如何利用通信技术进行智能交通管理

如何利用通信技术进行智能交通管理?

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如何利用通信技术进行智能交通管理？

随着现代城市的不断发展，交通问题越来越成为城市发展的关键问题之一。智能交通管理成为通过通信技术完成交通信息监测、分析、预测、调度和控制的重要手段之一。本文将从下面四个方面详细介绍如何利用通信技术进行智能交通管理。

一、交通信息监测

智能交通管理的首要任务是实时监测交通状况。通过在路边设立摄像头、地磁检测器、传感器等设备来采集交通信息。这些设备再通过通信网络将采集到的信息传送到交通管理中心。通过分析这些信息，交通管理中心可以得到实时的路况。同时，交通管理中心还可以根据路况变化及时调整交通信号。

二、交通数据分析

交通信息监测得到的数据需要进行有效的分析，为交通指挥调度提供依据。通过数据分析，交通管理中心可以得到各路段车流量及车速的变化情况，并可以进行交通拥堵预测。在预测到拥堵时，可以及时对不同道路的红绿灯信号进行调整。

三、智能调度控制

交通信息的监测和数据分析能够为交通指挥调度的决策提供依据，而智能调度控制则可以根据这些依据来实现的调度。通过在车辆中安装系统，交通管理中心可以实时监测每一辆车的位置和状态。这样，交通管理中心就可以根据交通状况来进行路线的调度和场站的分配。

四、信息化建设

智能交通管理需要信息化系统的支持。因此，在智能交通管理中，信息化系统的建设是至关重要的。交通管理中心需要通过信息化系统来保障交通数据的安全、实现数据的共享和交换等。交通管理中心还需要建立一套较为完善的终端设备，体现科技含量，这样才能在工作中发挥更大的作用。

总之，利用通信技术进行智能交通管理是当前交通管理发展的重要趋势之一。在交通信息监测、交通数据分析、智能调度控制以及信息化建设等方面，都需要通过科技手段来实现更精细化、智能化的交通管理。这些工作都需要交通管理部门不断加强技术研发和探索实践。

城市交通大数据行业发展现状剖析

城市交通大数据行业发展现状剖析

人们在城市中生活每天产生大量的数据，有结构化的也有非结构化的，有一些与交通出行密切相关，而有一些又看似与交通出行没有什么关系，这些数据分布在不同的行政管理部门、互联网公司或者传统运营企业。举个例子来说，随着智慧城市建设热潮，很多城市中已经布满了传感设备(交叉口进口道地磁、电子警察、卡口等)，通过地磁可以采集到一定时间间隔交叉口进口道交通流量、速度以及占有率；通过电子警察或卡口可以实时获取经过卡口的车辆车牌号、通过时间以及地点车速，这些数据基本都汇聚在地方交警部门。互联网公司通过为城市居民提供即时通信、导航以及共享服务，可以通过客户终端定位实时获取居民的位置。传统运营企业范围也很广泛，包括了公交公司客运企业、出租车公司、通信等，公交公司和客运企业汇聚了客流数据(IC卡、第三方支付以及零票)、车辆定位数据等，出租车公司汇聚了出租车定位数据、而通信则可以汇聚客户手机MAC地址。上述列举的数据，都可以为城市交通规划、政策制定、设计以及管理提供数据支持。后续笔者会结合自身十几年的理论研究以及交通工程经验，阐述每种数据未来的应用场景及潜在价值。

城市交通系统分析是一个复杂巨系统，尤其是在交通供需矛盾日益突出的当下，如何提高整个交通系统效率、提升居民出行品质是对每个交通管理者、研究者、工程师的挑战。交通科学自诞生之日起，就与数据结下不解之缘，这是一门基于统计学的工程科学。

互联网公司早认识到了数据在交通领域的应用价值，也极大推动了云计算、大数据等新一代信息技术在交通领域的应用。高德、滴滴拥堵排名、阿里城市大脑就是互联网公司借助自身的数据资源开展交通领域大数据应用的探索。

互联网公司进军传统智能交通行业，一边是互联网公司频频发布基于大数据分析的各种报告，另一边也开始产生了各种质疑的声音。当前城市交通已经有一只脚迈入了大数据时代，而另外一只脚则需要传统交通理论与移动互联数据有效融合进行驱动。拨开当前交通大数据行业的繁华伪装，我们以冷静的眼光去审视，看到当前还存在很多问题，今天就略谈一二：

