安防行業的(de)大(da)(da)數據(ju)(ju)主要(yao)來源于平安城市、智能交通等大(da)(da)型(xing)項目。據(ju)(ju)IMS Research 統計,2011 年全球攝(she)(she)像頭(tou)的(de)出貨(huo)量達到2646萬(wan)臺,預(yu)計到2015 年攝(she)(she)像頭(tou)出貨(huo)量達5454萬(wan)臺。2011 年一(yi)天產(chan)生的(de)視頻監控(kong)數據(ju)(ju)超過1500PB,而累計歷(li)史數據(ju)(ju)將更為龐大(da)(da),在視頻監控(kong)大(da)(da)聯網、高清化推動下(xia),視頻監控(kong)業務步入大(da)(da)數據(ju)(ju)洪水時代不可避(bi)免。
智能大數據的最終目的是什么?
2012年的(de)時(shi)候,筆者去廣東中山(shan)交(jiao)警(jing)(jing)支隊,并與周警(jing)(jing)官交(jiao)流。當時(shi)大數(shu)據(ju)是一(yi)個互聯網概念,還沒有在交(jiao)警(jing)(jing)行業(ye)開始應(ying)用。在和周警(jing)(jing)官交(jiao)流的(de)過程中,他說了一(yi)段話(hua),時(shi)隔多年,仍記憶猶新。
周警官說(shuo),在中(zhong)(zhong)山市(shi),天晴的(de)(de)(de)(de)時候(hou)不(bu)(bu)堵(du)車(che)(che)(che),下(xia)雨(yu)(yu)(yu)(yu)的(de)(de)(de)(de)時候(hou)就(jiu)(jiu)堵(du)車(che)(che)(che)。他(ta)(ta)剛開始感性地(di)覺得是(shi)(shi)因為交(jiao)(jiao)通事故(gu)造成(cheng)了(le)(le)(le)擁堵(du),后來分(fen)析交(jiao)(jiao)通事故(gu)處理(li)數據(ju),發(fa)現下(xia)雨(yu)(yu)(yu)(yu)的(de)(de)(de)(de)日子(zi)交(jiao)(jiao)通事故(gu)量(liang)并沒(mei)有(you)比平時多。分(fen)析了(le)(le)(le)一(yi)下(xia)車(che)(che)(che)流(liu)量(liang),讓他(ta)(ta)驚(jing)奇的(de)(de)(de)(de)是(shi)(shi)下(xia)雨(yu)(yu)(yu)(yu)的(de)(de)(de)(de)日子(zi)的(de)(de)(de)(de)車(che)(che)(che)流(liu)量(liang)比平時大(da),一(yi)般來說(shuo)下(xia)雨(yu)(yu)(yu)(yu)大(da)家(jia)(jia)(jia)(jia)都(dou)不(bu)(bu)愿意外出(chu)才(cai)(cai)對,為什么下(xia)雨(yu)(yu)(yu)(yu)的(de)(de)(de)(de)車(che)(che)(che)流(liu)量(liang)會增大(da)呢? 周警官做了(le)(le)(le)進一(yi)步分(fen)析,深(shen)入了(le)(le)(le)解中(zhong)(zhong)山的(de)(de)(de)(de)家(jia)(jia)(jia)(jia)庭(ting)用車(che)(che)(che)方式(shi)(shi),發(fa)現中(zhong)(zhong)山本地(di)家(jia)(jia)(jia)(jia)庭(ting)一(yi)般都(dou)很富裕(yu),家(jia)(jia)(jia)(jia)里(li)一(yi)般是(shi)(shi)每人一(yi)車(che)(che)(che),他(ta)(ta)們(men)的(de)(de)(de)(de)出(chu)行(xing)每天都(dou)是(shi)(shi)家(jia)(jia)(jia)(jia)里(li)到工作(zuo)地(di)點,中(zhong)(zhong)午還(huan)會回家(jia)(jia)(jia)(jia)吃(chi)飯,一(yi)般出(chu)行(xing)距離都(dou)在3-5KM。天晴的(de)(de)(de)(de)時候(hou),他(ta)(ta)們(men)一(yi)般選(xuan)擇(ze)電瓶車(che)(che)(che)、摩托車(che)(che)(che),方便快捷(jie),容易停車(che)(che)(che)。下(xia)雨(yu)(yu)(yu)(yu)的(de)(de)(de)(de)時候(hou),他(ta)(ta)們(men)一(yi)般選(xuan)擇(ze)小汽(qi)車(che)(che)(che),不(bu)(bu)被淋雨(yu)(yu)(yu)(yu),更(geng)舒適。由于這(zhe)(zhe)種出(chu)行(xing)方式(shi)(shi)的(de)(de)(de)(de)選(xuan)擇(ze),造成(cheng)了(le)(le)(le)中(zhong)(zhong)山市(shi)一(yi)下(xia)雨(yu)(yu)(yu)(yu)就(jiu)(jiu)車(che)(che)(che)流(liu)量(liang)大(da),就(jiu)(jiu)容易堵(du)車(che)(che)(che),這(zhe)(zhe)是(shi)(shi)一(yi)個城(cheng)市(shi)的(de)(de)(de)(de)交(jiao)(jiao)通特(te)性。分(fen)析出(chu)這(zhe)(zhe)種特(te)性后,交(jiao)(jiao)通管(guan)理(li)者才(cai)(cai)能更(geng)有(you)效的(de)(de)(de)(de)對交(jiao)(jiao)通進行(xing)引導、疏導。
