智能交通大数据与云应用与解决方案

智能交通大数据及云应用平台解决方案

随着日益增长的交通“大数据”，给交通管理创新带来的新挑战，以及对交通管理工作提出的新要求，交通信息化建设必然步入云计算智慧应用阶段，利用云计算破解当前诸多交通瓶颈问题。

什么是交通大数据

交通概念很大，所涉及的范围很广，如城市道路交通指数、地铁运行数据、一卡通乘客刷卡数据、港口集装箱数据、机场航班数据、轨道交通运营数据、远洋及内河航道船舶数据、物流车辆及货物数据、公交车实时数据、出租车行车数据、空气质量状况、气象数据、道路事故数据、高架匝道运行数据、以及衍生的相关拥堵、事故、违法信息等都属于交通数据。我们通常所提的城市公安交通管理大数据是指在城市智能交通建设和运营的过程中，从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的大量数据，并借助信息化手段将这些相互关联的数据整合到一起（比如车辆信息、地图信息、人员信息、违规违章记录信息等等），形成一个有价值数据链，从而知道城市交通信息化建设，为公安交通实战应用服务，为市民出行服务。

什么是云分析

云分析系统具备超高的计算性能，单机设备每天处理的信息量最大高达2000万张图片。云分析具备对卡口、电警以及部分监控设备拍摄的车辆图像信息的结构化智能分析功能，主要包括识别图像中车辆的品牌、型号、年款、车身颜色、类别、异常特征（如遮挡面部、遮挡号牌）、唯一性局部特征（如年检标志、车内饰物）等关键信息。

可对提交的图像中的车辆车牌颜色及车牌号进行二次识别，通过大数据进行，时间、地理、轨迹等的对比识别，以得出分析结果。

过去几年，智能交通系统建设取得了长足的进步与发展，针对道路交通违法、交通安全等，不断在不同的时间，不同的阶段建立了交通卡口、违法检测、道路智慧监控、交通事件监测等信息化系统，但这些信息化系统所采用的设备、平台均来自于不同的厂家，采用的标准，上下级不能很好的实现级联，与公安系统融合度不高，无法进行集中管理，资源共享，发挥统一的实战作用。

不同时期，不同阶段建设的信息化系统，技术路线，功能性能指标各异，在套牌、摘牌、故意遮挡号牌等涉车案件中，不能找到行之有效的手段处理。

现阶段，交通违法行为导致的交通安全、道路交通事故问题依然突出，交通违法管理的颗粒度也越来越细，道路交通安全法也不断的修正以满足交通管理工作的需要。其中，不系安全带、开车打电话等违法行为纳入了处罚范围，而过去建设的卡口系统绝大多数不具备这些功能，不能很好的服务公安交通管理需要。

云分析系统的出现，问题将迎刃而解。云分析系统创新型引入GPU+CPU 的设计理念，单台设备每天最高处理性能达到2000万张图片，提取车牌号、车身颜色、车标、子品牌、车型、车脸等交警实战所需的结构化信息，并能够自动甄别不系安全带、打电话等违法行为，为公安交通管理提供全新的技术手段和业务体验。

系统设计

系统中采用的设计方法和技术路线在实战应用技术中处于领先地位，软件的设计先进灵活，便于升级以及与其它系统的互联互通。系统涵盖了目前实战应用所涉及的一系列技术，如：图像预处理、信息筛查、电子地图轨迹分析等，在此基础上融合了车型建模、车牌识别、车标识别、运动目标检测和行为分析、图片检索等智能视频图像分析技术，创新性的实现了“车脸识别”、“不系安全带检测”等功能，创造性的使用云分析实现超大数据量的图片二次识别，为用户提供超高性价比的解决方案。

系统设计时，对需要实现的功能进行合理的配置，且配置具有良好的兼容性和扩展性；通过提供二次开发接口，支持用户利用本系统自主开发新功能，满足业务需求。

系统具有开放性的标准体系，后端基于开放式的TCP/IP网络系统进行设计，支持多种网络协议，便于和各系统间的互联、互通、互控，遵循规范的通用接口标准，使系统对硬件环境、通信环境、软件环境、操作系统之间的相互制约和影响减至最小。

具有良好的人机交互界面，尽可能避免出现繁琐操作实现某项具体业务应用的情形。系统在体系设计及工程实施中应根据用户使用需求充分考虑性能优化，

在合理时间范围内，尽可能缩短系统的操作响应时间；系统维护也应在合理范围内尽可能简化，使操作人员能快速地学习和掌握系统操作。

系统涵盖了目前交通管理业务应用所涉及的一系列技术，如：图像接入、通用解码、转码、图片索引、车型建模、图像预处理、信息筛查、电子地图轨迹分析、套牌分析等。基于云分析的二次识别方案配合大数据的高效查询、检索、研判方案，构筑了智能交通综合管控平台的数据底层支持优秀架构，为交警实战业务应用提供了极佳的用户体验。

1.1 系统架构指挥中心监控大屏室外交通诱导屏交通广播电视台交通电视台服务网站接处警系统平面媒体

公安局交警总队交通支队交通大队政府相关部门社会公众

基础数业务数交换数关系数据库监控交通手机应用

系统的使用者通常为指挥中心调度人员、指挥中心带班领导、支/总/大队的主管领导、交通秩序管理人员、大队分控中心人员、路面执勤民警等。系统维护的职责则由运维工程师和系统管理员完成。

主要的关键业务应用包括交通状况监测、日常组织与管控、应急指挥与协作、信息研判分析等方面，主要是应对城市交通管理的现状实时监视、日常业务处置、突发事件应对、交通数据挖掘研判等业务需求。

辅助核心业务的是一系列的支撑应用，包括基础数据管理（路网信息、设备设施信息）、警力资源管理（警员信息、警车信息、装备信息）、电子地图管理、系统配置管理。

在应用层下面是支持业务应用的支撑层，在这层完成对信息的采集、汇聚、加工、存储、交换等处理操作，同时支撑层还内包消息服务器、GIS地图中间件、视频服务、诱导服务等信令及数据的服务或中间件。

最下端为数据感知层，包括业务子系统及设备，为各类交通信息的原始数据来源，如GPS车辆轨迹信息、视频信息、通行车辆信息、交通流信息、施工占道信息、交通管制信息、气象信息等。

●视频大数据技术平台

视频大数据技术平台负责存储和提取处理视频、图片等非结构化数据，通过视频结构化技术，可挖掘出视频图像中的人、车、物、事件等结构化信息，进一步用于大数据的分析挖掘。同时，视频大数据技术平台可提供视频摘要、视频浓缩、视频质量诊断等智能分析服务，使上层应用提高视频处理的效率。

