基于大数据的交通监管系统—...交通拥堵、视觉盲区问题为例_田一方.pdf

网络通信与安全本栏目责任编辑：代影Computer Knowledge and Technology电脑知识与技术第18卷第36期(2022年12月)第18卷第36期(2022年12月)基于大数据的交通监管系统以交通拥堵、视觉盲区问题为例田一方（山西财经大学，山西 太原 030000）摘要：如今的交通监管系统已经基本实现对道路车流量的基本监控，可以较为准确地提供路况信息，但是这一系统在时效性和功能性方面仍然存在漏洞，例如交通信号灯设置不合理造成的交通拥堵以及由于视觉盲区造成的意外伤亡等。该文的主体部分以此为突破点，利用大数据技术进行深入研究。关键词：大数据；交通监管；图像处理；编程语言中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1009-3044(2022)36-0059-03开放科学（资源服务）标识码（OSID）：1 绪论1.1 研究意义交通和大众生活息息相关，如何做到高效无死角的交通监控，越来越受到业界众多学者的重视。尽管我国在这一方面颁布的交通政策已经考虑到以上问题，但是仍然存在很多纰漏。小的方面，人们每天必须要面对的交通拥堵问题；大的方面，尽管交通政策的出台大大规范了司机的出行，但每年交通事故的发生率和死亡率仍然很高。那么，如果可以设计出一款覆盖功能更齐全、工作效率更高的交通监管系统似乎就变得迫在眉睫了。本课题的研究意义在于帮助交通监管系统完善升级，并为大数据在交通监管系统中交通拥堵、视觉盲区造成的意外伤亡两部分的应用提供新的方向和思路。1.2 研究现状据2020年统计的以“高峰拥堵延时指数”为评价标准的拥堵排行数据显示1，超过六十个城市面临较为严峻的交通拥堵问题。同时，作者在报告的末尾标注了与前几年相比的拥堵情况涨幅趋势。数据表明，只有少数发达城市处于降低态势，其他大部分地区呈增长趋势。这足以表明，交通监管系统仍需要进一步改进。只有全国范围地整治拥堵问题，才能解决交通拥堵问题。并且据统计，我国拥有全世界百分之三的汽车保有量，但却占据全球交通死亡人数的百分之十六，这个数字不容小觑。目前交通监管系统有待完善，大数据在交通监管系统中的使用仍处于起始阶段，是一个拥有极大发展前景的研究方向。同时，大数据的可扩展性给交通监管系统未来的发展提供有利基础。可通过将大数据技术与编程语言等计算机科学技术结合的方法从不同角度对交通监管系统进行优化。计算机信息技术在交通运输系统中的应用浅析2一文中就曾提到计算机信息技术在智能监管领域上的应用以及在事故处理上的应用。1.3 研究思路和方法本文主要研究如何使用大数据技术优化交通监管系统，来解决众多交通监管系统不足中的交通拥堵、视觉盲区造成的意外伤亡两部分问题。本文包括对现有交通监管系统的主要漏洞分析以及交通监管系统的深入性创新两个方面。本文的研究内容分为四部分：第一部分主要分析了现有交通监管系统中的漏洞，并将问题展开并分成交通拥堵、视觉盲区造成的意外伤亡两部分进行分析；第二部分主要说明了基于大数据的交通监管系统的定义，由定义衍生出基于大数据的监管系统的特点总结，主要包括交通监管系统的实时性和准确性的介绍；第三部分主要讲述了交通监管系统的深入性创新，并将内容深化为通过大数据计算出拥堵大概率出现的路段、使用图像识别技术将视觉盲区以图像形式传送给司机两部分；第四部分主要介绍了新型交通监管系统在未来社会的竞争力。通过这四点内容使优化后的交通监管系统的效能最大化。2 交通监管系统中的常见漏洞交通监管系统在高效交通管理中发挥着重要作用，影响着人们的日常出行。但在人们的生活中仍存在许多影响出行安全的漏洞。交通监管系统中常见的漏洞有四类：交通拥堵、视觉盲区导致的意外伤害、肇事逃逸、交通事故。2.1 交通拥堵在研究现状中以及阐述了我国的交通拥堵情况，总体来看还是较为严重的，交通拥堵并不可怕。