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大数据 服务大众or飘在云端?

日期:2015年05月18日信息来源:安防知识网浏览次数:1941次

近日,安防知识网邀请各公司讨论关于大数据对于大众的服务问题,就此,信路威在里面阐述了自己的观点,全文如下:

[摘要] 近几年,大数据、云、物联网等技术被人们越炒越热,然而我们在越来越多地听到这些字眼的同时,却总是因未能看到直观的应用而感觉这些技术总是有些虚无缥缈。时至今日,在众多厂家纷纷推出与大数据、云等技术相关的产品之后,我们是否能够在智能交通领域看到已经或者正在落地的大数据应用呢?智能交通领域的大数据应用是否能够一改其高高在上的形象而变得接地气一些呢?这一期,就让我们一起来寻找答案。

作为信息时代海量数据的来源之一,安防视频监控产生了巨大的信息数据。特别是近几年随着平安城市、智能交通、智能建筑等行业的快速发展,大集成、大联网推动安防行业进入大数据时代。在巴塞罗那的多个停车场门口,您只要拿手机扫一下二维码,即可知道是否有空车位;英国纽卡斯尔大学正在开发一套智能交通系统,它能告知司机,若以60迈的速度行驶,会遇到多少个红灯等等。那么在国外智能交通领域推出众多贴近生活的应用的时候,我国是否有类似更加方便我们出行的应用呢?

  大数据在智能交通领域的应用方向

  首先,我们先来了解一下我国的大数据在交通领域,尤其是在智能交通领域的应用方向,下面引用三个例子来先作简要介绍。

  北京信路威科技股份有限公司产品经理(以下简称为“信路威”)温泉认为,大数据应用方向服务于智慧交通,主要表现为道路交通状况实时播报,停车诱导,行驶诱导,交通预告,出行规划,事故处理,分析,危险路段、时间、车辆评估,违法事故处理,设防、布控等。

深圳中兴力维技术有限公司杭州研发中心部长&算法总工(以下简称为“中兴力维”)潘晖认为,目前智能交通领域的大数据主要是前端的数据采集,包括车辆卡口、闯红灯、车牌识别的数据,采集到中心平台进行汇总建数据库,中心平台的业务可以说是大数据相关的应用,包括车辆查询、布控、套牌车辆的查询、特定车辆的运动轨迹查询等,这些都算是大数据的应用,但是这些应用都比较浅。此外,针对卡口方面的大数据应用,如碰撞分析,随车分析,假牌套**,初次入城分析等等,这些应用应该来说是在实践中有明确和迫切的需要,而且应用起来还是很有效的。

英特尔亚太研发有限公司物联网解决方案与产品事业部商务开发经理(以下简称为“英特尔”)顾典认为,截止目前,许多智能化功能和大数据应用已经在技术上得到实现,主要包括入侵检测、徘徊检测、遗弃物检测、人流统计、车流统计、车牌识别、视频诊断等;此外还有未遂检测、停止检测、方向检测、颜色识别等高级智能分析功能,这些技术正在广泛地运用于安防领域。而目前智能化的市场正在通过部分典型应用进行拓展,例如智能交通的车辆统计和车流分析、公共场所的人数统计和警戒设置、商铺家具的常规防范等。随着更多智能化功能的不断完善,大数据的智能化处理正在从专业市场向民用及商业市场快速推进。

大数据落地之基石

  中兴力维的潘晖认为,大数据最关键的技术就算是数据挖掘,数据挖掘是人工智能的一个方向,它与智能交通里的交通算法都是人工智能的一个分支,所以它们之间有共通性。数据挖掘是大数据中最核心也是最基本的算法应用,其他的应用都是基于数据挖掘算法的底层算法结果的业务拓展。数据挖掘本身的意义就是从大量的数据中归纳出固定的模型和规则,可以通过分析出来的数据对道路的状态和相关的信息进行预测。

