Mitä vaaditaan reaaliaikaisen liikenteen tilannekuvan rakentamiseen?
Modernin liikennejärjestelmän toiminta nojaa vahvasti reaaliaikaiseen tietoon liikennevirroista, olosuhteista ja tapahtumista. Tehokas tilannekuva vaatii monipuolisia mittausteknologioita, luotettavaa tiedonsiirtoa, edistyneitä tiedonhallinta- ja analytiikkaratkaisuja sekä tehokasta visualisointia.
Kokonaisvaltainen liikenteen tilannekuva yhdistää eri tietolähteet saumattomaksi kokonaisuudeksi, jonka auttaa parantamaan liikenteen turvallisuutta ja sujuvuutta sekä mahdollistaa nopeamman reagoinnin muuttuviin tilanteisiin. Siitä on apua myös liikennejärjestelmän suunnittelussa ja kehityksessä.
Mitä tarkoittaa reaaliaikainen liikenteen tilannekuva?
Reaaliaikainen liikenteen tilannekuva on kattava näkymä liikennejärjestelmän nykyhetkisestä toiminnasta. Se kokoaa yhteen tiedon liikennemääristä, ajoneuvojen nopeuksista ja suunnista, ruuhkatilanteista, onnettomuuksista, sääolosuhteista ja muista liikenteeseen vaikuttavista tekijöistä. Tilannekuva tarjoaa siis kokonaisvaltaisen ymmärryksen siitä, mitä liikenteessä tapahtuu juuri nyt.
Perinteisestä liikenteen seurannasta reaaliaikainen tilannekuva eroaa merkittävästi. Kun perinteinen seuranta perustuu usein historiatietoihin ja tilastollisiin malleihin, reaaliaikainen tilannekuva hyödyntää jatkuvasti päivittyvää dataa. Tämä mahdollistaa nopean reagoinnin muuttuviin tilanteisiin ja tarkemman liikenteen hallinnan.
Nykyaikaisessa liikenteen hallinnassa reaaliaikainen tilannekuva on keskeinen työkalu. Sitä hyödynnetään liikenteen ohjauksessa, häiriötilanteiden hallinnassa, ruuhkien ennaltaehkäisyssä ja liikennevirtojen optimoinnissa. Tilannekuva tukee sekä liikennesuunnittelua että kaupunkien päätöksentekoa, mahdollistaen liikennejärjestelmän tehokkaamman, ympäristöystävällisemmän ja turvallisemman toiminnan.
Lue lisää: Kuopio kehittää liikenteen tilannekuvaa
Millaisia tietolähteitä tarvitaan reaaliaikaisen liikenteen tilannekuvan luomiseen?
Monipuoliset tietolähteet muodostavat reaaliaikaisen liikenteen tilannekuvan perustan. Sen muodostamiseen tarvitaan erilaisia sensoreita ja mittausteknologioita, jotka mahdollistavat kattavan tiedonkeruun liikenneympäristöstä.
Liikenteen mittaamiseen käytetään esimerkiksi induktiosilmukoita, tutkatekniikkaa, tekoälypohjaisia kameroita ja laserskannereita, jotka muun muassa laskevat ja tunnistavat erilaisia liikkumismuotoja ja niiden sijaintia ja suuntaa.
Liikenneympäristöstä mitattuun dataan voidaan yhdistellä myös avoimista tietolähteistä saatavaa tietoa, esimerkiksi Digitrafficin, Traficomin, Digi- ja väestörekisterikeskuksen sekä Ilmatieteen laitoksen tarjoamana. Esimerkiksi ajoneuvorekisteritietokannasta tuodulla datalla saadaan selville ajoneuvojen käyttövoimia ja päästöarvoja, joilla tilannekuvaa saadaan laajennettua myös liikenteen päästötilanteen seurantaan.
Lue lisää Nodeon Asgard Analysis liikennetiedon hallinnan ratkaisusta
Miten data käsitellään toimivaksi liikenteen tilannekuvaksi?
Raakadatan muuntaminen hyödylliseksi liikenteen tilannekuvaksi vaatii useita tiedonkäsittelyn vaiheita. Prosessi alkaa tiedon keräämisestä ja sen siirtämisestä keskitettyyn järjestelmään tietoliikenneverkon kautta. Esimerkiksi Nodeonin Asgard Edge -reunaälyratkaisu helpottaa liikennetiedon keruuta ja jakelua, sekä mahdollistaa sen välittämisen avoimesti ja riippumattomasti mihin tahansa järjestelmään.
Kun data on kerätty, se ensin validoidaan ja puhdistetaan mahdollisista virheistä. Validointi on kriittinen vaihe, joka varmistaa että analysoitava tieto on laadukasta ja luotettavaa. Puutteellinen tai virheellinen data voi johtaa vääriin johtopäätöksiin ja heikentää koko tilannekuvan arvoa.
Puhdistettu data viedään liikennetiedon hallinta- ja analytiikkajärjestelmiin, jotka tunnistavat siitä merkityksellisiä malleja ja trendejä. Edistynyt analytiikka hyödyntää erilaisia algoritmeja ja tekoälyä tunnistaakseen esimerkiksi ruuhkatilanteita, poikkeavia liikennevirtoja tai onnettomuusriskejä. Näiden analyysien pohjalta voidaan muodostaa kokonaiskuva liikenteen nykytilanteesta. Ratkaisut, kuten Nodeon Asgard Analysis tarjoavat monipuolisia ja selkeitä raporttinäkymiä tähän tietoon.