●通用大数据技术平台

通用大数据技术平台提供基于Hadoop和Spark的分布式存储、分布式计算等能力，负责整合并管理海量的结构化、半结构化、非结构化数据，具备高度的可扩展性，可将数千台的廉价服务器组建成一套庞大的云存储系统、一台超级计算机。基于Spark架构的内存运算，速度比传统的Hadoop快10~100倍，适合交通行业对时间要求的流式计算需求。

●行业大数据能力平台

能够针对海量数据进行快速检索、快速统计分析，同时能够进行深度的关联分析，挖掘出其中有价值的信息。行业大数据能力平台以接口的方式为上层应用提供服务。

●大数据运维平台

负责对整个大数据平台进行部署、配置、管理、监控，通过自动化安装的方式，方便用户架设大数据平台。同时，通过可视化界面，可以形象地获知整个平台的运行状况。随着业务的发展，当平台需要升级或扩容时，可方便的通过该工具进行调整。

1.1.1 视频大数据技术平台

1、视频云存储

视频云存储系统解决百PB 级视频基础数据视频数据的低成本、高可靠存储，支持视频流数据的高并发I/O 。存储节点管理节点管理节点

管理节点存储节点存储节点

前端

视频云存储系统架构图

2、视频云分析

视频云分析平台则是通过整合用户现有的数据中心分析设备，对过车视频、过车图片等数据进行进一步分析，其中中心分析设备采用分布式计算节点集群的方式，能够提供基于任务自动负载均衡的数据处理方式，解决从海里视频图像数据中解析出来的视频结构化数据的需求。

视频云分析方案架构图

具体包括以下模块：

●特征提取模块

特征提取模块负责对实时或历史视频图像中的结构化信息进行提取，包括人、车、物等特征信息。提取出的信息存储于大数据系统中，并作为DataEngine 进一步分析的数据基础。

●行为分析模块

行为分析模块负责对实时或历史视频图像中的行为信息进行分析，分析结果可作为上层应用报警的依据，同时行为信息作为结构化数据，可存储于大数据系统中，并作为DataEngine进一步分析的数据基础。

●音频分析模块

音频分析模块负责对音频进行分析，识别异常音源，分析结果可作为上层应用报警的依据。

●以图搜图模块

以图搜图模块负责对大数据系统中的图片数据进行分析比对，并按相似度返回图片列表。以图搜图模块支持对人脸图片的搜索，支持对车辆图片的搜索。

●隐私保护模块

隐私保护模块负责对实时或历史视频图像中的人体影像进行模糊处理，保护个人隐私。

●视频摘要模块

视频摘要模块负责对实时或历史视频进行摘要处理，提取出视频中有用的信息，合并到同一个背景中，以此缩短视频播放时间。视频摘要可有效缩短用户观看视频的时间，提高工作效率。

●视频浓缩模块

视频浓缩模块负责对实时或历史视频进行浓缩处理，视频中有事件出现时进行慢放，无事件时进行快放，以此缩短视频播放时间。视频浓缩可有效缩短用户观看视频的时间，提高工作效率。

●视频质量诊断模块

视频质量诊断模块负责对实时视频流进行质量诊断，以巡检的方式对前端接入视频流进行分析，实时发现摄像机是否在线、画面是否正常等问题。

●视频图像增强复原模块

视频图像增强复原模块负责对实时或历史视频图像进行增强复原，对效果较差的视频、图像进行智能修复并增强处理。

1.1.2通用大数据技术平台

通用大数据技术平台是大数据的存储和计算中心，具有分布式、统一存储、统一访问、动态扩容的特点，用于汇集视频、图像、报警、卡口信息、位置信息、案事件等大数据，为数据的综合利用提供支撑。

系统技术架构图

分布式文件系统HDFS 2.0：运行在通用硬件上的可扩展高容错的分布式文件系统，已经成为海量数据存储的事实标准。负责海量数据存储，将数据分散存储在多台独立的设备上，系统采用可扩展的体系结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用元数据服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。

分布式资源管理YARN：分布式资源管理框架，负责计算、存储资源的管理，用以提高分布式集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。

分布式计算Map/Reduce：分布式计算框架，负责将一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。

分布式数据库HBase：一个分布式的、按列存储的、多维表结构的实时分布式数据库，用于存储粗粒度的结构化数据，适合构建高并发低延时的在线数据服务系统。

全文检索引擎Solr：一个基于Lucene构建的开源，分布式，RESTful搜索引擎，设计用于云计算中，能够达到稳定、可靠、快速实时搜索。

智能交通视频监控系统解决方案

一、概述视频智能分析监控系统是道路交通指挥系统的一个重要组成部分，它能为交通指挥人员提供道路交通的直观信息与实时交通状况，便于及时发现各种交通违章和其他可疑情况，有利于交通指挥人员迅速作出响应；视频智能分析监控系统的实时录像功能同时也是处理交通事故和协助社会治安整治的取证手段。可以说，视频智能分析监控对于加强安全防范和交通管理至关重要。伴随经济增长和城市化进程的发展，新的城市交通基础设施的不断兴建，人、车流量都不断增长，相应的，视频智能分析监控系统也一再扩容。在监控系统越来越庞大、监控信息量越来越多的情况下，单纯依赖有限的交管人力资源来实现全时、全面的监控，成为几乎不可能的事情。本方案的提出，旨在利用当今最前沿的智能视频分析技术，对目前的城市道路交通监控系统进行改造，实现道路交通中异常行为的智能识别、提前发现和自动报警，从而减轻交管监控人员的工作负担，提高监测准确度，使城市道路交通管理工作更加有效。

二、需求分析 2.1城市道路交通智能视频智能分析监控系统的主要作用：（1）路况监视：各路口的摄像机会及时将所监控区域的实时图像传回交通指挥中心，使交通指挥人员实时掌握各路口和路段的交通状况（2）智能分析：针对整个监控系统的路口较多，出现许多违反交通规则行为的情况下，以传统的监控模式，只凭人的肉眼和事后查，例如：路段人车流量、信号灯是否正常工作、是否有违章行为和交通事故发生。这些信息能帮助交通管理部门及时采取合适的处理方式。看录像来做到，任务量是相当多。所以我们所说的智能监控就是通过智能视频分析设备来代替人力完成监视和查询违章的交通事件。（3）录像：视频智能分析监控的图像会保存到交通指挥中心的录像服务器上，作为处理交通事故、违规行为甚至是治安犯罪等各种突发情况的取证依据。 2.2对视频智能分析监控系统的主要要求：（1）满足7*24小时运行要求。系统运行必须稳定可靠，故障率低，检修方便。（2）画面延迟小，图像清晰度高。（3）技术领先，有一定前瞻性，满足较长期间的需求。（4）多层级联网，并能适应灵活扩容的需要。（5）能有效减轻交管部门工作负荷，缓解城市增长迅速与交通警力不足间的矛盾。 2.3智能交通客户功能需求分析：违章或故障、事故停车：在车道上或禁止停车区域出现停车现象，不论是因车辆故障停车或违章停车，都或属于极为危险的事件，或属于易引起交通阻塞的违章行为，需要及时进行处理，而事故停车也需要管理部门及时知晓尽快处理以恢复交通，视频分析技术可以及时发现停车行

