基于深度数字融合思路的交通管理创新应用.pdf

中国科技期刊数据库 工业 A 收稿日期：2023 年 12 月 24 日 作者简介：孙浩铭（2000），男，汉族，山东青岛人，本科在读研究方向为基于深度数字融合思路的交通管理创新应用；李佳霖（2002），女，汉族，山东泰安人，本科在读，研究方向为基于深度数字融合思路的交通管理创新应。-77-基于深度数字融合思路的交通管理创新应用 孙浩铭 李佳霖 青岛工学院经济管理学院物流管理专业，山东 胶州 266300 摘要：摘要：交通管理信息化是以交通基础设施和相关设备为基础，以各类信息系统为支撑，在整合现有各种资源的基础上，通过信息化手段进行有效的交通管理和服务，提高交通运输的效率和水平，减少资源消耗。根据交通强国建设纲要国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见等文件精神，为推动传统产业转型升级和经济高质量发展，通过整合城市现有各类信息系统、数据资源等手段，建设高效的数据共享交换平台和跨部门的综合交通运输平台，实现交通管理数字化、智能化。结合具体工作实践，提出以下创新应用策略。关键词：关键词：深度数字；交通管理；创新应用 中图分类号：中图分类号：TU318 0 引言 新一代信息技术正在快速发展，给各行各业带来了极大的变革，也对城市交通管理工作提出了新的要求。近年来，为进一步提升道路交通管理水平，国家相关部门不断加强智慧城市建设，而基于数字融合思路的交通管理创新应用，不仅可以将信息技术、互联网、物联网、大数据等信息技术应用于道路交通管理工作中，还可以从多个维度促进城市交通管理水平的提升。1 深度数字融合思路 通过建设智慧交通大数据中心，构建交通数据的“数据仓库”，并通过对数据的采集、清洗、整合、存储和加工，形成交通领域的大数据资源，实现全域全要素的精准感知和深度应用，为城市交通治理提供新动能。2 智慧交通的发展历程 近年来，我国智慧交通建设发展迅速，已形成了从政策规范、技术标准到硬件设施建设的完整体系。根据国家发展改革委关于“十三五”期间推进新型城镇化建设重大工程实施意见和交通强国建设纲要，我国将继续实施城市道路交通畅通工程和智慧公路工程。2020 年底，我国将基本完成新一代国家综合立体交通网规划编制工作。随着互联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展，智慧交通呈现出信息化、智能化的发展趋势，逐渐向“智慧”方向迈进。从技术角度来看，智慧交通的发展经历了从感知到控制再到决策优化三个阶段。“感知阶段”指的是利用各种传感设备收集各类信息。感知技术包括交通运行监测技术、视频监控技术、非现场执法技术等，重点解决信息获取问题。“控制阶段”指的是利用各种智能控制设备来控制车辆行驶速度。智能控制技术包括信号控制系统、诱导系统等，重点解决如何控制车辆行驶速度的问题。“决策阶段”指的是利用大数据、云计算等新一代信息技术，建立科学的决策模型和方法，进行智能分析和计算，为管理者提供准确的实时信息和决策依据。在“感知阶段”和“控制阶段”之后出现了“决策阶段”。我国智慧交通建设经历了从信息采集、处理、传输到应用的发展过程，其中最为重要的是数据积累阶段。目前，我国在道路交通管理领域积累了大量的交通基础数据。随着 5G、大数据、云计算等新一代信息技术在城市交通管理中应用的深入，“感知”阶段将逐渐过渡到“决策”阶段。1 3 交通管理创新的必要性 城市交通管理是一项复杂的系统工程，涉及交通基础设施规划、建设、维护管理、道路交通秩序治理等方面。当前，我国城市交通拥堵问题仍然突出，随着城市人口和机动车保有量的持续增长，城市道路交通拥堵状况愈演愈烈。