面向开放环境的交通大数据时空一体化管理与应用是现代交通领域中的一个重要研究方向,特别是在信息化、智能化日益发达的今天。李清泉教授在2015年10月的演讲中探讨了这一主题,重点关注如何在开放环境中有效地管理和利用交通大数据。
交通数据与开放环境的结合带来了新的挑战和机遇。传统的交通数据主要来源于道路基础设施、车牌号识别、公交卡系统、视频监控和交通事故报告等常规来源。随着社交媒体、智能穿戴设备和各种基于位置的服务应用的普及,数据来源变得更为多样,包括微博、微信的地理位置信息、导航类APP和智能设备生成的数据。这些非传统数据源为交通管理提供了丰富的信息,但同时也引入了数据异构性的问题,包括数据的结构差异和语义理解差异。
面对数据异构性,关键的挑战在于地理编码,即如何将非地理位置信息转化为可定位的空间数据。此外,数据的质量控制也是一个难题,因为来自开放环境的数据可能未经统一标准处理,这在数据融合和分析过程中可能导致误差。为了应对这些问题,可以运用自然语言处理(NLP)、图像识别技术将非结构化或半结构化的数据转换为结构化信息,便于管理和分析。
在数据一体化模型构建中,接口设计至关重要,它连接了计算机数据与空间信息(GIS)以及交通/运输领域。通过建立时空多尺度的模型,可以将不同来源、不同形式的数据集成到一个统一的框架下。模型的语义部分定义了出行、路况等概念,而结构部分则采用了数据立方体的概念,以实现对时空交通属性的高效存储和处理。
聚合基准框架包括时间、空间和属性本体三个维度,其中本体提供了一个概念模型,确保数据的明确性和形式化,有助于不同来源数据的共享和互操作。在时间维度,可以进行实时、历史数据分析;空间维度涉及地理位置的精确度;属性本体则定义了交通事件的各种属性,如车流量、占有率、车速、排队长度等。
总结来说,李清泉教授的研究强调了在开放环境下交通大数据的时空一体化管理,涉及到数据的获取、整合、模型构建以及分析应用。通过解决数据异构性、地理编码和质量控制等问题,可以更好地挖掘交通大数据的潜力,服务于智慧城市的交通规划、实时路况监测和交通安全等诸多领域。