三年(nian)后的(de)今天(tian),再去看(kan)周警官的(de)這段話,發(fa)(fa)現周警官已經(jing)完(wan)成了原始的(de)大(da)數(shu)據(ju)(ju)分析。他將各種看(kan)似沒有直接聯系的(de)數(shu)據(ju)(ju),通(tong)過他的(de)分析模型(xing)組合(he)起來,發(fa)(fa)現了中山市的(de)交(jiao)通(tong)特性。這個(ge)正(zheng)是(shi)大(da)數(shu)據(ju)(ju)在交(jiao)通(tong)行業最大(da)的(de)價值。
現(xian)在我們已經可(ke)(ke)以(yi)通(tong)過電警(jing)、卡口、微波、地磁(ci)、天氣環境等各種(zhong)檢測傳感(gan)設備,將車流(liu)量的(de)數據(ju)進(jin)行各種(zhong)綜(zong)合的(de)大數據(ju)分(fen)析,分(fen)析出(chu)(chu)一(yi)個城(cheng)市的(de)交(jiao)通(tong)模(mo)型,這(zhe)樣可(ke)(ke)以(yi)針對交(jiao)通(tong)做出(chu)(chu)一(yi)些可(ke)(ke)能的(de)預判,幫助(zhu)咱(zan)們交(jiao)通(tong)管理者解決管理難題。
智能交通大數據分析還要完善什么?
大(da)數(shu)據作(zuo)為一個(ge)工具,在實際(ji)使用中,各(ge)種(zhong)廠商都在談大(da)數(shu)據,都在包(bao)裝(zhuang)各(ge)種(zhong)大(da)數(shu)據的概(gai)念。“CloudComputing”( 云計算)、“MapReduce”( 大(da)規模數(shu)據集并行(xing)運(yun)算算法)、“Hadoop”( 開源分(fen)布式系(xi)統基礎架(jia)構) 這些概(gai)念鋪天蓋地而來。
大數據我們要思考幾個問題。
一堆服務器是大數據嗎?
一堆大容量存儲系統是大數據嗎?
一個性能巨強悍的檢索工具是大數據嗎?
但現在很多智(zhi)能交(jiao)通項目中(zhong)所謂的大數據僅僅就是一(yi)堆(dui)高性能服務(wu)器,一(yi)堆(dui)大容量(liang)存儲系(xi)統,一(yi)套快速檢(jian)索工具(ju)。
交(jiao)(jiao)(jiao)通(tong)管(guan)(guan)理者(zhe)需要什(shen)么(me)樣(yang)的大數(shu)(shu)據(ju)(ju)? 什(shen)么(me)樣(yang)的大數(shu)(shu)據(ju)(ju)系(xi)統最(zui)能(neng)幫助解決實(shi)際交(jiao)(jiao)(jiao)通(tong)問題? 我們(men)認為智能(neng)交(jiao)(jiao)(jiao)通(tong)的大數(shu)(shu)據(ju)(ju)應該是:通(tong)過交(jiao)(jiao)(jiao)通(tong)管(guan)(guan)理需求(qiu)出發,建立數(shu)(shu)學(xue)分(fen)析模型,對接(jie)各種數(shu)(shu)據(ju)(ju)系(xi)統,從海量的數(shu)(shu)據(ju)(ju)中分(fen)析挖(wa)掘出對交(jiao)(jiao)(jiao)通(tong)管(guan)(guan)理有(you)用的信(xin)息。我們(men)認為智能(neng)交(jiao)(jiao)(jiao)通(tong)領域大數(shu)(shu)據(ju)(ju)的價值(zhi)是通(tong)過交(jiao)(jiao)(jiao)通(tong)管(guan)(guan)理業(ye)務需求(qiu),建立起來的數(shu)(shu)學(xue)算法分(fen)析模型。
現階段大數據在智能交通的的應用還存在以下不完善的地方:
1、數據格式不統一
各地交通管理部門(men)(men)一般都(dou)已經(jing)建設(she)了幾期(qi)項目(mu),這些項目(mu)因為各種原(yuan)因,設(she)備廠商可能不(bu)一致,設(she)備型號各異,存儲下(xia)來(lai)的(de)數據(ju)(ju)格式五花八門(men)(men),這樣的(de)數據(ju)(ju)對于后期(qi)的(de)大數據(ju)(ju)應用極(ji)為不(bu)利(li),一個項目(mu)往往花費大量的(de)時間和精力在解(jie)決各種數據(ju)(ju)的(de)整合上。
2、各種數據源獲取困難