近年来，各地交警部门不断加中国科技期刊数据库 工业 A-78-大力度解决城市拥堵问题，但治理效果仍不明显。4 现状问题 随着“互联网+”技术的迅速发展，城市交通管理出现了许多新问题。一是智慧交通基础设施建设不完善。由于缺乏统一规划、标准规范和科学评估体系，导致智慧交通基础设施建设滞后，影响了智慧交通体系的进一步完善。二是城市智能交通系统应用不充分。各部门系统相对独立，缺乏数据共享与融合机制，导致智能交通系统的应用不够充分，难以为城市管理者提供及时有效的决策依据。三是治理模式落后。传统的“堵疏堵”模式逐渐转变为“以人为本”的治理模式，但这种治理方式没有很好地将科技手段与管理理念结合起来，导致效果不佳。目前城市道路交通管理仍存在数据孤岛、系统割裂、应用不充分等问题。数据碎片化严重。由于各部门之间的数据标准不统一、接口不一致、技术架构不同等原因，导致各类数据相互独立、数据分散、无法实现融合共享，严重制约了数据分析和应用能力的提升。系统割裂。由于各部门系统之间缺乏统一规划和顶层设计，导致系统无法互联互通、信息共享机制不健全。应用不充分。由于缺乏综合应用平台和评价考核体系等原因，导致各部门系统应用效果不佳。5 发展趋势 随着交通管理信息化的不断推进，我国交通管理发展呈现出新的趋势，主要表现为：（1）信息化建设的系统性和前瞻性要求更高。随着城市交通管理信息化建设的不断推进，交通管理部门已经意识到信息化建设需要遵循整体规划、循序渐进、突出重点、注重实效等基本原则，避免重复投资，造成资源浪费。未来，将更加注重综合交通信息平台的统筹规划和设计，以促进各种运输方式的深度融合。（2）数字技术与交通管理深度融合。数字技术与交通管理深度融合，是基于“云”理念的创新应用，强调基于“云”平台的数据共享和协同服务。数字技术的应用将为交通管理提供更加科学、精准和高效的决策依据。（3）数据共享与协同应用需求增加。随着交通大数据技术的不断成熟，数据资源共享与协同应用将成为交通管理信息化建设发展的重要方向。未来将会出现更多基于大数据技术和人工智能等新技术进行分析与应用的场景。（4）平台化服务理念深入人心。随着互联网和移动互联网技术的发展，越来越多的人开始关注出行服务平台和共享交通服务平台，并不断拓展其应用场景，向更多领域拓展，不断推进出行服务平台从单一的出行信息服务向多元化、个性化、品质化方向发展。2 6 基于深度数字融合思路的交通管理创新应用 6.1 车路协同 车路协同系统的实现，可以实现车车、车路、车人等多维度之间的信息交互，对交通安全起到较大的保障作用。具体而言，车路协同系统通过搭载各类传感设备，将车辆运行状态、交通事故等信息传输至云平台，通过后台计算，及时对车辆进行远程干预。在此基础上，管理人员还可以对车辆行驶路线进行优化。此外，若有车辆出现交通事故，系统也会及时提醒驾驶员采取避险措施。通过上述手段，可以实现车辆的远程控制与管理。同时，在车路协同系统的帮助下，能够实现人、车、路三者之间的信息交互，对交通运行状态进行实时监控，从而减少交通事故发生的几率。因此在具体实践中可以发现，车路协同系统能够有效保障城市道路交通安全。6.2 数字交通仿真 数字交通仿真是基于大数据的仿真应用，是通过对交通系统中的数据进行收集、存储、分析和建模，对交通系统中的各种因素进行分析，并对系统的运行情况进行仿真，为交通管理工作提供科学依据。目前，数字交通仿真已在城市道路交通管理工作中得到了广泛应用，例如，通过数字交通仿真，可以建立一套科学合理的道路网络模型和车辆行驶模型，并通过数据的分析和处理，对不同类型的道路网络进行模拟，进而对不同类型的道路网络进行动态、科学的管理；同时还可以根据仿真结果为相关部门提供科学合理的规划和决策依据。