摘要：作为信息领域的重大发展和革命性创新，物联网近年来的受关注程度不断提升，交通物联网逐渐成为业界关注的焦点，相关研究也因此大量涌现。基于此，本文将简单介绍交通物联网的系统架构、交通物联网的技术体系，希望由此能够使更多人了解交通物联网，加快我国交通物联网建设发展。
关键词：交通物联网；系统架构；技术体系
前言：在大数据、云计算、物联网等技术的快速发展支持下，智能交通解决方案中的交通物联网得到了初步应用，ETC系统、VICS系统等均属于其中代表。结合实际调研可发现，交通物联网的推广和应用离不开逐步完善的标准体系结构支持，由此可见本文研究具备的较高现实意义。
1.交通物联网的系统架构
1.1模型分析
基于交通物联网的实际需求，交通物联网的建设应用需制定交通信息资源交换与共享规范，已有的物联网信息服务资源也需要得到充分整合与应用，以此建立环境、货、路、车、人为一体的物联网自主采集与服务模型，以此。推进交通运输信息化建设、提高交通信息服务水平。数据服务属于交通物联网的根本目标，交通信息化的长期可持续发展及信息化服务产业链的构建可由此获得有力支持，而在交通物联网的实践过程中，采集、传输、处理交通信息数据并提供相应服务较为关键。基于交通物联网，交通物联网系统可实现“数据采集与服务→数据传输→数据处理→数据传输→数据采集与服务”的循环，由此即可建立基于循环的交通物联网系统功能模型，配合云计算、泛在网络、全面感知等新技术，交通物联网即可为我国交通业的升级提供全方位支持[1]。
1.2具体架构
结合交通物联网功能模型、三层体系物联网架构，可建立图1所示的交通物联网系统架构，图中的应用层的数据服务包括交通灯、诱导屏、车机、智能手机、LBS等，数据处理包括海量动态数据实时处理和海量数据离线处理，数据传输包括专网、各类企业内网、IPv6、互联网、2G/3G/4G/Wi-Fi/WiMax等，数据采集则包括各类传感器、摄像头、车辆CAN总线、卫星定位、RFID，各层具体构成如下：（1）应用层。该层属于用户和物联网的接口，通过结合行业需求，并应用云计算平台，即可提供公众服务、应急处置、政府决策、行业监管，“智慧交通”的实现也能够由此获得有力支持。云计算平台本质上属于应用层的支撑平台，其能够汇集整合数据信息，提供弹性处理能力满足不同业务需求，各业务系统服务数据也能够通过云计算平台生成。（2）网络层。该层层主要负责数据采集，并满足数据的双向传输需要。（3）感知层。该层主要由各类感知终端组成，如地感线圈、GPS等，全面感知和采集交通信息数据属于其主要功能。
图1 交通物联网系统架构
2.交通物联网的技术体系
交通物联网的建设离不开各类技术体系的支持，如传感与识别技术、网络与通信技术、云计算及大数据处理技术、管理与服务技术等，这类技术的具体构成及应用要点如下。
2.1传感与识别技术
作为交通物联网的基础，传感与识别技术主要负责各种交通信息数据的采集，条码、GPS、RFID、传感器需在其中发挥关键性作用。传感技术主要用于各交通要素基础信息的协作感知，各类传感器需在其中发挥关键性作用，网络通信协议、数据传输机制、信息采集、网络安全均属于传感技术研究的焦点，基于多宿主的网络传输、基于IP的上下文网络聚合则将成为传感技术的重要发展方向；识别技术属于实现全面感知的技术基础，二维码标识、RFID则属于识别技术的基础。以RFID为例，该技术属于融合射频技术、网络技术、计算机技术、信息技术的IT技术，基于空间耦合或射频信号的传输特性，即可自动识别交通各要素。在我国道路/水路运政管理、货物管理、车辆管理、站场管理等领域，识别技术的应用较为广泛，但相关安全问题的受关注程度也因此不断提升。
2.2网络与通信技术
交通物联网信息传递和服务支撑离不开网络这一基础设施平台的支持，包括WiFi/WiMAX、3G/4G移动通信网络、Internet等，骨干传输和泛在接入均直接受到影响。Multi-Radio网关具备支持三个嵌入式WiFi模块操作，且支持IPv6协议和802.11n协议的特性，这使得其能够较好满足交通物联网的网络传输需要，自治计算与连网技术、Ad-hoc网技术也能够较好服务于交通物联网。值得注意的是，随着5G的落地，网络与通信技术将更好为交通物联网提供服务[2]。
2.3云计算及大数据处理技术
作为新型的商业模式和计算模型，云计算本身由服务计算、网格计算、效用计算、集群计算等技术发展而来，任务调度模型、编程模型、数据管理技术、数据存储技术、安全与隐私保护等均属于云计算的关键技术。在交通物联网中，云计算技术在其中发挥着关键性作用，通过提供支撑平台、提供数据处理能力，即可较好满足交通运输行业存在高稳定性与高可用性数据共享、海量实时信息处理需要。为保证云计算技术较好实现海量交通信息数据的分析与处理，大数据技术的应用必须得到重视，配合类似Map Reduce的分布式处理框架，即可通过分布式数据处理技术进一步提升交通物联网系统处理性能，大数据处理时效性提升、I/O操作避免、海量交通信息数据计算瓶颈问题解决均可由此实现。
2.4管理与服务技术
交通物联网系统的管理直接影响“可运行、可管理、可控制”目标的实现，而受到网络规模扩大、服务质量要求较高、多元化承载业务影响，交通物联网的正常运行往往会受到多方面负面影响，因此管理技术的应用需重点关注安全保障、网络管理、标准规范保障体系、运维保障体系等方面内容；交通物联网系统的服务技术离不开智能移动终端与无线通信技术的快速发展支持，广泛应用于交通、物流领域的LBS便属于其中代表，通过获取用户的动态位置信息，即可配合GIS平台提供智能化的增值业务服务，结合云计算技术，不断探索海量移动对象的位置索引、隐私保护，即可更好满足交通物联网的发展需要。
结论：综上所述，围绕交通物联网的系统架构与技术体系开展的研究具备较高现实意义。在此基础上，本文涉及的模型分析、具体架构、传感与识别技术、网络与通信技术、云计算及大数据处理技术、管理与服务技术等内容，则提供了可行性较高的交通物联网实践路径，为更好推进交通物联网发展，基于实际工程项目的实践探索必须得到重视。
参考文献：
[1]曹雪芹,蒋悦然,白文娟.物联网环境下高速公路交通事故影响范围[J].科技风,2018(07):74-75.
[2]蒋新华,陈宇,朱铨,邹复民.交通物联网技术:高效的实时信息带来安全与环保[J].广西质量监督导报,2014(07):33-34.
论文作者:邝活锋
论文发表刊物:《防护工程》2019年9期
论文发表时间:2019/8/12
标签：交通论文; 技术论文; 数据论文; 系统论文; 数据处理论文; 架构论文; 网络论文; 《防护工程》2019年9期论文;