大数据在智能交通中的应用

大数据在智能交通中的应用第1章绪论 1.1 论文的研究背景随着我国经济的高速发展，百姓生活的步伐逐渐加速，人们生活水平的日益提高，交通拥堵现象及交通事故问题将愈加严峻。同时道路基础设施资源有限，而汽车的需求量却将随经济的发展继续增加，因此两者之间的矛盾将愈加尖锐，交通问题就愈加严重。而交通拥堵和交通事故将导致人员的伤亡，浪费人们大量的出行时间，致使车辆行驶速度降低，尾气排放加大，光污染、环境污染加剧，城市空气质量降低，不仅浪费了石油资源和人类的出行的等待时间，给人们的日常生活带来了不便，还降低了经济的增长速度；与此同时，还给人类带来了生离死别的伤害，危及了人类的健康，因而交通问题严重降低了人类的幸福指数。因此面对如此严峻的社会问题，急需我们及时去解决。因而各国相继对智能交通系统进行开发以便逐渐解决交通问题，并且建设力度逐渐加大。我国的智能交通相对于西方发达国家虽然发展较晚，近几年的发展也比较迅速，取得了些许相应的技术突破。然而还有很多危及人类幸福感的交通问题未曾解决，和发达国家之间现在依旧还有较大差距，形不很乐观。交通是国民经济发展中发挥着关键性作用的产业，便捷的交通方式成为了国民经济快速发展的基础性条件。道路交通因其可以实现门到门直达交通、交通边际成本低、速度快等优越特点在城市间和城区间被广泛采用于交通客运和物流运输中，成为我国交通的主要方式之一。加快对交通基础设施的建设，将通信技术、计算机技术、电子通讯技术、大数据技术等先进技术广泛应用于交通系统中，提升道路基础设施建设水平，提高道路资源利用效率，降低交通危害对加快交通发展具有重要的意义。这是道路交通系统急需解决的重要问题。当前国际智能智能交通的发展方向中主要将物联网、云计算、大数据技术等广泛应用于智能交通热点领域的车路协同系统、车联网、公众出行便捷服务中，随着对先进技术研究的不断深入，可逐渐将大数据应用于智能交通中，通过大数据技术对大数据的加工、处理、分析研判，从而获取有价值的交通数据信息，通过将这些有价值的交通大数据信息应用到智能交通中从而满足各类交通主体对交通信息的需要，提高对交通基础设施资源的使用效率，减少环境污染及能源消耗，减轻甚至是解决交通危

2020年城市智能交通解决专项方案

城市智能交通处理方案一、系统概述 SINONET ITS-CMS V城市智能交通处理方案，是基于最优异信息管理和控制技术，改变传统静态管理和单点管理，实现实时、动态联动管理新模式，以建立高效部门联动机制及方案，提升城市交通综合管理水平。二、系统架构 SINONET ITS-CMS V城市智能交通处理方案以下图所表示，包含闯红灯自动统计系统、公路车辆智能监测统计系统、交通信号控制系统、道路视频监控系统、交通信息采集系统、交通诱导系统、车辆卫星定位系统、大屏显示系统和基于三维GIS技术智能交通综合管理系统V。三、系统特点交通系统，全方面融合集闯红灯自动统计系统、公路车辆智能监测统计系统、道路视频监控系统、交通信号控制系统、交通信息采集系统、交通诱导系统、车辆卫星定位系统、大屏显示系统等子系统为一体交通信息系统处理方案。高效安全，体验非凡使用全方面安全策略，安全策略包含到系统各个层面；采取安全高效数据库系统及多样数据备份策略，提供最全方面安全保障；选择高性能图像处理服务器，配合自主研发三维GIS 技术，为用户提供身临其境体验。运筹帷幄，统一指挥定在为城市交通管理部门提供统一管控平台，集成城市交通管理所需各个业务子系统，融合各子系统数据，多维度、深层次挖掘高价值信息，为交通指挥人员提供全方面决议依据。设计优异，科学稳定基于三维GIS技术智能交通中央管控平台，首次引入控制反转技术，即子系统使用时才加载，由关键系统统一管理，在一定时间内如再无使用便自动释放资源，保持快速、可靠、稳定性能。创新管理机制，推进高效管理 SINONET IT1城市智能交通整体处理方案，以事件为处理为关键设计理念，帮助各个部门协调有序运行及资源共享，将由部门处理事件模式转变为由事件调度部门模式。

智能交通完整解决方案

智能交通解决方案第1章概述 1.1 方案背景 1.1.1 物联网产业分析物联网（无线传感网）是集计算机、通信、网络、智能机算、传感器、嵌入式系统、微电子等多个领域综合交叉的新兴学科，它将大量多种类传感器组成自治的网络，实现对物理世界的动态协同感知，它将成为继计算机及通讯网络之后推动信息产业的第三次浪潮。据国家重大专项专家组对传感器网络的行业应用市场调查，其国内行业市场在数千亿的规模，潜在市场巨大，更具有极大的产业集群带动效应。 2009年8月7日，国务院总理温家宝在江苏考察中科院无锡高新微纳传感网工程研发中心并作重要指示：“要把传感系统和3G中的TD技术结合起来，在国家重大科技专项中，加快推进传感网发展，尽快建立中国的传感信息中心，或者叫“感知中国中心”。 2009年11月，温家宝总理在《让科技引领中国可持续发展》中将物联网列为我国五大新兴战略性产业之一，并指示，“我相信一定能够创造出‘感知中国’，在传感世界中拥有中国人自己的一席之地。我们要着力突破传感网、物联网的关键技术，及早部署后IP时代相关技术研发，使信息网络产业成为推动产业升级、迈向信息社会的‘发动机’”。全国各地纷纷行动都在积极推进物联网的发展。 2010年3月，国务院总理温家宝在十一届全国人大三次会议上作政府工作报告时指出，今年要大力培育战略性新兴产业，加快物联网的研发应用。此次政府工作报告对物联网的重视，被认为将对产业发展带来积极影响，物联网的研发应用有望踏上快车道。 1.1.2 智慧交通行业分析一、智慧交通系统产业发展阶段分析目前，物联网民用上除RFID等少数领域，鲜有大规模成熟应用。基于物联网技术的智能交通系统运营更是行业空白。智能交通系统产业目前处于产业发展的初级阶段，根本特征是技术手段落后、部署规划匮乏、商业模式缺位。