、所谓的交通大数据基本还是针对单一数据源开展分析，分析精度有待进一步提高，应用场景有待进一步丰富。大部分的研究集中在基于车载GPS数据以及视频数据提取车辆描述信息、交通流状态信息，研究拥堵的表征指标以及交警执法应用；

第二、城市交通传感设备布局并未从交通大数据的视角进行优化分析。城市智能交通系统规划一个重要的任务就是研究城市交通采集设备布局方案，目前，较少有人从城市交通规划与管理智库顶层设计的高度，对检测器的分布进行研究。此外，提高传感设备的适用性以及稳定性，也是有效提高当前数据质量的重要手段。

第三、城市交通大数据缺乏统一的数据标准。前面也论述了当前可以用于交通系统分析的数据，这些数据来源不同，要想未来能够将上述数据利用起来，打破数据壁垒，形成城市交通数据池，就需要共同探讨数据共享机制，并制定统一数据标准；此外，形成城市数据池后，城市交通数据治理将是一项复杂而艰巨的任务。

第四、大数据时代城市交通理论的创新面临巨大挑战。传统的交通理论基本都是基于统计学，也就是基于样本开展研究，而大数据时代的到来变革了交通理论数据来源，使得数据由抽样变为了全样，数据由有针对性的调查变为从大数据中抽取有用信息。因此，交通需求预测、交通通行能力分析、交通管控等基本理论将产生巨大变革，交通学者们应当既要仰望天空又要脚踏实地，在基础领域研究中投入更多的精力，不应被当前的浮云遮住望眼。

城市交通系统理论与大数据技术的融合发展任重而道远，也期望与广大交通工程师以及研究人员共同探讨、共同进步。

交通拥堵数据分析作用

1. 城市交通系统大数据概述 1.1 交通大数据特征 交通大数据是智能交通系统基础,研究和分析交通大数据是实现智能交通系 统的重要环节。传统交通数据特征有 3V、4V、5V,

2. 城市交通拥堵成因分析 2.2 公共交通规划发展滞后,公共交通产品供给不足 我国大部分城市公共交通主要依靠公共汽车。例如目前,海口市有 2261 辆 公共汽车。根据

3. 大数据方法对于缓解城市交通拥堵的作用理论 首先,大数据技术可实现实时交通信息更改周期。更改路口导航信息的 时间间隔不能太长(通常为 20 分钟)。大数据技术使用

城市交通数据分析师怎么样

好。

1、城市交通数据分析师是一个发展前景非常好的工作，时代的发展决定了在未来，成为必不可少的一个工作岗位。

2、专职只做数据分析文员：投入周期短，收益上限限制也较大。

城市轨道交通发展现状及未来趋势

法律分析：城镇居民人口总数在以每年3.4%的速度增长，与此同时，民用汽车拥有量的年平均增速则达到了16.0%，这意味着的城市交通状况正面临着严峻的挑战。相比于其他的公共交通工具，城市轨道交通具有大运量、低能耗、高速度等优势，这让城市轨道交通逐渐备受关注。前瞻分析预测，到2020年我国城市人口将超过87000万人，预计到2025年将超过95000万人。城市人口的快速积累和增长是促进城轨交通建设的关键因素，预计未来五年内我国主要城市轨道交通仍有较大市场空间。法律依据：《城市轨道交通运营管理规定》 第五条 城市轨道交通运营主管部门在城市轨道交通线网规划及建设规划征求意见阶段，应当综合考虑与城市规划的衔接、城市轨道交通客流需求、运营安全保障等因素，对线网布局和规模、换乘枢纽规划、建设时序、资源共享、线网综合应急指挥系统建设、线路功能定位、线路制式、系统规模、交通接驳等提出意见。城市轨道交通运营主管部门在城市轨道交通工程项目可行性研究报告和初步设计文件编制审批征求意见阶段，应当对客流预测、系统设计运输能力、行车组织、运营管理、运营服务、运营安全等提出意见。

交通调查目的和调查的数据分析有什么相互关系?

交通调查目的和调查数据分析1）综合交通调查是认识和把握城市交通现状特征与规律的必要手段。2）综合交通调查是分析城市交通现状与问题的必要途径，为建立交通需求预测模型并预测交通需求、分析交通的供需平衡以及交通供需关系的发展趋势等提供基础数据。