隨著中國成為“車輪上的國度”，擁堵、違章、事故、停車難等交通問題既是眾多“有車一族”的心頭之痛，也成為各城市管理者迫切需要解決的一項重大民生問題。實際上，交通問題的背后是海量數(shù)據(jù)的科學(xué)處理問題，“智慧交通”的實現(xiàn)或許才是真正的“治本”之策。隨著云計算大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，城市交通的種種難題迎來了解決的契機。作為中國領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)廠商，浪潮已經(jīng)開發(fā)出“智慧交通”的大數(shù)據(jù)解決方案，極大的推進了“智慧交通”藍圖的實現(xiàn)。
卡口系統(tǒng)：智慧交通的“阿喀琉斯之踵”
智慧交通是一個龐大而復(fù)雜的體系，包含汽車移動物聯(lián)網(wǎng)、城市交通管理與控制、城市交通信息服務(wù)、城市智能公交等幾個核心系統(tǒng)，每個系統(tǒng)都涵蓋交通信息的采集、處理、分析、反饋等多個環(huán)節(jié)。其中，作為城市交通管理與控制系統(tǒng)中的重要組成部分，卡口系統(tǒng)是當(dāng)前公安交管業(yè)務(wù)的重點，其“智慧”水平的高低，將決定整個城市交通管理與控制的效果是否能真正解決令人頭疼的交通難題。
道路卡口系統(tǒng)示意圖
卡口系統(tǒng)的前端由分布在城市各大小路口的卡口設(shè)備組成，包括高清攝像機、補光燈、嵌入式智能分析控制主機、光端機或光纖收發(fā)器等設(shè)備，主要完成紅綠燈狀態(tài)檢測、機動車違章行為檢測、違章圖片抓拍、補光燈控制、違章記錄本地儲存、相關(guān)信息網(wǎng)絡(luò)上傳等任務(wù)。而后端則需要龐大的數(shù)據(jù)存儲和處理平臺，進行視頻、圖片等各種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲、查詢、分析和處理，為相關(guān)交管工作提供數(shù)據(jù)決策依據(jù)。
卡口系統(tǒng)是目前公安交管系統(tǒng)中性能遇到瓶頸的最嚴重的環(huán)節(jié)，用戶的數(shù)據(jù)量和實時需求都對數(shù)據(jù)處理技術(shù)提出了巨大的挑戰(zhàn)。據(jù)測算，一個大型城市每年的交通數(shù)據(jù)量約可達到PB級別，而且數(shù)據(jù)類型極為繁雜。而從管理者實際需求來看，以套牌車追蹤和違章車輛報警兩個交通管理主要功能點為例，需要在實時返回結(jié)果的情況下將識別的車牌號與數(shù)據(jù)庫進行比對，并做出提示。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫無法實時實現(xiàn)這一功能需求，因此在處理類似的海量數(shù)據(jù)的快速處理及搜索時，需要采用新興的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，在滿足需求的同時也使得硬件資源的價值最大化。
大數(shù)據(jù)技術(shù)作為目前科技領(lǐng)域最前沿的新興技術(shù)，可通過數(shù)據(jù)采集、分析處理、可視化展示及發(fā)布交通流參數(shù)、事件等動態(tài)交通信息，為城市道路現(xiàn)代化監(jiān)控系統(tǒng)的建立提供一流的交通信息支持與技術(shù)服務(wù)。
大數(shù)據(jù)分析平臺組件圖
HBase賦予交通更智慧的“眼睛”