大数据交通意义和发展趋势

大数据的意义和发展趋势一：大数据之于智能交通意义重大智能交通建设和运营的过程中，从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的数据量可以达到PB 级别，并且是指数级的增长。虽然绝大部分数据是“沉睡的数据”，但按照相关规定，需要对数据进行有期限或无期限的保存，这无疑给用户在存储成本上带来压力，而通过监控摄像机前端智能技术和大数据分析技术的应用，很好地解决了行业用户的此类问题，给用户带来经济效益，同时也可以将工作人员从纷繁复杂的监控画面中解放出来。大数据之于智能交通的意义，可以解决跨越行政区域的限制，实现数据信息的共享，在信息集成优势和组合效率上，有助于建立综合性立体的交通信息体系;另外在车辆安全、交通资源配置以及利用大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平都有极大的帮助。第一，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题。第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系，通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合，构建公共交通信息集成利用模式，发挥整体性交通功能，这样才能发现新价值，带来新机会。例如气象、交通、保险部门的数据结合起来，可高效率地研究交通领域防灾减灾；IC卡数据结合抽样调查，能更快捷、更精确测得城市交通流分布状况。第三，大数据的智能性能较好的配置交通资源。通过对大数据的分析处理，可以辅助交通管理制定出较好的统筹与协调解决方案。一方面减少各个交通部门运营的人力和物力，另一方面可有些提升道理交通资源的合理利用。如根据大数据结果确定多模式地面公交网络高效配置和客流组织方案，多层次地面公交主干网络绿波通行控制以及交通信号自适应控制。第四，大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平。在对各个部门的数据进行准确提炼和构建合适的交通预测模型后，可以有效模拟交通未来运行状态，验证技术方案的可行性。而在实时交通预测领域，大数据的快速信息处理能力，对于车辆碰撞、车辆换道、驾驶员行为状态检测等实时预测也有非常高的可靠性。第五，提高交通运行效率。大数据技术能促进提高交通运营效率、道路网的通行能力、设施效率和调控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量较大，而大数据的大体积特性有助

智能交通系统完整解决规划方案.docx

智能交通系统解决方案

目录一、概述 ........................................................错误 !未定义书签。二、智能交通系统总体设计 .........................................错误 !未定义书签。 1.智能交通系统建设必要性 .........................................错误 !未定义书签。 2.智能交通系统建设目标 ...........................................错误 !未定义书签。 3.智能交通系统整体架构 ...........................................错误 !未定义书签。 4.智能交通系统应用架构图 .........................................错误 !未定义书签。三、主要子系统应用设计 ...........................................错误 !未定义书签。 1.高清卡口系统 ...................................................错误 !未定义书签。 2.高清电子警察系统 ...............................................错误 !未定义书签。 3.道路监控系统 ...................................................错误 !未定义书签。 4.信号灯控制系统 .................................................错误 !未定义书签。 5.交通诱导和信息发布系统 .........................................错误 !未定义书签。 6.智能公交系统 ...................................................错误 !未定义书签。

智能交通大数据与云应用解决方案

智能交通大数据及云应用平台解决方案随着日益增长的交通“大数据”，给交通管理创新带来的新挑战，以及对交通管理工作提出的新要求，交通信息化建设必然步入云计算智慧应用阶段，利用云计算破解当前诸多交通瓶颈问题。什么是交通大数据交通概念很大，所涉及的范围很广，如城市道路交通指数、地铁运行数据、一卡通乘客刷卡数据、港口集装箱数据、机场航班数据、轨道交通运营数据、远洋及内河航道船舶数据、物流车辆及货物数据、公交车实时数据、出租车行车数据、空气质量状况、气象数据、道路事故数据、高架匝道运行数据、以及衍生的相关拥堵、事故、违法信息等都属于交通数据。我们通常所提的城市公安交通管理大数据是指在城市智能交通建设和运营的过程中，从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的大量数据，并借助信息化手段将这些相互关联的数据整合到一起（比如车辆信息、地图信息、人员信息、违规违章记录信息等等），形成一个有价值数据链，从而知道城市交通信息化建设，为公安交通实战应用服务，为市民出行服务。什么是云分析云分析系统具备超高的计算性能，单机设备每天处理的信息量最大高达2000万张图片。云分析具备对卡口、电警以及部分监控设备拍摄的车辆图像信息的结构化智能分析功能，主要包括识别图像中车辆的品牌、型号、年款、车身颜色、类别、异常特征（如遮挡面部、遮挡号牌）、唯一性局部特征（如年检标志、车内饰物）等关键信息。可对提交的图像中的车辆车牌颜色及车牌号进行二次识别，通过大数据进行，时间、地理、轨迹等的对比识别，以得出分析结果。过去几年，智能交通系统建设取得了长足的进步与发展，针对道路交通违法、交通安全等，不断在不同的时间，不同的阶段建立了交通卡口、违法检测、道路智慧监控、交通事件监测等信息化系统，但这些信息化系统所采用的设备、平台均来自于不同的厂家，采用的标准，上下级不能很好的实现级联，与公安系统融合度不高，无法进行集中管理，资源共享，发挥统一的实战作用。

物联网智能交通方案设计

物联网智能交通系统建设方案

目录一、物联网信息平台 (3) 1.1 物联网信息平台简介 (3) 1.2 物联网信息平台创新点 (3) 1.3 产品优势及特点 (4) 1.4 物联网信息平台设备清单 (6) 二、智能交通系统 (6) 2.1 系统概述 (6) 2.2 系统技术方案 (8) 2.3 智能小车系统 (8) 2.4 道路交通管理系统 (9) 2.5 路灯自动控制系统 (11) 2.6 ETC系统 (11) 2.7 智能停车系统 (12) 2.8 城市照明系统 (13) 2.9 支持的实验 (14) 2.10 智能交通实训系统设备清单 (15) 三、配置清单及规格参数 (16)

