交乘客收費系統(tǒng)數(shù)據(jù)，研究車輛、行人運行軌跡、公共交通客流量、公交路線網(wǎng)等，以緩解城市交通擁擠，解決城市交通問題。開展toB業(yè)務：與支付寶、微信等支付平臺開展合作，開發(fā)城市公交智能支付系統(tǒng)；在于政府合作基礎之上，利用所收集數(shù)據(jù)，面向電商、出行企業(yè)開展數(shù)據(jù)交易業(yè)務，滿足其精準營銷需求。應用場景三——出租及網(wǎng)約車運營管理出租及網(wǎng)約車運營管理大數(shù)據(jù)應用涉及的具體應用場景包括：出租車智能終端應用展現(xiàn)、出租車行業(yè)的動態(tài)監(jiān)管、網(wǎng)約車大數(shù)據(jù)取樣分析、出租車及網(wǎng)約車歷史離線大數(shù)據(jù)分析等。本模塊最終將體現(xiàn)在城市交通管理系統(tǒng)中，實現(xiàn)城市出租汽車智能終端的管控，能夠對網(wǎng)約車進行數(shù)據(jù)的追蹤和訂單的實時統(tǒng)計，同時在離線分析模塊中，實現(xiàn)對海量定位數(shù)據(jù)的模式挖掘工作。1、應用需求隨著互聯(lián)網(wǎng)信息技術的發(fā)展，為融合發(fā)展提供了技術上的可能性，依托“互聯(lián)網(wǎng)+”及大數(shù)據(jù)平臺提供的支持，經(jīng)過協(xié)調(diào)有序的過渡階段，網(wǎng)約車與出租車融合共生的發(fā)展狀態(tài)必然會出現(xiàn)。應對上述挑戰(zhàn)需要政府管控部門通過一整套監(jiān)管手段的變革，綜合的管控手段應該是市場手段、行政手段和技術管控手段的結合。行政管制手段包括，牌照發(fā)放及收回、公司準入、司機準入、區(qū)域限行時段管制等等。市場協(xié)調(diào)手段包括，補貼、價格管制、稅收標準等等而集成的公共服務平臺，則提供強有力的技術管控手段，通過大數(shù)據(jù)應用計量模型來分析出租車的總量、不同時段的使用率等等，對每一輛出租車進行全程監(jiān)控以及租車流程控制，不僅可以提高社會整體出租車運行效率和效益，并且能夠保障消費者的出行安全。2、應用場景（1）出租車智能終端應用展現(xiàn)實時運行和日常運行信息的智能服務終端，利用GPS/北斗技術、3G/4G無線通信技術于一體的智能“車聯(lián)網(wǎng)”終端，包括智能服務終端、稅控計價器、智能頂燈、攝像頭、服務評價器等部分。在海量交通數(shù)據(jù)的基礎上，出租車使用智能終端與云平臺相連，能有效節(jié)約城市資源，避開擁堵路段，減少碳排放，為綠色出行做出貢獻。以智能導航為例，進入導航界面，當進入新區(qū)域或者經(jīng)過重要路口，終端會連接云服務器，根據(jù)當前實時得到的城市車輛數(shù)據(jù)顯示重要道路的擁堵情況。與此同時，在客戶端的平臺上或手機端亦可見相對應的全城路況。該情報面板采集自全城出租車、網(wǎng)約車實時數(shù)據(jù)，相比較百度地圖的數(shù)據(jù)來源更為直接（因為互聯(lián)網(wǎng)地圖采集自各種手機定位數(shù)據(jù)），因而顯示更為準確，更加有效體現(xiàn)出道路擁堵狀況。（2）出租車行業(yè)的動態(tài)監(jiān)管按照交通運輸部、省廳要求，平臺需要將車輛數(shù)量及結構分布、運營成本數(shù)據(jù)、里程利用率、服務滿意度等統(tǒng)計數(shù)據(jù)上傳至相關系統(tǒng)，以便于相關管理部門及時、準確掌握全省出租汽車的營運狀況，為其制定出租汽車行業(yè)的發(fā)展規(guī)劃和計劃提供基礎支撐。