宇视可视智慧物联在智能交通

宇视可视智慧物联在智能交通,大数据下的智慧交通。

文/宇视科技智能交通拓展部副部长王敬陆

项目概况

河北省保定市,是京津冀地区中心城市之一,《河北省新型城镇化规划》2014年3月26日发布,规划明确:以保定、廊坊为首都功能疏解的集中承载地和京津产业转移的重要承载地,与京津形成京津冀城市群的核心。随着保定市城市建设的快速发展,各地车辆大量涌入市内,交通通行问题成为日渐突出的问题。

保定市从2013年开始智能交通建设,截至20016年,共建设超过1000余套电警、卡口,1000余套道路视频监控,交通信号控制系统,交通诱导系统,交通流量检测系统等前端子系统,指挥中心建设智能交通综合管控平台,对前端所有子系统进行管理和数据计算,为市交警支队提供扁平化指挥调度及便捷的管理系统。

一、系统结构

我们从越来越多的突发交通事件中发现,视频监控仍停留在被动服务于 事后研判 找寻案件线索的处理模式,整个系统并未做到主动干预,更无从谈起防患于未然。再从交通拥堵、交通事故到环境污染,在这类涉及民生的热点词汇中,智能交通系统成为能够最大程度地发挥交通基础设施的效能,提高交通运输系统的运行效率和服务水平的重要解决方案之一。由此可见,加快智能交通系统建设应用,已经是箭在弦上刻不容缓,那么我们到底需要一个怎样的智慧交通系统才能有效解决日益严重的各种交通问题呢?

以保定市为例,每天由卡口、电子警察等车牌识别设备所产生的数据量约1200万余条,一年达到45亿条的数据规模。除此之外,还有同时产生的车辆抓拍图片数据,违法记录、事故处理等产生的业务数据,实时流量信息,以及路网管理与交通事件信息等多种类型的数据。仅考虑智能交通系统中车辆过车相关信息,就达到了每年45亿条的规模。随着未来机动车数量的不断增加,以及其他系统数据的接入,未来达到500亿规模的那一天也许离我们并不遥远。 因此,我们面临着一个海量数据采集、存储、计算、应用的难题。

随着数据的海量激增,传统的系统架构已开始暴露出一些处理瓶颈。系统存储无法弹性扩容;查询速度缓慢,无法快速响应突发事件;应急指挥系统操作复杂;各种类型数据资源分散,无法做到整合并进行综合分析;警力资源增加赶不上车辆保有量增长速度。当前系统架构已经无法胜任海量结构化数据处理,我们需要一个可以符合智能交通业务需求的全新系统架构!

宇视科技结合大数据思想构建了全新的智慧交通系统架构,从三个维度分别解析了智慧交通与大数据的关系构建。从系统架构来讲,分为数据采集、时空数据库、大数据分析引擎和行业应用四个层次,分别对应了智慧交通业务中的原始视频库,基础信息库与警情/案事件库,而从数据发展的维度,则对应了数据向知识递进的知识管理理论基础。
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