中国IDC圈12月3日报道,浙江省交通运输厅公布了一项新的试点项目:将高速历史数据、实时数据与路网状况结合,基于阿里云大数据平台,预测未来一小时内的路况。

结果显示,实时路况监测成本下降了90%,未来路况预测准确率在91%以上。这超过了微软同巴西一所大学的实验室成绩(80%),是目前全球已公开的最优结果。阿里云大数据计算服务(ODPS)为该项目提供了分析支持,并有多位数据科学家参与了联合研发。

大数据正在中国的交通领域展示出无限可能。无论是前一波的“智慧城市”浪潮,还是目前正在推进的“互联网+”行动,交通都被各地政府作为升级改造的核心,云计算和大数据成为主要手段。

阿里云

大数据如何预见未来

“我们可以预测高速路未来10分钟、30分钟,甚至一小时内各个路段的路况。”浙江交通信息中心主任韩海航表示。项目从9月底正式上线以来,经过对算法模型的不断调试,预测准确率整体稳定在91%以上。

预测主要基于三个因子:相关路段实时速度、历史平均速度、路网数据。实时速度的获取通过手机信令获取。当司机经过运营商基站时,形成的信令数据可以准确地反映出通过基站时的实时路况情况。韩海航介绍,相比传统感应器,这种方式至少降低了90%的成本,实施周期也大幅缩短。

有了实时车速,再结合已知的历史车速和路网数据,则可以建立全路网车速的时空演变模型,最终实现对高速路段未来车速的预测。这其中,算法模型和数据计算能力是关键。

阿里云资深数据科学家闵万里介绍,对于浙江省内1300多公里的高速路段,阿里云大数据计算服务ODPS的强大计算能力可以在20分钟完成历史数据分析,10秒钟完成实时数据分析。

大货车、公交车、红绿灯正在被重新计算

7月7日,贵州省驾驶员沈强(化名)驾驶车牌为贵F069xx的客车行驶在贵毕高速途中,接打电话,被云端的监管系统发现,运输公司就此对其做出严厉警告。

主要采用阿里云技术搭建的贵州公安交警云,除了具备路网监控、阳光警务等功能外,交警部门还通过云平台实现了对公路客运、旅游客运、危化品运输车等重点车辆的精确管理。半年时间,贵州全省共解聘存在危险驾驶行为的重点车辆司机371名。

除了监控重点车辆,贵州还在尝试改造红绿灯,让它能够思考。去年,贵阳市向阿里云天池大赛的选手开放了部分交通数据,以期通过对数据的挖掘、分析,建立智能调整红绿灯时间的算法模型,缓解城市交通拥堵。最终,最优的算法可让红绿灯前所有车辆的等待时间减少86%。

广州则在进行另外一种尝试:通过对公交车历史刷卡数据的分析来预测客流,为市民出行和公交调度提供参考。为此,他们联合阿里云天池大数据平台举办了“广东公共交通大数据竞赛”,向全世界招募数据爱好者。目前已有4227支队伍参赛。

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