Page 226 - 无线通信技术创新与应用

Innovation and Application of Wireless Communication Technology
无线通信技术创新与应用

有及时对此类数据进行剔除，经大数据处理所得结果便可能存在不适用性。因此，
交通管理部门应在数据收集环节严格遵守相关法律法规规定，避免采集与使用非
法数据，并为大数据系统建立安全可靠的数据采集与处理机制，防止非法数据的

入侵。对于采集数据中可能存在非法性的部分，应及时进行鉴别与判断。在进行
数据来源筛选时，也要注意仅收集官方数据或合作授权机构数据，以此保证数据
的真实性与合法性。
（四）多源数据融合

智能化交通管理的数据收集涉及多源数据融合，智能化交通管理所需数据庞
杂，需要从各种传感器、卫星导航、高清监控、识别设施、天气感应系统等来源
获取相应数据，并将多源数据进行有效融合实现科学计算，从而保证大数据技术
所得出数据的全面性与准确性。交通管理部门在进行此部分设计时，应当注意对

数据来源的鉴别，在确定数据来源后对其进行整合清洗，去除重复信息，对可用
数据进行标准化处理。完成此步骤后，将数据传输至相应的中央数据仓库，并对
其进行深度分析与计算，根据计算结果制定相应决策。

三、智能交通系统中的大数据应用方式

（一）数据收集
数据收集指的是使用大数据技术，对车辆行驶、交通运输等信息进行收集和
整合，通过感知设备获取信息，这是大数据应用于智能交通管理的基础和保证，

数据整合模块根据数据的实际需求、种类等多方面特征，从不同资源中获取信息，
并进行整合，之后将这些信息上传到信息管理模块，进行后续的处理。在这一过
程中，使用的主要是 WebService 接口、传感器等技术，通过技术整合，结合交
通管理的子系统，对数据进行处理和交换。

（二）信息处理
智能交通管理系统中有大量的数据信息，这些信息来源比较分散，处理方式
也多种多样，因此需要对收集到的信息进行充分处理，才能在管理系统中实现实
际应用。大数据中的信息处理模块，会基于数据挖掘、数据库处理等，实现多种

类型信息和数据的整合，然后进行综合分析，在技术层面判断交通信息。同时，
还要通过大数据平台验证信息数据的及时性和准确性，定期检验数据处理，保证
精准的数据收集，为居民提供动态的交通状况和出行信息。此外，智能交通管理

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