交通大数据车速区间位置查询系统设计与实现
智能化交通管理系统的设计与应用
智能化交通管理系统的设计与应用在现代社会，交通拥堵、事故频发等问题日益严峻，给人们的出行和生活带来了极大的不便。
为了有效地解决这些问题，智能化交通管理系统应运而生。
智能化交通管理系统是一种将先进的信息技术、通信技术、控制技术等应用于交通管理领域的综合系统，旨在提高交通运行效率、保障交通安全、减少环境污染。
一、智能化交通管理系统的设计目标智能化交通管理系统的设计目标主要包括以下几个方面：1、提高交通运行效率通过实时监测交通流量、优化信号灯控制、引导车辆行驶等手段，减少交通拥堵，提高道路通行能力，缩短出行时间。
2、保障交通安全及时发现和处理交通事故，提供紧急救援服务，加强对交通违法行为的监测和处罚，降低事故发生率。
3、减少环境污染优化交通流量分布，减少车辆怠速和频繁启停，降低尾气排放，改善空气质量。
4、提高服务水平为出行者提供准确、及时的交通信息，方便其选择最佳出行路线和出行方式，提升出行体验。
二、智能化交通管理系统的组成部分智能化交通管理系统通常由以下几个主要部分组成：1、交通信息采集系统利用传感器、摄像头、GPS 等设备，实时采集交通流量、车速、车辆位置等信息。
这些信息是系统进行分析和决策的基础。
2、交通信息传输系统将采集到的交通信息通过有线或无线网络传输到数据中心，确保信息的及时、准确传递。
3、交通数据处理与分析系统对采集到的大量交通数据进行处理和分析，提取有用的信息，如交通拥堵状况、事故风险评估等，为交通管理决策提供支持。
4、交通控制与管理系统根据数据分析结果，通过信号灯控制、可变车道设置、交通诱导等手段，对交通进行实时控制和管理，优化交通流。
5、交通信息发布系统将交通信息通过互联网、移动终端、电子显示屏等渠道向出行者发布，使出行者能够及时了解路况，做出合理的出行决策。
1、传感器技术传感器是交通信息采集的重要手段，包括地磁传感器、微波传感器、视频传感器等。
这些传感器能够实时感知交通流量、车速、车辆类型等信息，为系统提供准确的数据支持。
大数据驱动的智能出行管理系统设计与实现
大数据驱动的智能出行管理系统设计与实现智能出行管理系统是近年来随着大数据技术的发展而应运而生的。
它利用大数据分析技术、云计算技术和物联网技术等，为城市的出行管理提供智能化、高效化的解决方案。
本文将讨论一个基于大数据驱动的智能出行管理系统的设计与实现。
一、系统需求分析在设计智能出行管理系统之前，首先需要对系统的需求进行分析。
基于大数据的智能出行管理系统应当具备以下功能：1. 交通数据采集与处理：系统需要能够采集城市交通的实时数据，如交通流量、车速、拥堵情况等，并进行实时处理和分析。
2. 路况预测与优化：系统应当能够利用历史交通数据和实时数据，预测未来交通拥堵情况，并提供最佳的出行路线和时间。
3. 虚拟交通管理中心：系统应当建立一个虚拟的交通管理中心，作为城市交通管理部门的决策支持平台。
该平台可以实现多维度的数据分析和可视化展示，帮助交通管理部门提升决策效能。
4. 实时导航与推荐：系统需要提供实时导航功能，同时结合用户个人偏好与实时交通信息，为用户提供个性化的出行推荐。
5. 智能公交调度与运营优化：系统应当对公交车辆进行智能调度，实现公交车辆的合理路线设计、运营计划制定以及票价优化等功能，提升公交系统的效率和服务质量。
6. 用户反馈与评价：用户可以通过系统提交出行体验反馈和评价，系统需要对这些反馈进行分析，为交通管理部门提供改进意见和建议。
二、系统设计与实现基于上述需求，我们可以设计一个多层次、分布式的智能出行管理系统。
系统可以分为以下几个模块：1. 数据采集与处理模块：该模块负责采集城市交通的实时数据以及相关的天气信息等。
采集到的数据需要经过清洗和预处理，然后存储至数据库中。
2. 数据分析与建模模块：该模块利用大数据分析技术对采集到的数据进行处理和分析，生成有用的交通分析模型。
模型可以包括交通流量预测模型、拥堵预测模型、公交调度模型等。
3. 路况展示与导航模块：该模块负责将处理和分析后的数据以可视化的形式展示给用户，同时为用户提供实时导航和路况推荐服务。
面向互联网的交通信息系统设计与实现
面向互联网的交通信息系统设计与实现随着互联网技术的飞速发展，交通领域也不断探索创新，实现智慧交通的目标。
面向互联网的交通信息系统，是一种新型的交通服务系统，它在传统的交通信息系统的基础上，利用互联网技术和数据分析算法，实现了广泛、及时、精准的信息支撑，提升了交通运行效率，改善了出行体验。
