周俊杰

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);智慧交通;邊緣計算

城市交通的發(fā)展帶動了大數(shù)據(jù)技術(shù)的需求，作為一個重要的大數(shù)據(jù)處理方案，云計算通過其靈活可拓展、低成本運(yùn)營以及運(yùn)維方便等特點(diǎn)，得到了廣泛應(yīng)用和大力發(fā)展。然而，高成本、高網(wǎng)絡(luò)延時以及隱私不受保護(hù)等問題，使得云計算難以滿足很多系統(tǒng)對大數(shù)據(jù)處理和分析的要求，特別表現(xiàn)在智慧交通系統(tǒng)應(yīng)用中。面對一系列的問題，邊緣計算技術(shù)正好可以為此提供解決方法。

在常用的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)架構(gòu)中，以云為中心的集中式方法存在很多局限，導(dǎo)致難以大面積推廣，其表現(xiàn)為：在當(dāng)下的交通系統(tǒng)所呈現(xiàn)的邊緣數(shù)據(jù)劇增，邊緣設(shè)備性能飛速提升，云計算的發(fā)展速度已經(jīng)是望塵莫及：在邊緣設(shè)備的應(yīng)用環(huán)境中，以云為中心的集中處理式架構(gòu)會加大傳輸數(shù)據(jù)帶寬的壓力，同時過程中消耗增加.成本提升：邊緣數(shù)據(jù)在隱私和網(wǎng)絡(luò)安全上存在諸多問題，數(shù)據(jù)處理不及時將存在巨大隱患。所以，邊緣計算作為一種新技術(shù)，以就近設(shè)備源或數(shù)據(jù)源，將存儲、計算以及網(wǎng)絡(luò)等性能分布式應(yīng)用，從而快速處理邊緣數(shù)據(jù)得以被廣泛推薦。該技術(shù)最早是針對5C網(wǎng)絡(luò)延時等問題研發(fā)的一種關(guān)鍵技術(shù)，隨著不斷研究與推廣，在物聯(lián)網(wǎng)以及車聯(lián)網(wǎng)等新型領(lǐng)域也有不錯的表現(xiàn)。邊緣計算能將云計算所涉及的問題逐一解決，因此在以邊緣設(shè)備為主體的智慧交通系統(tǒng)中具有很高的研究價值。

1基于邊緣計算的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)設(shè)計

1.1邊緣計算概述

邊緣計算是一種分布在數(shù)據(jù)源頭或者是終端附近的計算資源，類似于基于本地服務(wù)的一種近端計算模式。作為一種開放式平臺，其相關(guān)設(shè)備集存儲、計算以及網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用為一體，從而實(shí)現(xiàn)對設(shè)備采集的邊緣數(shù)據(jù)實(shí)時收集和處理，相較于云計算等相關(guān)技術(shù)，其具有更低的時延、更小的帶寬、更豐富的網(wǎng)絡(luò)接人、更高的安全性以及更獨(dú)立等優(yōu)勢。

1.2系統(tǒng)硬件架構(gòu)設(shè)計

在一個完整的邊緣計算系統(tǒng)中，邊緣設(shè)備通過多個采集點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集，同時一個采集點(diǎn)單元是一個邊緣設(shè)備與多個外圍設(shè)備組成。外圍設(shè)備便是實(shí)現(xiàn)物理數(shù)據(jù)采集基礎(chǔ)設(shè)備，通過一定的格式把數(shù)據(jù)實(shí)時地傳輸給邊緣設(shè)備，為實(shí)現(xiàn)更好的兼容性，邊緣設(shè)備往往會提供多種無線或有線傳輸接口和硬件接口，以實(shí)現(xiàn)邊緣設(shè)備和外部設(shè)備的通信。當(dāng)多個外部設(shè)備同時向邊緣設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸時，系統(tǒng)將各自的數(shù)據(jù)上傳，以確保實(shí)時性。