和智能交通相關(guan)的各種數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju),如:車輛客(ke)流量(liang)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)、氣象數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)、移(yi)動(dong)通訊設備數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)。將這(zhe)些數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)拉通,能對交通流量(liang)做好預判(pan)工作,但這(zhe)些數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)往往屬于不同的管理(li)部門,將這(zhe)些數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)納入一個系統進行綜合(he)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)分析的難度(du)大。
3、大數據方案沒有從業務需求出發
有(you)很(hen)多(duo)廠商在提大數(shu)據(ju)概(gai)念的(de)(de)(de)時候,僅僅是為了(le)(le)賣一些(xie)服務(wu)器,賣一些(xie)存儲(chu),這些(xie)硬件解決不了(le)(le)客(ke)戶的(de)(de)(de)需求。還有(you)一些(xie)廠商將(jiang)互聯網的(de)(de)(de)大數(shu)據(ju)搜(sou)索引擎直接拿(na)到智能交(jiao)(jiao)通(tong)解決方案(an)中使(shi)用(yong),完全(quan)不考(kao)慮交(jiao)(jiao)通(tong)管(guan)理(li)部(bu)門(men)對于(yu)數(shu)據(ju)的(de)(de)(de)需求,雖然其提供(gong)的(de)(de)(de)方案(an)數(shu)據(ju)搜(sou)索能力驚人,但(dan)不能解決實際交(jiao)(jiao)通(tong)管(guan)理(li)的(de)(de)(de)業(ye)(ye)務(wu)需求。我們宇視科技從交(jiao)(jiao)通(tong)管(guan)理(li)部(bu)門(men)的(de)(de)(de)實際業(ye)(ye)務(wu)出發,規(gui)劃大數(shu)據(ju)架構,調整數(shu)據(ju)庫結構,建立符合業(ye)(ye)務(wu)需求的(de)(de)(de)數(shu)學分(fen)析(xi)模(mo)型,將(jiang)對交(jiao)(jiao)通(tong)管(guan)理(li)有(you)用(yong)的(de)(de)(de)信息從海(hai)量的(de)(de)(de)原始(shi)數(shu)據(ju)中分(fen)析(xi)出來,并(bing)按(an)照(zhao)交(jiao)(jiao)通(tong)管(guan)理(li)的(de)(de)(de)需求,做圖(tu)形化(hua)的(de)(de)(de)直觀呈現。
大數據在智能交通領域的落地
大數(shu)(shu)(shu)據在智能交通的(de)(de)(de)(de)落地(di)受限的(de)(de)(de)(de)因素很(hen)多,有(you)項(xiang)目的(de)(de)(de)(de)規(gui)劃,有(you)早(zao)期項(xiang)目數(shu)(shu)(shu)據的(de)(de)(de)(de)整合(he),有(you)主管部門對于大數(shu)(shu)(shu)據業務(wu)的(de)(de)(de)(de)重視程度(du)。在遼(liao)寧省丹東(dong)市交警支隊的(de)(de)(de)(de)案例中(zhong)對多種交通數(shu)(shu)(shu)據進行整合(he),實現(xian)了大數(shu)(shu)(shu)據的(de)(de)(de)(de)綜合(he)應用。在丹東(dong)項(xiang)目中(zhong)主要應用的(de)(de)(de)(de)新(xin)功(gong)能有(you)以下3 點:
大數據
1、智能套牌
利用卡(ka)口(kou)相機上(shang)報的抓拍(pai)時(shi)間(jian)(jian)(jian)和(he)車(che)(che)(che)(che)牌(pai)(pai)信(xin)息,自動分析車(che)(che)(che)(che)輛所經過卡(ka)口(kou)的連通(tong)性、卡(ka)口(kou)間(jian)(jian)(jian)最小(xiao)時(shi)間(jian)(jian)(jian)間(jian)(jian)(jian)隔(ge),當發(fa)現兩組(zu)或者(zhe)多組(zu)獨立運行的相同車(che)(che)(che)(che)牌(pai)(pai),或者(zhe)相同車(che)(che)(che)(che)牌(pai)(pai)的過車(che)(che)(che)(che)信(xin)息小(xiao)于對應卡(ka)口(kou)間(jian)(jian)(jian)最小(xiao)時(shi)間(jian)(jian)(jian)間(jian)(jian)(jian)隔(ge),則(ze)上(shang)報套牌(pai)(pai)預(yu)警。
