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【智慧交通專輯】串起人車路互動 台灣推動智慧交控的下一步

智慧交通異質資料融合 第一步與最後一步最艱辛

越多元的交通數據來源,越能確保整體資料及交控系統的穩定性。法新社

80%到90%的用路人每天的路徑重複,顯見交通的規律性與重複性,因此在智慧交通的應用中,主要以用路人、行人每日產生出具規律性、可以建立模型、並可預測的數據為基礎。然而,在演算法發展成熟的今日,建立模型已並非難事,不論是企業或政府公部門單位,都已經具備相當的軟體能力,門檻在於資料融合的熟稔度。

單一資料來源有其侷限性,因此在交通資料的蒐集上,會廣泛地採集數據。數據種類主要可以分為需硬體設備的:如以雷達計算車隊長度的車輛感測器、提供影像的監控攝影機、需要挖開地面埋設的地磁、能夠計算單一車輛在特定路段旅行時間的eTag資料等等;以及透過與不同產業介接而來的資料,如電信業者所掌握的手機信令、從Google Map介接的旅行時間、公車動態資訊,以及天氣資料。越多元的資料,越能確保資料的穩定,以及更加貼近真實。

與新北市政府合作改善汐止塞車問題的資拓宏宇智慧運輸事業處處長董尚義表示,以汐止一案為例,在這個標案中的資料採集模式,趨向使用不需要布建硬體、能夠經由介接取得的軟體資料,以達到減少成本的目的,透過演算法找到數據之間的關係,在建立交通模型之後,再經由交通公部門進行驗證。

這個作法,與桃園市運輸資訊中心的建設態度不謀而合,桃園市運資中心主任李慶憲表示,隨著智慧交控應用規模的擴大,讓既有的設備發揮最大的功效,才能降低擴展應用規模時的邊際成本。

而在整個異質資料整合的過程中,最花費心力就是取得多元數據與驗證資料。「取得多元數據」聽起來抽象,卻極大程度地取決於負責業者對多元資料的介接經驗與熟稔程度。董尚義表示,現今公部門將許多資料開放,鼓勵業者分析數據找出創新應用,然而對不同格式數據的上手效率與處理速度,會大程度地影響公共建設的進度。

最後一個關卡即是驗證。以大新竹運輸走廊改善計畫為例,這個計畫結合了新竹縣、新竹市的力量,合作改善慈雲路尖峰時段的壅塞問題。其中新竹市交通處的承辦科長林立偉表示,在整合了手機信令(CVP)、eTag(EVP)、影像資料之後,如何確保多元資料的結果與歷史資料相符,證明這個演算法可行,需要長時間的調校,而這個環節需要公部門與得標業者密切合作。

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