目前，最主流的大數(shù)據(jù)技術(shù)非Hadoop莫屬，是當(dāng)下大數(shù)據(jù)平臺中應(yīng)用率最高的技術(shù)。作為Hadoop平臺上的子項目之一，HBase是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統(tǒng)，利用它可在低價服務(wù)器上搭建起大規(guī)模結(jié)構(gòu)化存儲集群，在實現(xiàn)在線實時海量數(shù)據(jù)處理方面體現(xiàn)出了巨大優(yōu)勢。在交通業(yè)務(wù)中使用HBase技術(shù)來提升卡口系統(tǒng)的性能和服務(wù)質(zhì)量，成為了當(dāng)前大數(shù)據(jù)時代，化解城市交通難題的明智之選。
面對駁雜的數(shù)據(jù)類型、龐大而增長迅速的數(shù)據(jù)量、以及管理者對于快速響應(yīng)的需求，浪潮大數(shù)據(jù)技術(shù)是如何在技術(shù)層面面面俱到滿足需求的？下面將針對公安交管的具體業(yè)務(wù)需求來予以說明：
數(shù)據(jù)存儲
卡口系統(tǒng)是公安交管業(yè)務(wù)的重點，卡口過車數(shù)據(jù)一般包括卡口編號、車道編號、號牌號碼、號牌顏色、號牌類型、過車時間、過車速度等屬性信息。由于HBase數(shù)據(jù)表的特性，在卡口過車數(shù)據(jù)表的設(shè)計時，可以以車牌號與過車時間為主鍵，這樣在進行卡口過車記錄查詢時，可以同時以號牌號碼和過車時間為查詢條件。
布控車輛報警
當(dāng)車輛通過卡口時，攝像頭拍攝過車圖片并快速識別出車牌號等車輛信息，利用HBase技術(shù)對該車牌號進行高速比對分析，檢查該車是否在布控車輛范圍內(nèi)，當(dāng)識別的車牌號符合布控車輛的特征時，系統(tǒng)會發(fā)出實時告警，報警信息中包括車牌號碼、車速、車型、車輛通過時間、車輛圖片等，方便辦案警員快速做出響應(yīng)。
套牌車分析
系統(tǒng)設(shè)定一個閥值，指定每兩個卡口之間的距離內(nèi)行駛速度。當(dāng)在兩個卡口內(nèi)監(jiān)測到同一車牌號，但是在這監(jiān)測的時間段內(nèi)無法從一個卡口行駛到另一個卡口時，可以斷定其中一輛車屬于套牌車，系統(tǒng)會對這兩輛車做出報警，并提示警員快速做出處理。
車輛軌跡分析
選擇某一重點車輛，查詢該時間段內(nèi)經(jīng)過的所有卡口，并在警用地理信息系統(tǒng)上顯示該車輛的歷史行駛軌跡。
伴隨車輛識別
能夠自動分析出某一輛車在選擇的時間范圍內(nèi)，在其所經(jīng)過的各個卡口時的前后一段時間間隔（如：前后30秒）內(nèi)均同時出現(xiàn)過的車輛信息。
浪潮智慧交通大數(shù)據(jù)解決方案拓撲圖
HBase只是冰山一角浪潮大數(shù)據(jù)能做的更多
浪潮大數(shù)據(jù)技術(shù)在智慧交通方面的成功應(yīng)用，僅僅是大數(shù)據(jù)處理技術(shù)中的冰山一角，大數(shù)據(jù)不僅包括Hadoop分布式并行計算技術(shù)，還包括MPP（海量并行處理）技術(shù)、HBase技術(shù)Stream（流處理）技術(shù)等等。無論是從數(shù)據(jù)存儲層面，還是從查詢請求層面，分布式存儲不僅解決了客戶的海量數(shù)據(jù)存儲問題，還利用分布式查詢請求解決了客戶的實時或準實時查詢需求。
因此，未來的大數(shù)據(jù)應(yīng)用將采用分布式存儲計算與廉價服務(wù)器集群相結(jié)合的形式，使用Hadoop作為海量數(shù)據(jù)的存儲，使用MPP技術(shù)作為數(shù)據(jù)處理、集散的底層支撐，并輔以Stream技術(shù)來實現(xiàn)Real-Time應(yīng)用展現(xiàn)。
可以預(yù)見，大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展能讓我們在不遠的未來看到智慧交通的實現(xiàn)，日益惡化的城市交通狀況也能得到有效改善。
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