Page 97 - 运鑫服饰画册
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基于车联网、大数据的融合创新应用研究 PAGE/96
1. 融合 5G-V2X 通信的智慧交通云服务平台的研发与应用
项目简介
四川省科技计划项目（重点研发类）项目“融合 5G-V2X 通信的智慧交通云服务平台的研发与应用”，利用机器学习
相关技术，选择深度学习领域中的图卷积神经网络作为主要的交通预测手段，建立了交通流量预测模型，结合实际交通环
境中存在的复杂情形，设计并开发了融合 5G-V2X 通信的智慧交通服务平台。
5G-V2X 智慧交通服务平台有三个层面的应用技术，分布在“端 - 管 - 智”层面上，“端”层面为实现汽车和路侧设
施的智能化，网联化，关键技术包括车载操作系统技术、传感器采集技术等；“管”层面为一体化大数据服务平台，包括
数据的分布式计算、流式处理等；“智”层面是交通智能模型，包括机器学习算法、人工智能方法等。其关键技术如下：
①车联网数据通信技术（5G-V2X）
车联网无线通信技术（5G-V2X）是将商用车与一切事物相连接的新一代技术。项目以 5G 进行交通流量信息高速传输，
来完成商用车 V 与车以外的任何信息 X 进行交互。V2X 控制功能（V2X control function）位于核心网，以实现 V2X
通信向 UE 提供必要的参数以执行相关网络动作，并且还可将 V2X 应用服务器部署于网络之外，通过车企、移动运营商或
第三方来运营，解决过去商用车企担心的依赖C-V2X会导致驾驶业务被电信运营商所控制的技术问题。此外，在无线通信中，
移入边缘计算促使更多的数据计算和存储从“核心”下沉到“边缘”，达到解决传输时的时延和网络负荷问题，提升 V2X
功能。
②大数据分布式计算技术
智慧交通一体化平台需要对所有非结构化、半结构化、
结构化交通数据完成高性能、分布式计算，并将计算结果
高效及时传送给客服端，从而对区域交通流进行预测。由
于交通数据频率高、变化快、数据体量大，为了保证平台
的正常运行以及用户体验，基于内存计算的 Spark 分布
式大数据处理是本项目应用的关键技术。该技术不同于传
统的分布式计算引擎 MapReduce，可以实现数据最大程
度地内存迭代计算，极大地提升了大数据处理效率，提高
了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错
性和高可伸缩性。通过该技术，Spark 理论上可以将 Ha-
doop 集群中的应用在内存中的运行速度提升 100 倍，甚
至能够将应用在磁盘上的运行速度提升 10 倍。Spark 分
布式并行原理如图所示。
Spark 分布式并行运行原理