2、異常軌跡智能預警
對所(suo)存儲的(de)海(hai)量過(guo)車(che)數據(ju)(ju)進(jin)行(xing)(xing)(xing)深入挖掘(jue)(jue),分析(xi)出(chu)每輛(liang)(liang)車(che)的(de)時空軌跡規律,建(jian)立(li)車(che)輛(liang)(liang)軌跡模型。自(zi)動挖掘(jue)(jue)出(chu)從事(shi)不法活動的(de)車(che)輛(liang)(liang)( 比如(ru)(ru)非法營運車(che)輛(liang)(liang),販毒車(che)輛(liang)(liang)),將(jiang)交通事(shi)件(jian)研判從事(shi)后查詢(xun),逐步(bu)向事(shi)前(qian)預警轉(zhuan)變,為交通等行(xing)(xing)(xing)業提供有效(xiao)的(de)信(xin)息服(fu)務; 對于(yu)正常(chang)出(chu)行(xing)(xing)(xing)的(de)車(che)輛(liang)(liang),如(ru)(ru)果行(xing)(xing)(xing)駛(shi)軌跡存在(zai)某(mou)種與數據(ju)(ju)模型不符(fu)合(he)的(de)突變,自(zi)動進(jin)行(xing)(xing)(xing)重點(dian)監測,當達到一(yi)定條(tiao)件(jian)時觸發告(gao)警。
3、車牌快速檢索
通過適當地增加數據庫中(zhong)的車(che)牌冗余信息,提高車(che)牌模糊搜索的速(su)度,滿足用戶對以車(che)牌為檢索條(tiao)件的實時性要求(qiu)。
現有的(de)全(quan)文搜(sou)索(suo)(suo)(suo)引(yin)擎技術無法準確判(pan)斷(duan)字符在(zai)車牌中的(de)位置,導致(zhi)模(mo)糊檢索(suo)(suo)(suo)結果存在(zai)大量無效的(de)檢索(suo)(suo)(suo)結果。通過(guo)優化現有的(de)全(quan)文檢索(suo)(suo)(suo)搜(sou)索(suo)(suo)(suo)引(yin)擎技術,既利用了(le)搜(sou)索(suo)(suo)(suo)引(yin)擎的(de)快速(su)檢索(suo)(suo)(suo)功能(neng),同時(shi)實現了(le)車牌精確的(de)模(mo)糊檢索(suo)(suo)(suo)。
![](/res/201605/16/20160516_1614998_39-1_797061_140493_0.jpg)
利用過車(che)記錄中的(de)(de)(de)時間(jian)信(xin)(xin)息(xi)來創建、合并(bing)不同時間(jian)段(duan)的(de)(de)(de)索引文(wen)(wen)件,根據(ju)查詢條(tiao)件中的(de)(de)(de)時間(jian)過濾(lv)條(tiao)件,快(kuai)速(su)定位到具體的(de)(de)(de)索引文(wen)(wen)件,通過索引文(wen)(wen)件的(de)(de)(de)時間(jian)段(duan)信(xin)(xin)息(xi),實現快(kuai)速(su)排(pai)序。
重“數據”的時代已經到來
交(jiao)通信(xin)息按照市場引導、價值驅(qu)動的(de)(de)方式在各利(li)益相關方之間流動,并逐步形成(cheng)新(xin)(xin)的(de)(de)市場和營利(li)點,加快交(jiao)通信(xin)息服務的(de)(de)產業化進(jin)程。“數(shu)(shu)據為(wei)王(wang)”的(de)(de)大數(shu)(shu)據時(shi)代已經到(dao)來。智(zhi)能交(jiao)通作為(wei)通信(xin)、計算機和控制技術在交(jiao)通運輸領域集成(cheng)應用的(de)(de)產物,也(ye)為(wei)云計算、大數(shu)(shu)據、智(zhi)能終端等新(xin)(xin)技術提供率先應用的(de)(de)環境,并為(wei)其(qi)提供廣闊的(de)(de)市場空間。交(jiao)通大數(shu)(shu)據的(de)(de)開發(fa)利(li)用,不僅會(hui)推進(jin)智(zhi)能交(jiao)通更加快速地發(fa)展,也(ye)將為(wei)公眾提供更加便捷、高效(xiao)、綠色、安全的(de)(de)出行環境,創造更加美好的(de)(de)生活。
![](/res/201605/16/20160516_1614999_39-2_797061_140493_0.jpg)
大(da)數據正(zheng)在(zai)超越數據本(ben)身。在(zai)大(da)數據時(shi)代(dai),通過挖掘與分析(xi)數據的新商(shang)業(ye)價值,將(jiang)為產業(ye)帶來巨大(da)的商(shang)機(ji),智能交通也(ye)將(jiang)在(zai)大(da)數據支(zhi)撐下向智慧化(hua)邁進。