一、物联网信息平台 1.1 物联网信息平台简介物联网信息平台以光载无线交换机和上层应用程序为核心，构建WiFi无线局域网，覆盖物联网实验室及其周边区域，配合实验室现有的有线网络交换机、网络路由器，建立融合有线网络、无线局域网络的物联网关键部分——网络层。物联网信息平台是物联网综合应用实训室整体解决方案的核心和基础，在此基础上配合解决方案中的其他物联网接入设备和控制设备可以实现物联网基础教学、物联网基础实验、无线传感器网络教学、RFID技术的应用、传感器的学习及应用、智慧教室、物联网创新应用等功能，学生可亲身真实体验和感受到物联网技术给未来生产和生活带来的改变。图（4）物联网信息平台组网图 1.2 物联网信息平台创新点以物联网信息平台为核心构建的物联网综合应用实训室在实验教学、学生学习、教学管理、科学研究等方面都有创新：实验室建设的创新以工程实践为背景，将物联网感知层、网络层、应用层等3层架构清晰、完整地体现出来，构建整体化的物联网综合应用实训室，实现系统内的物与物、物与人的泛在链接，使各个实验区和实验设备不再是信息孤岛；

智能交通整体解决方案

智能交通整体解决方案 1.智能交通建设目标交通的本质是将“人、车、路”的内部要素进行相互关联，其结果的好坏不仅取决于内部要素之间的整合协同，还受地理环境、产业结构及社会环境等诸多外部环境的制约。经济的快速发展，使系统中不确定的因素越来越多，如何有效的协调三者之间的关系，成为交通系统高效运行的关键。基于此，智能交通的整体框架主要划分为物理感知层、软件应用平台及分析预测及优化管理的应用。其中，物理感知层主要是对交通状况和交通数据的感知采集；软件应用平台是将各感知终端的信息进行整合、转换处理，以支撑分析预警与优化管理的应用系统建设；分析预测及优化管理应用主要包括交通规划、交通监控、智能诱导、智能停车等应用系统。智能交通系统利用先进的视频监控、智能识别和信息技术手段，增加可管理空间、时间和范围，不断提升管理广度、深度和精细度，以达到以下4各目标： ?提高通行能力； ?减少交通事故； ?打击违章事件； ?出行信息服务；智能交通整体应用框架图如下图1所示：球机 ... 高清摄像机 ... 交通信号、诱导屏

2. 智能交通组成部分智能交通整体系统主要组成部分包括：信息综合应用平台、信号控制、视频监控、智能卡口、电子警察、信息采集和处理、信息发布和信息服务等板块。 2.1 信息综合应用平台信息综合应用平台并非将各个子系统在数据和空间信息在物理上的简单堆砌，而是在数据层面实现真正的融合和统一，并基于这些统一的数据实现城市交通的综合管理职能，真正成为“无缝集成管理、综合信息分析”的应用平台。通过整合集成各个子系统，集视频监控、事件检测、数据分析、诱导发布、违章记录为一体的先进交通综合控制平台。达到可视化智能管理与控制和管理决策辅助支持，实现常态下的日常综合交通管理和违章执法，以及面向事件的联动控制和应急处置具有系统监控功能、事件检测功能、交通诱导功能、电子警察功能、事故处理功能等。大幅提高交通网络的运行效率，有效地解决交通拥挤的问题。当一个事故或报警产生上报或者发生时，由监视模块负责向管理员工作站发出警报提示，之后根据事故的级别地点等在地里信息系统上标注出相应的信息，并根据相应规则标注出有效的监控摄像机、信号机、GPS警车、卡口等电子设备为综合指挥提供支持。同时根据相应的预案提出需要通知的相关人员名单，由管理员确认后对相关人员发出通知。之后，指挥决策者可以根据电子地图上反映的情况快速合理的部署解决方案。直至事件处理完成。整个操作过程都会有相应的日志记录，以便为以后更好的处理同类事件提供依据。 2.2 信号控制系统城市交通信号控制系统是智能交通系统的重要组成部分，也是交通管理系统的中枢，其管理和控制手段的优劣直接影响城市道路交通拥堵或疏通的效果。虽然城市道路交叉口信号控制有改善交通流秩序与保障安全的优点，但是若不能提供优化的控制，将会产生交通流停顿与拥堵的负面效果，会成为城市交通拥堵的一个重要原因。信号控制通常具有控制系统和网络发布控制指令，业务应用软件根据业务要求和规则提供现场及周边状况，与专业控制系统如“动态信号灯控制系统”联动发布控制指令，或者直接与技术信号设备如“特殊通道信号灯”联动发布控制指令。随着技术信号设备管理使用应用模型得以建议、验证和修正后，才会依据预案或是说方案，根据现场情况是说智能控制。 2.3视频监控系统交通监控系统对摄像头实时采集交通路口信息，系统将传回的交通视频信息进行智能化提取和行为分析。根据城市监控区域的不同，根据不同的场景部署相应的采集设备。通常选择高清枪型网络摄像机对固定区域进行监视，选择高清至高云台摄像机作为至高点远距离大范围监控，或者高清高速球型网络摄像机

