云计算在交通信息处理中的应用与前景

来源：更新时间：2012-08-24

1.1 基于GpS 的浮动车交通信息云
浮动车通常是指具有无线通信装置和定位系统的车辆。浮动车系统一般由3 个部分组成：车载设备、无线通信网络和数据处理中心。浮动车将采集到的时间和行车位置等具体信息通过无线通信网络上传给数据处理中心进行存储以及预处理，然后根据相关的算法模型将数据匹配到地图上，计算或预测出车辆的里程数、行驶时间以及行车速度等道路参数。
传统的交通数据信息采集技术，如固定型交通检测设备检测技术，主要包括红外线检测、磁感应线圈、超声波测量技术、微波检测等固定检测技术。它不仅在信息采集方面存在检测范围小、实时性差、检测准确率低等缺点，而且检测设备昂贵且不易维修。
基于GpS 的浮动车交通信息采集技术是一种新的低成本的交通信息采集方式。通过记录车辆在路网上运行的时间、速度、坐标等状态信息，得到路段的区间运行速度和行程时间信息，改善了传统交通检测设备的实时性差、投入高、数据精确率低等缺点。它既可以有效的显示车辆的现行速度，保证了数据采集的准确率和精度，更可以降低成本，对传统交通信息采集技术进行了有益补充。
高速信息网络将计算机、服务器、虚拟机和车载GpS 装置连接起来构建成云计算的基础设施。它特有的信息交易体制可以吸引更多的车辆成为交通信息采集的提供者，使获取的GpS 信息能够更加全面地反映道路交通状况，而车载GpS 的定位精度和计算能力可以为数据处理中心提供更高质量的定位信息，减轻数据中心的计算压力和复杂程度。云计算机制和强大的计算能力能够使其深度的感知交通状况，通过对采集的数据信息的处理和反馈，为海量个体提供个性动态导航服务。图3 显示了云计

算技术在交通GpS 浮动车信息处理和服务中的应用[5]。
1.2 基于云模型的短时交通流预测
交通流预测是指在时刻t，通过对云计算数据中心的数据的分析，再由云计算服务平台通过对交通的拥堵情况、路面的行驶状态以及车辆的实时行驶速度进行统一的综合处理，预测出下一个决策时刻t + Δt 以至以后的若干时刻的交通流[6]。一般将时刻t 到下一个决策时刻t +Δt 之间的时间价格不超过15 min 的交通流预测称为短时交通流预测。
云模型是用自然语言值表示的某个定性概念与其定量表示之间的不确定性转换模型。云的数字特征可以用期望值、熵和超熵这3 个数值来表示，即采用基于正态分布的数字特征，它把模糊性和随机性结合在一起，构成定性与定量之间的映射。以当前采集的交通量为例，给定推理机制中云模型的各项参数，例如下班高峰期的交通量与平时的历史数据集中的数据的平均量差异较大，但下班高峰期的交通量受之前交通量的影响，因此预测下班高峰期的交通量应该以下午以前的交通量作为当前云，然后根据云模型的推理机制，循环处理若干次，直到得到足够的云滴，最终以所有云滴的平均值输出。
若要实现连续时间差的短时交通流预测，可以运用直接预测法和迭代预测法进行实现。直接预测法用当前云作为当前预测的趋势，结合历史云和当前云来生成预测云，对未来值进行预测。迭代预测法通过迭代当前的交通数据生成预测值，然后根据预测值迭代生成当前云。
1.3 最优路径诱导服务
交通诱导服务是云计算技术在智能交通中的另一个重要应用。该服务以交通数据为基础，云计算数据中心在对人、车、路等综合交通影响因素的处理分析和融合，快速判断出路况后，通过广播、电子地图、实时手机短讯、车载终端等媒介将信息发布给广大的道路使用者，为其提供最优路径引导信息和各类实时交通信息帮助服务，便于驾驶员提前改变行车路线，避开交通拥堵、事故路段，提高通行效率和安全。
由于交通行为的诱导高度依赖于交通信息数据，因此对发布的交通信息具有高效性、准确性和及时性的要求，交通信息云计算将信息采集与信息服务结合在一起，以及高效的数据处理能力和准确的交通预测，为交通行为的诱导提供了信息计算的基础。
1.4 基于交通云计算的物流监控与跟踪系统
随着互联网贸易的日渐普及，跨地区的物品配送量急剧上升，导致物流运输成为这一贸易趋势的主要运输方式之一。对于每一个快件或包裹，都有一个唯一的条码与之对应，在整个运输过程中主要通过条码来识别和管理快件。基于交通云计算的物流监控与跟踪系统可以对原有的系统层次进行改进，改进后的系统由标签数据采集、通信系统和管理中心系统组成，通过射频标签技术对快件或包裹的条码信息进行标签读写器识别、读取解码得到数据后，经由通信系统传输至管理中心系统，管理中心系统对采集到的信息进行存储和控制，从而使用户可以可视化的监控和管理物流过程。如图4 将四层系统优化为两层。
采用了云计算的集中模式后，途经各个地区的公路、铁路、海运及空运数据通过相应数据采集中心都被集中整合到统一的云计算数据中心下，可以让多个系统共享云计算数据中心的数据，实现信息的共享、传递和融和，

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