Los macrodatos son de gran importancia en el transporte inteligente, pero aún enfrentan cinco problemas importantes
Los macrodatos son de gran importancia en el transporte inteligente, pero aún enfrentan cinco problemas importantes
Hace unos días, en la Exposición Internacional de Ciudades Inteligentes de China 2015, reveló Zhang Heren de Taiwan Qinya Technology "El gobierno de Taiwán comenzó a planificar la llamada gran nube de datos de tráfico hace casi nueve años, utilizando datos para gestionar todo el viaje de transporte. Por ejemplo, le dirá cuánto tiempo lleva ir de A a B, y en esta vez, puedes elegir si ir hacia el oeste más rápido o más lento. Hazlo a través de este modelo "En el campo del transporte público, Zhang Heren dijo que actualmente Taiwán ha implementado completamente los recordatorios de llegada de autobuses, con una tasa de precisión de 96 sobre 100. . "De esta manera, la gente no perderá tiempo al utilizar el transporte público y podrá organizar sus planes de viaje de manera razonable". En términos de taxis y vehículos comerciales, "Taiwán tiene una sala de servicio que puede indicar claramente a la compañía de despacho que el clima y la hora son determinados". , y la intersección habrá más pasajeros. Siempre que compre este servicio, el sistema sabrá dónde están sus pasajeros. Esto es lo que aún enfrenta el big data. cinco problemas principales<. /p>
La gran importancia del big data para el transporte inteligente
En el proceso de construcción y operación del transporte inteligente, desde videovigilancia, control de policía eléctrica, información de tráfico e información de control. , información de operación, información de posicionamiento GPS, información de identificación RFID, etc., la cantidad de datos todos los días puede alcanzar el nivel de PB y está creciendo exponencialmente. Aunque la mayoría de los datos son "datos inactivos", según las regulaciones pertinentes, los datos. debe procesarse con una fecha límite o un período de almacenamiento indefinido, lo que sin duda ejerce presión sobre los usuarios en términos de costos de almacenamiento, y mediante la aplicación de tecnología inteligente frontal de cámaras de vigilancia y tecnología de análisis de big data, estos problemas para los usuarios de la industria están bien. resuelto, aunque aporta beneficios económicos, también se puede aplicar de diversas formas, lo que no solo aporta beneficios económicos a los usuarios, sino que también libera a los trabajadores de complicadas pantallas de seguimiento.
La importancia del big data en la inteligencia. el transporte puede resolver las limitaciones de las regiones administrativas cruzadas y lograr el máximo intercambio de datos e información. En términos de ventajas de integración de información y eficiencia de combinación, además ayuda a establecer un sistema de información de tráfico integral y tridimensional; en términos de seguridad de los vehículos, asignación de recursos de tráfico, etc. El uso de la velocidad y la previsibilidad de los macrodatos puede ser de gran ayuda para mejorar el nivel de predicción del tráfico.
Los macrodatos todavía enfrentan cinco problemas importantes para respaldar el tráfico. desarrollo del transporte inteligente
Con Internet móvil, big data, Internet de vehículos y otras tecnologías están penetrando cada vez más en el campo del transporte, los viajes de las personas serán más eficientes y convenientes, y también ayudarán a los departamentos de gestión. Proporcionar mejores servicios de transporte público al público con la ayuda de Internet móvil, la computación en la nube y big data. Las tecnologías y conceptos avanzados como los datos y el Internet de las cosas han penetrado e integrado efectivamente la industria de Internet y la industria del transporte tradicional. formar nuevos formatos comerciales y nuevos modelos con una asignación razonable de recursos en línea y operaciones fuera de línea eficientes y de alta calidad, y utilizar activamente la tecnología de big data para respaldar la toma de decisiones científicas en la industria. recursos, el Ministerio de Transporte también coopera con empresas de Internet para utilizar big data de posicionamiento y tecnología de análisis inteligente para brindar soporte técnico para la toma de decisiones científicas.
Sin embargo, big data aunque los datos respaldan el avance del transporte inteligente. su camino de desarrollo inevitablemente atravesará dificultades. Desde el punto de vista actual, existen cinco problemas principales
Problema 1: Gestión masiva de equipos
Subsiguiente. Al expandirse, los puntos de equipo frontal aumentan y los puntos de falla del equipo también aumentan exponencialmente. Los gerentes solo están ocupados lidiando con fallas de equipo y no tienen tiempo para ocuparse de otras cosas. Tomando como ejemplo el sistema de policía electrónica, primero y segundo. Las ciudades de nivel básicamente han implementado policía eléctrica. El equipo está completamente cubierto en las intersecciones y secciones de carreteras clave, y la escala de construcción es de miles de cámaras y el equipo de control correspondiente. Debido a la calidad desigual de varios fabricantes, la tasa de integridad real del frente. El equipo final no es alto. El fenómeno de que las fallas del equipo no queden expuestas o que estén expuestas pero no se reparen a tiempo es muy grave y provoca un gran desperdicio de inversión a los propietarios.