但是由于长时间大量车流的积压，造成长时间的阻塞的情况是需要去解决的，我国一些地区的平均拥堵时长已收稿日期：2022-04-15作者简介：田一方（2002），女，天津市北辰区人，学士，主要研究方向为基于大数据的现代科技。E-mail：http：/Tel：+86-551-65690963 65690964ISSN 1009-3044Computer Knowledge and Technology电脑知识与技术Vol.18,No.36，December202259DOI:10.14004/ki.ckt.2022.2275本栏目责任编辑：代影网络通信与安全Computer Knowledge and Technology电脑知识与技术第18卷第36期(2022年12月)第18卷第36期(2022年12月)达40分钟，那么双程就已经达到80分钟，每天就有至少超过1/24的时间花费在交通拥堵上，这个数字是巨大的。然而，当今的交通监控系统并不发达，各个街道的干警不能及时赶到拥堵现场进行道路疏散，也不能及时对红绿灯放行状况进行更改，这些漏洞都是等待着我们去解决的。2.2 视觉盲区造成的意外伤害由于车身高度不同，不同车型有其不同的视觉盲区范围。视觉盲区又分为引擎盖遮挡导致的前盲区、从后车门开始向外侧展开有大约30度的区域在反光镜的视界以外的后盲区、只能观察车两侧的后视镜盲区以及挡风玻璃两侧的A、B柱盲区。据不完全统计，每年有约一万名儿童死于视觉盲区，因视觉盲区造成的意外伤害的案例也屡见不鲜。2013年11月20日，李某驾驶一辆重型仓栅式货车在迎宾大道定山桥路口由南向东右拐弯时，与右侧由南向北行驶的刘某驾驶的电动车发生碰撞，导致刘某受伤后送至医院抢救无效，于当日13时死亡。这一案例向我们揭示了视觉盲区问题的可怕性。但是，以目前的交通监管系统来看，并没有解决视觉盲区问题的长远之策，这同样也是值得我们去解决的漏洞。2.3 肇事逃逸由于交通监管系统的分布范围具有局限性，不能做到全方位无死角地监控交通安全，所以在一些路况较差的路段发生交通事故后存在大量肇事逃逸的情况出现，造成了一定的财产和生命损失。据数据报告统计，每年大约有3000起肇事逃逸发生。如果不进行交通监管系统优化，将不能减少肇事逃逸事件的发生。肇事逃逸事件耽误了伤者的最佳治疗时间，造成严重的后果，这样的问题也同样应该得到重视。由于肇事逃逸问题需要和交通政策相结合，所以本文的研究重点不在于此。2.4 交通事故交通事故的发生屡见不鲜，但解决一场交通事故往往需要耗费较长时间，特别是在高速公路路段上，平均一起交通事故的发生将造成至少5分钟的大面积车流拥塞。现有的交通监管系统不能做到及时调派就近警力进行解决，造成了时间的损失，同时是值得被重视的问题。交通事故的处理不是一蹴而就的，针对这一问题，单单进行一己之力的交通监管系统的优化是片面的，所以本文不再为这个问题进行更多赘述。3 基于大数据的交通监管系统概述3.1 基于大数据的交通监管系统的定义基于前人的研究，可以对基于大数据的交通监管系统做如下定义：通过大数据的数据采集，在短时间内向拥堵路段下达缓解交通拥堵措施；实行进行高效监察，将交通事故发生的可能性降至最低的监管系统。3.2 基于大数据的交通监管系统的特点3.2.1 实时性基于计算机的交通监管系统分析 一文中曾指出了“交通管理部门并不能对出现的交通问题进行及时的交通管制和处理，这导致中国的交通监管体系处于落后状态”的观点3。由于交通的变化之快，导致交通监控系统对于实时性的要求很高。基于大数据的交通监管系统中利用大数据与编程语言进行快速连接，及时响应，并在较短的时间内进行结果回传。3.2.2 准确性基于计算机视觉的智能交通监管系统研究 一文中表达了对于智能交通监管系统的技术要求：智能化、准确程度高4。向我们证明了交通监管系统需要的科技水平之高，我们也就不难知晓准确性对于监管效用的重要性。交通监管系统需要具体获取交通拥堵位置等信息，并且承担着保护交通安全的作用，所以对于准确性的要求很高。使用大数据技术在传输中基本不会出现乱码、丢失等问题，极大保证了交通监管系统对于准确性的需求。