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智能交通发展趋势报告范文1
本文通过对云计算以及4G网络的定义和特点进行分析，提出了在4G移动网络平台上采用云计算技术处理城市智能交通系统中的大数据问题，主要是结合二者的优势分析智能交通系统的功能，并加以实现，这将给缓解交通压力、提高行车效率等提供便利。最后对未来智能交通系统开发与应用进行展望。
关键词：4G网络；大数据；云计算；智能交通；交通云
随着人们生活水平的提高，汽车逐渐进入到普通家庭，这无疑对道路交通的要求也越来越高，为提高道路行车效率，迫切需要建设一个高性能的智能交通系统（IntelligentTransportationSystems，ITS），以满足大家的需求。
1智能交通系统的概念
智能交通系统（IntelligentTransportationSystems，ITS）指的是建立在较完善的基础设施之上，将先进的信息技术、计算机处理技术、数据通讯传输技术、电子传感技术及电子控制技术等有效组合在一起，并运用于整个交通运输管理体系中，从而能够在大范围、全天候发挥作用，建立起的一种准确、实时、高效的综合运输和管理系统[1]。依据智能交通系统的概念，我们可以看出，为了解决社会不断增加的交通需求与有限的道路资源之间的矛盾，使有限的道路资源能被充分利用，提高人们的出行效率，保障人们出行安全，智能交通系统作为信息、通信、传感与控制技术综合运用的产物，能给人们带来便捷。但目前，我国城市交通仍面临着许多严重问题，如成都，作为西南地区的一个大型城市，虽然其承载能力越来越强，路网体系也日趋完善，但随着汽车保有量的强劲增长，道路供需关系依然非常严峻。据成都市交管局数据显示，截至2014年3月，成都地区的汽车保有量突破268.59万辆大关，中心城区突破114.18万辆，这个数据仅次于北京。而且成都已月均增2万新车，并持续了62个月。一天就会产生数百亿条GPS数据，而车牌识别信息、交通监控视频信息等数据量更大，交通相关的数据量也早以从TB级跃升到PB级[2]，因此，如果要实现对城市道路的交通流量信息、交通状况、交通违法行为等的全面监测，特别是承担在交通高峰期采集、处理及分析大量的实时监测数据的工作，整个平台的运行压力将会非常巨大，大数据（bigdata）就此产生，大数据分析交通除了流量及车辆的相关信息外，还必须包括路面情况、天气、突况、周边环境等诸多因素，传统的交通数据分析法已很难有效处理如此庞大的数据的问题。城市智能交通应具备的特点和需求分析如下。
1.1数据信息海量化
整个城市的交通行为主体作为城市智能交通的分析对象，海量数据必然成为固有特性。
1.2应用负载变化大
城市交通流特性呈现出区域关联性强，随时间变化大的特点，系统需要根据实时的交通流数据，做出全面采集、分析、处理等。而传统的智能交通方案由于无法在全局上统筹，往往会因此陷入彼此孤立的情形。
1.3高稳定性和高可用性
只有要求城市智能交通系统具有高可用性和高稳定性，才能更好地、更快捷地提供畅通、安全、高品质的行程服务，以保障交通运输的高安全、高时效和高准确性，让政府、社会和公众感觉到方便。而目前的很多方案中，由于各生产厂商繁杂、设备类型众多、质量参差不齐，而国内也缺乏统一的标准，这样不仅系统维护成本高，而且也很难做到保持智能交通系统的高稳定性。
1.4数据共享需求
目前，正在建设中的智能城市交通系统，大量的终端设备出自不同的厂商或不同平台，这样就形成了许许多多的信息孤岛，彼此间很难实现共享数据。这在很大程度上影响了系统功能的充分实现，智能交通系统在硬件、接口上应做的统一，从而使行业信息资源的全面整合与共享成为智能交通发挥整体方案优势、整体统筹资源、统一协调的基础。
1.5信息实时处理性能要求高
随着城市交通的拥堵日趋严重，人们在出行时要求能随时随地通过熟悉的方式获取所需的出行计划和实时的出行信息，因此，未来的智能交通需要满足高效性、实时性的要求。
2大数据与云计算技术对智能交通系统的影响与应用
云计算（cloudcomputing）是将计算任务分布在大量互联的计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取存储空间、计算力和各种软件服务，该资源池被称为“云”。“云”是指一些可以自我管理和维护的虚拟计算资源，通常包括宽带资源、计算服务器、存储服务器等大型服务器集群[3]。而云计算（cloudcomputing）是一种基于互联网平台的计算方式，为计算资源提供全新的计算模式，其服务方式可动态、伸缩且虚拟化，云计算技术还会将所有的计算资源汇集在一起，并通过软件实现对资源的自动高效管理。这使用户能更加专注于自己的业务，无需为繁琐的处理细节感到烦恼。云计算技术之所以能有效处理和应对交通数据量大、可用性高、稳定性要求高、信息实时处理要求高、应用负载波动大、数据共享需求大等问题，并能实现应用的灵活性，高效整合资源，降低运维成本和总能耗，很大程度上是源于其自身的高可靠性、弹性扩容性好、快速部署及按需服务的特性。云计算技术以其高度的信息部署、优异的扩展性以及自动化IT资源调度，成为解决智能交通面临的问题的关键技术手段，成为一种全新概念的信息服务模式，有助于智能交通系统的快速实现。建设基于“云计算”的智能交通系统，要实现交通信息的动态采集、分析、处理及，并及时向用户提交动态交通信息，报告路况动态变化信息，指导用户出行计划，规划用户行车线路，从而有效提前进行分流拥堵流量，从而提高交通通行效率[4]。其具体应用如下。