大数据在智能交通中的应用与发展

大数据在智能交通中的应用与发展发表时间：2018-11-02T15:18:46.880Z 来源：《防护工程》2018年第18期作者：王钢 [导读] 来有效的利用已有的大规模数据，并且挖掘其内在价值，为本行业创造更好地发展。其中交通领域是一个非常重要的领域，影响着人们的每日出行和时间效率。而大数据是智能交通的关键技术，可有效地分析和解决日常生活中的交通问题。对此，本文对大数据在智能交通中的应用与发展进行探究。王钢浙江浙大中控信息技术有限公司浙江杭州 310051 摘要：随着大数据和人工智能的不断发展和深入，各行各业都想通过大数据的方法，来有效的利用已有的大规模数据，并且挖掘其内在价值，为本行业创造更好地发展。其中交通领域是一个非常重要的领域，影响着人们的每日出行和时间效率。而大数据是智能交通的关键技术，可有效地分析和解决日常生活中的交通问题。对此，本文对大数据在智能交通中的应用与发展进行探究。关键词：智能交通系统，大数据，发展方向在交通行业当中的大数据应用，主要是针对在智能交通领域方面的大数据技术应用，当前具备的交通基础设施已经相对比较完善，通过使用大量的先进设备和技术，产生了海量的交通数据资源，通过深入的挖掘和分析这些海量的数据资源，能够有效促进交通行业的不断发展。 1 智能交通系统内涵分析智能交通系统（Intelligent Traffic System，ITS），主要是指借助计算机技术和信息数据传输技术，能对交通运行过程进行科学化的管理和指挥，在管理机制建立过程中，要对人员因素、车辆因素、道路环境因素等进行全方位考量和判定。为了保证交通管理的高效性，将技术和管理体系融合在一起，确保交通管理系统的多元化发展。在智能交通系统建立和运行过程中，智能交通管理模块、智能信息管理模块、智能公共交通模块、车辆管理模块以及电子收费和应急管理模块是研究的重点。 2 大数据在智能交通中的应用大数据技术能够优化智能交通系统结构体系及其架构。因此，对于 C/S 架构，一方面需要布设好局域网，精心配置数据库服务器，将监控装备设置在数据采集前部，完成自动监控作业之后，要将监控视频与图片信息传输至服务器内，最后对数据进行处理，并将其分别传输到分中心与省中心。另一方面，要综合使用大数据技术着重优化智能交通硬件结构，精心配置车道计算机、控制器、微波读写器、触发线圈、车辆检测器、抓拍摄像机、信号灯、费额显示器、声光报警器、字符叠加器和高速挡车器，这样有助于保持交通的畅通性。 2.1车辆检测技术车辆检测技术大多被应用于 ETC 车道系统中，该系统通常在车道的入口与出口运用地感线圈来自动检测车辆。传统ETC车道系统通常会使用三线圈进行设置，一般情况下，第一个线圈是触发线圈，通过启动车道天线读写的方式来检测进入车道的车辆；第二个线圈是抓拍线圈，该线圈通过启动车辆识别系统来识别车牌和抓拍车辆图像；第三个线圈是落杆线圈，通常是在完成ETC交易之后自动回落栏杆。如今，ETC 车道系统在三线圈的基础上又增加了一个线圈，对系统进行了细致地优化。简而言之，当代智能化 ETC 车道系统由两个线圈识别车辆的队列信息，另外两个线圈则用以判断交易车辆。 2.2 图像抓拍识别技术从智能交通管理的角度来讲，图像抓拍识别技术属于车牌识别系统的核心技术，车牌识别系统主要是利用数字图像处理模式来识别车辆与车牌，并全面采集数字视频与数字图像。通常，智能交通管理将车牌号作为识别车辆的重要标记，因此，可以说图像抓拍识别工作性质的关键影响因素是车牌号的重要性以及特殊性。只要有车辆途经 ETC 车道，ETC系统和车牌识别系统就会自动识别车牌，并精确抓拍车辆的视频与照片，然后将车辆的车牌信息和所有图片信息进行加工并输入，使之形成流水数据，然后根据数据信息来判断来往车辆是否存在违规行为。 2.3自动车辆识别技术自动车辆识别技术能够准确识别途经车辆的大小、规模、车辆车型、重量、座位数、轴型和轮胎等，该技术属于自动车型识别系统的核心技术，其组成装备主要包括红外线扫描仪、轨道接触器、动态称重装置、电感环线圈和激光扫描器，这些精密装备仪器能够进一步促进交通管理智能化，将所有识别信息以数据形式输入 OBU 中。 3 大数据在智能交通发展中的前景 3.1加强对个人信息的保护信息时代，不管是人们生活中的微不足道的事情，还是教育、卫生等重大决策，都会将相关信息留在信息系统中，如果整合这些信息，就能研究出一个人的生活轨迹，从而暴露个人隐私。交通大数据也涉及到隐私问题，比如车主的行车路径等，因此为了避免个人信息的泄漏，政府需要制定相关的法律法规，依法完善交通信息管理。 3.2改善交通数据收集的多样性中国虽然人口基数庞大，汽车拥有量居世界前列，但在新信息收集方面还有欠缺。在交通信息数据收集上，除了选择传统的收集方法，比如调取交通部门存储的信息之外，还可以调动公众方面的力量，实现数据收集的多样性，并通过丰富数据资源来提高交通数据信息的自动化水平。 3.3提升交通运输系统的效能和交通服务的水平交通部门可以通过网络资源配置和结构优化技术的无缝整合，来协同提高运输系统整体效率，实现工程布局合理化，明确交通信息流通和服务体系分工，真正做到相互配合，优势互补。进一步提升和开发高效便捷的公众出行所需的智能化服务技术，比如实时交通信息发布技术和公交运营智能化技术等。 3.4大力发展智能车路协同技术智能车路协同技术将在一段时间引领智能交通的发展方向，这个领域的发展程度将决定我国智能交通系统整体的实力，是我们当前应

智能交通施工方案电子教案

施工组织计划第一章工程概况及施工组织机构 1.1 编制依据本实施组织计划根据三山区安全监督局的需求以及施工现场目前道路设计状况的调查资料，结合以往我公司相似类型工程的施工经验及有关的施工规范进行编制。 1.2 工程概况当今社会各行各业的现代化管理需要运用先进的科学技术手段，将电子技术与计算机控制集成在一个完整的体系中。在社会交通里，安全是首要需保障的问题。利用现有的监控保安设备，可有效的加强对车辆的管理，直观及时的反映重要地点的现场情况，增强安全保障措施。是社会现代化管理的有力工具。在系统设计中,我们本着网络化、数字化结合实际情况的指导思想。建立一个连接监控中心的支持ADSL传输的网络来传输图像、声音，控制信号和数据等。用户可通过远程控制室来观看、监督现场情况等相关操作。现代化管理体现在办公管理自动化，监控管理自动化等方面，充分利用先进的信息技术及设备，以解决部分人员不足，过多暂用人力资源等诸多问题。 1.2.1 工程位置及规模现场位于三山区区政府旁边二个路口，本次工程主要是对路口区域进行集中安防监控。现场主要分2个路口的设备，一个路口的视频监控，另一个路口的视频监控、电子警察。要求实现施工布线美观大方，所有线路全部埋地，本地监控无死角，以及全天候红外夜视监控等功能需求。 1.3 施工组织机构我公司针对该项目成立专门项目组，并实行项目经理负责制，确定项目负责人1人，全面协调该项目一切事宜，对该项目范围内发生的一切事宜有决定权和否决权。第二章施工总体部署及布置 2.1 施工总体部署本工程的施工要做到不影响道路的正常通行及相关工作人员工作。本工程的施工可以分为四大部分：第一部分：隐蔽工程的实施，管槽的制作及管材的安装；第二部分：线缆的敷设与测试；第三部分：所有网络（摄像头，视频，机柜）系统设备的安装调试；

城市智能交通总体设计技术路线

智慧交通产品解决方案城市智慧交通设计路线【面向城市交通】

目录 1.设计思想 (3) 2.技术路线 (4) 2.1.采用SOA设计思想 (4) 2.2.传统信息集成技术与大数据应用技术相结合 (5) 2.3.采用操作系统思想的ATMOS系统软硬件资源管理 (8) 2.4.依托PGIS/DPS-TGIS实现GIS展现应用 (9) 2.5.C/S与B/S模式相结合模式 (10)

