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智慧交通中多維交通流數據實時可視化技術概述

作者:admin 發布日期: 2019-02-21 二維碼分享

      近年來,全球的數據量以每年58%的速度增長,在未來這個速度將會更快。如果按照現在存儲容量每年40%的增長速度計算,預計到2017年底需要存儲的數據量甚至會大于存儲設備的總容量。IDC報告預計顯示,從2010年到2020年全球數據量將有50倍的增長,達到40ZB的數量級(相當于4.4萬億GB,相當于430億塊1TB硬盤),這一數據量將是2011年的44倍。如何利用大數據解決科學、醫療、能源、商業、政府管理、城市建設等領域的諸多問題,是全世界面臨的巨大挑戰。

       大數據正在滲透到社會組織的每一個細胞,幾乎對所有行業產生顛覆性和革命性的影響。但僅僅擁有大數據是不夠的,特別是在數據質量不高的情況下,海量數據產生的同時也產生了大量的數據噪音,如果不對大數據進行有效的管理和分析,那么將無法讓大數據真正發揮作用,這是學術界和業界共同面臨的重大課題,也是大數據真正從上層構建到底層實現的關鍵問題。在云計算及大數據背景下,可視化技術作為一種有效的數據分析手段越來越受到重視,成為越來越多學者的關注焦點。

一、可視化理論與實現技術

       可視化(Visualization)是對數據及計算結果進行深入分析,以獲得對數據的理解和洞察,實現把計算中所涉及的和所產生的數字信息轉變為直觀的、以圖像或圖形信息表示的、隨時間和空間變化的物理現象或物理量呈現在專業人員面前,使其能夠觀察到模擬和計算過程,即看到傳統意義上不可見的事物或現象,并提供與模擬和計算的視覺交互的手段??墑踴哪康氖且攬咳說那看蟮氖泳蹌芰?,促進對所觀察的數據更深一層的了解,培養出對新的潛在過程的洞察力??墑踴際跏強蒲Ъ撲閿臚夾甕枷竇際醯慕岷?,它涉及到科學與工程計算、計算機圖形學、圖像處理、人機界面等多個學科和技術領域。作為一種新興的技術,自面世以來獲得了飛速的發展,在各學科中得到了廣泛應用。隨著大數據時代的來臨,可視化技術產生了越來越多的研究方向,其中.有代表性的方向包括數據可視化、科學計算可視化、信息可視化、知識可視化等。

二、交通流信息可視化

       交通流數據的分析處理技術是智慧交通信息處理的核心內容之一,支撐著交通各系統間的協同運作,其技術水平的發展決定了智慧交通系統服務水平。以交通管理與規劃為例,智慧交通在該領域主要包括三個方面:先進的交通管理系統、交通基礎設施智能監控系統、交通運輸規劃決策支持系統。其中多手段、全方位的交通信息采集與路網狀態監控系統,自動化的卡口監測系統以及各類先進的電子警察監測系統等子系統回傳了海量動態交通流數據。以電子牌數據為例,截至2016年6月,重慶市主城區共有500余個采集點,每天約產生千萬條數據記錄,信息量每年將產生30多億條。又如在服務內容豐富的出行者服務領域,實時交通數據流處理技術是智能交通流誘導系統與車載導航系統發布與接收實時路況、交通管制、動態路徑誘導的基礎。在傳統智能交通中,注重采用自動功能取代人工方式,如車輛的自動收費、車牌識別、圖像對比等功能。在新技術不斷涌現的背景下,顯然這些已經不能滿足交通管理部門的需求,而現代的智慧交通則提供基于實時交通數據的交通信息服務,融入了物聯網、云計算等高新信息技術來匯集交通信息、大量使用數據模型、數據挖掘等數據處理技術。

       傳統交通信息管理中粗略的信息發布及簡單的交通流量預測已經不能滿足現代智慧交通的需求,需要一種更先進的技術,可視化技術以其直觀明確的圖形優勢受到越來越多的重視。交通可視化是可視化技術的重要應用領域。現代智慧交通與傳統智能交通體系研究內容如圖1所示。

       交通信息數據具備大數據的四個基本方面:海量(Volume)、多樣性(Variety)、快速(Velocity)、價值(Value)。數據的量指交通信息數據是海量的;數據的多樣性指交通信息由大量的檢測設備和手段提供大量數據,同時數據采集范圍遍布城市的各個角落,處處都在產生數據;數據的速度指得益于現在的計算機信息系統,獲得這些交通信息數據的速度是非??燜俚?;數據的價值指這些交通信息數據的價值是非常高的,從數據中可以挖掘出管理城市交通所需的信息??墑踴侵腔勱煌ǖ鬧匾卣?。通過采用轉化為圖形、圖像的可視化方法,大量的交通數據形成人機交互,精度高、可靠、高效的可視化交通信息。進而了解其內部的規律。交通流可視化仿真能夠將交通仿真數據通過計算機系統和圖形顯示系統直觀的顯示出來,從而使交通管理控制人員能夠方便地獲取城市交通的運行狀況,及時準確地發出交通控制指令,保證城市交通的安全和暢通。