一、系统整体架构面向互联网的交通信息系统，主要包括前端展示、数据接入、数据处理、计算引擎、后端存储和开放接口六个模块，构成了一个闭环式的系统架构。
前端展示模块，是用户访问该系统的入口，通过界面、布局、交互等方式，直观、友好地展示交通信息。
数据接入模块，是系统获取数据源的重要方式，包括现场实时采集、物联网、社交媒体等多种形式和途径。
数据处理模块，是将接入的数据通过数据清洗、清理、聚合等过程，生成可供计算引擎利用的数据存储结构。
计算引擎模块，是系统重要的核心模块，对接入的海量数据进行计算分析，生成交通态势分析报告、预测模型等。
后端存储模块，是系统用于存储数据的一种方式，包括关系型数据库、非关系型数据库、文件系统等，保证了数据的稳定性、可靠性和扩展性。
开放接口模块，是系统向外提供标准、规范化接口的一种方式，方便其他系统、软件、硬件等使用交通信息。
二、系统模块功能1.前端展示模块前端展示模块，是系统用户访问的入口。
在界面设计上，注重信息的可读性、可用性和易用性，可以通过图表、地图、列表等方式呈现数据信息，提供多维度的查询和筛选，便于用户查阅交通态势、路况预报、交通政策等相关信息。
2.数据接入模块数据接入模块，是系统获取数据源的重要方式。
面向互联网的交通信息系统，是一个数据密集型的系统，其收集的数据可以来自多种途径，如监控设备、传感器、导航系统、社交媒体等。
3.数据处理模块数据处理模块，是将接入的数据通过数据清洗、清理、聚合等过程，生成可供计算引擎利用的数据存储结构。
多元数据的聚合分析可以有效地实现多种需求，例如交通态势分析、路况分析、交通预测等。
基于大数据的智能交通管理系统设计与实现
基于大数据的智能交通管理系统设计与实现智能交通管理系统是一种通过应用大数据技术来实现交通运行、路况监测和交通调度的智能化系统。
该系统采集和处理大量的交通数据，如道路流量、车辆速度、公交线路等，通过分析这些数据来优化交通运营，提高交通效率和安全性，减少拥堵和事故发生概率。
本文将详细讨论基于大数据的智能交通管理系统的设计与实现。
第一部分：智能交通管理系统的需求分析在设计和实现智能交通管理系统之前，我们需要对系统的需求进行分析和定义。
下面是一些主要的需求：1. 实时监测和分析交通数据：系统应该能够实时采集和处理交通数据，如车流量、车速和道路状况等。
通过分析这些数据，系统可以提供实时的交通信息和预测，帮助交通管理部门做出决策和调度。
2. 交通流优化和调度：系统应该能够根据实时的交通数据和历史数据，通过优化算法来调度交通流，减轻交通拥堵，提高交通运行效率。
3. 路况预测和警报：系统应该能够基于历史数据和实时数据来预测交通状况，并生成相应的警报。
这可以帮助驾驶员和交通管理人员提前做出调整和决策，减少事故风险。
4. 交通事故分析和管理：系统应该能够收集和分析交通事故数据，帮助交通管理部门进行事故分析和管理，改善路段的安全性。
5. 公交线路优化：系统应该能够根据实时数据和历史数据，优化公交线路和车辆调度，提高公交运营效率和服务质量。
第二部分：智能交通管理系统的设计与实现1. 数据采集和存储：系统需要设计一个合适的数据采集和存储方案，用于收集和保存交通数据。
对于实时数据，可以考虑使用传感器和摄像头等设备，通过实时传输数据到服务器中。
对于历史数据，则可以使用数据库或者分布式文件系统进行存储。
2. 数据处理和分析：系统需要设计一个数据处理和分析模块，用于对采集到的交通数据进行实时处理和分析。
这可以使用大数据处理工具和算法来进行，如Hadoop、Spark等。
通过这些工具，系统可以对交通数据进行聚类、分类和预测等分析操作。
无线区间测速系统的设计与实现
无线区间测速系统的设计与实现无线区间测速系统是一种道路交通违章监控设备，它通过使用无线电波技术，实现对车辆行驶速度的实时监控，是交通监管的重要手段之一。
本文将介绍无线区间测速系统的设计与实现。
无线区间测速系统是利用车载设备和路边设备进行联动监控，在道路两端设定两个测速传感器，通过无线电波技术对车辆进行检测并测速，计算两地的车辆通过时间与距离，从而识别车辆并实现对车辆行驶速度的实时监控。
具体流程如下：1、车辆进入测速区间2、开始测速装置感应到车辆进入开始区间，并记录下车辆的到达时间4、根据开始区间和结束区间记录的车辆通过时间，结合两个区间之间的距离，计算车辆的行驶速度5、将测速结果传输到数据中心进行处理，实现对车辆的违章监控无线区间测速系统主要由以下几部分组成：开始测速装置、结束测速装置、测速信号传输系统、中央处理系统等。
下面将分别对各部分进行详细介绍。
1、测速装置测速装置是无线区间测速系统的核心部分，其工作稳定性、高度精确的测量结果是系统开发的关键。
