인터넷 교통' 빅데이터 시대의 지능형 교통

인터넷 교통': 빅 데이터 시대의 지능형 교통

오전 10시에 장 씨는 도시 남쪽에 있는 회사에서 출발할 준비를 하고 있었습니다. 시내 북쪽에 있는 한 커피숍에서 고객을 만나기 위해 그는 모바일 내비게이션 앱을 열고 교통량이 가장 적고 교통 상황이 가장 좋은 경로를 선택했습니다. 장씨는 커피숍 근처에 주차장을 건설했는데, 긴급 상황이 발생해 주차 공간을 찾지 못해 벌금을 여러 차례 냈던 것. 하지만 원래 40위안의 여행 비용은 10위안밖에 안 됐어요.

요즘에는 장 씨처럼 스마트 교통이 주는 편리함을 느끼는 사람들이 늘고 있지만 그렇지 않을 수도 있습니다. 카메라, 전자총검, 전자경찰과 같은 시스템은 도시의 안전을 보장하고 교통질서를 유지할 뿐만 아니라 지속적으로 대량의 데이터 정보를 생성하여 시간을 절약할 뿐만 아니라 업무 효율성도 크게 향상시킵니다.

'인터넷'이라는 맥락에서 스마트 교통 빅데이터 기술의 적용은 '선지자'를 점차 현실화할 뿐만 아니라, 자동차와 도로, 사람 사이의 네트워크를 통해 궁극적으로 사람(차 안에 있는 사람)과 차 안에 있는 사람에게 주의를 기울이는 사람에게 서비스를 제공함으로써 교통을 더욱 지능적이고 정교하며 인간적으로 만듭니다. 관리자의 경우 데이터 획득 능력, 의사결정 능력, 트래픽 관리 능력이 크게 향상됩니다.

1. '인터넷 운송'의 등장. 2015년 3월 5일, 리커창(Li Keqiang) 총리는 정부 업무 보고에서 처음으로 '인터넷' 행동 계획을 제안했습니다. 인터넷과 교통의 충돌은 또한 '온라인 자원의 합리적 배분과 효율적이고 높은 효율성'이라는 새로운 패턴을 형성했습니다.

이르면 2011년 말부터 '인터넷 + 운송'이 구체화되기 시작했습니다. 철도는 기차표를 온라인으로 주문하는 새로운 계획을 시작했습니다. , 사람들이 집을 떠나지 않고도 인터넷을 통해 컴퓨터와 휴대폰을 사용하여 기차표를 구입할 수 있게 되었으며, 온라인 티켓 예약이 매우 일찍 구현되었으며 이제 빅데이터 분석을 통해 휴대폰 앱을 사용할 수 있습니다. 티켓 구매, 체크인, 항공편 상태 확인 및 기타 기능에 사용됩니다. 고속도로 ETC 네트워킹 개발을 적극적으로 추진하는 것은 고속도로의 네트워크화를 촉진하기 위한 조치입니다. 매일 여행할 때 사람들이 점점 더 내비게이션 시스템과 택시 호출 소프트웨어에서 분리될 수 없게 되었습니다.

1. 예측

우리 삶에는 교통이 불편하다고 느낄 때가 항상 있습니다. 비행기 연착, 엄청난 교통 체증 등이요. 교통은 결코 완벽하지 않으며 인간은 편안함을 개선하기 위해 계속해서 새로운 요구 사항을 제시할 것입니다.

지능형 교통은 사람들의 여행 계획을 개선할 수 있습니다. 다른 사람의 여행 데이터를 통해 여행자는 가까운 미래의 특정 시간에 예상되는 교통 흐름 상황을 미리 알 수 있으므로 그에 따라 여행을 계획하시기 바랍니다. 둘째, 스마트 교통은 여행의 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어 A 지점에서 B 지점으로 이동하려는 경우 필요한 경로의 교통 정체는 피할 수 없습니다. 여행 신뢰성을 높이는 것은 스마트 교통의 기술적 수단에 있습니다. 과거와 동일한 시간대, 경로의 교통 상황 및 동일한 이동 방법을 사용했을 때 소요될 예상 시간. 또한 자동차의 지능형 교통 애플리케이션의 자동 회피 및 제동 기능은 여행 안전을 어느 정도 향상시킬 수도 있습니다.

간단히 말하면, 지능형 교통이라는 기술적 수단을 활용하여 정보 수집의 강도와 양을 높이고, 데이터 처리 수준을 향상시킨 다음, 획득한 정보를 다양한 채널을 통해 필요한 모든 사람에게 전송하는 것입니다. 전체 교통체계의 적응성과 개인별 여행의 적응성을 향상시키고 있습니다.

몇 년 ​​전 하이크비전은 이미 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅을 마련하고 우한에 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅 R&D 센터를 설립한 바 있다.