数字交通仿真还可以帮助交警部门改善城市道路网络上车辆通行情况。通过数字交通仿真，交警部门可以根据当前道路上车辆行驶情况、流量分布情况等中国科技期刊数据库 工业 A-79-进行科学合理的规划，同时还可以根据不同时段和路段的车流量、平均车速等进行调整和优化。6.3 基于深度学习的交通信号灯自适应控制 对于一个城市来说，交通信号灯控制是其最主要的交通管理措施之一。随着我国交通事故频发，城市道路交通信号灯的优化控制显得尤为重要。以深圳市为例，当前深圳道路上的交通信号灯主要分为两类，一类是固定配时方案，另一类是智能配时方案。固定配时方案采用基于历史数据的周期计算方法，即利用历史数据统计出各路口的车流量和各个周期的总延误时间，然后以此为依据进行配时。而智能配时方案则是根据当前路口的车流量和平均车速等数据，采用深度学习算法来优化各路口的信号灯配时。目前，深度学习技术在交通领域得到了广泛应用。在此基础上，一种基于深度学习的交通信号灯自适应控制算法已被提出。6.4 基于大数据的交通事件智能分析和处理 基于大数据的交通事件智能分析和处理，是基于深度融合思路的交通管理创新应用的重要内容，这一方面可以提升交通事件快速预警和分析能力，另一方面还可以促进交通事件智能处理，通过建立交通事件智能处理系统，实现对各种类型交通事件的智能化检测、分析和预警。此外，基于大数据的交通管理创新应用还可以实现对各类交通事故的精准定位和快速处理，进一步提升交通管理效率。例如，在交通事故智能处理系统中，通过对大量历史事故数据进行分析和处理，可以准确定位事故车辆和人员位置，并根据事故发生地点的实际情况，实现事故位置、位置信息、事故车辆以及人员信息等内容的智能调取。在此基础上，相关部门还可以根据事故情况自动生成报告并进行预警和推送，以便相关人员能够及时采取应对措施。此外，相关部门还可以对预警信息进行深度挖掘和分析，以提高处理效率。6.5 基于边缘计算的智能停车管理 随着物联网技术的不断发展，智能停车管理逐渐成为智慧城市建设中的一项重要内容。智能停车管理系统主要应用边缘计算技术，对停车位进行实时监测和数据采集，通过对停车数据进行分析，实现车位占用情况的预测，并进行车位管理。在城市道路交通管理过程中，基于边缘计算的智能停车管理系统能够有效地帮助交警部门实时掌握停车位的使用情况，并进行及时调整。另外，在城市道路交通管理过程中，基于边缘计算的智能停车管理系统还可以对违法停车行为进行实时监测和处理，从而有效规范市民的停车行为。基于边缘计算的智能停车管理系统不仅可以提升交通管理效率，还可以有效改善交通环境。6.6 智能交通信号优化 随着城市道路交通拥堵问题的日益突出，智能交通信号优化作为智慧交通建设的重要组成部分，也成为了解决道路交通拥堵的有效手段之一。通过建立智能化的信号控制系统，能够对现有信号进行实时优化，进而达到缓解道路交通拥堵的目的。基于数字融合思路的交通管理创新应用中，可以通过大数据分析来确定哪些路口需要进行信号控制优化。在实际应用中，可通过安装在路口处的智能感应设备来采集路口内车辆信息，再结合车辆通行数据和现场信号配时情况等数据，来分析哪些路口存在拥堵问题。通过分析拥堵问题，进而制定合理的交通信号优化方案，并将这些方案应用于路口处，实现路口间的协调控制。此外，还可以通过安装在路口处的视频监控设备来记录交通状况信息和实时视频图像等数据信息，并结合大数据分析来确定哪些路口需要进行信号控制优化。3 6.7 实时在线路况信息服务 交通管理工作是一项复杂的系统工程，需要将多种交通信息进行整合，以提高交通管理的效率。实时在线路况信息服务作为一种重要的交通信息服务手段，可以通过互联网、广播等多种渠道发布，为用户提供实时的道路交通运行状态信息，如道路拥堵、车辆通行情况、道路施工等信息。