4 交通监管系统的深入性创新4.1 通过大数据计算出拥堵大概率出现的路段以及拥堵时间目前可以大量并高效存储数据的软件是数据库，但是将数据库应用于交通运输方面的实例并不多。在 论汽车车体信息统计数据库在交通事故物证鉴定中的作用 一文中曾指出了建立车体信息统计数据库对高效处理交通事故来说很有必要5，本文从这个观点中得到了启发。同时利用数据库的存储能力和展现能力依照现有的道路监管系统，监测出各个道路的日平均车流量，并且使用一个既定指标，在本文研究的系统中将拥堵指标设定为每秒车流量50辆。如果图1 模拟信号灯控制系统660网络通信与安全本栏目责任编辑：代影Computer Knowledge and Technology电脑知识与技术第18卷第36期(2022年12月)第18卷第36期(2022年12月)超过拥堵指标就将其放入拥堵路段数据库的名为“拥堵路段”表中，用于制定拥堵预测机制。并结合平时的交通拥堵状况制定信号灯控制备案，将其一并存入数据库中的信号灯控制备案表中。同时，将所有道路的交通信号灯管理系统使用编程语言作为主语言使用“EXEC SQL CONNECT TO”嵌入式SQL语句与数据库进行连接，如果遇到拥堵情况，联通开关打开，设置“if-else语句”根据不同的条件读取相应的信号灯控制方案。这一新型系统的出现，可以缓解交警的工作压力，提高交通疏散效率，满足交通监管系统对于实时性的要求。但是，由于还没有城市将这种新型监管系统投入使用，还需要不断地实验、优化来完成交通监管系统对于准确性的要求。4.2 使用图像识别技术将视觉盲区以图像形式传递给司机视觉盲区问题，是长期存在并且没有找到解决的方法，融合了网上的各种期刊资料，本文认为将图像识别技术融入其中，可以很大程度地避免视觉盲区的发生。图像识别技术研究综述7一文中指出图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解的一种图像技术。可以将图像识别技术的特点运用到交通监管系统中，同时利用红外线扫描传感仪以及大数据背景下的编程语言相结合的方法。首先，先按照不同的车速判断出急刹车后最短的制动距离并依次存入数据库中；制定不同时速下的安全制动距离，以便下面运算时使用。然后利用Boolean判断机制：如果红外线扫描传感仪传回的红外探测图检测出发热体返回True；如果红外线扫描传感仪传回的红外探测图未检测出发热体则返回False。在完成Boolean判断机制后，紧接着对接收的信息进行下一步的传输。将返回值未True的那部分红外线探测图传递至图像识别技术区，利用图像识别，分析出发热体距离当前车身的距离、方位等信息。并在此调用数据库中存储的信息，根据发热体距离车身的距离进行报警。再通过警报装置传递至驾驶室。由于整个过程中运用的技术都已经较为广泛地应用于其他领域，所以技术较为成熟。能够及时在这一设计更大程度上减少了司机的主观误判，及时预警，减少悲剧的发生。但是，对于行人来说客观的交通监管系统仍然无法保证交通事故百分之百地消除，需要行人注意观察交通情况，尽量不要走入较高车辆的视觉盲区，尤其是车辆的后方及前方后视镜两侧。这一种带有创新的交通监管系统不同于原来的倒车雷达，可以进行全方位地监察，特别适合较为狭窄以及行驶视线不好的路段，减少交通事故的发生，提高行车安全系数。5 新型交通监管系统在未来社会的竞争力新型交通监管系统的优势是显而易见的，它克服了传统交通监管系统中技术的短板，融入了大数据时代的创新元素，充分展现计算机科学技术在交通领域的领先地位。虽然目前只是处于创意初级阶段，但是新型交通监管系统的会越来越受重视，并且会通过现代科技逐步实体化。目前我国的交通监管主要依靠电子警察，但是电子警察技术的实时性和准确性并不强，所以大数据技术的加入将会使交通监管系统的功能更加齐全。同时，与大数据相结合的新型交通监管系统的设计都是基于目前成熟的应用开放技术，设计时的成本被大大降低，在低成本的同时可以收获很高的社会回报。基于大数据的交通监管系统也不仅仅局限于本文提到的这两个应用领域，在其余领域也都可以将大数