（1）城市中的车、人或设备等每个交通终端节点，均可以实时地通过交通云得到基于整个城市交通信息智能分析后提供的服务。
（2）通过综合整个城区的交通流信息及汽车的运行计划信息，每个交通信号灯都得到高效控制，并在面控、立体多维的基础上进行相关预测；城市交通引导系统也可以与交通信息个性化服务进行无缝结合。
（3）为了更智能地提高交通运行效率，拓展一个智能交通信息服务市场，运营商要相应地通过手机基站定位，向用户提供实时的交通信息服务，这些信息与交通控制、引导相结合。随着移动通信网络的发展，从早期的2G网络到3G网络，再发展到当前的4G移动通信网络，4G网络使图像视频传输更加稳定，决策也更具有时效性，并为智能交通系统提供了更多应用的可能，移动网络在智能化交通信息系统中的运用日趋娴熟、准确，使智能交通系统真正、全面、高效地服务于社会，为缓减交通压力做出了更大的贡献。移动网络技术还有效地为智能交通系统的发展提供了新的发展思路。
34G移动网络的网络结构的核心技术及优点
3.14G移动网络的网络结构的核心技术
4G移动网络体系结构从下往上可分为物理网络层、中间环境层、应用网络层。正交频分复用（OFDM）技术是这一代移动通信网络的核心技术，该技术可以为用户提供速率高、时延小的数据交换服务，能达到下行50Mbit/s与上行100Mbit/s的峰值速率。OFDM技术特点包括：具有良好的抗噪声性能及抗多信道干扰能力，可扩展网络结构。
3.24G移动网络的优点
3.2.1通信速度高、灵活性好4G移动通信系统速率可以高达到l00Mbps，甚至是150Mbps。由于4G网络不仅是面向手机，还面向智能手表、控制器、眼镜等移动智能终端设备，这些终端设备极大丰富了人们的生活，使通信变得更加灵活多样。
3.2.2系统兼容性好未来的4G移动网络要面向全球发展，可以预测4G移动网络一定会开放出更多标准化的接口，并与全世界各种网络进行高速通讯、互联。
3.2.3网络采用宽频谱4G移动网络的每个信道会占有100MHz的频谱，是3G移动网络的20倍左右。
3.2.4通讯费用低目前，很多3G移动网络用户之所以能方便地过渡到4G移动网络进行通信，是因为4G移动网络与3G移动网络的兼容性较好，且4G移动网络的系统采用灵活的操作方式。在加上4G移动网络通讯费用相对较低，为4G移动网络的快速部署创造了条件。
3.2.5网络通信质量高4G移动网络通信时代是高质量通信的时代，与3G移动网络通信技术相比，4G移动网络通信技术将在很大程度上提升大数据的交互、处理能力，特别是跟云计算技术的结合，大大提高了效率，4G移动网络让广大人们拥有了前所未有的、便捷的移动网络交互体验，面对越来越复杂的网络环境，通信质量也得到了较好的保障，4G移动网络通信也能满足3G移动网络通信尚不能覆盖的区域。
4基于云计算的智能交通的关键技术
上述的需求，使大数据与云计算技术成为城市智能交通系统的重要支撑。为了有效地将云计算技术与跟4G网络相结合，提升信息传递的准确性和可达性，还需解决以下几个主要技术问题。
4.1最优路径规划问题
云计算技术在智能交通系统中的另一个重要应用是智能交通系统中的最优路径规划，它在各类应急系统及车辆路径导航系统中具有重要作用。智能交通最优路径规划是以交通运行数据为基础，在云计算数据中心对各交通影响因素进行分析、处理和判断后，再通过短讯、车载终端、GIS电子地图等各类终端帮助信息，为道路的使用人员提供最优路径，引导信息及各类实时交通帮助服务信息，以提高车辆的通行效率及行车安全。
4.2智能交通流预测与出行引导问题
基于云计算的智能交通流预测与出行引导可通过物联网对交通流量数据进行实时采集，对这些数据进行分析和快速处理，以便对道路交通流进行实时动态判别和准确预测，从而正确指导用户出行，这样必须建立起智能交通流量采集数据库及非结构化的数据库。
4.3智能交通事故预警处理问题
道路交通中的突发事故严重影响城市道路交通运行的安全性和可靠性，因此，面对突发事故，必须快速做出反应，提出处理预案，然后对其进行有效、及时地处置。基于大数据分析的交通事故应急处置方案的形成，是通过物联网技术快速采集和分析交通突发事件及整个道路流量信息，迅速地进行事故故障处理，并及时发出预警信息，提前、有效和安全地疏散车流，达到不影响交通正常运行的目的。
5我国智能交通系统发展趋势
众所周知，我国4G移动网络牌照已经发放，围绕4G移动网络的各项业务也快速展开，但目前，网络通讯费用并没有下降，这对基于4G移动网络智能交通系统的开发与使用具有较大影响，相信随着4G网络的普及、通信环境的改善、资费的下调，大数据的交互平台将有望在许多移动设备（如手机、平板电脑）上实现，云计算技术也将得到更广泛的应用。例如，未来的智能交通系统将会出现自动驾驶系统、大数据与智能交通、生态智能交通系统、移动互联网与智能交通等。近年来，基于移动网络智能终端的与交通相关的APP得到飞速发展，因而，移动互联网技术在人们出行中的作用将越来越大。
6结语
基于4G移动网络的大数据和云计算技术的智能交通系统是一个复杂的系统工程，它涵盖了网络构建、信息采集、系统集成及应用开发等多方面内容，同时也涉及城市交通运行管理中的许多领域。要在4G移动网络平台上加快推进大数据和云计算技术在城市智能交通系统中的研究及应用，必须不断加强技术革新、保障云安全、完善基础设施建设，并将政府构建的基础性开放平台与引导科研机构、高校、企业参与应用研发相结合。
参考文献
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智能交通发展趋势报告范文2
