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【大数据】从甲型H1N1到智能护栏,看大数据在交通管理中应用
2016/11/13 阅读次数:[1078]

摘要:大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉;大数据还为改变市场、组织结构以及政府与公民关系服务。熟悉并利用数据,使之成为一种新的商业资本,激发新的产品和新型服务。在面对道路安全管理领域,大数据本身具备的能量,是大有可为的。 

引言:2009年以来,全世界范围内出现了一种新型的流感病毒,我们称之为:甲型H1N1流感病毒。这种病毒综合了禽流感和猪流感病毒的特点,几周内迅速传播。全球公共卫生领域机构都在担心一场新的世界性的公共危机的到来,甚至让所有回溯起1918年西班牙爆发的大规模流感,这场肆虐最终波及5亿人,并且夺取了几千万人的生命。作为国人,我们忘不了“非典型肺炎”留给我们的痛,忘不了“信息瞒报”“隔离”“小汤山”“孟学农”这些带有明显时期色彩的词语。韩国电影《流感》中,因为偷渡人的病毒携带,公共应急的疏忽,导致后来国家性的灾难。在影片中,正常生活状态下应有的人性在摄影机的放大下,显得支离破碎,猜疑、惶恐、敌对、混乱、灭绝、隔离,为了求生的一线希望,经过各方实力的角力、逃避……最终还是回归到主旋律——代表国民利益的总统号召人民最终战胜了利己主义集团。平静过后,我们不禁思索,是什么让我们如此恐怖,是让什么让我们变得如此无序,无政府主义?是对陌生的茫然。世人普遍认为:拥有现代卫生防疫技术,只要研究出疫苗,就可以对抗这种突发事件。那么问题来了:我们首先要知道这种病毒起源于哪里,如何传播,传播速度,病毒样本去哪里寻找,这些隐匿于人群中的病毒源如何去发现。糟糕的现实却是,当我们还在按部就班地去研究病毒的时候,其已经以迅雷不及掩耳之势蔓延开来。

关键词:大数据分析  交通管理 

就单一事件的大数据提取应用:H1N1流感爆发的前几周,互联网巨头谷歌公司的工程师们却突然在《Science》发表了一篇引人注目的论文,文中解释说:谷歌公司通过网民的搜索记录,发现一种异常情况出现,即在美国特定的一个州或区域,居民在大量搜索诸如“哪些是治疗咳嗽的药物”、“流感的症状”等问题,谷歌每天拥有30亿条搜索指令,其中5000万条是关于以上内容的。之后,工程师将这些词条与疾控中心2003~2008年间爆发流感时期的数据进行提炼比较,从而建立数学模型,进而依据此模型分析出即将出现的大规模疫情,并提供政府决策部门所需要的一系列相关数据源。这与后期依据层层上报、汇总后官方得到的数据的相似比例达到97%。因此,大数据并不是传统意义上的抽样检测、局部数据和片面数据的简单汇总,而是在面对简单的、抽象的现象时,能够得出具体的、有逻辑的数据和结果,告知我们需要发现什么,着手去做什么。更重要的是谷歌在处理这一事件中绝不是简单数据的堆栈、平台运算,而是极大地注入了“大数据”思维,即,从对于因果关系的追求中解脱出来,转而将注意力放在相关关系的发现和使用上。大数据的核心是“预测”,它通常被视为人工智能的一部分。例如,当我们输入某一关键词,它会关联我们所问的问题,“当当”会根据我们的浏览记录推荐我们想要的书籍,“社交网站”会推荐我们想要结识的某位人士,甚至能不通过对话记录,却可以识别潜在犯罪分子等等。

大数据在交通管理中的意义:通过对道路、车流量、事故高发、车辆行人违法违章等现象的数据采集,交管部门依托数据处理中心处理后,拿出意见,从而做出反应,预防和制止交通违法犯罪,使公共交通管理有序科学。例如:交警指挥中心,通过在各个路段安装摄像机和车辆检测器,将采集到的车辆信息,包括车牌号、车速等,根据过往信息的对比与分析,交警部门可根据这些数据分析结果,及时做出预判,调整红绿灯的闪烁及频率,对行驶车辆、路线进行疏导。同时依据模型推断结果,对拥堵、事故高发路段的道路规划、标志设置、区域内建筑、商场、人流走向,得出科学依据,汇同有关部门,商议下一步交通治理的方式方法。

智能护栏依据大数据原理做出的两种实际应用

(一) 城市潮汐护栏:道路上各种行驶物、交通秩序参与者的素质参差不齐,使本来就稀缺的道路资源更加捉襟见肘。道路资源使用人存在分时段、分方向的现象。因此管理者顺势推出“潮汐管理”概念,例如:济南市区按时间节点,推出限时潮汐路段,在部分路段设置潮汐调转道。在高峰时,左转或者调头时候,对面道路暂无车辆通过,后面排队等候的车辆可直接通过道路中间的断口,借用紧挨双黄线的对面车道直接实现掉头或左转。石家庄个别路段利用车辆调整水马设置,按早晚高峰,调整道路资源。应该说,这是交通管理中对交通拥堵做出的积极举措。智能护栏根据以上的经验与启发,开发出动态实时数据模拟分析系统,根据周边道路车辆行人流量的监测,自我调控,变换车道。该种智能护栏的核心是处理多项信息,多极关系的芯片,芯片通过对过往海量数据的分析,做出指令,并且是完全在独立状态下工作。为避免过于智能,在芯片的控制件中对可变车道的距离、时间设置区间值,从而将护栏装上了大脑,让其有限度地自由“玩耍”。当然,这一技术已经近乎于机器人护栏的一些雏形,这需要更多传感技术、图像可视收集技术、自动化控制技术的加入。

(二) 自动报警护栏:当护栏自身出现的异常,角度变化,损毁而发生自我”求救”信号,利用影像采集技术,多种传输介质,传输到交通管理平台,值机人员利用可视化的设备或感应装置,做出反应,从而对现场交通护栏发生的故障做出处理。同时根据大多数路段所搜集到的类似信息,找出相同点,吻合处,共通点,从而找出真正的“罪魁祸首”。例如:当护栏自动监控到行人翻越,发生报警,根据后台检测到报警次数最多的两条路段均为繁华步行街,可考虑增加护栏高度,或者在适当处设置行人过街设施。这一点虽是极小的应用,却迈出了用数据分析变革交通管理思维的第一步。

结束语:当然,如果强行将这种“智能概念”等同于“大数据”未免有点肤浅,是对科技在认知上的一种亵渎。智能与大数据的有机结合本身就是哲学思维,是对世人行为,举止的预判。超出这一范畴,包括所谓ITS交通产品,都不能简单地被冠以“智能”产业。总之,大数据时代的经济学、政治学、社会学和许多科学门类都会发生巨大甚至是本质上的变化和发展,进而影响人类的价值体系和生活方式,交通行业从业者都应去拥抱、发现和征服它,在智能交通领域才能实现较大的实质性突破。


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