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论移动出行下大数据在智慧交通领域应用

导读: 截止 2017 年,国内出行用户数达到 4.35 亿人次,行业增速达 19.2%,据IT时代大数据预测,从2015年到2020年,网约车的交易量将增长11倍,达到720亿美元。

近年来,互联网技术的突飞猛进和移动智能终端的普及给人们的生活带来了巨大的便利,当前中国已经迅速成为全球最大的移动市场, 移动出行所产生的大数据正在以难以想象的数量级增长。

截止 2017 年,国内出行用户数达到 4.35 亿人次,行业增速达 19.2%,据IT时代大数据预测,从2015年到2020年,网约车的交易量将增长11倍,达到720亿美元。从乘客端来看,每一次约乘、叫车会生成数据信息;从司机端来看,每一次接单、接驾也会生成数据;从整个订单的交易来看,平台会接收到行程线路情况、约用时情况、费用情况等信息。毫无疑问,这些数据对于智慧交通的建设,都是极为宝贵的财富。

只有利用好大数据分析挖掘技术,挖掘出价值信息来用于改善交通状况,才能真正体现移动出行大数据的意义,未来智慧交通一定是“出行即服务”。

移动出行大数据下的智慧交通助力政府交通管理

我国的交通管理局是政府管理规划交通的部门,交通部门在道路交通上投入了大量的信息化基础设施,例如在路口装置摄像头、检测器来获取交通信息,但这些路口数据都是点数据,然而移动出行平台所获得的由接驾车实时上报定位点的大量数据,是路径数据,路径数据比点数据更丰富、信息量更大,因而政企合作、数据共享,就能时刻掌握交通全貌。

线上化的出行数据可以用于红绿灯优化,通过不断更新的数据来了解交通流量的变化,并定期迭代优化方案,降低交通延误时间,包括交通违法数据的上传、路网运行状态数据的共享、违法告知数据、交通流量数据的接入等数据交换,实现交通管理决策方式的新突破,提高科学决策和精确指导工作水平。

移动出行大数据下的智慧交通改善民众出行体验

对于城市中的出行者而言,智慧交通体系相当于 “一站式出行平台”,依托于该大数据平台,在各地政府的指导下,可以为市民描绘出更精准的用户画像,得到用户的出行习惯,待用户下一次出行时,根据用户输入的目的地,做出相关路径推荐,计算出时间和钱,并根据用户的特点推荐方案给用户,让用户自己选择出行方式,既方便了用户的便捷出行,又能提高用户满意度。

目前中国智慧交通已从探索阶段进入实际开发和应用阶段,在“互联网+”的风口下,尤其以实时公交、手机扫码乘车、智慧路侧停车、网约专车、共享单车、智慧充电桩以及其他汽车出行领域创新模式的出现,有着庞大的用户基础和内在需求,未来必将成为投资创业者的必争之地, 不仅如此,金融科技、消费场景的升级,更是为智慧交通领域提供了更多经济效益。想要更好提高整个交通运行的效率,政府部门应当着力推进相关政策、标准的制定,来为整个行业树立相应的行业标准,使得行业更快的规范化、法制化,更好的为大众服务,在大数据时代,智慧交通领域一定大有可为。

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