Liikenteen digitaalisen kaksosen muodostaminen on yksi edistyneimmistä tiedonkäsittelyn muodoista. Digitaalinen kaksonen on virtuaalinen malli, joka simuloi liikennejärjestelmän toimintaa reaaliaikaisen datan pohjalta. Se mahdollistaa erilaisten skenaarioiden testaamisen ja ennusteiden tekemisen, tukien sekä operatiivista toimintaa että pitkän aikavälin suunnittelua.
Millainen IT-infrastruktuuri vaaditaan reaaliaikaisen liikennetiedon käsittelyyn?
Reaaliaikaisen liikennetiedon käsittely asettaa merkittäviä vaatimuksia IT-infrastruktuurille. Järjestelmien on pystyttävä käsittelemään suuria tietomääriä nopeasti ja luotettavasti, mikä edellyttää tehokkaita palvelimia ja tietoliikenneyhteyksiä.
Pilvipohjaiset ratkaisut ovat yleistyneet liikennetiedon käsittelyssä niiden skaalautuvuuden ja joustavuuden ansiosta. Pilvipalvelut mahdollistavat kapasiteetin nopean lisäämisen tarpeen mukaan ja tarjoavat kustannustehokkaan tavan käsitellä vaihtelevia datamääriä. Liikennedata ja analyysit voidaan siirtää pilveen reaaliajassa, mikä mahdollistaa tiedon nopean hyödyntämisen.
Tietoliikenneyhteyksien luotettavuus ja nopeus ovat kriittisiä tekijöitä reaaliaikaisen tilannekuvan ylläpitämisessä. Järjestelmien välisten rajapintojen on toimittava saumattomasti, ja tiedonsiirron on oltava riittävän nopeaa reaaliaikaisuuden säilyttämiseksi. Tämä edellyttää huolellisesti suunniteltua verkkoinfrastruktuuria ja tehokkaita tiedonsiirtoprotokollia.
Tietoturva on myös keskeinen osa IT-infrastruktuuria. Liikennejärjestelmät ovat yhteiskunnan kriittistä infrastruktuuria, ja niiden tietoturvasta on huolehdittava erityisen tarkasti. EU:n NIS2-direktiivi asettaakin uusia vaatimuksia teknisten järjestelmien toiminnalle ja tiedonhallinnalle, korostaen kyberturvallisuuden merkitystä älykkäissä liikennejärjestelmissä.
Kuinka reaaliaikainen liikenteen tilannekuva visualisoidaan käyttäjille?
Karttapohjaiset ratkaisut ovat yleisimpiä visualisointitapoja liikennetiedolle. Ne tarjoavat intuitiivisen tavan hahmottaa liikennetilannetta maantieteellisessä kontekstissa. Karttanäkymiin voidaan liittää erilaisia tietokerroksia, kuten liikennemäärät, nopeudet, ruuhkat ja häiriöt.
Liikennetiedon analyysejä voidaan tarjota myös raporttimuodossa erilaisina visuaalisina graafeina, jotka auttavat hahmottamaan reaaliaikaisen tilannekuvan lisäksi myös historiallisia trendejä sekä eri tekijöiden, kuten säätilojen vaikutuksia liikenteeseen.
Digitaalinen kaksonen mahdollistaa liikennejärjestelmän toiminnan ymmärtämisen enstistä kokonaisvaltaisemmin ja visuaalisemmin, käyttäjän voidessa tarkastella aitoa liikennetilannetta. Karttapohjainen digitaalisen kaksosen esittäminen onkin Nodeon Asgard Analysis -ratkaisun viimeisin ominaisuus.
Miten päästä alkuun?
Reaaliaikaisen liikenteen tilannekuvan rakentaminen vaatii asiantuntemusta tarvittavista mittausteknologioista, tiedonkeruusta, -siirrosta, keskittämisestä ja jakelusta, isojen datamassojen hallinnasta sekä tietojärjestelmien kehityksestä ja integraatioista. Erityisen tärkeää on myös liikenneympäristöjen tuntemus ja toimialakokemus, jonka turvin projekti saadaan toteutettua luotettavasti ja osaavasti.
Nodeonin pitkä asiantuntemus liikenteen infrahankkeissa, syvällinen ymmärrys liikenneteknisistä haasteista sekä vahva teknologiaosaaminen mahdollistavat liikenteen tilannekuvaratkaisun sujuvan kehittämisen. Nodeon Asgard -tuotteemme ovat valmiita ratkaisuja, joiden kautta liikenteen tilannekuvan muodostaminen onnistuu kaupungilta helposti joko täysin tuotepohjaisesti tai räätälöimällä omiin tarpeisiin sopivaksi.
Tutustu Nodeon Asgard -ratkaisuihin
Ota yhteyttä!
Asiantuntijamme juttelevat mielellään lisää tarpeistasi.
Ajankohtaista
Turvallisella PLC-kehityksellä kyberkestävää infraa
Lue lisää
Älykkäät kaupungit kehittävät luontoelämyksiä kävijätiedon avulla
Lue lisää
Himmennysprofiileilla jopa 33 % energiansäästö LED-ulkovalaistukseen
Lue lisää
Kyberharjoituksella varmuutta kriisitilanteisiin
Lue lisää
Älykkäillä ratkaisuilla houkuttelevuutta raideliikenteeseen
Lue lisää
Tutkat yhä suositumpia korvaajia induktiivisille silmukoille
Lue lisää
Vie Eco-Counter datasi validointi uudelle tasolle
Lue lisää