梁雪輝（廣東理工職業(yè)學(xué)院，廣東廣州，510091）

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基于車(chē)聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究

梁雪輝
（廣東理工職業(yè)學(xué)院，廣東廣州，510091）

摘要：大數(shù)據(jù)技術(shù)具有數(shù)據(jù)處理量大、可處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)性高等特點(diǎn)。針對(duì)交通安全問(wèn)題，提出將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于車(chē)聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理的問(wèn)題?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)，管理所有系統(tǒng)數(shù)據(jù)資源，并進(jìn)行各種智能化數(shù)據(jù)分析處理。立足于為車(chē)聯(lián)網(wǎng)提供智能支撐，讓用戶(hù)體驗(yàn)到交通管理智能化。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)技術(shù)；車(chē)聯(lián)網(wǎng)；智能交通

0 引言

隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，城市交通日益復(fù)雜，對(duì)交通環(huán)境的要求越來(lái)越高。人們高度關(guān)注“大數(shù)據(jù)”，力圖通過(guò)擴(kuò)大其應(yīng)用范圍，進(jìn)一步釋放數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含的潛在價(jià)值。美國(guó)提出“大數(shù)據(jù)研發(fā)計(jì)劃”，旨在改進(jìn)人們從海量和復(fù)雜的數(shù)據(jù)中獲取知識(shí)的能力，擴(kuò)大大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域。我國(guó)舉行的“首屆大數(shù)據(jù)應(yīng)用論壇”從大數(shù)據(jù)發(fā)展、大數(shù)據(jù)在不同場(chǎng)景的應(yīng)用旨在討論大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值。然而車(chē)聯(lián)網(wǎng)要求即時(shí)、高效、準(zhǔn)確獲取交通環(huán)境中的數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析和處理，構(gòu)建合理城市交通體系，大數(shù)據(jù)則可以很好地解決這個(gè)問(wèn)題。

1 概述

車(chē)聯(lián)網(wǎng)，是指裝載在車(chē)輛上的電子標(biāo)簽通過(guò)無(wú)線(xiàn)射頻識(shí)別、無(wú)線(xiàn)通訊、定位和傳感等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)在信息網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上對(duì)車(chē)輛的屬性信息和靜、動(dòng)態(tài)信息進(jìn)行提取和利用，并根據(jù)不同的功能需求對(duì)車(chē)輛的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行有效的監(jiān)管和提供綜合服務(wù)。

車(chē)聯(lián)網(wǎng)具有節(jié)點(diǎn)特性、移動(dòng)特性和實(shí)時(shí)特性。節(jié)點(diǎn)特性表現(xiàn)為具有強(qiáng)大的計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力。移動(dòng)特性表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓?、移?dòng)速度快和移動(dòng)軌跡可預(yù)測(cè)。實(shí)時(shí)特性表現(xiàn)為實(shí)時(shí)的路況信息和突然增大的通訊負(fù)載。

大數(shù)據(jù)是一系列信息技術(shù)的集合，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析和處理。將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用在車(chē)聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，城市的交通管理中心可以通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)疏導(dǎo)交通，車(chē)主可以通過(guò)它了解實(shí)時(shí)路況信息、停車(chē)場(chǎng)停車(chē)情況等信息。

2 大數(shù)據(jù)在車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用

2.1 車(chē)聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集

在車(chē)聯(lián)網(wǎng)中，數(shù)據(jù)采集主要包括服務(wù)端系統(tǒng)通過(guò)感知技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)人、車(chē)、環(huán)境的各種靜態(tài)信息（ 標(biāo)識(shí)、屬性等） 和動(dòng)態(tài)信息（各種事件、服務(wù)請(qǐng)求等） 的監(jiān)測(cè)、提取、轉(zhuǎn)換和加載。由于數(shù)據(jù)源不一樣，采集的技術(shù)體系也不盡相同，比如對(duì)于靜態(tài)信息，可以通過(guò)從本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)源導(dǎo)入車(chē)聯(lián)網(wǎng)中，車(chē)輛可以將自身的各種信息傳輸?shù)街醒胩幚砥?；而?dòng)態(tài)信息利用GPS、RFID、傳感器、攝像頭圖像處理等裝置，車(chē)輛可以完成自身周?chē)h(huán)境和狀態(tài)信息的采集。

2.2 車(chē)聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析與處理

數(shù)據(jù)分析是整個(gè)大數(shù)據(jù)處理流程的核心，大數(shù)據(jù)的價(jià)值產(chǎn)生于分析過(guò)程，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理是大數(shù)據(jù)分析的核心需求。根據(jù)車(chē)聯(lián)網(wǎng)的實(shí)時(shí)性特征，本文將車(chē)聯(lián)網(wǎng)中采集的動(dòng)、靜態(tài)信息數(shù)據(jù)按照實(shí)時(shí)性要求可分為實(shí)時(shí)分析和離線(xiàn)分析，在分析過(guò)程中分別采用不同的分析方法。

