2013年大數據在智能交通應用上的優勢

      1．提高交通運行效率。大數據技術能促進提高交通運營效率、道路網的通行能力、設施效率和調控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量較大，而大數據的大體積特性有助于解決這種困境。例如，根據美國洛杉磯研究所的研究，通過組織優化公交車輛和線路安排，在車輛運營效率增加的情況下，減少46％的車輛運輸就可以提供相同或更好的運輸服務。倫敦市利用大數據來減少交通擁堵時間，提高運轉效率。當車輛即將進入擁堵地段，傳感器可告知駕駛員最佳解決方案，這大大減少了行車的經濟成本。大數據的實時性，使處于靜態閑置的數據被處理和需要利用時，即可被智能化利用，使交通運行的更加合理。大數據技術具有較高預測能力，可降低誤報和漏報的概率，隨時針對交通的動態性給予實時監控。因此，在駕駛者無法預知交通的擁堵可能性時，大數據亦可幫助用戶預先了解。例如，在駕駛者出發前，大數據管理系統會依據前方路線中導致交通擁堵的天氣因素，判斷避開擁堵的備用路線，并通過智能手機告知駕駛者。

      相關市場調研報告請見中企顧問網發布的《2013-2018年中國智能交通行業競爭格局與市場前景研究報告》

      2．提高交通安全水平。主動安全和應急救援系統的廣泛應用有效改善了交通安全狀況，而大數據技術的實時性和可預測性則有助于提高交通安全系統的數據處理能力。在駕駛員自動檢測方面，駕駛員疲勞視頻檢測、酒精檢測器等車載裝置將實時檢測駕車者是否處于警覺狀態，行為、身體與精神狀態是否正常。同時，聯合路邊探測器檢查車輛運行軌跡，大數據技術快速整合各個傳感器數據，構建安全模型后綜合分析車輛行駛安全性，從而可以有效降低交通事故的可能性。在應急救援方面，大數據以其快速的反應時間和綜合的決策模型，為應急決策指揮提供輔助，提高應急救援能力，減少人員傷亡和財產損失。

      3．提供環境監測方式。大數據技術在減輕道路交通堵塞、降低汽車運輸對環境的影響等方面有重要的作用。通過建立區域交通排放的監測及預測模型，共享交通運行與環境數據，建立交通運行與環境數據共享試驗系統，大數據技術可有效分析交通對環境的影響。同時，分析歷史數據，大數據技術能提供降低交通延誤和減少排放的交通信號智能化控制的決策依據，建立低排放交通信號控制原型系統與車輛排放環境影響仿真系統。