近几年伴随着首都经济的发展，大城市集聚效应日趋明显，北京交通出行环境不断复杂化，交通安全隐患在增多。北京实施“公交优先”战略，大力发展公共交通，公交设施得到改善，但在舒适性、可及性方面存在很大偏差。智慧城市、智慧交通则为解决城市交通问题提供了新思路。
历史上的城市分割布局导致的交通拥堵及早期修筑道路遗留的问题，是北京交通拥堵无法逃避的根源。在当时国内经济相对不发达、人口和车辆都相对较少的情况下，问题并不突出。可是由于城市不同功能区的叠加，近些年拥堵已经成为了一种常态。北京早期交通线路的设计很大程度上并没有考虑到日后北京的高速发展，同时也因为多种原因存在许多不合理的路线。如：西客站周边的道路，公共交通工具很多，拥堵是家常便饭。北京不少立交桥同样存在诸多问题：建国后北京的立交桥在短时间内建成很多，在当时条件下被认为是一种技术进步。但是仓促的时间导致设计上的诸多纰漏，最后造成不少立交桥上不去、下不来、司机见了晕头转向等情况，使得拥堵更为频繁易发。
而当政府对城市交通缺乏有效管理的情况下，新建的道路设施会引发新的道路需求，而交通需求总是超过道路供给。也就是说，不管政府投入多大的人力财力，结果必然导致交通拥堵，“当斯定律”描述的情形对于分析今天北京的交通拥堵问题仍然有效[1]。城市建设应该规避交通设施可能发生的风险问题，同时重新规划不合理线路设计。随着宏观经济的发展和城乡差距的逐步减小，北京市中心的常住人口在一定时期之后会有所下降。在这种情况下，根据交通承载力，可逐步对不合理的路线等进行重新改建。
二、北京交通基础设施建设现状与问题
（一）从人口规模看北京交通现状
随着人口和社会经济的发展，北京市的交通出行量逐年增加。2011年北京市常住人口由2005年的1538万人增加到2018.6万人。人口的绝对数量从两个点导致了或者加重了城市交通拥堵问题：一是公共交通工具和线路相对有限，很大程度上无法满足不断增长的人口的出行需求。二是私家车保有量极高。2011年，北京全市机动车拥有量为498.3万辆，其中私人拥有量为389.7万辆，分别为2005年的1.9倍和2.5倍。人多车多，加之交通线路在一定程度上的不合理，堵车几乎成为北京的“风景线”。
（二）从公共交通发展看北京交通现状
随着北京社会经济不断发展，交通压力日趋紧张。北京于2006年、2009年先后出台了《关于优先发展公共交通的意见》和《绿色交通行动计划（2009-2015）》，通过加大轨道交通建设力度、全面更新公交车辆、优化公交线网、实施低票价、设立专用道等一系列措施，大力推进“公交城市”建设[2]。2011年北京市居民出行中公共交通的承担率突破40%，但与其他国际化大都市60%-80%的公交承担率相比仍显较低。2011年末，全市轨道交通运营线路为15条，运营线路长372公里，比2005年增加258公里；全市公路里程达到21319公里，比2005年增加6623公里，以年均6.4%的速度增长；全市城市快速路达到263公里，干线公路里程达3462公里，分别比2005年末增长14.3%和15.6%，二级及以上公路里程占干线公路总里程的比例从63.5%提高到88.6%；全市公共电汽车运营线路为740条，比2005年增加118条，运营线路长19338公里，运营车辆达2.2万辆，比2005年增加0.3万辆。整体来看，北京公共交通在一定程度上缓解了交通压力，但并不能完全解决交通拥堵问题。以北京地铁为例，存在有的站点之间间距过大而又缺少其他公共交通补给等问题。
（三）从道路面积看北京交通现状
2011年底，北京市公路道路总里程达到了28446公里，城市道路总面积达9164万平方米，城市交通基础设施承载能力得到提升。道路供给总量逐年增加，供给结构也有小幅度调整。但从实际运行结果看，道路交通拥堵现象仍客观存在，城市道路设施仍显脆弱。除道路、车辆及行人之外，北京交通还应考虑行政管理和优化配套公共设施。建议设置更多的公共自行车租赁点，鼓励市民绿色出行。可遗憾的是，机动车经常占据自行车道，有的路段甚至没有自行车道，或者自行车道和机动车道之间没有任何隔离等，这都增加了绿色交通的危险系数。因此，与城市道路交通相配套的诸多公共设施和服务都需进一步完善。
（四）从机动车拥有量看北京交通状况
据《北京市统计年鉴2012》统计结果显示，北京市的机动车拥有量增长明显，各类汽车的年增长率都很高。如2011年，北京市的机动车拥有量高达498.3万辆，为2010年的103.6%。
三、北京建设智慧交通的理论与实践
（一）智慧交通的形成机理
建立智能交通系统是智慧城市的主要应用功能之一。智能交通系统是指通过道路收费系统、多功能智能交通卡系统、数字化交通智能信息管理系统等多种模式的数据整合，提供基于交通预测的智能交通灯控制、交通疏导、出行提示、应急事件处理管理平台，帮助进行城市路网优化分析，为城市规划决策提供支持[3]。智能交通管理系统的建立实施在一定程度上缓解交通压力的同时，也存在一系列亟待解决的技术难题，例如海量数据存储与处理问题，多信号非接触传输问题、通讯规约问题等。
北京智能交通的发展主要体现在：高速公路电子收费系统、信息系统、一卡通系统、危险品运输监控系统、奥运交通指挥中心、出租汽车调度及浮动车信息采集系统等。以“一个中心、三个平台、应用系统”为框架，涵盖171个子系统的智能交通管理体系，包括指挥调度、交通控制、交通监测、交通信息服务等[4]。近年来建成的北京市交通运行协调指挥中心（TOCC）是全市交通综合运输协调、交通安全应急指挥、数据共享和信息中枢。建成了轨道交通指挥中心一期工程，实现了全部既有轨道交通线路智能化运营调度。拓展道路交通违法监测系统应用范围，首次在公交车辆安装110套移动监测设备，实时监控占用公交车道的违法行为[5]。