현재 Hikvision은 얼굴 데이터의 대규모 데이터베이스 검색, 대규모 총검 데이터의 효율적인 검색 및 분석, 사례 데이터 분석이라는 세 가지 측면에서 빅 데이터의 예비 애플리케이션을 시작했습니다.

빅데이터의 매력은 데이터에서 패턴을 찾아 원래의 '사후 검색'을 '사전 판단'으로 바꿀 수 있다는 점이다. 하이크비전의 대규모 데이터베이스 검색은 범인의 얼굴, 범행 차량 및 기타 특징적인 사진을 비디오 이미지 라이브러리에 넣어 검색 및 비교하여 용의자의 흔적을 찾을 수 있습니다.

예를 들어 남부의 한 거대 도시에서 일련의 사건에 대해 경찰은 하이크비전의 빅데이터 기술을 활용해 다량의 정보를 검색, 비교, 분석한 결과 피의자가 연루되지 않은 것으로 확인됐다. 각 범죄 전의 범죄에서 그들은 모두 어딘가에 정착합니다. 현지 경찰은 사전에 현장에 방어시설을 배치해 또 다른 범행을 준비하던 용의자를 검거하는 데 성공했다. 빅데이터 기반의 클라우드 컴퓨팅 검색은 바이두 검색어처럼 원하는 것을 빠르게 찾아낼 수 있다. 용의자를 찾기 위해 여러 명의 경찰관이 사건 현장의 감시 영상을 프레임 단위로 쳐다볼 필요가 없다.

빅데이터도 '2차 대응'을 이뤄야 한다. 대응이 느리면 빅데이터는 가치를 잃게 된다. Hikvision은 많은 도시의 전자 총검 시스템에 빅 데이터 기술을 적용하여 수백억 건의 차량 기록을 신속하게 검색하고 몇 초 또는 심지어 몇 초 안에 결과를 잠급니다. 이를 기반으로 면허차량 식별, 차량 추종 상관관계 분석, 빈번한 위반 시간 및 위치 분석, 교통 흐름 분석 및 교통 안내 등의 애플리케이션을 보다 효과적으로 구현할 수 있습니다.

2． 조정과 변경

전통적인 기획 과정에서 디자인 부서는 현재 상황에 대한 판단과 경험의 축적을 바탕으로 교통 프로젝트에 대해 개인 의지와 팀 의지에 따라 주관적으로 운영되기 쉽습니다. 심지어 이러한 방법을 사용하는 경우에도 비공개적으로 사용 기반 설계를 수행하는 것은 계획의 임무와 심각한 충돌을 일으키며 인터넷 시대의 빅 데이터 응용에 대한 요구와도 부합하지 않습니다.

도시 관리자, 도시 교통 관리자, 고속도로 교통 관리자에게 지능형 교통은 관리 개선을 지원하고 관리자의 데이터 획득 능력을 크게 향상시키며 의사 결정 능력 및 관리를 향상시키는 기술적 수단입니다. 교통능력.

가장 간단한 예로 도로 채널화는 교통디자인연구소에서 기획, 설계하고 시공한 것이다. 그러나 도로 및 그 주변 지역의 상태는 고정되어 있지 않습니다. 도시가 발전함에 따라 도로의 초기 설계는 시민의 실제 요구를 충족하지 못할 수도 있습니다. 예를 들어, 도시 북쪽에 새로운 산업 단지가 건설되면 아침 피크 시간에 북쪽으로 출근하는 자동차 수가 크게 증가하고 동시에 교통량도 증가할 것입니다. 저녁 피크 시간대에 북쪽에서 도시로 돌아오는 자동차의 수. 현시점에서 기존에 설계된 도로는 시민들의 요구를 충족시키기에 분명히 충분하지 않습니다. 도로를 갯벌 차선이나 가변 차선으로 재설계하면 도로의 교통 능력을 향상시키고 시민의 요구를 충족시킬 수 있습니다. 그러나 둘 중 하나를 선택하거나 두 솔루션을 함께 구현하는 방법은 항상 트래픽 관리자를 괴롭히는 문제였습니다. 이때, 도로에 설치된 전자경찰과 총검, 영상감지기 등을 통해 수집된 통행정보와 교통흐름 데이터는 도로 채널화에 유용한 정보를 제공할 수 있다.

