智能交通大数据综合服务平台方案
1.概述
2.随着经济发展、城市化进程的加快以及城市规模不断扩大，机动车拥有量及道路交通流急剧增加，城市紧缺的土地资第一文库网源和高密度的土地利用模式，使得交通供给与交通需求之间的矛盾日益突出，交通拥堵、停车困难、环境恶化等交通问题不断加剧，影响了城市的可持续发展及人民生活水平的提高，阻碍了经济的发展。大城市也面临同样的问题，近年来机动车保有量持续快速增长，高峰交通拥堵日益加剧，交通发展面临严峻形势和新的挑战。很多城市在市区主要范围内实施“错峰限行”等交通管理措施。采取调控交通需求削减交通需求总量其原因之一是城市道路已经难以通过基础设施规划建设来改善交通。另一方面,如何利用智能交通系统(ITS)来缓解交通、提升交通效率也是可以着力的一个方向。目前各交通管理部门建立了功能相对完善的交通指挥控制中心，包括交通信号控制系统、道路交通监控系统、交通诱导显示系统、停车管理系统、交通违章处理系统等，初步实现了交通信号控制、道路监控、交通信息综合查询、有/无线指挥调度及交通诱导等基础功能。ITS的各种信息采集技术（如微波采集技术、视频采集技术、环形线圈感应式采集技术等）被广泛地运
用于交通数据采集，公安交管部门不仅具备了交通基础信息，还拥有了各类动态数据，如车辆实时营运信息、道路交通状况等，采集的数据类型包括属性数据、空间数据、影像数据等。对交通三要素（人流、车辆、道路）连续不断采集的多源交通数据流产生了巨量的交通数据，具有典型的“3V”特性：大容量、多样性、高速度，也具有价值、复杂性的特点，属于名符其实的交通“大数据”。仅以国内某城市内道路卡口数据为例，每天达到约15GB的数据量，要实现对城市道路交通的整体运营水平和人们出行规律的深度挖掘，就要以日、月甚至年为时间粒度对大数据进行计算和分析。
数据是智能交通的核心，数据为王的大数据时代已经到来。如何高效地从海量数据中分析、挖掘所需的信息和规律，结合已有经验和数学模型等生成更高层次的决策支持信息，获得各类分析、评价数据，为交通诱导、交通控制、交通需求管理、紧急事件管理等提供决策支持，为交通管理者、运营者和个体出行者提供交通信息，成为当务之急。交通数据分析的发展趋势正如TDWI大数据分析报告指出的，在交通数据分析方面，生昕格交流了交通云数据处理平台的一个具体应用实例，该平台基于廉价计算机构建集群，用Hbase存储大数据，采用MapReduce进行分布式计算；Chen等利用MapReduce框架对交通流预测；李
磊等论述了基于云计算的铁路数据中心的逻辑结构。这些工作没有涉及交通大数据处理平台需要面对的各种应用场景以及系统构建应遵循的原则，如没有涉及实时数据流处理问题。面对交通大数据，如何存储、组织和管理并提供服务是ITS面临的一个挑战。本文针对如何构建交通大数据处理平台开展研究，主要从使能技术方面展开论述，不对具体业务系统进行评述。
2.交通大数据处理平台的功能需求及其逻辑框架本节通过介绍智能交通系统大数据的特点以及提供服务的要求分析了交通大数据分析平台需具备的特点，提出了交通大数据处理平台逻辑框架，并进一步阐述了平台构建的基本原则建议。
2.1交通大数据处理平台需具备的特性
如前所述，交通服务要提供全面的路况，需要交通综合监测网络对城市道路交通状况、交通流信息、交通违法行为等的全面监测，采集、处理及分析大量的实时监测数据，具有数据量巨大的特点；随着城市机动车保有量不断提高，城市道路交通状况日趋复杂化，交通流特性呈现随时间变化大、区域关联性强的特点，需要根据实时的交通流数据及时全面采集、处理、分析等，因此具有系统负载时变性高、波动大的特点，应支持低延时、高并发事务；公众出行服务对交通信息发布的时效性要求高，需将准确