随着新技术的出现，在TOCC、智能交通系统的基础上提出了“智慧交通”的理念。充分发挥物联网技术，通过移动计算、智能识别、数据融合、云计算等技术，形成智慧交通系统。智慧交通系统，是指将电子、信息、通讯、控制、车辆以及机械等技术应用于交通领域并能迅速、灵活、正确地理解和提出解决方案，以改善交通状况，使交通发挥最大效能的系统。从智能交通系统到构建智慧交通体系，需要加快推进综合交通服务和管理系统、交通诱导系统、智能出行服务系统、交通应急指挥系统、数字公路综合信息服务系统、出租车与公交车智能服务管理系统、电子收费系统、港口信息管理系统等智慧交通应用系统建设，从而进一步提高城市交通的科学管理和组织水平[6]（图1）。智慧轨道交通行业的发展建立在数字化和控制管理的智能化基础上，“更透彻的感知、更广泛的互联互通和更深入的智能化处理能力”是智慧轨道交通的基本特征，它以智能信息处理技术、全联网技术和传感技术为支撑，构建和展示“高效、便捷、安全、可视、可预测、环保和智慧”的、高科技和现代化的综合性轨道交通系统[7]。同时发展智慧型的快速公交系统和轨道交通，可以降低碳排放强度[8]，符合绿色经济、生态经济、低碳经济的发展趋势。
（二）北京智慧交通的实践状况
智慧交通在世界上已经有了一些成功实践例子。如，新加坡采用的“智能交通预测系统”，由计算机化交通信号系统、电子扫描系统、城市快速路监控系统、接合式电子眼以及道路计价系统组成，在预先设定的时间段内预测交通流量，帮助交通控制人员预判、管理交通流，防止交通堵塞。瑞典斯德哥尔摩启用新智能收费系统，使交通量减少22%，排放物减少12%-40%。
北京智慧交通管理系统由交通流自动采集、分析、处理及信息系统、交通信号控制系统、交通指挥调度综合集成系统、交通管理数字化执法信息管理系统、交通事故分析处理与交通安全控制系统、对外交通信息服务系统、交通管理综合业务信息管理及辅助决策系统、交通管理宽带网络及通信系统八个子系统组成[9]。北京市已经开始试点“智能停车位引导”建设，在道路两侧建设引导停车的路牌。另外，为实现“公交优先”原则，北京出台了增加公交车辆和线路、设立公交专用线、完善公交基础设施等一系列专门政策措施。其中公交智能化调度系统的基本目标是解决公交车辆运行中无序、失控与低效的状态，解决与首都公交可担负城市旅客出行的主导地位不相适应的矛盾。把通信控制、卫星定位、计算机网络与运营组织科学地结合，运用系统工程的理论方法进行综合集成，实现集运营指挥调度、综合业务通信、乘客信息服务等为一体的智能化公交管理系统[10]。据调查，北京市顺义区的公交智能指挥调度中心项目总投资386万元，由指挥平台、车载定位系统、车辆和场站监控系统、通信系统组成，目前已在顺义区内的48条线路469辆公交车、4处公交枢纽、16个公交车站安装了指挥监控终端。调度中心通过公交车上安装卫星定位系统（GPS）、在重点站台安装监控系统等措施，实现对运营车辆的实时监控以及车内图像采集。公交智能指挥调度中心能够根据监控各种数据采集结果，判断车辆运行情况，及时发出指令，调度全区公交运行。通过卫星定位和视频监控，指挥中心随时掌握车辆的运行速度、所在位置、是否晚点等信息。此外，系统设置了报警功能，对车辆甩站、超速、严重堵车、首末班车不准时等进行提示。指挥中心人员根据各种情况，通过系统向安装在公交车上的GPS显示器发送短信进行提示，也可通过指挥中心的话筒向司机发出语音提示。每辆车的司机座位旁都安装有一个紧急按钮，一旦出现紧急情况，司机可通过按钮向指挥中心报警。智能指挥调度中心运行以来，顺义区境内公交正点率提高近10个百分点，公交服务投诉类纠纷显著减少，市民乘公交出行的意愿明显增强，境内公交刷卡率由86.36%提升到89.47%。
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智能交通发展趋势报告范文3
由于公路中需要采集的数据类型和容量较大，涉及面也比较广，因此感知公路涉及到的指标也比较多。感知公路平台建设应建立统一的指标体系，通过一个总的数据资源系统，实现人、财、物、信息的全方位共享，包括共享道路信息、占道施工信息、封道分流信息、气象信息、路况信息、车流量信息等，在此基础上通过地理信息系统对全部的资源进行封装和整合，为应急处理、救援、咨询和领导决策提供科学技术方面的保障。通过感知公路平台，在出行前可以通过办公室或家庭的计算机终端、智能手机、咨询电话、广播系统等，查询当前的交通和道路状况以及服务信息，以帮助出行者选择出行方式、出行时间和出行路线。在出行途中，通过智能手机、智能车载信息单元、广播、路边动态信息显示板，向出行者提供道路条件、交通状况、车辆运行情祝、交通服务的实时信息，通过路径诱导系统对车辆定位和导航，使汽车始终行驶在最佳路线上，使出行者以最佳的出行方式和路线到达目的地，以便有效的减少交通拥挤和交通事故的发生。
感知数据采集与设施布设