또 다른 예로, 도시 교통에서는 모든 사람이 신호등에 가장 익숙합니다. 일부 도시의 신호등에는 신호 제어 시스템이 장착되어 있습니다. 모든 도로 자원이 완전히 사용되는 경우 신호등의 전환 빈도는 시간에 따라 할당될 수 있습니다. 그러나 합리적인 신호등 타이밍은 도로의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 프론트 엔드 신호 기계에는 지하 코일의 접근을 지원하는 차량 검사 보드가 장착되어 있으며 동시에 비디오 감지기를 사용하여 교통 흐름, 점유율, 차량과 같은 교통 매개 변수를 수집, 처리 및 저장할 수도 있습니다. 제어 구역의 속도 및 대기열 길이. 교통 신호 제어 시스템은 프런트 엔드에서 독립적인 차량 정보를 기반으로 해당 신호등의 녹색 신호 비율을 직접 조정할 수 있으며, 전체 교통 흐름 상황을 기반으로 신호등 타이밍 계획의 목표 지역 조정을 수행할 수도 있습니다. 지역. 동시에, 트래픽 매개변수 정보의 이 부분은 사용을 위해 다른 관련 트래픽 관리 시스템에 제공될 수도 있습니다. 예를 들어, 빅데이터 수집 및 분석, 교통 시뮬레이션을 통해 지역 신호 조정 및 제어를 수행할 수 있습니다.

제한된 경찰력 하에서 교통안전 관리 목표를 달성하기 위해 가장 적절한 시기에 경찰력이 근무하도록 보장한다. 지능형 교통 종합 관리 및 제어 플랫폼은 교통 데이터의 시간 특성을 분석하고 판단하며, 위반 빈도가 높은 시간대를 분석하고, 해당 기간 동안의 위반 횟수에 따라 분류하고, 위반 횟수가 가장 많은 시간대를 표시합니다. 교통관리과의 경찰 출동에 대한 참고자료를 제공합니다.

2. 중국의 '인터넷 교통' 적용

항저우는 교통 지휘 센터, 교통 관리 정보 시스템, 교통 통제 시스템 등 '1개 센터, 3개 시스템'을 구축했습니다. 교통공학정보시스템. 항저우 교통 경찰 파견대는 또한 중앙 집중식 파견 명령 및 교통 정보 예측 시스템을 구현하고 도시 간선 도로 및 주요 교차로에 단계적 조기 경고 및 개입 메커니즘을 구현하여 아침, 저녁 피크 시간 및 중요한 휴일 동안 도로 교통 문제를 해결하는 데 중점을 둡니다. .

각 도시의 교통통제과는 최소한의 경찰력과 최소한의 행정비용으로 최고의 교통관리 효과와 최대의 사회적 이익을 얻을 수 있는 우수한 서비스 모델을 모색해 왔다. 항저우시는 교통경찰의 전통적인 도로 순찰 임무 모델을 변경하고 교통경찰 파견 영상전실, 교통경찰 여단 소사령실, 교통경찰 대대 디지털 서비스의 3단계 지휘 시스템의 네트워크 순찰 임무 모델을 구현했습니다. 주요 길가 순찰과 결합된 방은 "데스크톱이 도로 표면"이라는 것을 깨닫는 "상하 연결" 메커니즘을 구현하여 과학 기술의 적용이 풀뿌리 경찰에 직접 도달할 수 있도록 하여 교통 통제의 효율성을 향상시킵니다. , 도로 관리 범위 확대, 도로 관리 밀도 및 강도 증가, 교통 정체, 교통 사고 및 기타 교통에 대한 대응 개선 긴급 상황에 대한 신속한 대응 능력은 도로 교통 사고 및 교통 위반을 줄이고 도로 교통 능력을 향상시킵니다. 교통 혼잡을 완화하고 안전하고 원활하며 질서 있는 도시 도로 교통을 보장합니다.

3. '인터넷 교통'의 발전 추세

우선 친환경적이고 편리하며 효율적이고 경제적인 대중교통을 적극 개발해야 합니다. 지능형 교통 기술을 통해 대중교통 시스템의 서비스 수준을 향상시키고 도시 주민의 이동 패턴 변화를 유도합니다.

둘째, 지능형 교통 기술을 사용하여 도로 교통 관리를 개선하고 도시 도로 시스템의 포괄적인 활용 효율성을 향상시킵니다.

셋째, 지역 교통 조직을 최적화하고 첨단 교통 신호 시스템, 교통 안내 시스템, 자동 교통 위반 고려 시스템 등 선진 교통 관리 방법을 활용하여 교차로 지체 및 줄을 줄이고 도로를 원활하게 하며 주차를 규제합니다. . 현장 관리 및 기타 주요 측면.

현재 우리나라의 도시 교통 발전은 도전과 기회가 공존하는 중요한 역사적 단계에 있습니다. 한편으로는 도시화와 자동차화의 지속적이고 급속한 발전으로 인해 도시의 교통 혼잡이 심화되고 오염이 심각하며 사고가 자주 발생하고 다른 한편으로 우리 도시는 심각한 도전에 직면해 있습니다. 노후도시의 혁신과 신도시 건설을 통한 도시개발은 '인터넷 교통'과 지능형 교통의 통합적 발전을 통해 생태도시와 녹색교통을 실현할 수 있는 최적의 시기입니다. 우리나라 도시 녹색교통체계 구축.