摘要：随着我国在互联网电子信息领域的发展，基于云计算的应用当前已受到各个领域的高度重视。基于云计算提供的强大处理和运算能力以及安全性，为当前交通信息处理领域的发展提供了良好的技术基础。本文主要以云计算在于智慧交通出行车辆的诱导系统方面的应用进行探讨分析，提出以云计算为技术基础构架安全智能的交通出行系统。
关键词：云计算；交通诱导；交通出行；系统
智慧交通系统管理的对象是是由行人、道路及车辆所有机结合组成的。同时也是以高新技术对传统的道路、车辆与运输的信息化、智能化及社会化的一种新型的交通管理系统。当前我国的智慧交通系统已处于由探索发展至实际开发的应用阶段，当前智慧交通中的车辆诱导系统主要应用于城市道路交通及高速公路两个方面。
一、云计算的应用优势
作为主要将基础设施、平台与软件作为提供服务的一种技术，云计算可实现用户以即用即付的模式使用到订阅方式的服务。通常关于云上提供的服务可分为三种不同模型的服务，分别为IaaS、PaaS和SaaS[1]。同时它们也是终端用户可提供云计算解决方案的重要方式，该种模式则具有用户可通过互联网直接访问的服务，并完全取决与云服务提供商所提供的基础设施。
① 以现有物理服务器资源与路由交换而组成的物理集群，并经过虚拟化技术构建后所形成的平台可被称为IaaS。在该平台上主要以物理服务器资源的模拟，使其为系统可提供一个虚拟化的执行环境。在传统的模式中，主要是以系统在物理服务器上直接的安装，在需要更换或添置系统的情况下，则需在物理服务器上进行重新的安装，知识管理人员的工作较为繁重。IaaS平台可有效通过虚拟化的技术对上述的问题予以解决，管理人员可以利用该平套快速的添加、更换、删除或定制一个系统。另外该系统也可提供租借的服务，用户只需付费则可获取该平台的系统资源。
② 通过向开发者提供包括语言、容器、框架、数据库及消息总线等多种的开发运行环境，PaaS可使用户在无需对基础环境配置进行考虑的情况下，利用该平台部署所需的应用烯烃。并致以通过数据可的租赁，则进而将自己的数据库在最短时间内进行部署。
③ 作为当前传统云计算平台的最新产物，SaaS平台可以自身的服务器向所用互联网用户提供特色的应用服务。其平台用户并不仅限于仅限于企业或开发人员，而是广泛的互联网用户。同时用户可无需在计算机上加装相应的软件，则可通过浏览器对服务的资源进行浏览[2]。
结合上述，云计算平台的架构优势，对于在智慧交通中出行车辆诱导系统的应用带来契机，如基于其强大运算能力可对路况的信息进行仿真预测，还可对相应的数据予以快速汇总后保存与发布，同时云计算平台的安全性也为诱导信息的安全提供保障。
二、诱导系统中应用云计算的原理与技术
关于交通诱导系统的主要难点及风险，当前主要是体现在对于动态数据的分析、处理、运营与发布方面。其中动态的数据主要包括如GPS定位、GIS中电子图上的矢量数据与动态交通数据等。在对于不同的交通数据进行分析时皆应采取相对应的方法，并且要提供的信息具有一定的综合性。同时可借助快速的数据计算融合技术将所采集的数据进行分析处理。
1、地理信息与空间数据的管理
在地理信息系统方面主要是以收集、管理、操作与分析，以及显示的计算机软、硬件系统。关于GIS系统的发展主要与计算机的发展同步实现，因此也同时具备计算机数据库与相应的图形处理技术，并且具有强大的数据管理与空间分析的功能。由于其具备强大功能的特点，其应用对于智慧交通的发展具有一定的促进作用。因此交通信息与地理空间具有密切的关联性。在此情况下GPS系统也称为收集、整理、储存、管理、分析及处理空间信息与交通信息的首选平台与实施ITS的核心技术。
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2、数据库的管理