信路威温泉认为,智能交通行业海量的数据是伴随着视频监控技术、视频智能分析技术等发展而壮大,车牌识别、车辆违章处理等数据分析处理的应用已经非常成熟、普及,但是智能交通远远不能只有一两种数据,它需要更多结构化数据采集及分析结合在一起。在智能交通领域视频技术不可比拟的优势已逐步显现, 传统的智能交通辅助设备如:车辆检测器、射频卡、测速线圈等在新建设的安防监控系统中逐步淡出,基于模拟的前端视频采集设备也在迅速开展高清化、网络化升级。目前是数据从“量”向“质”发展的过渡过程,伴随着技术的提升发展会日新月异。

英特尔顾典则介绍说,以智能交通为例,博康智能是英特尔的长期合作伙伴,两者的合作涉及前端接入、中心端和云端等。基于英特尔高性能硬件平台及其软件支持,博康交通智能解析技术可将部分预处理类型的数据分析任务放在前端完成,有效地缓解了后端数据挖掘、分析的压力,同时减少了网络传输中的带宽压力。体量大、价值低的非结构化信息在前端分析处理后,形成体量小、价值高的半结构化或结构化信息,进而向后端传输。在数据由前端向后端传输的同时,数据分析和挖掘工作也在进行,得以获取更加客观、全面的交通信息。通过视频的智能分析,可以对监测区域的所有目标进行智能感知,实现诸如抓拍逆行、闯红灯、车牌识别、车流统计等功能,还能对特定目标进行智能报警,对具有一定行为特征的事件进行预先报警,以及提供事后查证。视频智能分析并不高深,难点在于如何把它与嵌入式设备整合,从而进行编写、编译、调优,而这正是X86架构的优势所在。

智能交通里服务大众的大数据应用

  那么目前来说,智能交通领域究竟有哪些已经落地的大数据应用呢?经常乘坐公交车的上班一族们或多或少的都有这么一个烦恼:不知道公交车什么时候能够到达自己等车的站点。往往眼看着要迟到着急坐车的时候,却望眼欲穿也不见公交车的影子;不着急坐车的时候反而可能会接连着几趟公交车从身边驶过。相信许多人在等公交车的时候都希望有一款软件或者是有一个类似地铁站上会显示车到哪了、还需要多长时间能够到达自己所在站点的站牌来给自己一个希望。

    此外,信路威的温泉还为我们介绍了可以根据整个城市的交通流量情况以预期的变化,规划出最合理的行车路线的城市导航系统,以及根据附近停车场的情况适时给出建议可停车位信息的城市停车系统。浙江宇视科技有限公司解决方案架构师柳文凭则告诉小编,现在北京也利用大数据分析开通了微循环的公交。即通过公交一卡通的刷卡信息获取乘客上下车站点及上下车人数的信息,将这些信息通过大数据分析之后可分析出该线路上乘客频繁上下车的站点,并以此为依据来减掉乘客上下车较少的站点,从而实现微循环。如果以前为保障10分钟左右一趟车须要20辆左右的车才能够循环过来,在应用微循环之后,总路程所需时间减少,那么保障10分钟左右一趟车所需的车辆也就随之减少。此外还有我们在公路上会看到的随时更新路况信息的大屏、百度手机地图的拥堵状态实时显示和拥堵状态预测,以及滴滴打车和快的打车等都是基于大数据的应用。

  服务大众才是发展之道

 “智能交通领域应该是最早涉及到大数据的领域,因此前景非常广阔,市场需求量非常大,因此未来三到五年,智能交通领域(航空、公路、铁路、船用等等)应该是非常适合于大数据技术施展拳脚的领域。毕竟市场需求非常旺盛,而且能解决我们传统技术不能解决的问题。”当小编问到大数据应用在智能交通领域的发展前景时苏州科达科技股份有限公司的崔中发如是说。

  中兴力维的潘晖则认为,大数据和智能交通可以说是相伴而生的,智能交通的发展就是大数据的发展,大数据的发展也是智能交通的发展,随着政府和安防厂商服务理念的加强,后续会推出更多的面向普通用户和普通司机的大数据应用。总之,大数据应用在智能交通领域的发展前景是非常广阔的。小编也认为,交通行业与人们的日常生活息息相关,假若智能交通领域的大数据一直飘在云端又如何能够称之为智能交通?服务大众才是智能交通领域大数据应用的发展之道。(摘自安防知识网)http://www.asmag.com.cn/magazine/mg-658-1.shtml