感知数据采集与设备布设应结合交通流特性及未来发展趋势确定，在实施中应预留接口，且预留预埋考虑到将来扩充的需要，以便于扩展和升级，努力满足近期使用和远期需求变化及技术发展的要求，避免先期投资过大。(一)道路监控摄像机摄像机能够提供较为直观的交通运行状祝，有利于管理人员随时了解和掌握公路各个路段当时的运转情况和状态，尽早发现问题、排除安全隐患。摄像机设置建议按以下原则考虑:l、在被交道路为二级以上(含二级)公路的平交口区域设置道路监控摄像机。2、对于存在可能发生地质灾害的路段(如有可能发生滑坡、泥石流、落石的路段)及干线公路路侧有水域的路基段(路基路段临江、河、湖泊、水库等水域且长度大于3田m)设置道路监控摄像机。3、对于气象条件变化频繁的区域，如冬季易结冰的路段、易产生团雾、浓雾的路段等设置道路监控摄像机:4、在大型跨线桥附近设置道路监控摄像机，可对桥面状况及下穿道路积水情祝进行实时监控。5、当某路段满足以上多个条件时，可根据其对交通安全的影响程度综合考虑道路摄像机的设置位置，并且当按以上原则布设摄像机间距过小，在不影响通视性的前提下进行合并设置。(二)交通量检测设备交通量检测设备设置可分为两类，一类是根据交通部相关标准和要求，建设交通量调查点，用于检测车流量、车速、车型(九类车型)以及占有率等各类交通数据，为管理部门进行交通规划、道路建设、交通控制提供可靠数据;另一类是根据项目交通控制和运营管理需求，建设交通量检测点用于检测车流量、平均车速、车型(仅区分大小)、占有率等参数，为公路管理、养护、公众出行以及应急处置提供重要的信息支撑。交通量调查点和检测点设备布设应结合公路网布局、公路的行政等级、技术等级以及公路规划建设等因素，设置在交通流比较稳定.流量和特性可代表某个路段区间交通流量和特性的地点，以便在公路通行状况监控功能中，系统能够自动根据最新检狈l车速判断通行状况(三)气象检测设备气象检测设备主要包括气象检测器、能见度检测器和路面状态检测器，考虑到气象部门的气象报告准确可靠，具有权威性，建议不设置气象检测器，而是加强与气象部门的联系，实时获取气象预报及灾害天气警报:在易产生团雾或浓雾的路段设l改能见度检测器，用来预防恶劣气候条件引发的交通事故;同时.在特大型桥梁路段设置路面状态检测器，实时检测路面的千、潮、湿度、霜、黑冰、冰雪、水厚度、残盐、化学试剂等路而状况，在路面结冰等特殊气象条件下，及时提醒司乘人员，预防和减少交通事故的发生。(四)超限检测设备根据有关资料统计，目前国内了O%的道路安全事故是山车辆超限引发的乃O%的群死群伤性重特大道路交通事故与超限也有直接关系。而且严重超载、超限车辆在公路上行驶，将造成沥青路面寿命缩短40%，水泥路面寿命缩短用%超限检测点的选址应遵循“全面覆盖、合理布局、规模适度、服务长远”的原则，结合公路现状与未来发展趋势确定。通过设置不停车超限检测系统，运用高速称重系统对路网中的超限运输进行全天候监控，对通过的超载超限车辆进行执法处理，可以有效限制超限运输车辆对公路的掠夺性使用，减少超限运输给人民生命财产安全带来的威胁，最大限度减少超载车辆比例。(五)桥梁健康监测设备桥梁健康监测的基本内涵即是通过对桥梁结构状况的监控与评估，为桥梁在特殊气候、交通条件下或桥梁运营状祝异常严重时发出预警信号，为桥梁的维护维修和管理决策提供依据与指导近年来，通信网络、信号处理、人工智能等技术的不断发展加速了桥梁监测系统的实用化进程，但目前桥梁监测造价较高，而且一些技术问题尚待解决，比如对局部损伤的准确识别、对寿命准确预测、对结构异常作出准确判断和预警等方面还在不断改进，具体设置应结合桥梁和投资情况综合考虑。(六)可变信息设备司’变信息设备是控制信息的设备，应根据设置地点和控制功能采取不同的形式:门式可变情报板和F型可变情报板。可变情报板设置应考虑充分发挥其区域交通诱导的功能，尽量设置在交通需求和通行能力较大、路祝复杂的区域路段以及超限检测站前方，一方面可以根据检测到的数据实时超限车辆信息，提醒驾驶人员;另一方面用于对主线车辆在特殊情况(气候恶劣、事故、阻塞、道路维护等)时向司机提供前方道路是否通行正常的信息，从而调节、疏导交通流，减少事故的发生。(七)车载移动监控和GPS车辆调度适当设置车载移动监控和GPS车辆调度设施，可通过感知平台对养护巡查作业、行政执法等车辆实时监控，实现音视频双向交互指挥，感知平台系统电子地图上可以显示车辆所在的直观位置，并可通过无线网络对车辆进行监控参数设置，例如通过配置云台，可以遥控车载前端摄像机。同时可实现对可控范围的运输车辆进行实时、集中、直观地监控和调度指挥，保障应急处理、协、调联动效率。
传输网络构建传输网络构建
智能交通发展趋势报告范文4
Abstract： Based on the need of the development of the intelligent transportation system， the vehicle detector is widespread used. In this paper， a vehicles detector based on the wave-frequency survey principle， adopting the noncontact surveying， using a SOC chip as the survey kernel， this SOC accumulates the double precision float peocessor， the AMBA2.0 bus， and the UART. The system detecting time is less than 30 ms， enable all the other necessary processing can be done after detecting the vehicle， after confirmation， the character accord with the demands of the design.