在处理接收到外部数据进行分析时，由于数据源的增多，并且数据量变大，外部数据传输需经过多个子系统实现，因此在对数据库进行管理的过程中应充分考虑到数据量的大小及实时性。首先在初步对外部数据进行处理时应尽量精简数据，以最大程度去掉冗余的数据。另外要注意子系统之间数据的传输应不宜过大，避免对于宽带的浪费，从而影响收发数据时的效率。所以需对子系统的网络传输模块予以优化，以提升网络宽带的利用效率。
3、数据的处理与挖掘技术
3.1 数据结合
关于数据的融合主要是以多种的数据源的数据与信息，依据相应的计算规则分析与总结生成完整准确与间接的综合数据信息，从而为用户提供相应的信息服务。并通过对各个信息源的数据融合，相较于以单个输入数据元素所获得的更多数据融合，其具备更强综合分析能力。使得此种技术在ITS中的应用具有一定的可能性。例如对于交通事件监测中的应用。
3.2 车辆动态诱导
以路网中当前与过去若干时段内的交通信息，并可对未来若干时段内路网的交叉口及各路段的交通流状态予以滚动的预测，并利用定位车辆的技术与通信技术，实现车辆与诱导控制中心的双向信息交流，并实现车辆的动态诱导。其诱导的核心目的则是对于交通状态的准确预测。在当前，世界各国在这一领域已取得较大研究进展的情况下，但由于所建模型存在计算量大、优化时间长及关于瞬时OD流量的无法获知等问题，当前已经很难满足实施诱导实现的需求[3]。因此关于新实施动态交通分配理论模型的研究，以新的算法与实时动态交通分配软件的设计已成为诱导系统研究的主要问题。当前国内在这一领域的研究使以对交通数据监测的基础上，对于交通状况预测模型成为诱导的使用模型。
3.3 通信技术
作为在ITS系统中作为基本的一项技术，无线通信技术可实现移动数据交换的基础。由于在我国具体国情的影响下，通信方面涉及到交通地理信息与定位子系统的要求，所适用的无线通信技术主要有：移动系统、码分多址系统与蜂窝数字分组等路基移动通信系统与卫星通信系统，在近几年，无线通信技术在我国已得到快速的发展，并且具有广阔的应用前景。
4、交通路况的仿真预测
依据当前交通状况对短期内区域或路段的交通路况进行预测，在此情况下应涉及到对于历史性数据的挖掘，并依据近期一段时间路况进行准确的预测。由于所牵涉的数据量较大，并且具有较高的难度，因此对于预测的使用频率并不会太高，以及需要发布的时间也不会太高。由此可知其效率并不是交通路况仿真预测的重点，关键则是相应预测的准确性。其具体步骤为：首先是向交通参与者提供交通路况的预测，并依据其路况点获取近期一段时间的交通路况，从而分析与计算出所预测的结果，并向发布终端反馈。
5、交通路况的汇总至发布
路况信息的仿真预测后，需将交通路况信息发布至信息显示终端，数据在传输到运营层后，数据量已经不是很大。但是要将其在数据库中进行保存，因此运营层在对数据进行保存时也是相当耗时的一项操作。其具体方法为：首先是将接收数据处理中心的数据予以汇总，并根据权值分析最终对每个节点的交通状况进行确定后保存至数据库，依据所连接的平台客户端将数据进行发布，将具体的路况数据发送。
结束语
本文主要基于云计算技术的应用研究，在智慧交通出行车辆诱导系统中所存在的技术难点予以分析。以数据的采集、储存、地理信息、人工智能、路况仿真及预测等方面，对于当前智慧交通诱导系统中所存在的问题进行分析，同时对于相关应用技术难关的攻克与发展方向予以探讨分析。
参考文献：
[1] 李朝衍. 探讨智慧交通信息诱导系统的关键技术[J]. 通讯世界, 2017(22):54-55.
[2] 孟红玲, 张开广, 巴明廷,等. 洛阳智慧停车诱导系统的设计与实现[J]. 河南科学, 2016,15(11):933-936.
[3] 肖伟. 宁波市静态交通诱导系统建设与发展[J]. 中国公共安全, 2015,7(5):112-118.
论文作者:刘剑飞
论文发表刊物:《科技新时代》2018年10期
论文发表时间:2018/12/7
标签：数据论文; 交通论文; 诱导论文; 系统论文; 路况论文; 技术论文; 车辆论文; 《科技新时代》2018年10期论文;