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阿里云进军智慧交通野心不小

时间:2019-08-15 17:58:46 来源:互联网 阅读:0次

  12月 日,一则不太起眼的消息却引起了我们的注意:浙江省交通运输厅公布了一项新的试点项目,将高速公路历史数据、实时数据与路状况结合,基于阿里云大数据平台,预测未来一小时内的路况。结果是,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。

  乍一看没什么,但是,仔细分析的话,其实不一般。

  用信号收集数据

  首先是它获取数据的方式,不是 GPS,而是用信号。基本原理也很简单,在路上每隔一段距离就有通信基站,用户经过基站时,会有 打卡签到 的效果,通过这些数据,就可以比较准确的反映单位时间内该路段的实时路况。

  按照我们惯常的理解,通过进行定位,更多的是依靠度更高的 GPS,尤其是当我们使用高德、百度这样的地图 App 时。而使用信号定位的优势在于,从数据获取者的角度来看,它不需要用户打开地图 App 就可以获取大 置,更不用关心用户到底用的是哪款地图 App,只要用户有信号,就是一个有效的样本来源。

  至于精度,信号虽然不如 GPS 定位,但是对于实时路况来说,只要能分析出哪个区域的信号密度大,就可以一定程度上预测出路况。

  当然,这只是路况数据的来源之一,对于城市的交管局来说,还有其他一些方式可以获得路况信息,比如在地下埋的流量线圈,比如监控摄像头,比如出租车上传的信息。不过,类似流量线圈、摄像头这种方式,需要一定的硬件成本投入,地方政府往往不能支撑起这种投入,而且数据更新频率不快。所以, 众包 是现在很多城市交管局会采用的一种方式,比如前一阵高德就联合了不少城市,为他们的交管局提供交通数据信息。一方面,节约成本,另一方面,提升准确度和更新频率。具体到用信号这种方式,其实并不需要投入什么,只要有足够的通讯基站,就可以达到一定的效果,是很有性价比的一种解决方案。

  阿里的智慧交通野心?

  在浙江的这个案例里,收集来的数据结合某路段的历史数据以及路状况,会经过阿里云进行实时计算。要达到 91%的准确度,一定离不开强大的云计算能力,在这一点上,恐怕国内能做这件事的不多,而涉及到和政府合作,能胜任就估计更少。这项实验之所以发生在浙江,阿里在其中的作用也显而易见了。

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