海量数据处理技术在智能交通的应用

 　　一、引言

　　伴随着经济增长和城市化进程的加快，新的城市交通基础设施不断兴建，车流量快速增长，相应的智能交通综合系统也需一再扩容。在监控系统越来越庞大、监控信息越来越多的情况下，单纯依赖有限的交管人力资源或是在原有的系统基础之上做扩充来实现，几乎是不可能的事情。为了应对当前经济迅速增长和城市化进程加快过程中所凸显出的道路拥堵、交通事故频发、突发案件增多等状况，借助于更便捷、更智能的科技手段，来加强安全防范和交通管理就显得至关重要。

　　二、交通领域引进海量数据处理技术

　　针对交通行业的海量数据处理需求，北京博瑞凯诚等一批专注于智能交通领域的高科技企业纷纷利用当今最前沿的智能视频技术，设计研制了智能交通综合管理系统，解决了交通行业目前面临的数据处理难题。本公司设计的智能交通管理系统可以在海量数据、恶劣网络环境和复杂业务处理情况下，实现大量图片、车辆数据、视频数据的时时网络传输和快速持久化存储，同时对任意站点的图像进行显示，对任意站点的视频进行流畅播放、实时进行比对报警，快速进行多条件检索，并且将各类多媒体数据和车辆数据合二为一。系统实现对目前的城市道路交通中异常行为的智能识别和自动报警等，从而减轻了交管监控人员的工作负担，提高了监测的准确度，使得交通管理工作更高效。

　　下面以博瑞凯诚智能交通管理系统（以下统称“博瑞系统”）为例，介绍和分析海量数据处理技术在智能交通综合管理系统上的应用。

　　三、博瑞系统设计应用

　　1、总体设计及其优点

　　博瑞系统充分发挥了前端摄像机的潜力，同时通过提高传统以太网的使用效率，实现了前端摄像机的功能多样化，同时提高了大量并发的视频和图片数据的传输和存储效率。

　　（1）提高前端设备在线率，通过改进前端设备的硬件软件，提高了设备的可靠性，丰富前端设备的功能，前端摄像机除了具备视频采集功能外，具备了车辆号牌识别，车型识别，车辆颜色识别，车辆超速检测，视频和图片长时间存储的功能。

　　（2）提高网络传输的效率，解决网络传输瓶颈，传统的以太网存在网络带宽利用率低的弊病，通过改进，使的网络传输发生了本质的提升，保证时时的视频和图片传输，避免交通高峰期带来的信息堆积和网络阻塞问题。

　　（3）使用分布式数据存储，增加存储容量，提高存储性能，通过使用分布式存储，加快了存储的速度，有效避免了存储瓶颈带来的存储压力，配合快速的网络传输，实现了数据的最短时间持久化。

　　（4）平台数据分流，使用分布式的存储理念和分布式数据库，加快数据库的反应速度，避免了海量数据过度集中带来的一系列数据库问题。提高后端各个服务的反应速度，进而提升了整体平台的反应速度和用户的使用体验。