关键词： 测频；S698处理器；SOC；FPGA
Key words： frequecy survey；S698 processor；SOC；FPGA
中图分类号：TP31 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2012）35-0178-02
0 引言
交通运输在经济和社会发展中起着举足轻重的作用。近年来，随着高速公路和城市交通监控系统的发展需要，智能交通系统作为解决日益严重的城市交通问题的有效途径，获得了迅速发展提高，车辆检测传感器是ITS中最重要的交通数据采集设备之一。随着传感器技术、通信技术、计算机技术和人工智能等技术的发展，车辆检测技术在工程中获得广泛应用[1]。
现行的检测器种类有很多，包括磁感应检测器、波频车辆检测器、视频检测器等。波频检测器是以微波、超声波和红外线等对车辆发射电磁波产生感应的检测器。
环形线圈检测器是目前用量最大的一种检测设备，其基本原理是车辆经过埋于路面下的环形线圈时引起线圈电感量的减小，使与之相连的LC振荡电路的频率发生变化，通过检测频率的变化来判断是否有车辆经过[2]。所以，检测器的设计核心为频率测量。
1 测频系统构成
埋于地下的环形线圈作为传感器，通过电感量的变化来反映有无车辆通过。为便于电感量的精确测量，可以通过振荡器将其转化成频率的大小，再进行频率测量。若频率变化量超过一定门限，则表明有车辆通过。由于振荡器输出的是交流信号，所以利用数字电路进行测频前，需对交流信号进行整形[3]。测频系统总体构成由感应线圈、LC震荡电路、整形电路、分频电路、SOC测频系统、灵敏度设置电路和输出电路等几部分构成。
2 测频原理
2.1 被测信号同步 由于被测信号具有随机性，其信号的跳变不可能总和基准时钟（用基准时钟做主采样时钟）保持同步，所以，被测信号进入测频模块首先要被基准时钟进行同步采样，使之跳变与基准时钟保持同步。过程如图1所示。
2.2 被测信号频率计算 Sx_s 为同步后的被测信号，T为闸门时间，在T时间段内，共检测到nx个被测信号的上升沿。t1为闸门开启时刻同之后的第一个被测信号的上升沿之间的时间间隔，t2为闸门关闭时刻同之前的最后一个被测信号的上升沿之间的时间间隔，由此可知，被测信号的平均周期tx为：tx=■（1）
相应地，被测信号的频率fx为：
fx=■（2）
若基准时钟地频率为F，闸门时间段T内，包含N个基准时钟周期，时间t1内包含n1个基准时钟周期，时间t2内包含n2个基准时钟周期，则被测信号的频率fx为：
fx=■（3）
上述测量过程中，闸门时间计时、n1计数、n2计数、nx计数均由硬件逻辑自动完成，N和F的值是已知的，所以只要MCU根据闸门时间，定期读取n1的值、n2计数的值、nx的值就可以算出前一闸门时间段内，被测信号的频率平均值。由公式（3）可以看出，基准频率越高，闸门时间越长，测量结果的精度就越高[4，5，6]。
2.3 连续测量的实现 由于闸门时间计时和各个通道的n1计数、n2计数、nx计数都是由独立的硬件逻辑自动完成，软件只需对它们进行初始化，计时计数过程中不需要软件的干预。这样就不存在软件开销中断硬件工作的情况，可以从软件开销角度保证测量的连续性。闸门计时采用滚动计时方式，前一周期计时到位后，立刻开始下一周期的计时，中间不会有任何间断，使得前一闸门关闭时刻就是下一闸门的开始时刻。这样就从闸门计时角度保证了测量的连续性。
3 测频SoC设计
3.1 测频SoC的结构 测频子模块最终将同处理器、UART等一起集成在一个SoC芯片内。其功能结构如图2。
由上图可以看出，该SoC芯片采用欧比特公司的S698处理器作为内核，片内总线采用AMBA2.0，集成双精度浮点处理器等，其主要由以下模块构成：
①S698处理器：32位的SPARC V8整型处理单元，具有5级流水；
②I-cache：指令缓存；
③D-cache：数据缓存；
④AHB I/F：AHB总线接口；
⑤AHB controller：AHB总线控制器；
⑥AHB/APB bridge：AHB to APB桥；
FPU：双精度64位浮点运算单元。
3.2 测频SoC的工作原理 该SoC芯片，测频模块作为外设连接在AMBA的低速总线APB上，PLL & Clock Manager时钟管理器产生高速时钟（200MHz）作为测频模块的基准时钟，产生一个时钟（约80MHz）作为处理器系统时钟，另外产生一个时钟（约20MHz）作为外设时钟。
测频模块的测频结果被处理器读取，按（公式3）计算后，其结果由UART通用异步串行通讯接口发送给上位机。
由于片内集成FPU（双精度64位浮点运算单元），大大提高了SoC的浮点处理能力。
Watch Dog（24位看门狗定时器）专门为防止程序跑飞而设计。
由于片内集成了DSU模块，所以本SoC芯片无需仿真器支持，就可以直接进行硬件调试。
片上具有64KRAM，使得本SoC无需外接SRAM就可以直接运行程序。
3.3 测频模块的结构 测频模块由数字滤波模块、被测输入信号计数tick产生模块、计数器模块strobe、闸门控制模块和主机接口及控制模块构成：
3.3.1 filter：数字滤波模块 一方面用来滤除被测输入信号上的毛刺等干扰信号，另一方面，该模块也完成了被测输入信号与基准时钟信号的同步。
3.3.2 tickgen：被测输入信号计数tick产生模块 主要用来在同步后的被测输入信号的上升沿处产生一个基准时钟周期宽的tick信号，给后面的计数器模块计数。
3.3.3 counter：计数器模块 该模块主要用来在闸门控制下实现对tick信号的计数，得到（式3）中的nx的值，同时还得到（式3）中的n1和n2的值。在关闸时刻将nx、n1和n2的值送给controller模块，并报告data ready状态，同时开始下一闸门周期的计数。
3.3.4 strobe：闸门控制模块 该模块主要用来控制闸门，产生闸门开关信号。
3.3.5 contrller：主机接口及控制模块 该模块处理主机（如MCU）的命令，进而控制其它各个子模块。
4 讨论
测频模块在FPGA中实现，对1000Hz的频率进行测量，根据测得的1926组数据和其分布折线图可以看出，测频模块电路性能符合各项功能需求，性能稳定、可靠。
智能交通控制系统需要依赖车辆检测器获得实时车流量数据，本例设计的检测器采用非接触式测量方法，不影响车辆通行速度，且能检测到各型车辆通过。检测速度达到30ms，对车辆检测系统进行了实际测试，得到大量的实验数据。测试结果表明，该车辆检测器具有较高的检测精度。
参考文献：
[1]孙国栋，姜永林，梁起.智能环形线圈车辆检测器的设计与实现[J].微计算机信息，2003，19（9）：54-57.
[2]李春杰.高速公路车辆检测器的综合比选[J].中国交通信息产业，2006，（2）：98-104.
[3]陈富安.单片机与可编程控制器应用技术[M].北京：电子工业出版社，2003.
[4]韩孝义.高速公路车辆检测器的应用及发展趋势[J].公路交通科技，2009，（11）：225-226.