为了确保及时将这些信息提供给用户，需要通过对用户进行分析，如用户的出行目的、出行方式、出行时间等，通过这些数据来帮助相关部门实现科学决策。6.8 建立统一的数据共享交换平台，打造跨部门的综合交通运输平台 通过构建以综合交通运输平台为核心的信息共享交换平台体系，实现数据汇聚、整合、共享和利用。首先应明确数据来源及获取方式，将跨部门系统中的中国科技期刊数据库 工业 A-80-数据进行归并和清洗处理后导入统一的数据共享交换平台中。其次要明确数据规范及共享方式，确保各部门系统使用的标准规范一致；最后要明确数据治理及保障措施，确保各部门系统能够规范有序地开展数据共享与应用。在各部门信息系统之间打通互联互通、实现信息资源共享的基础上，打通城市道路交通管理中各业务应用系统之间的壁垒，实现信息资源共享。通过分析系统间各类关联关系及数据交互特征、各类交通状况之间的关联关系以及各类交通事件之间的关联关系，实现对城市道路交通状况进行分析和预测，为城市道路交通管理提供决策依据和支撑服务。以“互联网+”、大数据、人工智能等新技术为支撑，通过打造综合交通运输平台，实现多种运输方式、各种运输工具之间高效协同和信息共享。通过对海量数据进行收集分析、挖掘和预测等处理手段对各类交通状态进行综合评价和预测分析；通过优化路线和配时规划提升交通运输效率；通过优化停车资源配置提高停车服务水平；通过优化公共出行服务提高交通出行满意度。6.9 把握发展方向（1）智慧交通建设应与城市规划紧密结合。智慧交通建设应立足于城市总体规划和相关专项规划，将综合交通、智能交通、智慧城市、绿色交通等概念纳入到智慧城市总体规划中。在实施过程中，应加强各部门间的协调配合，整合各类资源，以推动智慧交通系统的建设与发展。（2）要实现由传统的信息化建设向数据智能化应用转变。通过物联网、云计算、大数据等新一代信息技术，构建以感知设备为基础、以数据为核心，以应用服务为目标的新型基础设施，实现交通运行状态的实时感知和预测，为交通管理决策提供及时有效的信息支撑。（3）要实现由“分散建设”向“集中统一”转变。通过建设统一的数据管理中心、应用中心、服务中心，实现各类应用系统之间的互联互通，加强各部门之间的合作和联动，实现数据资源共享和充分利用。通过制定统一的数据标准和规范，逐步打破各部门之间的数据壁垒和信息孤岛现象，实现各类数据的整合共享。4.加强大数据产业发展支持体系建设。数字经济发展需要大数据产业作为支撑和保障。当前大数据产业主要包括基础设施建设、相关产品开发和应用服务等方面的企业和机构以及其他相关行业企业等对大数据技术、产品及服务的需求分析、设计、开发和运营等方面的活动以及相关产业园区等对大数据技术产品的需求分析和开发等方面的活动。7 总结“智慧交通”是智慧城市的重要组成部分，其产生于 20 世纪 90 年代，是利用信息技术对传统交通方式的创新和发展，是实现城市交通与互联网、物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术深度融合的产物。上述部分仅作为交通管理工作的一点参考与借鉴，后续还应加强此方面的研究，为交通行业做出一点贡献。参考文献 1周进,赵欣.以“二十大”精神为指引 构建武汉长江新区“质量 安全 绿色 数字”交通管理新格局J.武汉公安干部学院学报,2023,37(03):11-15.2 李 亚 军.基 于 深 度 数 字 融 合 思 路 的 公 安 交 通 管 理 创 新 应 用 与 发 展 研 究 J.北 京 警 察 学 院 学报,2022,(01):61-66.3刘得鑫.数字交通管理系统J.工业设计,2020(10):25.