Asunto 2: Estándares unificados y especificaciones técnicas
La construcción de proyectos de sistemas de transporte inteligentes nacionales precede a la introducción de estándares industriales unificados.
A falta de estándares, los sistemas de transporte inteligentes en muchas regiones son autónomos, carecen de la debida conexión y cooperación, y los estándares no están unificados. Incluso dentro de las ciudades, los estándares para los sensores en la carretera son confusos porque los fabricantes de equipos de sensores carecen de estándares de interfaz unificados. La confusión de normas y reglamentos dificulta la recopilación de datos de tráfico, haciendo imposible analizar y predecir los flujos de tráfico. En términos de sistemas de peaje de autopistas, no existen directrices y estándares unificados para las tarjetas conectadas a la red o los sistemas de peaje continuo construidos en varias provincias y regiones, lo que traerá dificultades a la futura red nacional.
Asunto 3: Fiabilidad y estabilidad del sistema
La complejidad y la integración de los sistemas de transporte inteligentes son cada vez mayores, pero la robustez del sistema no se ha mejorado simultáneamente, a menudo lo más mínimo. El cambio puede afectar a todo el cuerpo. Tomando como ejemplo una ciudad a nivel de prefectura, su sistema de transporte inteligente consta de casi 200 servidores y más de 2.000 dispositivos frontales, incluidos control de señales, recopilación de flujo de tráfico, guía de tráfico, policía electrónica, bayoneta y otros subsistemas. comunicarse con la gestión de tráfico provincial La plataforma, la subplataforma de gestión de tráfico de distrito y condado, la plataforma de integración empresarial de seguridad pública y otros sistemas están conectados. El sistema tiene una serie de características como procesos complejos, múltiples sistemas comerciales y clientes dispersos. Los propietarios hacen todo lo posible para garantizar el funcionamiento normal del sistema empresarial, pero a menudo surgen problemas. La complejidad del sistema y la estructura de la red es un aspecto. La incapacidad de muchos sistemas empresariales para "cuidarse" es el problema más grave.
Pregunta 4: Calidad de las fuentes de datos
Las aplicaciones de transporte inteligentes requieren fuentes de datos de alta calidad, pero no se puede garantizar el rendimiento de funcionamiento a largo plazo de los equipos actuales y la calidad de los datos es no alto. Limita la expansión de las aplicaciones comerciales de transporte inteligente a un alto nivel. La guía de tráfico y el control de señales de tráfico modernos requieren datos de flujo de tráfico precisos y en tiempo real para juzgar el estado del tráfico y predecir el tráfico a corto plazo. Sin embargo, debido a la falta de solidez del sistema actual, es difícil juzgar la calidad de los datos por sí solo, lo que hace que el sistema de control de señales y guía de tráfico no desempeñe el papel esperado, afectando así el valor de la inversión de todo el sistema inteligente. sistema de transporte.
Pregunta 5: Problemas de seguridad de la información
Dado que el transporte inteligente combina las características de movilidad de los vehículos de tráfico y los métodos de comunicación inalámbrica utilizados para la transmisión de comunicaciones, también integra redes inalámbricas y redes móviles. Problemas de seguridad en grandes categorías de redes. Sin embargo, la investigación actual sobre el transporte inteligente sólo se centra en la realización de sus funciones e ignora los problemas de seguridad de la información. De hecho, independientemente de los aspectos de recopilación, transmisión y procesamiento de información, el transporte inteligente tiene graves problemas de seguridad, como fuga de información, falsificación, ataques a la red y tolerancia a fallas, a los que se debe prestar atención urgentemente.
Conclusión: En el futuro, a medida que Internet móvil, big data, Internet de vehículos y otras tecnologías penetren cada vez más en el transporte inteligente, nuestros viajes serán más convenientes, eficientes y cómodos. Para los departamentos de gestión, a través del análisis de big data de las instalaciones de transporte inteligentes, podemos predecir patrones y tendencias de viaje, organizar científicamente diversos trabajos de garantía y brindar mejores servicios de transporte integrales a toda la sociedad.
Lo anterior es el contenido relevante compartido por el editor sobre los cinco problemas principales que aún enfrenta el big data del transporte inteligente. Para obtener más información, puede seguir a Global Green Ivy para compartir más información seca.