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摘要：在最近几年里，随着我国交通运输水平的日益提高，大数据技术在我国交通管理模式当中得到了广泛的使用，智能交通管理模式的建立与应用，在很大程度上起到了缓解交通压力的作用，继而从根本上促进交通管理水平的全面提升。鉴于此，本文从大数据与智能交通具备的优势、基于大数据技术的智能交通管理模式这两个方面进行探讨，旨在可以和相关人士互相交流学习，供以借鉴。
关键词：大数据技术；智能交通；管理
引言
随着大数据技术的日益完善，其已经慢慢渗透到我国交通管理工作中，先进的思想与发展形式为城市交通、智能交通管理开启了新模式，致力于智能交通管理模式，最大限度地把信息、电子技术等新型技术融为一体，以此来提高传统交通管理模式技术升级与深化改革。显然，本文针对基于大数据技术的智能交通管理模式进行探讨具有一定的实践意义。
1大数据与智能交通具备的优势
大数据技术是从冗杂的数据当中提取有效数据价值的技术，在充分结合特定目标的基础上，通过数据采集与计算机算法等多种手段，从各类型的数据当中，以最快的速度得到有价值信息的能力，继而为相关决策人员提供有价值的参考信息。站在大数据技术的立场来说，实质上就是海量数据信息，此类技术对人们的生活以及生产均产生了深远的影响。之所以这样说是因为大数据技术可以针对数据信息做好采集、存储等一系列工作，同时还存在数据挖掘功能以及预测功能，能够将信息处理水平加以提升，强化云计算应用效果。从一方面来讲，大数据存在及时性的特点，这是因为其可以马上采集和分析数据信息，充分挖掘其潜在的价值。从另外一个方面来看，大数据技术存在预测性的特征，能够实现数据信息实时化测算等效果，尤其是在恰当处理的状况下，可以强化数据信息的监督效果。随着我国国民经济水平的提高，智能交通依然演变成当前发展的新模式，应当利用大数据新技术对其进行大胆的创新，打破以往的交通管理模式与方法，继而达到预期的管控效果。针对智能交通管理模式来说，其主要具备以下几点优势：
第一，有着较高的清晰度。针对大数据时代智能交通管理模式来说，其可以快速搜集庞大数据，借助于高清摄像头来对车辆情况进行实时的监控，无论是视频还是图像均能始终处于高清的状态，继而从根本上促进智能交通管理水平的全面提升；第二，强大的系统功能。就该管理模式而言，其实质上是借助于三维模拟技术、电子交警来对某个地区的交通情况进行实时监督的，同时还能对车流量桩进行调节，不但可以起到节约资金的作用，而且还能大大增强管理效果；第三，交通调度高。站在大数据时代智能交通技术的立场来讲，其能够得到整个地区的交通运行信息，除了可以对交通进行科学调度与控制以外，还能实现对交通信号灯的控制。第四，识别度高。该管理模式在充分融合自动识别技术以及智能管理技术的基础上，可以对交通信息进行科学判断，对区域内车辆、人流量进行高度识别。
2基于大数据技术的智能交通管理模式
2.1桥梁健康监管
针对桥梁检测来说，其往往是从大数据信心角度出发的，它是一个桥梁重要位置处理和采集的过程。通常体现在以下几个方面：
第一，状态化检测。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆从当前的发展趋势来看，大数据技术全方位、立体化的检测形式，顺利实现了数据的采集与分析工作，对当前桥梁的具体状况进行了详细检测，可以在人力资源不充分的状况下，实现对桥梁某一部位的检测，在对桥梁信息进行深度剖析的基础上，从中快速找到问题所在，继而对其损伤部位进行科学判断。
第二，风险预警与管理工作。随着大数据技术的有效应用，不但有效提升了桥梁管理工作水平以及预警工作水平，而且还能对桥梁具体情况进行实时分析，把相关数据输送到指定的地方，充分利用计算机算法以及隐患排查的方式，制定出切实可行的维修方案。基于大数据的背景下，桥梁健康监管不单单可以对数据进行全面、详细的收集，而且还能把桥梁设计、监控等一系列步骤融入其中，继而演变成一条与之相匹配的信息链，这样就可以实现对桥梁使用时间的科学判断，借助于大数据技术，桥梁健康管理将慢慢朝着智能化、规范化的方向发展，在灵活运用计算机算法、卫星定位等新型技术的基础上顺利实现智慧桥梁监测能力。
2.2交通能耗监管
从当前的发展趋势来看，城市交通在实际发展的进程中衍生出了各种各样的问题，如交通堵塞、环境污染等，这些问题的存在均阻碍了交通管理水平的发展，限制了城市健康发展，迫使我国交通事业面临诸多问题，如车辆种类多、车辆技术水平不高等，而灵活运用大数据技术就可以使这些问题得以解决。
第一，大数据的实时计算能力。大数据实时计算通过对搜集数据进行挖掘、分析和整合，为交通管理提供高效地图、导航、车辆位置查询能力，利用计算机存储框架中的Hadoop和分布式计算存储框架Storm模式，统一对交通管理进行数据的分箱、聚类以及回归处理，利用噪声和平滑数据处理技术提取认证数据信息，有效解决城市交通营运车辆构成和技术上不平衡问题。
第二，耗能分析管理。从当前的发展趋势来看，基于大数据技术、云计算技术之下的Map Reduce 并行处理技术，可以在很大程度上为交通能耗决策提供强而有力的技术保障。平台在充分结合神经网络、遗传算法等计算机独立学习能力，把各种各样的数据加以整合以后存储压缩，以此来实现数据查询速度以及耗能分析管理，妥善处理交通数据库繁琐的问题。
2.3智慧高速公路管理
针对大数据智能高速公路管理模式来说，其具备自动识别车流量的功能，对车辆运作状况进行科学调节，在高速公路交通拥堵自动识别系统当中，就可以把车辆的详细信息快速传输到指定的平台上，通过该设备，可以对车辆收费情况、高速堵塞等进行实时监督。主要分为以下几个步骤：第一步，子系统采集；第二步，收集车辆高速信息数据；第三步，需要采集诸多信息，如车辆信息、语言视频等；第四步，利用交通通信子系统把相关信息输送到指定的平台中；第五步，利用云计算对拥堵路段实现自动识别；第六步，通过监测自动把拥堵路段划分为若干个等级，把不同等级及时反馈给相关人员，继而采取切实可行的方法做好疏导与救援工作。由此可见，交通信息发布子系统的有效运用，不单单可以为出行者、驾驶人员提供全面可靠的交通信息，而且还能依据路况信息给出最为适宜的导航线路，继而从根本上起到缓解交通压力的作用。
结语
随着我国大数据技术在智能交通管理之中的有效运用，以往交通管理形式早已不能紧跟时代的脚步。随着大数据思维、云计算能力的应运而生，有效提高了交通运输水平与效率，起到了缓解交通压力的作用，继而真正实现了交通行业智能化、集成化发展。基于大数据技术的背景下，构建一套切实可行的智能交通管理模式，将完善交通资料配置，妥善处理复杂数据不能处理、分析的问题，继而提高智能交通的运输水平。
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论文作者:严治
论文发表刊物:《建筑细部》2018年第24期
论文发表时间:2019/6/21
标签：数据论文; 技术论文; 交通论文; 管理模式论文; 智能交通论文; 桥梁论文; 交通管理论文; 《建筑细部》2018年第24期论文;