智能交通发展趋势报告范文5
Gartner报告预计，2013年全球各大企业用于大数据业务的投资总额将增至340亿美元，同比增长8倍；2013年年初IDC预测，大数据技术与服务市场将从2010年的32亿美元攀升至2015年的169亿美元，实现高达40%的年增长率，并将是整个IT与通信产业增长率的7倍。大数据的发展趋势毋庸置疑。
数据越发庞大，积累的商业信息越多，价值也就越大。以海量、多样、快速为显著特征的大数据，不像传统数据库的数据那么易于管理和分析，在为整个IT及通信行业带来机会的同时，也提出了更高的要求。大数据时代的战略意义已超越如何掌握庞大的数据信息，而是实现对这些数据的深层挖掘，进而让其“增值”。
驱动大数据发展的重要因素主要来自两个方面：一是消费领域，如网购及社交媒体应用产生的大量数据；另一方面来自城市基础设施建设，安防便是其中之一。建设平安城市的过程伴随大量数据的产生，尤其是以视频监控为主要特征的数字安全监控（Digital Security Surveillance， DSS）。我们所居住的城市中有无数的高清摄像头，涉及治安监控、指挥通信、侦查破案、规范执法、社会服务等，视频接入规模从几千到几十万，随着安防监控对高清、智能、联网的要求越来越高，每天产生的数据规模正以惊人的速度不断增长。
安防大数据
从全省、市视频监控，交通卡口监控，到运营商机房和基站的环境量监控，原有的系统数据查询越来越慢，写入的数据越来越多，需要配置的存储也越来越大，原先使用的关系型数据库性能压力激增，IO陷入瓶颈，不得不承认安防领域的大数据时代已经来临。然而，一直以来，由于安防行业的自身业务特点以及国内厂商受研发方向所限，大数据技术在安防领域并不如在IT、互联网行业那样得以深入应用。随着科技巨头的入驻，这一市场格局正在发生巨变。
基于安防的大数据同样引起了计算机和服务巨头IBM的注意。2012年10月，IBM了专为大数据处理打造的专家集成系统PureData，并和南京有关部门达成建设“智慧南京”的战略合作，综合应用智慧交通、智慧医疗、智慧数据系统，提高南京市民的生活水平。
云计算解决方案供应商浪潮紧随其后，于同年年底宣布推出用于大规模部署的公共云数据中心——“模块化数据中心”。 “数字安全监控远非安装几个摄像头那么简单。除了捕获数据，还要从中充分挖掘新知，在此基础上开发更多应用。传统安防厂商和IT厂商合作是未来的发展趋势。安防厂商对业务的熟悉度与IT公司的大数据检索和分析能力是绝佳的互补。”英特尔公司全球数字安全监控市场总监Todd Matsler如此评价。
智能计算至关重要
随着政府部门大力推动“平安城市”、“和谐社会”建设，各行各业对安防产品的需求全面爆发。金融、交通、政府等传统领域的安防应用更加深入，新生领域如教育、卫生、体育、能源飞速发展，社区、居民相关应用也在不断升温。根据《安防产业“十二五”规划》所提到的目标，到“十二五”末期，安防产业规模将翻一倍，年均增长率达到20%左右，2015年总产值达到5000亿元。从高端市场如军队、政府、司法、金融、交通、核电站、机场与港口，到中端市场如工业设施、教育、医疗，再到居民小区、零售店铺、仓库管理、物流等民用市场，安防需求将全面爆发。
与此同时，安防行业在国内的发展表现出一个重要特点，即由政府主导的大型项目推动，如智能交通系统。以视频监控为主要特征的数字安全监控扮演着无可替代的重要角色，在城际间、城市中的各类设施及行业中不断部署、渗透。随着视频监控与IT、电信行业的联系日益紧密，数字化、高清化、网络化和智能化成为其发展方向。
如何从前端摄像头获得的数据中挖掘出有用的信息，最终服务于智慧城市、智能交通？我们需要构建一个复杂而精致的系统，并考虑互联性、安全性和可管理性。英特尔在构建这个系统时，利用主动管理技术实现了设备之间的互联，并提出了分布式智能计算的构想。后者包含三个重要概念，一是如何从瀚如烟海的数据中挖掘出对各行业有用的知识，二是保证基础架构及设备与设备间的数据流动，三是降低数据对来自于不同用户或者不同系统的访问障碍。”
这套系统化解决方案，从数据获取、存储到分析及应用各个层面均有覆盖，包括软件。这些基于IA架构的技术，不仅广泛应用于后端运算系统以及开发系统，也在前端和边缘设备中发挥着巨大作用，可以帮助设备开发商大幅缩短产品上市周期，降低开发成本，同时，其强大的计算能力以及基于互联网应用的开放平台也将进一步促进安防行业的多样化发展。
而博康智能副总裁田广表示，安防行业的数字化、高清化、网络化和智能化转变，也契合了国家的物联网政策。数字安防监控行业的现状是缺乏标准却要谋求大发展，这对企业产品兼容性、未来的可扩展性、产品性能、安全性以及稳定性是个很大的挑战，需要企业在软件、上层平台等方面都有很强的规划和实施能力。
安防的可期未来
全国政协委员、南京政协主席沈健就大数据时代政府的公共基础建设需求这一主题曾说过：在大数据时代，政府要做的事情，第一应该高度重视数据的采集和生成；第二做好数据的公开工作；第三，数据的整合；第四，建立我们的数据文化；第五，数据安全。这意味着在智慧城市的基础建设中，大数据将承担更多信息的挖掘和整合工作。
当数据全面实现联网、共享，得到有效存储，并予以充分分析和挖掘，安防领域的大数据时代将真正深化。那时警察可以轻松地搜索某一时段某一颜色或某一品牌汽车的所有视频并快速识别违章行为；在没有人为干扰的情况下，视频监控设备通过自动分析对动态场景中的目标进行定位、识别和跟踪，在异常情况发生时做出反应，进行自动报警；现在每年社会走失的老人、小孩成千上万，开发“人员走失查询系统”，联网共享这些视频资源，将为更多的老百姓服务……
大数据究竟可以带给安防一个怎样的未来，我们拭目以待！
-李育新
LSI SAS力挺新型服务器
