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互联网+交通 ”：大数据时代下的智能交通
早上十点 ，张先生准备从位于城南的公司出发去城北的咖啡厅见客户。出发之前，他打开手机导航APP ，选择了一条车流量最少、交通状况最好的出行线路 。二十分钟后 ，张先生顺利抵达目的地 。令他感到舒心的是，咖啡厅附近新建了停车场 ，以往他可是因为有急事却找不到停车位吃了好几次罚单。和客户寒暄的过程中 ，张先生得知客户这次没开车，而是选择了打车软件 ，原本40元的车程 ，他只花了十几元 。
如今，越来越多的人和张先生一样感受着智能交通带来的便利 。但是他们可能并不知道 ， 经常遇到的摄像头 、电子卡口 、电子警察等系统 ，它们在保障城市安全、维持交通秩序的同时，也在不断产生大量数据信息，不仅能够节约时间 ，也能大大提高交通工具和道路的使用效率 ，减少能耗。
在“互联网+”背景下，智能交通大数据技术的应用 ，不仅将“先知 ”逐渐变成现实 ，更建立起车 、路 、人之间的网络，通过整合信息 ，最终为人（车内的人和关注车内人的人）提供服务 ，使得交通更加智能、精细和人性；对管理者而言则大大提高管理者获取数据的能力，提高他们的决策能力和管理交通的能力 。
一 、“互联网+交通 ”的表现形式
2015年3月5日 ，李克强总理在政府工作报告中首次提出“互联网+”行动计划 。互联网与传统行业的融合发展将从全流程上改造传统行业 ，从而产生新的业态。互联网与交通的碰撞也形成了“线上资源合理分配 、线下高效优质运行 ”的新格局 。
早在2011年底，“互联网＋交通 ”已初见端倪 。铁路推出了网络订购火车票的新举措 ，让百姓利用电脑、手机 ，通过网络，足不出户就能买到火车票；民航行动更快，很早就实现了网络订票 ，现在通过大数据分析 ，通过手机APP可实现手机购票值机 、查看航班动态等功能；而大力推进高速公路ETC联网发展，则是公路方面推进网络化的措施。此外 ，人们平日出行开车也越来越离不开导航系统 、打车软件 。
1． 事前预判
我们在生活中 ，总会有感觉到交通不方便的地方，如飞机晚点、延误 ，超级大堵车……如此这些 ，已经成为我们生活中习以为常的事情 。交通永远不会有发展到最完美的时候，人类会不断提出新的要求以改善舒适度。
以出行高峰时段的交通拥堵为例 ，智能交通能够提高人们出行的计划性 ，通过他人的出行数据，预备出行者可以提早知晓不久后的某时段交通预计的流量情况 ，以此妥善安排自身的出行。其次 ，智能交通可以提高出行的可靠性，即例如甲要从A地去B地，必经路线的堵车已经无法避免 ，提高出行可靠性就在于可以通过智能交通的技术手段 ，根据以往同一时段该路线的交通状况，预估同样出行方式下将可能多耗费的时间 。再者 ，智能交通应用在汽车上的自动避让和制动等功能还可以在一定程度上提高出行的安全性 。
总而言之 ，以智能交通的技术手段提高信息采集强度及采集量，并提高其数据处理水平 ，继而把所得信息通过各种不同渠道传送给每个有需要的人 ，智能交通正在提高整个交通系统的应变性和个人出行的应变性。
几年前，海康威视已经布局大数据和云计算 ，并在武汉市成立了大数据和云计算研发中心 。目前 ，海康威视已推出了大数据的初步应用，主要在三个方面：人脸数据的大库检索 、海量卡口数据的高效检索分析和案事件数据的分析 。
大数据的魅力在于我们可以从数据中找规律 ，它能使原来的“事后检索”变成“事前预判 ”。海康威视大数据库检索 ，可以做到将犯罪分子人脸 、作案车辆等特征放进视频图像库里进行搜索比对，寻找犯罪嫌疑人的踪迹 。
例如，在南方某座特大城市 ，针对某系列案件 ，警方运用海康威视的大数据技术，通过大量信息的检索、比对和分析 ，发现嫌疑人每次作案前均会到某个地方落脚的规律 。当地警方提前在落脚点布防 ，成功抓获了准备再次作案的嫌疑人。基于大数据的云计算搜索，就像百度搜索关键词一样迅速找到想要的东西 ，不需要像从前一样由多名警察一帧一帧盯着事发地点的监控录像 ，寻找作案嫌疑人 。
大数据还必须做到“秒级响应 ”，反应迟缓的话 ，大数据也就失去了价值 。海康威视在多个城市的电子卡口系统中应用了大数据技术 ，在上百亿条车辆记录中快速搜索，几秒钟甚至零点几秒锁定结果。在此基础上 ，可以更好地实现如套牌车辆研判、跟车关联分析 、违法多发时间和地点研判 、交通流量分析和交通诱导等应用 。
