大数据 ›› 2015, Vol. 1 ›› Issue (4): 81-96.doi: 10.11959/j.issn.2096-0271.2015042

• 研究 • 上一篇    下一篇

城市交通大数据技术及智能应用系统

熊刚1,2,董西松1,2,3,朱凤华1,2,季统凯2   

  1. 1 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室 北京 100190
    2 中国科学院云计算中心 东莞 523808
    3 青岛智能产业技术研究院 青岛 266109
  • 出版日期:2015-11-20 发布日期:2020-09-28
  • 作者简介:熊刚,男,博士,现任中国科学院自动化研究所研究员,中国科学院云计算中心自动化所东莞研究院首席科学家等职务,主要从事智能交通、智能制造、云计算和大数据管理相关领域的理论研究和应用实践工作。先后主持芬兰科学院、芬兰技术创新局和国家自然科学基金、科学技术部“973”计划、“863”计划、工业和信息化部、广东省科学技术厅和中国石油化工集团公司等资助的科研项目40余项,总经费1亿多元。主编专著1本,参与专著章节4章。发表论文250余篇,其中SCI和EI检索论文135篇。申请或授权专利40多项,其中PCT国际专利4项。登记软件著作权50多项。历任中国863/CIMS会员、浙江大学副研究员、芬兰科学院研究员、坦佩雷理工大学高级研究员、芬兰NOKIA公司全职专家、美国Accenture和Chevron公司的资深ERP顾问等职务。2002年成为IEEE通信、计算机专业委员会高级会员。先后获得国家教育部等部委的科技奖励3项,担任国家自然科学基金委、科学技术部、工业和信息化部、广东省科学技术厅等的科技项目评审专家。|董西松,男,博士,现任中国科学院自动化研究所助理研究员,青岛智能产业技术研究院及中国科学院云计算中心自动化所东莞研究院助理研究员,主要研究方向包括复杂系统的建模与控制、智能交通等。主持广东省科学技术厅专项、交通运输部项目及横向课题共4项,参与国家自然科学基金、“973”计划、“863”计划、教育部、中国科学院、广东省科学技术厅项目共30余项;撰写专著章节5章,发表论文60余篇,其中SCI 检索9篇,EI检索28篇;申请专利7项;获第五届ABB杯全国自动化系统工程师论文大赛一等奖。|朱凤华,男,博士,现任中国科学院自动化研究所副研究员,中国科学院云计算中心自动化所东莞研究院副院长。在基于ACP方法的平行交通控制与管理方面有长期的工作积累,参与国家发展与改革委员会和交通运输部联合实施的“基于物联网的城市交通应用示范”项目;起草完成了城市交通信号控制领域的核心国家标准GB/T 20999《交通信号控制器与上位机间通信协议》。主持1项国家自然科学基金项目,获北京市科技进步奖二等奖、公安部科技进步奖三等奖、中国自动化学会技术发明奖一等奖,2010年获得北京市优秀青年工程师称号;发表6篇国际期刊论文和18篇国际会议论文,申请PCT国际专利1项,国内专利10余项。|季统凯,男,博士,中国科学院云计算中心主任、研究员,国云科技股份有限公司董事长,中国云计算专家委员会委员、中国大数据专家委员会产学研应用组组长、国家发展与改革委员会ICC专家库专家、工业和信息化部云计算研究中心专家、广东省云计算联盟副主席。自2008年3月起,主导电子信息领域新兴技术——云计算在东莞的落地实施,先后主持和参与了10多项国家、省市级科研项目;带领团队申请发明专利45项,申请PCT国际发明专利3项,取得计算机软件著作权25项,获得授权实用新型20项,在国内外重要会议及期刊上发表论文30余篇。曾获得2010年度中国产学研合作创新奖、中国科学院院地合作奖先进个人一等奖、中国人民解放军总参谋部全军科学技术进步奖二等奖等。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(71232006);国家自然科学基金资助项目(61233001);国家自然科学基金资助项目(61174172);广东省科学技术厅基金资助项目(2014B090902001);广东省科学技术厅基金资助项目(2014B010118001);广东省科学技术厅基金资助项目(2014A010103004);东莞市引进创新领军人才项目(熊刚);广西省科学技术厅基金资助项目(14125008-1-12)

Big Data Technologies and Intelligent Application System for Urban Transportation

  1. 1 The State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China
    2 Cloud Computing Center, Chinese Academy of Sciences, Dongguan 523808, China
    3 Qingdao Center for Intelligent Systems and Technology, Qingdao 266109, China
  • Online:2015-11-20 Published:2020-09-28
  • Supported by:
    The National Natural Science Foundation of China(71232006);The National Natural Science Foundation of China(61233001);The National Natural Science Foundation of China(61174172);Guangdong Province S&T Department Project(2014B090902001);Guangdong Province S&T Department Project(2014B010118001);Guangdong Province S&T Department Project(2014A010103004);The Innovation and Entrepreneurship Leading Talent of Dongguan (Xiong Gang);Guangxi Province S&T Department Project(14125008-1-12)

摘要:

城市交通大数据具有种类繁多、异质性、时空尺度跨越大、动态多变、高度随机性、局部性和生命周期较短等特征,如何有效地采集和利用交通大数据,满足高时效性的交通行政监管、交通企业经营管理、交通市民服务等应用需求,是城市交通和智慧城市面临的前所未有的机遇和挑战。重点分析总结了城市交通大数据的若干研究内容及核心技术,提出了城市交通大数据智能应用系统解决方案,列举了几种典型应用,在城市交通和智慧城市领域的大数据研发和应用领域进行了初步探讨。

关键词: 城市交通, 大数据, 云计算, 物联网

Abstract:

Urban traffic big data has such characteristics as various types, heterogeneity, large temporal and spatial scales, highly dynamic and random, localization and short life cycle.How to effectively collect and utilize the traffic big data to serve the real-time traffic administrative supervision, efficient operations of transportation enterprise, traffic services and other application needs, are unprecedented opportunities and challenges of urban transportation and smart cities.Several big data core technologies for urban transportation were summarized, and an intelligent application system solution was proposed, and some typical application was listed.In short, big data research and its application cases in the field of urban transportation and smart city were initially discussed.

Key words: urban transportation, big data, cloud computing, internet of things

中图分类号: 

No Suggested Reading articles found!