LSI 公司日前宣布，其12Gb/s SAS存储解决方案将用于100多款新型服务器，这些服务器均采用日前宣布的IntelXeon处理器E5-2600 v2产品系列。包括Asustek、Fujitsu、Gigabyte、Huawei、Intel、Supermicro等在内的领先服务器制造商，均已选用LSI12Gb/s SAS和MegaRAID解决方案，为其新一代服务器平台提供存储性能加速和企业数据保护功能。
LSI 12Gb/s SAS技术能将存储I/O性能提升50%。Intel Xeon 处理器E5-2600 v2产品系列采用22nm工艺技术，大幅降低了功耗，同时提升了性能。这样的组合解决方案将为新一代服务器提供强大的平台。
今年，针对服务器和外部存储OEM厂商，LSI宣布推出业界首批12Gb/s SAS 片上RAID（RAID-on-Chip）和I/O控制器。7月，LSI率先宣布向市场推出12Gb/s SAS主机总线适配器系列产品。
自SAS诞生以来，LSI推出了众多领先的产品。LSI SAS解决方案能提供同类最佳的SAS技术，确保互操作性和统一的厂商支持，现已应用于业界最广泛的服务器平台之上。
昆腾改变数据存储、共享和保护方式
昆腾公司近日宣布正在与CommVault一同扩展其对象存储产品，以便为数据中心融合备份与归档提供独一无二的解决方案。这个经过验证的解决方案基于昆腾Lattus对象存储技术以及CommVaultSimpana 10 软件，能够实现全面数据保护和归档战略，从而降低了主存储成本并优化了备份性能，同时在多 PT 级环境中最大程度降低了管理复杂性、管理成本和资本支出。
在一个高度可扩展、高成本效益，并且不需要“叉车式”升级的一种永久性磁盘归档的磁盘解决方案中，Quantum Lattus可近线访问全球各地的归档数据。Lattus提供比传统 RAID 产品更优异的耐用性，其中包括真正的自我修复和自我保护功能，并且无需复制就能自动进行多站点保护。最终实现一个无需备份的高弹性、容灾、可扩展的归档库。CommVaultSimpana将备份、归档、报告和灾难恢复（DR）统一到一个软件平台上，提供一个融合数据管理解决方案来控制成本和风险。通过昆腾Lattus-D 与CommVaultSimpana的整合，企业现在可以放心地在Lattus上存储单一归档数据实例。这种方式超出了传统冗余副本数据保护计划所提供的保护措施。客户还能得益于全球规模所实现的低延迟访问。
Emulex光纤通道助力HP StoreFabric
智能交通发展趋势报告范文6
在这次沙龙上，国内学术前沿专家、自动驾驶领域一线创业者、知名投资人，以及权威咨询机构分析师莅临现场，与数十位媒体老师、近百名观众畅聊无人驾驶的前世今生与未来前景，激发出了许多有关前沿技术思维的火花。
9月14日，优步公司无人驾驶汽车开始试运行。据美联社、新华社等媒体报道，每辆无人驾驶汽车均配有两名工程师，其中一名工程师坐在驾驶员位置，随时准备在道路状况复杂的路段接手控制车辆，另外一名工程师坐在副驾驶位置，负责监控汽车的动态，乘客坐在后排座位。表面看来，这种驾驶方式仍然属于“自动驾驶”，而非“无人驾驶”。
但无人驾驶和自动驾驶，还是有本质区别的。汽车行业内通常将自动驾驶分为5级，从0到4。0级为没有任何自动驾驶功能和技术，司机对汽车所有功能拥有绝对控制权。1级是向司机提供基本的技术性帮助，如自适应巡航控制系统、自动紧急制动等。2级是司机和汽车分享控制权，有自动巡航控制或车道保持功能，但司机必须随时待命，以便在自动系统停止工作时马上接管。3级是系统在某些条件下，可以完全负责整个车辆的操控，遇到紧急情况才需司机接管车辆。4级才是真正的无人驾驶，无需司机或乘客的干预或协助由出发地驶达目的地。
以上分级方式来自于美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）对自动驾驶功能的等级划分，从0至4分为五个级别，国内外的企均参照这个级别划分来发展无人驾驶技术。目前，所有车企都达到1级水平。部分车企达到2级水平，如保时捷研发的最新技术InnoDrive，与自适应巡航控制系统和卫星导航数据“合作”，可扫描前方3公里内的物体，并使汽车做出快速适应性调整。一些车企正处于突破2级、尚未达到3级的状态，如自动安全刹车、自动泊车等功能，这也是大部分传统车企在无人驾驶领域的技术现状。
自动驾驶作为智能交通的发展趋势，不仅在业内炙手可热，也受到普通消费者的期待。但实现真正意义上的自动驾驶，要攻克的是感知技术上的层层难关，并降低成本，同时探索商业发展路径。
2016年9月19日，美国总统奥巴马在《匹兹堡邮报》上表示：“去年35200人死在公路上，其中94%是由于人为错误和选择……自动驾驶车辆有每年拯救几万人的潜力。更何况，目前我们有太多的年长者和残障人士无法开车，自动驾驶车辆将能改变他们的生活。”此举宣示了他在任的政府目前支持自动驾驶的立场。隔日，联邦政府交通部门就公布自动驾驶法规草案，助力自动驾驶的发展。
当然也有与无人驾驶有关的事故爆出。最近一起发生在谷歌无人车上。据报道，美国当地时间9月23日，谷歌无人驾驶汽车在山景城发生车祸，一辆货车从侧面撞向谷歌无人驾驶原型车，幸运的是，当时安全气囊已经打开，并没有人员受伤。不过目击者称，这次事故中货车司机应当负主要责任。自2014年9月到2015年11月，谷歌试驾出现过272次失误，13次操控人员尚未接手就已经发生事故的意外。今年，特斯拉的无人驾驶汽车也曾发生事故并导致驾驶员丧生。
消费者经常将无人驾驶和自动驾驶混淆。其实，顾名思义，两者最大的区别，一个叫无人，一个为自动，普通民众可以这样理解：某些功能处于自动化的，就可称为自动驾驶。但要达到无人且安全驾驶的状态，是更高难度的技术挑战。
牛车网创始人兼CEO海兰女士在本次沙龙中表示：“每个新技术的衍生都是伴随各种怀疑、各种事故，甚至我们难以预料的层层压力，它需要非常长的过程。”