對(duì)于動(dòng)態(tài)信息，數(shù)據(jù)瞬息萬(wàn)變，因此需要及時(shí)的數(shù)據(jù)分析，在極短的時(shí)間能返回分析結(jié)果。比如車(chē)聯(lián)網(wǎng)中由GPS、RFID、傳感器采集的車(chē)輛速度和距離等數(shù)據(jù)采用的是SAP的HANA的實(shí)時(shí)分析的工具，將傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)組成并行處理集群的數(shù)據(jù)分析模式進(jìn)行實(shí)時(shí)分析并采用內(nèi)存計(jì)算平臺(tái)；攝像頭采集的圖像數(shù)據(jù)在進(jìn)行計(jì)算的時(shí)候會(huì)涉及到在相同數(shù)據(jù)上的不斷更新以及大量的消息傳遞，為避免不必要的序列化和反序列化的開(kāi)銷(xiāo)并且實(shí)現(xiàn)極短時(shí)間內(nèi)的海量數(shù)據(jù)分析，采用適用于Web數(shù)據(jù)級(jí)別的交互式數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)Dremel。在車(chē)輛行駛過(guò)程中采集的數(shù)據(jù)的價(jià)值會(huì)隨著時(shí)間的流逝而不斷減少，盡快地對(duì)最新的數(shù)據(jù)作出分析并給出結(jié)果，所以對(duì)于動(dòng)態(tài)信息的數(shù)據(jù)采用流數(shù)據(jù)處理模式，流處理的處理模式將數(shù)據(jù)視為流，源源不斷的數(shù)據(jù)組成了數(shù)據(jù)流；當(dāng)新的數(shù)據(jù)到來(lái)時(shí)就立刻處理并返回所需的結(jié)果。

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，為了降低數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)化的開(kāi)銷(xiāo)，提高數(shù)據(jù)采集的效率，車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的靜態(tài)信息采用基于MapReduc的離線(xiàn)分析和批處理模式，MapReduce模型首先將車(chē)聯(lián)網(wǎng)采集到的靜態(tài)信息的原始數(shù)據(jù)源進(jìn)行分塊，然后分別交給不同的Map任務(wù)區(qū)處理。

2.3 大數(shù)據(jù)管理車(chē)聯(lián)網(wǎng)

車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的各類(lèi)交通管理主體分散在不同部門(mén)，呈現(xiàn)條塊分割的現(xiàn)象，這種分散造成公共交通管理的碎片化，而大數(shù)據(jù)具有信息集成優(yōu)勢(shì)和組合效率，有助于建立綜合的交通信息體系，將用戶(hù)可能利用的各種交通數(shù)據(jù)納入系統(tǒng)， 構(gòu)建車(chē)聯(lián)網(wǎng)信息集成模式，發(fā)揮整體性交通功能，通過(guò)在大數(shù)據(jù)中進(jìn)行集成檢索、利用和分析來(lái)提取相關(guān)信息，滿(mǎn)足各種交通需求。

大數(shù)據(jù)智能化管理車(chē)聯(lián)網(wǎng)表現(xiàn)在：一旦某個(gè)路段發(fā)生問(wèn)題，立刻從大數(shù)據(jù)中調(diào)出有用信息，確保交通的連貫性和持續(xù)性；另一方面，大數(shù)據(jù)具有高預(yù)測(cè)能力，可降低誤報(bào)和漏報(bào)，可隨時(shí)針對(duì)交通的動(dòng)態(tài)性實(shí)施監(jiān)控。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文在探討車(chē)聯(lián)網(wǎng)特性、大數(shù)據(jù)內(nèi)涵和應(yīng)用的基礎(chǔ)上，簡(jiǎn)明闡述了大數(shù)據(jù)在車(chē)聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集、分析和處理以及管理等過(guò)程中所涉及的技術(shù)及方法，但要真正利用大數(shù)據(jù)構(gòu)建一體化的智能交通體制，還需要對(duì)車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的構(gòu)建以及用戶(hù)界面的完善做進(jìn)一步研究。

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Research on the application of big data based on vehicle networking

Liang Xuehui
（Guangdong Polytechnic Institute，Guangzhou，Guangdong，510009）

Abstract：Big Data technology has the characteristics of processing large amount of data，real-time and dealing with unstructured data.Aiming at the problem of traffic safety，we put forward the Big Data technique is used to solve the problems of data collection，data analysis and data processing in Vehicle networking affects the traffic safety.Based on Big Data technology，managing all the data resources of the transport sectors and a variety of intelligent data analysis processing，We provide intelligent support for the Vehicle networking，allowing users to experience the intelligence of traffic management.

Keywords：big data；vehicle networking；intelligent transportation

作者簡(jiǎn)介

梁雪輝，男（1988.11—），漢族，籍貫廣西，碩士，助教，研究方向：實(shí)時(shí)系統(tǒng)、信息物理系統(tǒng)。