出租車平臺依托實時數(shù)據(jù)流管理系統(tǒng)，將各項統(tǒng)計數(shù)據(jù)上傳到部門平臺，可實現(xiàn)：1）出租車運營情況分布統(tǒng)計：通過統(tǒng)計指定某些區(qū)域內(nèi)一段時間內(nèi)的運營車輛數(shù)，從而總結出車輛運營在地理區(qū)域上的空間分布規(guī)律，為車輛的調(diào)度決策提供支持；2）運營效率統(tǒng)計：監(jiān)管平臺通過從司機運營收入、運營成本及收入分段統(tǒng)計對比，載客里程與空駛里程對比，載客時長與空駛時長對比等兒方面統(tǒng)計，來體現(xiàn)出租汽車的平均運營效率，從而對影響運營效率的評價提出相關因素；3）重點區(qū)域運營規(guī)律分析：監(jiān)管平臺通過統(tǒng)計特定區(qū)域內(nèi)車輛運營的各指標，總結出該區(qū)域內(nèi)的車輛運營規(guī)律，從而為重點區(qū)域的運力投放等方面提供決策支持；4）車輛運營空間分布特征分析：監(jiān)管平臺通過統(tǒng)計指定某些區(qū)域內(nèi)一段時間內(nèi)的運營車輛數(shù)，從而總結出車輛運營在地理區(qū)域上的空間分布規(guī)律，為車輛的調(diào)度決策提供支持。（3）網(wǎng)約車大數(shù)據(jù)取樣分析系統(tǒng)可實現(xiàn)從網(wǎng)約車平臺中對當日網(wǎng)約車實時統(tǒng)計得到數(shù)據(jù)，不同日期的同時段數(shù)據(jù)進行對比。由于數(shù)據(jù)的實時性，任意時間下的營收金額與統(tǒng)計對比情況都能展現(xiàn)在平臺上，并能按照不同的公司或不同的業(yè)務進行分類顯示。根據(jù)實時數(shù)據(jù)，可在地圖上任意區(qū)域查到所有在區(qū)域內(nèi)的車輛。根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，運輸管理部門可以掌握網(wǎng)約車交通量分布、變化情況，掌握網(wǎng)約車高峰時間段和訂單繁密地段。據(jù)此可以制定加強網(wǎng)約車管理的措施，以減少交通阻塞和事故，并可以根據(jù)交通量的時間和空間分布、變化規(guī)律，提高運輸效率。（4）出租車及網(wǎng)約車歷史離線大數(shù)據(jù)分析將交通行業(yè)在出租車和網(wǎng)約車的歷史數(shù)據(jù)進行挖掘，把同比和環(huán)比的數(shù)據(jù)進行對比分析，最終產(chǎn)生應用，并對最終的交通出行應用進行預測。如經(jīng)過分析，得出在早高峰時段，使用網(wǎng)約車的需求主要集中在哪幾個地鐵站附近，因而在地鐵站附近打車需求更多，更難以乘坐網(wǎng)約車。而主城區(qū)由于地鐵網(wǎng)絡更加發(fā)達，使用網(wǎng)約車的人數(shù)較少，但一般市中心作為傳統(tǒng)的商業(yè)和辦公地點，網(wǎng)約車需求非常頻繁。這些信息對于公交出行規(guī)劃新的公交路線也將起到很大幫助。3、商業(yè)模式（1）搭建平臺：收取服務費用。C2C模式：通過政府授牌，規(guī)范個人私家車服務與個人消費者。平臺設定收費模式，按比例收取相應傭金。B2C模式：與大型約車企業(yè)合作，服務高端市場，實現(xiàn)對于車輛司機、服務流程的嚴格把控，實現(xiàn)更好的客戶體驗；O2O模式：線上對線下，服務延展到訂餐、訂酒店、訂門票等二手車交易、汽車金融、“以租代售”模式等諸多領域進行開掘。1.1.4應用場景四——智能高速運營管理智能高速大數(shù)據(jù)應用涉及的具體應用場景包括：客戶服務、運營管理、聯(lián)合指揮、應急資源調(diào)度、預測預警等。本模塊在大數(shù)據(jù)平臺上的深入利用機器學習和深度學習，隨著物聯(lián)網(wǎng)建設的推進，數(shù)據(jù)處理和應用的價值將得到進一步體現(xiàn)。