1.设计思想在GA/T445-2010《公安交通指挥系统建设技术规范》、GAT1146-2014《公安交通集成指挥平台结构和功能》的指导下，结合我公司在城市交通管理的产业研究和工程建设经验，通过对城市交通状况及管理现状和需求进行深入分析，充分借鉴国内外发达城市在建设智能交通管理系统的成功经验，并总结各城市在建设、运行过程中的不足与弊端，提出公安交通指挥系统建设的设计思想为：以“以建设目标为导向，以实战应用为切入点；建设【面向交通信息资源】——整合研判、智能应用，【面向交通事件】——快速响应、协同调度，【面向信息服务】——及时准确、多样互动，【面向系统运维】——运行监控、维修管理”为中心思想，依据相关设计规范及标准，遵循“平战结合、平时为主”的原则，建设集“管理、服务、执法、侦控”为一体的城市智能交通指挥中心，为城市交通管理提供“信息化、可视化、智能化”的管控工具，支撑【路面-分中心-中心-科室】协同交通管理，实现城市交通安全、有序、高效。信号控制系统电子警察系统高清视频监警车定位系统移动警务系统交通诱导系统交通流量采集系统卡口系统汇聚：基础业务应用系统其他单位互联网图1-1“5+N”建设理念

大数据在智慧城市建设中的应用案例

大数据在智慧城市建设中的应用案例来源：数据观时间：2015-09-25 16:20:22 作者：当前，全球范围内城市化进程不断推进。随着互联网和信息化的发展，在云平台、大数据和物联网等技术的支持下，率先在美国“智慧星球”概念下诞生的“智慧城市”，逐渐成为当今世界各国城市建设的发展趋势和选择。一、国外案例自21世纪初期，美国、英国、德国、荷兰、日本、新加坡、韩国等先一步开展了智慧城市的实践，诞生了许多经典案例。 1. 迪比克美国第一个智慧城市，也是世界第一个智慧城市，它的特点是重视智能化建设。为了保持迪比克市宜居的优势，并且在商业上有更大发展，市政府与IBM 合作，计划利用物联网技术将城市的所有资源数字化并连接起来，含水、电、油、气、交通、公共服务等，进而通过监测、分析和整合各种数据智能化地响应市民的需求，并降低城市的能耗和成本。该市率先完成了水电资源的数据建设，给全市住户和商铺安装数控水电计量器，不仅记录资源使用量，还利用低流量传感器技术预防资源泄漏。仪器记录的数据会及时反映在综合监测平台上，以便进行分析、整合和公开展示。 2. 纽约通过数据挖掘，有效预防了火灾。据统计，纽约大约有100万栋建筑物，平均每年约有3000栋会发生严重的火灾。纽约消防部门将可能导致房屋起火的因素细分为60个，诸如是否是贫穷、低收入家庭的住房，房屋建筑年代是否久远，建筑物是否有电梯等。除去危害性较小的小型独栋别墅或联排别墅，分析

人员通过特定算法，对城市中33万栋需要检验的建筑物单独进行打分，计算火灾危险指数，划分出重点监测和检查对象。目前数据监测项目扩大到2400余项，诸如学校、图书馆等人口密集度高的场所也涵盖了。尽管公众对数据分析和防范措施的有效性之间的关系心存疑虑，但是火灾数量确实下降了。 3. 芝加哥通过“路灯杆装上传感器”，进行城市数据挖掘。在人们的生活里，无处不在的传感器被应用在了芝加哥市的街边灯柱上。通过“灯柱传感器”，可以收集城市路面信息，检测环境数据，如空气质量、光照强度、噪音水平、温度、风速。芝加哥城市信息技术委员会提供的资料表明，“灯柱传感器”不会侵犯个人隐私，它只侦测信号，不记录移动设备的MAC和蓝牙地址。在今后几年“灯柱传感器”将分批安装，全面占领芝加哥市的大小街区，每台传感器设备初次采购和安装调试成本在215～425美元之间，运行后的年平均用电成本约为15美元。该项目得到了思科、英特尔、高通、斑马技术（Zebra Technologies）、摩托罗拉以及施耐德等公司的技术和资金支持。 4. 西雅图利用数据节省电力能源。该市与微软和埃森哲（Accenture）合作了一个试验项目，以减少该地区的能源使用。该项目收集并分析从市区建筑物管理系统中得来的众多数据集，通过预测分析，找出哪里可以减少能源使用，或者根本不需要使用能源。项目的目标是将该地区的电力消耗减少25%。 5. 伦敦利用数据管理交通。在2012年奥运会期间，负责运行伦敦公共交通网络的公共机构“伦敦运输（Transport for London）”，在使用者增加25%的情况下，

智能交通项目施工组织方案

智能交通项目施工组织方案我司拥有一支训练有素的交通工程管理队伍，和技术力量过硬的施工队伍，在系统集成方面拥有丰富的工程管理经验和强大的建设实力，可为本项目的顺利、快速、高质量实施提供保障。我司将配合业主、监理单位，并协调好各设备供应商，组织好施工，保证人力物力投入，快速启动工程建设，按照业主的要求，高质量按时试点工程的建设。 1)实施作业的角色和职责设备供应商：按照合同提前备货，并在施工阶段提供现场督导，指导设备的调试。设计单位：主要负责系统集成方案设计、现场勘查，并完成施工图纸设计、主要设备配置与工程预算。监理单位：负责协调各合作方的工作，在施工现场进行监督。施工单位：根据工程的规模与紧急程度，安排人员施工。

工程总指挥（项目经理）具有大中型交通集成项目的管理与实施经验，负责工程整体指导工作，定期、不定期检查工程项目进展情况，并根据工程项目的需要，及时调用后备资源支援工作,监督整个工程项目的实施，对工程项目的实施进度负责；项目副经理具有大中型交通集成项目的管理与实施经验，丰富的技术知识和良好的个人综合素质，负责协调解决工程项目实施过程中出现的各种问题；负责组织本项目实施方案设计，以及现场组织、实施、协调和管理工作。工程技术人员具有丰富工程施工经验，作为主要人员参加过大中型视频监控、软硬件安装集成项目的实施。协助项目副经理负责组织工程项目方案的实施、协调和管理工作，对项目实施过程中出现的进度等问题，及时上报项目副经理。质量管理工程师熟悉视频监控项目和软硬件集成项目的工程特点、技术

特点及产品特点，并熟悉相关技术执行标准及验收标准，负责协调系统设备检验与工程验收工作。材料设备管理员熟悉工程所需的材料、设备规格，负责材料、设备的进出库管理和库存管理，保证库存设备的完整。行政助理要求具有行政管理，标案管理方面的工作经验及责任心，负责日常行政事务工作，负责信息（含资料，工程档案）收集、整理、归档、借阅等方面管理工作，以及和本工程项目有关的合同文件及相关协议的收集、整理、归档、借阅等管理工作。安全员要求具有很强的责任心，负责巡视日常工作安全防范以及库存设备的安全。 2)实施阶段划分 1、实施前的准备阶段

