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【大數據】從甲型H1N1到智能護欄,看大數據在交通管理中應用
2016/11/13 閱讀次數:[466]

摘要:大數據是人們獲得新的認知、創造新的價值的源泉;大數據還為改變市場、組織結構以及政府與公民關系服務。熟悉并利用數據,使之成為一種新的商業資本,激發新的產品和新型服務。在面對道路安全管理領域,大數據本身具備的能量,是大有可為的。 

引言:2009年以來,全世界范圍內出現了一種新型的流感病毒,我們稱之為:甲型H1N1流感病毒。這種病毒綜合了禽流感和豬流感病毒的特點,幾周內迅速傳播。全球公共衛生領域機構都在擔心一場新的世界性的公共危機的到來,甚至讓所有回溯起1918年西班牙爆發的大規模流感,這場肆虐最終波及5億人,并且奪取了幾千萬人的生命。作為國人,我們忘不了“非典型肺炎”留給我們的痛,忘不了“信息瞞報”“隔離”“小湯山”“孟學農”這些帶有明顯時期色彩的詞語。韓國電影《流感》中,因為偷渡人的病毒攜帶,公共應急的疏忽,導致后來國家性的災難。在影片中,正常生活狀態下應有的人性在攝影機的放大下,顯得支離破碎,猜疑、惶恐、敵對、混亂、滅絕、隔離,為了求生的一線希望,經過各方實力的角力、逃避……最終還是回歸到主旋律——代表國民利益的總統號召人民最終戰勝了利己主義集團。平靜過后,我們不禁思索,是什么讓我們如此恐怖,是讓什么讓我們變得如此無序,無政府主義?是對陌生的茫然。世人普遍認為:擁有現代衛生防疫技術,只要研究出疫苗,就可以對抗這種突發事件。那么問題來了:我們首先要知道這種病毒起源于哪里,如何傳播,傳播速度,病毒樣本去哪里尋找,這些隱匿于人群中的病毒源如何去發現。糟糕的現實卻是,當我們還在按部就班地去研究病毒的時候,其已經以迅雷不及掩耳之勢蔓延開來。

關鍵詞:大數據分析  交通管理 

就單一事件的大數據提取應用:H1N1流感爆發的前幾周,互聯網巨頭谷歌公司的工程師們卻突然在《Science》發表了一篇引人注目的論文,文中解釋說:谷歌公司通過網民的搜索記錄,發現一種異常情況出現,即在美國特定的一個州或區域,居民在大量搜索諸如“哪些是治療咳嗽的藥物”、“流感的癥狀”等問題,谷歌每天擁有30億條搜索指令,其中5000萬條是關于以上內容的。之后,工程師將這些詞條與疾控中心2003~2008年間爆發流感時期的數據進行提煉比較,從而建立數學模型,進而依據此模型分析出即將出現的大規模疫情,并提供政府決策部門所需要的一系列相關數據源。這與后期依據層層上報、匯總后官方得到的數據的相似比例達到97%。因此,大數據并不是傳統意義上的抽樣檢測、局部數據和片面數據的簡單匯總,而是在面對簡單的、抽象的現象時,能夠得出具體的、有邏輯的數據和結果,告知我們需要發現什么,著手去做什么。更重要的是谷歌在處理這一事件中絕不是簡單數據的堆棧、平臺運算,而是極大地注入了“大數據”思維,即,從對于因果關系的追求中解脫出來,轉而將注意力放在相關關系的發現和使用上。大數據的核心是“預測”,它通常被視為人工智能的一部分。例如,當我們輸入某一關鍵詞,它會關聯我們所問的問題,“當當”會根據我們的瀏覽記錄推薦我們想要的書籍,“社交網站”會推薦我們想要結識的某位人士,甚至能不通過對話記錄,卻可以識別潛在犯罪分子等等。

大數據在交通管理中的意義:通過對道路、車流量、事故高發、車輛行人違法違章等現象的數據采集,交管部門依托數據處理中心處理后,拿出意見,從而做出反應,預防和制止交通違法犯罪,使公共交通管理有序科學。例如:交警指揮中心,通過在各個路段安裝攝像機和車輛檢測器,將采集到的車輛信息,包括車牌號、車速等,根據過往信息的對比與分析,交警部門可根據這些數據分析結果,及時做出預判,調整紅綠燈的閃爍及頻率,對行駛車輛、路線進行疏導。同時依據模型推斷結果,對擁堵、事故高發路段的道路規劃、標志設置、區域內建筑、商場、人流走向,得出科學依據,匯同有關部門,商議下一步交通治理的方式方法。

智能護欄依據大數據原理做出的兩種實際應用

(一) 城市潮汐護欄:道路上各種行駛物、交通秩序參與者的素質參差不齊,使本來就稀缺的道路資源更加捉襟見肘。道路資源使用人存在分時段、分方向的現象。因此管理者順勢推出“潮汐管理”概念,例如:濟南市區按時間節點,推出限時潮汐路段,在部分路段設置潮汐調轉道。在高峰時,左轉或者調頭時候,對面道路暫無車輛通過,后面排隊等候的車輛可直接通過道路中間的斷口,借用緊挨雙黃線的對面車道直接實現掉頭或左轉。石家莊個別路段利用車輛調整水馬設置,按早晚高峰,調整道路資源。應該說,這是交通管理中對交通擁堵做出的積極舉措。智能護欄根據以上的經驗與啟發,開發出動態實時數據模擬分析系統,根據周邊道路車輛行人流量的監測,自我調控,變換車道。該種智能護欄的核心是處理多項信息,多極關系的芯片,芯片通過對過往海量數據的分析,做出指令,并且是完全在獨立狀態下工作。為避免過于智能,在芯片的控制件中對可變車道的距離、時間設置區間值,從而將護欄裝上了大腦,讓其有限度地自由“玩耍”。當然,這一技術已經近乎于機器人護欄的一些雛形,這需要更多傳感技術、圖像可視收集技術、自動化控制技術的加入。

(二) 自動報警護欄:當護欄自身出現的異常,角度變化,損毀而發生自我”求救”信號,利用影像采集技術,多種傳輸介質,傳輸到交通管理平臺,值機人員利用可視化的設備或感應裝置,做出反應,從而對現場交通護欄發生的故障做出處理。同時根據大多數路段所搜集到的類似信息,找出相同點,吻合處,共通點,從而找出真正的“罪魁禍首”。例如:當護欄自動監控到行人翻越,發生報警,根據后臺檢測到報警次數最多的兩條路段均為繁華步行街,可考慮增加護欄高度,或者在適當處設置行人過街設施。這一點雖是極小的應用,卻邁出了用數據分析變革交通管理思維的第一步。

結束語:當然,如果強行將這種“智能概念”等同于“大數據”未免有點膚淺,是對科技在認知上的一種褻瀆。智能與大數據的有機結合本身就是哲學思維,是對世人行為,舉止的預判。超出這一范疇,包括所謂ITS交通產品,都不能簡單地被冠以“智能”產業。總之,大數據時代的經濟學、政治學、社會學和許多科學門類都會發生巨大甚至是本質上的變化和發展,進而影響人類的價值體系和生活方式,交通行業從業者都應去擁抱、發現和征服它,在智能交通領域才能實現較大的實質性突破。


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