       交通流數據可視化系統總體框架如圖2所示。

       其中,基于降維映射的數據可視化是一類有效的多維數據可視化技術,該類技術將多維數據集看做一個整體,采用.優化方法在低維可視空間中對數據集的內在結構特征及拓撲關系進行直觀展現,比如:主成分分析法(PCA)對維進行線性組合,抽取其中包含信息.多(具有.大分散性)且相互獨立的少數“優勢維”表現多維數據;多維尺度變換法(MDS)使用點間距離良好近似高維數據的相異度,在低維空間重建多維數據;自組織映射法(SOM)采用神經網絡鄰域學習方法重新組合產生“新維”,以表達原始多維數據;等距映射法(ISOMAP)以及局部線性嵌套法(LLE)使用是流形學習算法以領域圖.短路徑的長度逼近全局測地距離作為MDS算法輸入等。雖然該類技術能有效解決“維數災難”(the curse of dimensionality)問題,在很多實際問題中得到了成功的應用,但由于其計算復雜度較高,不適合可視化海量數據流,而且該技術是在盡量保持數據集主要特征的基礎上降低維度,進而將多維數據在二、三維可視空間中進行展現,因此其無法直觀體現數據流中多維對象在各維度上的分布情況。

三、多維交通數據流可視化

       由于交通運輸系統屬于離散事件系統,系統的內部狀態變化是隨機的,同一內部狀態可以向多種狀態轉變,很難用函數形式來描述系統內部狀態的變化,只能掌握系統內部狀態變化的統計規律。

       以城市交通領域的背景知識為基礎,充分理解用戶對海量數據流動的實時決策需求;分析海量多維查詢結果集的整體結構、各維的分布特征及聚類情況等信息,優化原數據空間維與各維度起始面的對應關系、改善維度軸排列順序;加強對分類數據的處理能力,結合多維復雜數據的降維方法與.優化層次關系設計,以動態交互的方式增強用戶對數據分析的認知能力,從而.終提高交通決策的準確性和實時性。交通數據流可視化整體研究方案邏輯結構如圖3所示。

       (一)靜動態交互相結合的可視化

       以用戶為中心,針對不斷變化的交通數據流查詢結果,采用靜態圖表和動態交互相結合的方法進行可視化分析,通過刺激用戶的視覺思維以輔助交通業務決策。通過對同一結果集多視圖展示,使用戶可以擁有多個單一結果集的同步視圖,并允許其以點擊或圈取的形式選擇特定的數據點,進行可視化分析。

       (二)海量交通數據流可視化

       通過海量交通數據流可視化分析,呈現交通數據流查詢結果集的內涵,把握數據“全局”與“局部”的關系,合理劃分數據的重要程度,兼顧交互的層次感與時間維度的動態展示,進而挖掘出隱藏在大數據內部的規律,為城市交通業務提供實時決策。

       (三)多維交通數據流可視化

       在海量數據環境下,多維交通數據流可視分析的可擴展性、多級層級的深度與復雜性也隨之增大。在繼承關系復雜且深度大的層次關系中巡游與搜索.優解是其可擴展性分析的主要挑戰;同時研究如何通過可視化來清晰地表示證據和數據的不確定性,充分考慮數據的分布情況,幫助用戶了解風險,從而幫助用戶選擇正確的參數,減少產生誤導性結果。

四、結論

        采用高效的實時圖形可視化技術,可改善人機交互過程中的用戶體驗、提高海量交通數據流直觀分析效率和準確度;海量交通數據流可視化分析,不僅能夠呈現交通數據流查詢結果集的內涵,而且可以把握數據“全局”與“局部”的關系,合理劃分數據的重要程度,兼顧交互的層次感與時間維度的動態展示,進而挖掘出隱藏在大數據內部的規律,為城市交通業務提供實時決策??墑踴際醵災腔勱煌ㄌ逑的芄淮匆韻錄壑擔?/span>

       (1)降低惡性交通事故頻率,減少因事故造成死亡人數,通過監控系統收集車輛信息并且實時分析,能夠對事故高發車輛進行行為監控。

       (2)降低道路擁堵率,通過路況監控設備收集路況信息并實時處理,能夠精確繪制道路擁堵線圖,提供交管部門快速處理突發事故,并提供給大眾平臺供駕駛員參考從而疏導車流。

       總之,交通是工業化進程中經濟運行的動脈,智慧交通是智慧城市的重要組成部分。通過物聯網前端數據采集以及視頻監控,采集各個道路視頻攝像頭信息,對比歷史記錄,對實時車流、人流進行分析,可以計算和預測該路段當前、未來的交通情況,也可以動態調整交通狀況并實時預警,體現了大數據可視化在智慧交通領域的應用價值和發展前景。

作者:魏麗麗 杜長海 徐立松  (文章來源:警察技術雜志)


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