城市公交一卡通系统解决方案

城市公交一"通系统解决方案系统特色集约化管理: 基于省级集中式多级权限的交通卡应用管控模式，平台集中整合各级省、市交通垂直架构部门管理、设备集中与分散管理、中央清算与结算管理、多级卡务管理、实时在线集控管理、便捷自助查询、有效决策支持等应用，实现智能交通一体化、集约化管理。无线采集：支持联机实时传输和脱机延时传输两种工作模式，支持GPRS CDMA Zigbee、红外等通讯方式，彻底改变公共交通系统中传统的手工数据采集落后局面，Zigbee无线通讯技术采用国际 2.4GHz免费频段，降低运营成本。车辆管理：行业内率先融合RFID+GPS+GIS+GPRS/CDMA技术应用的车辆流程化智能管控，全面管理车辆信息、车辆调度、车辆定位、权限管理、线路运行管理、智能卡司机考勤、安全报警、车辆录音、照片监控、地图轨迹管理、短信服务等管理。系统融合：全面实现一卡通管理、GPS智能车辆管理、3G车辆多媒体发布等多业务融合与互通高集成应用，可与第三方智能交通系统融合对接，实现智能交通综合资源管控。

针对城市公交和BRT 多业务复杂应用，在国内率先应用讯技术的融合创新。智能收费终端与岀租车计价器互联，自助刷卡扣费，实现银行卡与司机卡的二卡合一的快速结算模式，提升了车辆运行效率。 K.V ::肩.公共交通卡中心合柞憾行 e 业应用主# 交通卡用户系统应用城市公交和BRT : 肚共昌行辛秋市勒週交诵独交应屈饭谨咨运出密年应罔菲橫軸卡巒存卡 WF 匚手机 JS 面卡手机RF^SIWUIM^ SIM/UIMPASS ^ Zigbee 与GPRS/CDM 多种无线通出租车:

大数据技术在智能交通中的应用

大数据技术在智能交通中的应用随着社会经济的快速发展，城市车辆也在飞速地增加，传统的交通管制和规划已经不能满足复杂的交通需求，交通拥堵已经影响到了居民的生活质量，加剧了环境污染，降低了城市的运行效率。要解决交通拥堵，必须从根源上找到导致交通拥堵的根源――除了车辆数的剧增外，还有路边车辆乱停乱靠、交通事故的发生以及发生后不能及时救援、清理现场等原因。面对交通拥堵，大力发展公共交通是一种有效手段，但事实上公共交通也存在着资源分配不合理的现象，导致等车时间上、乘车拥挤甚至挤不上车等问题。那如何解决这一系列的问题，最终解决交通拥堵问题，已经引起了我们的思考。大数据技术的发展给我们解决交通中存在的这些问题带来了新的思路。大数据技术的战略性意义在于我们可以快速、准确地获取、挖掘大量的有效的交通数据，构建交通数据处理模型，让交通有秩序的运行。本文中针对大数据技术在交通诱导中的应用、大数据对公共交通的优化、对交通安全的优化等方面进行阐述，并提出了主动式的交通服务模式。 1大数据的概念及应用进展 1.1大数据的概念所谓大数据是指数据量特别巨大，“超出了传统意义上的尺度，

一般的软件工具难于捕捉、存储、管理分析的数据。”这些数据不仅数量大，而且异质、复杂、来源不同、分散于各处。[1]在维克托?迈尔-舍恩伯格及肯尼斯?库克耶编写的《大数据时代》[2]中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的特点可以概括为四个“V”：Volume（大量）、Velocity （高速）、Variety（多样）、Veracity（精确）。或者说，其特点有四个层面。第一，数据量巨大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）；第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。 1.2交通领域大数据技术应用进展美国西北大学的交通研究中心主任Hani Mahmassani2012年11月在芝加哥的Teradata Big Analytics研讨会上作了题为“大数据分析在出行和交通的应用（Travel & Transportation：Big Data Analytics）”的演讲，讨论了利用海量实时数据增强对交通系统状态的分析和预测能力，从而提高用户体验和交通系统运营效率，创新交通服务，供应链可视化等应用。

智能交通施工方案

智能交通施工方案 Document serial number【KK89K-LLS98YT-SS8CB-SSUT-SST108】

大数据对智能交通的意义

大数据对智能交通的意义公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-

随着我国汽车保有量在近年来急剧增加，交通拥堵、交通污染日益严重，交通事故频繁发生，这些都成为了各大城市亟待解决的交通管理问题。智能交通成为改善城市交通的关键所在。为此，及时、准确获取交通数据并构建交通数据处理模型是建设智能交通的前提，而这一难题可以通过大数据技术得到解决。智能交通需求与大数据契合智能交通整体框架主要包括物理感知层、软件应用平台及分析预测及优化管理的应用。其中物理感知层主要是对交通状况和交通数据的感知采集；软件应用平台是将各感知终端的信息进行整合、转换处理，以支撑分析预警与优化管理的应用系统建设；分析预测及优化管理应用主要包括交通规划、交通监控、智能诱导、智能停车等应用系统。系统利用先进的视频监控、智能识别和信息技术手段，增加可管理空间、时间和范围，不断提升管理广度、深度和精细度。整个系统由信息综合应用平台、信号控制系统、视频监控系统、智能卡口系统、电子警察系统、信息采集系统、信息发布系统等组成。以达到四方面的目标：提高通行能力、减少交通事故、打击违章事件、出行信息服务。在各城市建设智慧交通的过程中，将产生越来越多的视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等数据，每天产生的数据量可以达到PB级别，并且呈现指数级增长。大数据用于智能交通的积极意义

第一，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题。第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系，通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合，构建公共交通信息集成利用模式，发挥整体性交通功能，这样才能发现新价值，带来新机会。例如气象、交通、保险部门的数据结合起来，可高效率地研究交通领域防灾减灾;IC卡数据结合抽样调查，能更快捷、更精确测得城市交通流分布状况。第三，大数据的智能性能较好的配置交通资源。通过对大数据的分析处理，可以辅助交通管理制定出较好的统筹与协调解决方案。一方面减少各个交通部门运营的人力和物力，另一方面可有些提升道理交通资源的合理利用。如根据大数据结果确定多模式地面公交网络高效配置和客流组织方案，多层次地面公交主干网络绿波通行控制以及交通信号自适应控制。第四，大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平。在对各个部门的数据进行准确提炼和构建合适的交通预测模型后，可以有效模拟交通未来运行状态，验证技术方案的可行性。而在实时交通预测领域，大数据的快速信息处理能力，对于车辆碰撞、车辆换道、驾驶员行为状态检测等实时预测也有非常高的可靠性。