2． 调整更改
在传统的规划过程中 ，设计部门根据对现状的判断和经验的积累，容易对交通项目进行个人意志和团队意志的主观操作，更有某些小型设计单位采用闭门造车的方式进行拿来主义的设计 ，这与规划的本职形成严重对峙 ，更不符合互联网+时代下对大数据应用的渴求 。
对于城市管理者或是城市交通管理者、公路交通管理者，智能交通是帮助提高其管理的技术手段 ，大大提高管理者获取数据的能力 ，提高他们的决策能力和管理交通的能力。
举个最简单的例子，道路的渠化由交通设计院规划设计 ，然后施工建设。然而道路及其周边区域的情况不是一成不变的 。随着城市的发展 ，道路起初的设计可能无法满足市民的实际需求 。比如城北新建了一个工业园区，那早高峰往北面上班的车会明显增多 ，同时晚高峰从城北返城的车会增多。这时之前设计的道路显然不足以满足市民的需求 ，道路再次设计成潮汐车道或者是可变车道均可提升道路的通行能力，满足市民的需求 。但是二者如何选择 ，抑或两个方案一起实施 ，一直是困扰交通管理者的一件事情 。这时，道路上安装的电子警察 、卡口和视频检测器所采集的过车信息和车流量数据就可以为道路的渠化提供有用的信息。
再举个例子，城市交通中 ，大家最熟悉的是红绿灯 。有些城市的红绿灯装有信号控制系统 ，在所有道路资源都充分使用的条件下，红绿灯的转换频率只能按时间分配 ，不可能让路上的车辆变少 ，然而合理的红绿灯配时可以让道路的通行率大大提升 。前端信号机配备有车检板，支持地埋线圈的接入 ，同时也可以通过视频检测器 ，实现控制区域内车流量 、占有率、车速 、排队长度等交通参数的采集 、处理和存储。交通信号控制系统可根据前端独立的车辆信息来直接调整对应信号灯的绿信比，也可根据区域整体的车流状况对信号灯配时方案进行针对性的区域协调 。同时这部分交通参数信息也可提供到其他相关联的交通管理系统使用 。比如通过大数据采集分析和交通仿真 ，进行区域的信号协调控制。
3.分析应用
对交通出行的大数据进行分析总结可以得出不同城市的相互联系强度、城市流动人口的来源 ，指导城市对外交通建设；能够分析出城市交通现象与重要事件之间的关系，有效预防下次突发事件造成的交通压力；大数据能够形象地反映居民的出行路径 、偏好 ，总结出居民的出行习惯从而为第三方服务平台提供参考 ，加快推进交通运输由传统产业向现代服务业转型升级 。
智能交通综合管控平台存储了大量的交通数据信息，如何有效充分地利用这些信息将非常重要 。通过对平台存储的数据进行智能研判分析，获得一些潜在有价值的数据和信息 ，为交通管理 、刑侦稽查提供重要的线索和数据信息。
比如案件刑侦分析时 ，某些车辆行驶轨迹可能会成为重要线索。平台行车轨迹分析功能可以输入关注车辆号牌，选定关注的时间段 ，进行分析 。分析结果会以列表的方式呈现在列表中按照时间先后顺序显示该车辆在此时间段内的所有过车信息 。如果平台部署了电子地图模块。可在电子地图模块展现车辆行车轨迹分析结果展示 ，并在地图按照车辆行驶的时间和空间顺序，在地图中描绘车辆行驶轨迹 。
同时 ，目前机动车数量的激增 ，机动车车辆牌照无法凭借肉眼观察直接判定车辆号牌真伪、套牌与否 。出现部分车主为了逃避交通违法处罚，甚至进行其它不法活动时为了躲避刑侦缉查 ，而使用假牌和套牌的手段。智能交通综合管控平台使用车牌识别技术 ，采集经过监测点车辆的信息，如车牌号码 、车身颜色 、车辆类型、出现时间 ，根据创建的套牌分析模型 ，实时自动完成套牌嫌疑车辆的检测和报警，可有效打击使用套牌车辆的行为 。
而在治安监控中，外来车辆初次入城信息将会成为外地车辆流窜作案的重要线索 。可利用卡口、电子警察对车辆采集进行数据信息 ，可在指定时间段内 ，对首次经过指定路口的车辆进行查询展示，此功能配合城市卡口包围圈 、城际卡口 、电子警察采集的数据信息将发挥更大的作用。