將實現(xiàn)高速公路的數(shù)據(jù)和更多的行業(yè)數(shù)據(jù)打通進行跨界應用，并應用到實際的場景中。1、應用需求目前，交通擁堵、交通事故、環(huán)境污染及能源短缺已成為制約城市交通發(fā)展的重要問題，尤其在高速公路交通管理中尤其明顯。車輛在高速公路上，本身的動作及設備會產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，但隨著數(shù)據(jù)量越來越多，查詢調(diào)用越來越頻繁，處理速度變得越來越慢。如何有效利用傳統(tǒng)高速公路數(shù)據(jù)與設備，提高交通運輸效率、安全性、整體效益，提高交通科學管理和組織服務水平是管理者迫切需要解決的問題。高速公路大數(shù)據(jù)由幾個大的部分構成：高速收費數(shù)據(jù)主要應用于收費管理、風險管理、運營優(yōu)化;監(jiān)控設備數(shù)據(jù)主要應用于視頻監(jiān)控、運營管理、指揮調(diào)度;交調(diào)設備數(shù)據(jù)主要應用于基礎采集、運營管理、指揮調(diào)度。交通數(shù)據(jù)尤其是視頻數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)，在一個省份數(shù)萬個攝像頭下，以TB量級甚至PB量級增長，數(shù)據(jù)量巨大，亟需在大數(shù)據(jù)平臺支撐下，完成平滑擴容和查詢分析等業(yè)務應用。2、應用場景（1）客戶服務

在ETC用戶管理與車輛引導中，需使用算法進行關聯(lián)分析，提供客戶增值服務和精準信息推送，可以根據(jù)用戶的車輛遷徙路線等分析，進行相關的路線信息推送等。在ETC用戶管理與車輛引導中，基于客戶歷史遷徙路線和商品購買歷史，運用高維矩陣分解方法，發(fā)現(xiàn)客戶購買偏好和潛在需求以及出行規(guī)律。當客戶通過ETC時，實時拍照識別鑒定客戶之后，基于客戶車輛歷史通過卡口數(shù)據(jù)，調(diào)用訓練好在線數(shù)據(jù)挖掘模型，可以以大數(shù)據(jù)可視化的方式顯示出來客戶遷徙路線，并預測出客戶未來遷徙線路，進而進行精準的地點線路信息推送。（2（2）營運通過機器學習實現(xiàn)時效分析，提前預警，協(xié)同各單位指揮調(diào)度；利用數(shù)據(jù)分析，可以通過高速公路熱點視頻查看，進行自動推送；建立領導駕駛艙，設定流量排名，為優(yōu)化運營提供決策依據(jù)。增收堵漏。識別偷逃通行費行為，通過分析收費數(shù)據(jù)，經(jīng)常性超時行駛的車輛，查找換卡車輛信息；也可通過車牌抓拍系統(tǒng)、截取出入口車牌對比信息，對出入口車牌不一致、重量有較大偏差的，對比經(jīng)常計重逃費、綠色運輸車輛違規(guī)加大檢查力度，實現(xiàn)增收；通過數(shù)據(jù)分析可實現(xiàn)對未來收費趨勢的預測。營運的分析與預測。通過分析周邊區(qū)域的經(jīng)濟形勢、人口狀況、產(chǎn)業(yè)結構，年高速公路車流量變化、通行費收入狀況、路網(wǎng)結構等，進行車流量預測與分析，結合收費站車流量數(shù)據(jù)，預判節(jié)假日、高峰時間收費站的車流情況，為收費站開道保暢工作提前做好準備。市場營銷。針對市場化程度高的運營主體（主要是指高速公路上市公司）,還可以通過數(shù)據(jù)分析進行市場營銷。比如通過Ebay、淘寶、京東等商務平臺建立的大數(shù)據(jù)分析平臺可以準確分析用戶的購物行為；通過移動運營商提供的用戶數(shù)分析人流量信息量。（3）聯(lián)合指揮通過各項數(shù)據(jù)的匯總和分析，綜合呈現(xiàn)各相關數(shù)據(jù)，形成聯(lián)合指揮?