如圖1所示，在系統(tǒng)中，所有數(shù)據(jù)都要通過邊緣設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理這一步驟，將數(shù)據(jù)以要求的格式進(jìn)行上傳。所以，系統(tǒng)的邊緣計算設(shè)備必須選用一個算力足夠的微處理器，從而達(dá)到硬件整體核心的作用。由上可知，邊緣設(shè)備必須具有高數(shù)據(jù)處理能力、海量存儲能力以及多兼容通信接口等功能。

1.3系統(tǒng)關(guān)鍵模塊設(shè)計

1.3.1邊緣設(shè)備數(shù)據(jù)采集模塊設(shè)計

結(jié)合實(shí)際工作場景的情況以及設(shè)計的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，通過對各種傳感器的數(shù)據(jù)采集控制，完成邊緣設(shè)備和外部設(shè)備的數(shù)據(jù)傳輸。如圖2所示，邊緣設(shè)備的數(shù)據(jù)采集部分不僅要有數(shù)據(jù)預(yù)處理接口以及計算接口做模塊間的功能協(xié)調(diào)，還需要把傳感器的控制權(quán)限和工作狀態(tài)實(shí)時上傳到計算中心，從而保證計算中心對系統(tǒng)采集情況的把控。

1.3.2邊緣設(shè)備數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊設(shè)計

數(shù)據(jù)預(yù)處理是對數(shù)據(jù)整合的一種方法，目的在于處理后的數(shù)據(jù)具備有效性和可讀性，特別是傳感器收集到的一些物理數(shù)據(jù)難以直接分析和閱讀，故要通過邊緣設(shè)備進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理。將數(shù)據(jù)源做預(yù)處理，在一定程度上能夠確保數(shù)據(jù)的完整性，特別是避免了傳輸數(shù)據(jù)過程中的丟包行為。同時，系統(tǒng)中的預(yù)處理可以降低總計算量，從而提高系統(tǒng)計算效率。圖3為數(shù)據(jù)預(yù)處理構(gòu)成圖。

數(shù)據(jù)清洗、變換、規(guī)約與集成是數(shù)據(jù)預(yù)處理的核心方法，前兩種方法是用于原始數(shù)據(jù)的處理，后兩種方法是把處理后的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)降維度或者整合等過程。

在系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)過程中，由于設(shè)備本身老化或質(zhì)量問題，難以避免傳感器在高壓工作中采集的數(shù)據(jù)出現(xiàn)缺失和異常等問題。與此同時，數(shù)據(jù)傳輸以及存儲也存在一定的數(shù)據(jù)異常概率。所以，數(shù)據(jù)預(yù)處理將系統(tǒng)中異常數(shù)據(jù)進(jìn)行清掃，從而保證了數(shù)據(jù)的有效性，也提高了系統(tǒng)對大數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。

1.3.3數(shù)據(jù)分析模塊設(shè)計

完成數(shù)據(jù)的預(yù)處理后，一方面在邊緣設(shè)備上進(jìn)行本地保存，另一方面要上傳至云端做后面的數(shù)據(jù)分析。技術(shù)發(fā)展迅速，數(shù)據(jù)庫和傳感器的不斷完善，生活場景中的各類數(shù)據(jù)都可以被保存記錄下來。若將這些海量的數(shù)據(jù)通過一定的技術(shù)進(jìn)行挖掘，從中找出規(guī)律等有價值的模型，將具有重大的意義。

人工智能是近年來熱門技術(shù)之一，在數(shù)據(jù)挖掘和分析上有很大的優(yōu)勢。其典型的機(jī)器學(xué)習(xí)作為一種統(tǒng)計學(xué)習(xí)的模型，可以很好地從數(shù)據(jù)中分析出行為和內(nèi)在信息并進(jìn)行區(qū)別。同時，還能基于數(shù)據(jù)和挖掘目標(biāo)進(jìn)行分類、預(yù)測以及關(guān)聯(lián)規(guī)則等操作，為系統(tǒng)后臺提供有價值的信息。