现在在很多一二线城市 ，由于出租车在高峰时期供不应求 ，催生出了很多非法营运车辆 。这些车辆虽然在一定程度内可以方便大众的出行，但是由于其无监管部门 ，对于民众的生命和财产有一定的安全隐患 ，而此类车辆很难从常规车辆中分辨出来 。针对这类情况，可引入车辆积分制度 ，对符合积分细则的车辆进行积分 ，例如在本地案件多发地区的车辆进行高积分规则，每抓拍捕获一次积3分 ，对相对涉案车辆较少地区的车辆 ，每次抓拍捕获积1分。在研判中可按一定时段检索分值排列靠前的车辆，纳入视线，进行重点管控 ，并从中发现相关线索 。积分细则可由相关部门的业务实际应用进行设定 ，积分细则后期可进行添加和修改，积分实行累加制 ，不设上限 。同时可以对于重点监控区域 ，如学校、银行 、医院 、广场、娱乐场所（广场 、KTV等），可以有针对性的对重点区域的卡口/路口某些时段内的车辆进行分析和观察 ，分析出这些区域内频繁出入的车辆 、按照次数从高到低排行显示车辆的详细抓拍识别信息。对频繁出入车辆进行关注 ，从而起到预警作用。
交通管理部门如何保证交通安全、交通秩序是一个重要的任务 。在有限警力的条件下如何达到管理交通安全的目标，警力有的放矢的调动安排将非常重要 。智能交通综合管控平台对交通数据进行研判分析 ，可将违法多发地点按照违法次数从高到低的次序显示排名靠前的违法多发地点 ，为交通管理部门的警力调动安排提供参考信息。为了在有限警力的条件下达到管理交通安全的目标，保证警力在最合适的时间出勤 。智能交通综合管控平台对交通数据时间特点进行分析研判 ，可将违法多发时段分析出来 ，并按照违法多发时段的违法次数排序，显示违法多发时间段，为交通管理部门警力调度提供参考 。
二 、“互联网+交通”在国内的应用
杭州市建立了“一个中心 、三个系统 ”即交通指挥中心、交通管理信息系统 、交通控制系统和交通工程类信息系统。杭州市交警支队还实行了集中调度指挥和交通信息预报制度 ，在市区主干路 、主要交叉路口实行分级预警和干预机制 ，重点解决早晚高峰、节假日重要时段的路面交通问题 。
各城市交管部门一直在探索优秀的勤务模式，以最少的警力、最小的行政成本 ，获得最好的交通管理效果和最大的社会效益 。杭州市通过改变交警的传统路面巡逻执勤模式 ，通过交警支队视频作战室 、交警大队分指挥室和交警中队数字勤务室三级指挥系统的网络巡逻执勤模式，结合路边重点巡逻 ，实施“上下联动 ”机制 ，实现“桌面就是路面”，使科技应用直达基层民警 ，提升了交通管控效能 ，扩大了路面管理的覆盖面，加大了路面管理的密度和力度 ，提高了应对交通拥堵 、交通事故等交通突发事件的快速反应能力 ，减少了道路交通事故和交通违法行为，提高了道路通行能力，缓解了交通拥堵 ，确保了城市道路交通的安全、畅通 、有序。
三 、“互联网+交通”的发展趋势
首先 ，要大力发展绿色、便捷 、高效 、经济的公共交通 。通过智能交通技术手段提高公共交通系统的服务水平，引导城市居民出行方式的转变 。
其次 ，以智能交通技术提升道路交通管理水平 ，提高城市道路体系的综合利用效率。
再次，优化区域交通组织 ，以先进的交通管理手段如先进的交通信号系统、交通诱导系统 、交通违法自动考量系统 ，减少路口延误 、排队等候，使得道路通畅、规范停车场管理等关键环节 。
当前我国城市交通发展处于挑战和机遇并存的关键历史阶段 。一方面 ，随着城镇化 、机动化的持续快速发展 ，城市交通拥堵加剧 、污染严重、事故频发，面临严峻挑战；另一方面 ，我国城市出在老城改造、新城建设的城市大发展时期 ，是实现生态城市 、绿色交通的最佳时机，可以通过“互联网+交通 ”的融合发展，通过智能交通实现我国城市绿色交通系统建设的跨越式发展。
3 、交通工程与智慧交通结合的问题;
几点个人建议如下:
一、人才培养从基础教育入手 ，呼吁在各高校本科开始增设智能交通专业 ，可在已有交通工程基础上结合自动化控制等专业成立新学科;
二 、学科建设建议适度减弱交通工程中道路工程专业所占的学时比例，应增加自动化控制 、通讯工程、网络安全等学科内容;
三 、资源整合应多组织设备厂商应与设计院等相关业内人员的交流会 ，设计单位提出需求 ，引导厂家生产产品。厂家将好的产品推送给设计单位，设计单位在实际中应用 。
四 、规范编制智慧交通类规范与传统交通工程规范在编制时应互相参考、相互结合 。
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