；趹辟Y源管理、路網(wǎng)交通協(xié)同調(diào)度、應急預案管理、處置效果評估、無人機監(jiān)控等模塊，實現(xiàn)交警、消防、路政等多部門聯(lián)動響應，為各類交通事件條件下的路網(wǎng)協(xié)同控制和誘導管理提供可視化管理界面和決策支持。（4）應急資源調(diào)度借助大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力，整合傳統(tǒng)的應急資源設備與資源，協(xié)同建立最優(yōu)化的調(diào)度。應急指揮調(diào)度系統(tǒng)可以采取“掛圖作戰(zhàn)”的形式進行，有效地保證在出現(xiàn)特殊情況時可以采取科學的應急措施，積極、快速、有序地處理各類事件，保障高速公路的正常、安全運行，實現(xiàn)應急指揮、應急資源和應急過程的信息化管理。（5）預測預警擴充傳統(tǒng)全面風險管理的數(shù)據(jù)維度，在交通預警等角度分析，提前告知用戶。根據(jù)往年節(jié)假日各收費站流量統(tǒng)計數(shù)據(jù)，通過分析算法對本年節(jié)假日流量做出預測并進行排名。預測值是否超過對應收費站設定的報警門限，可以根據(jù)顏色分級進行預警。根據(jù)歷史通行數(shù)據(jù)對車流量進行分析和預測，為節(jié)假日高峰時段的安全暢通發(fā)出預警、提前采取保暢措施，為高速路網(wǎng)的安全暢通提供保障。3、商業(yè)模式（1）高速公路收費系統(tǒng)搭建高速公路收費系統(tǒng)：提供相關密鑰解決方案及硬件產(chǎn)品，解決收費漏洞大、管理困難、運營成本高的問題，提高收費系統(tǒng)的安全性和智能化程度。（2）從能耗優(yōu)化角度設計收費方案利用高速出行路線優(yōu)化，對不同的收費額度對應的能耗效益進行驗證，通過經(jīng)濟杠桿引導節(jié)能減排，設計節(jié)能減排指標以及相應的優(yōu)化收費標準。1.1.5應用場景五——片區(qū)交通出行現(xiàn)狀改善片區(qū)交通現(xiàn)狀改善涉及的具體數(shù)據(jù)應用場景包括：片區(qū)交通設施分析、片區(qū)交通需求分析、片區(qū)交通運行分析等，在進行現(xiàn)狀分析時，將對抓取的大量數(shù)據(jù)進行分析，以便找到區(qū)內(nèi)人群的出行特征，發(fā)現(xiàn)片區(qū)內(nèi)交通運行存在的問題及其成因。1、應用需求對道路路網(wǎng)密度、公交線網(wǎng)密度、公交站點站點覆蓋率等分析時，一般通過常規(guī)調(diào)查就可得到相對完整的數(shù)據(jù)。而對職住分布、出行分布等進行分析時，傳統(tǒng)調(diào)查受制于調(diào)查手段的制約，一般僅進行小樣本抽查，對片區(qū)的交通特征掌握不可避免存在偏差。如何在時間和費用受到約束的條件下做好定量分析工作，形成扎實的基礎，是片區(qū)交通改善面臨的一個關鍵問題。隨著信息社會的深入，快速發(fā)展的交通大數(shù)據(jù)為改善傳統(tǒng)交通調(diào)查中的不足提供了新的思路。浮動車、手機信令等包含空間位置信息的交通相關大數(shù)據(jù)樣本量大、長時間連續(xù)監(jiān)測，可以彌補傳統(tǒng)小樣本調(diào)查的不足，從而夯實分析基礎。2、應用場景1）片區(qū)交通設施分析片區(qū)交通設施分析一般包括道路線網(wǎng)密度、道路級配、公交線網(wǎng)密度、公交線路重復系數(shù)、公交站點覆蓋率等。通過資料收集和現(xiàn)狀調(diào)查，多數(shù)指標基本可以獲得相對完整的數(shù)據(jù)，完成分析工作。但對于道路通行能力、道路自由流車速等指標的