系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)分析模塊需要結(jié)合人工智能技術(shù)進(jìn)行搭建，除自身常規(guī)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析模塊外，系統(tǒng)中統(tǒng)計的分析是由計算中心獨(dú)立實(shí)現(xiàn)的，而數(shù)據(jù)模型是由邊緣設(shè)備和計算中心組成的，即計算中心是用來訓(xùn)練和修正數(shù)據(jù)的模型，邊緣設(shè)備是對數(shù)據(jù)模型的使用以及測試。

將數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊以及數(shù)據(jù)分析模塊整合至一起，以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)工作流程。系統(tǒng)整體功能架構(gòu)如圖4所示。

2智慧交通發(fā)展現(xiàn)狀

在早年的技術(shù)發(fā)展中，交通領(lǐng)域和計算機(jī)領(lǐng)域結(jié)合的深度研究已是一大熱點(diǎn)，如歐美發(fā)達(dá)國家對智慧交通的研究較早，具有一定的優(yōu)勢。美國最開始從車路協(xié)同技術(shù)人手，實(shí)現(xiàn)了車與車以及車與路的通信，并建立了交通信號的智能控制與管理。隨后。它們?yōu)闇p少交通事故建立了智能交通信息網(wǎng)絡(luò)，能夠做到實(shí)時處理和綜合性管理。而我國智慧交通的發(fā)展相對較晚，在二十世紀(jì)即便有了一些成果，如出行服務(wù)的發(fā)展。我國最早為了緩解交通擁堵等現(xiàn)象，著重對數(shù)據(jù)管理與采集進(jìn)行了研究。二十一世紀(jì)初，為保障交通安全，開始對智能化交通管理進(jìn)行了更深的研究，各類智能化車輛誘導(dǎo)系統(tǒng)和信息控制系統(tǒng)展現(xiàn)了我國在智慧交通領(lǐng)域的發(fā)展成果。

3邊緣計算在智慧交通中的應(yīng)用

3.1信息化智能監(jiān)管

信息采集是智慧交通監(jiān)管的重要功能，各大場景都部署了抓拍和視頻監(jiān)控以及傳感器等設(shè)備，并要及時給出響應(yīng)。面對城市規(guī)模的擴(kuò)大，數(shù)據(jù)量的龐大以及實(shí)時處理等要求，傳統(tǒng)的監(jiān)管和處理方法已經(jīng)不適用，因此將基于邊緣計算的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)應(yīng)用于智慧交通可以很好地應(yīng)對這些問題。特別是在交通信號控制方面，由于交通信號基本采用預(yù)編程的控制模式，很多地方的交通情況較為不規(guī)律，交通信號無法根據(jù)具體情況調(diào)整，若利用邊緣計算系統(tǒng)通過實(shí)時數(shù)據(jù)分析，給控制系統(tǒng)提供實(shí)時有效信息，便可以控制交通信號完成自適應(yīng)調(diào)整，讓整個交通系統(tǒng)具有更高的效率和更超前的智能化。

3.2精準(zhǔn)執(zhí)法取證

智慧交通的另一個重點(diǎn)是準(zhǔn)確的執(zhí)法取證。常規(guī)取證需要大量的人力對過往數(shù)據(jù)進(jìn)行審查才能有結(jié)果，其過程繁雜還不具備一定的時效性，如果傳輸網(wǎng)絡(luò)中斷或者不穩(wěn)定會造成取證數(shù)據(jù)丟失，故邊緣設(shè)備的本地保存、立即處理等特點(diǎn)對此具有很高的應(yīng)用價值。此外，結(jié)合人工智能技術(shù)還能夠預(yù)判一些違法行為，為取證的準(zhǔn)確性提供了保障。

4結(jié)束語

智慧交通是數(shù)字化城市發(fā)展的必然趨勢，靈活利用現(xiàn)有的信息技術(shù)可以推動智慧交通快速發(fā)展。邊緣計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)以及人工智能等先進(jìn)技術(shù)可以在數(shù)據(jù)通信、收集以及處理上應(yīng)用于智慧交通的各個場景。將來，智慧交通會往高自適應(yīng)性和多元化方向不斷發(fā)展，給人們提供更高效率的便利交通。