测速装置主要由一个基于微处理器的单片机系统、多个微波雷达探头、一个无线通讯模块、供电模块等组成。
基于单片机的系统，通过在雷达反射信号处理和分析方面进行优化，大幅度提高测量精度。
使用微波雷达探头，可实现信号的高精度探测和转换，对过往车辆进行速度检测，并实现精确记录和处理。
采用无线通讯模块，实现数据传输无线化，没有了传统有线通讯的局限性，提高了系统的灵活性和安装效率。
2、测速信号传输系统测速信号传输系统主要由发射机和接收机组成，利用带宽宽敞、不怕干扰的超高频无线电波实现数据传输。
在传输过程中，采用频率扩展技术和码分复用技术，将数据传输多路化，提高传输率和安全性。
接收端接收到数据后，将信号传输给中央处理系统进行处理。
3、中央处理系统中央处理系统作为核心部分，主要负责测速数据的处理、储存、分析和报警等功能。
中央处理系统应具有自适应性、可扩展性、实时性等特点。
基于大数据分析的城市交通拥堵预测与调度系统设计与实现
基于大数据分析的城市交通拥堵预测与调度系统设计与实现城市交通拥堵一直是城市运行中的一大难题，严重影响了城市居民的通行效率和生活质量。
为了解决这个问题，我们可以利用大数据分析技术来预测和调度城市交通，从而减少交通拥堵。
首先，设计与实现基于大数据分析的城市交通拥堵预测系统。
这个系统需要收集大量的交通数据，包括交通流量、路况、车速等信息。
可以利用监控摄像头、交通传感器、移动设备等各种技术手段来收集数据。
收集到的数据需要进行清洗和处理，包括去除异常值和噪声数据，并将数据转化成可以进一步分析的格式。
接下来，可以使用机器学习和数据挖掘技术来分析交通数据，预测城市交通拥堵情况。
可以利用历史数据进行模型的训练，然后使用这些模型来预测未来的交通状况。
例如，可以利用时间序列分析、回归分析和聚类分析等方法，预测某个时间段内某条道路的交通流量和拥堵情况。
预测结果可以以可视化的形式呈现，比如热力图、折线图等，以便交通管理部门和居民能够及时了解城市交通的状况。
在预测的基础上，设计与实现基于大数据分析的城市交通调度系统。
这个系统可以根据交通预测结果和实时交通数据，为交通管理部门提供优化的交通调度方案。
比如，可以通过调整信号灯的时长、改变车道的通行方向等方式来疏导交通，减少拥堵。
此外，还可以实时监控交通状况，及时调度交警力量和道路资源，以应对突发情况和交通事故。
为了提高交通调度的效果，还可以通过与其他城市交通系统的数据共享和交流，实现跨城市的交通协同调度。
例如，可以与周边城市的交通系统进行数据共享，根据跨城市的交通预测结果和实时交通数据，合理安排进出城市的交通流量，避免交通瓶颈和拥堵。
同时，基于大数据分析的城市交通拥堵预测与调度系统应具备高可靠性和可扩展性。
在设计系统架构时，需要考虑到数据采集、存储、处理和分析的高并发性和实时性。
可以采用分布式计算和存储技术，如Hadoop、Spark等，并通过搭建高可用的服务器集群来提高系统的性能和容错性。
基于大数据的智能城市交通管理系统设计与应用
基于大数据的智能城市交通管理系统设计与应用随着城市人口的增长和交通需求的不断增加，城市交通拥堵已成为当前社会面临的一个严重问题。
为了解决这一问题，科技和数据的发展引发了智能城市交通管理系统的设计与应用。
本文将详细介绍基于大数据的智能城市交通管理系统的设计和应用。
一、系统设计1. 数据收集与处理：智能城市交通管理系统依靠大数据技术收集和处理各类交通数据，包括交通流量、交通信号、车辆位置等。
通过使用传感器、摄像头、无线通信等技术实时获取交通数据，然后将这些数据进行处理和分析，为下一步的决策提供依据。
2. 数据分析与处理：通过对交通数据进行分析和处理，可以获得交通状况、交通拥堵点、交通流量预测等信息。
利用数据挖掘和机器学习算法，可以识别出交通流量高峰时段，预测交通拥堵情况，从而优化交通管理决策。
3. 实时监控与调度：基于收集的交通数据和分析结果，智能城市交通管理系统可以实时监控道路交通状况，包括路段拥堵情况、交通信号灯控制等。
在实时监控的基础上，系统可以进行交通调度，通过动态调整交通信号灯时间、交通路线等以减少交通拥堵，优化交通流量。
4. 交通信息发布与导航：智能城市交通管理系统可以通过各类终端设备向用户发布实时交通信息，包括交通状况、交通拥堵路段、交通优化方案等。
同时，系统也可以提供智能导航功能，为用户提供最佳交通路线、交通拥堵避开路段等服务，方便用户出行。
二、系统应用1. 交通拥堵治理：通过智能城市交通管理系统的实时监控和调度功能，可以快速响应交通拥堵情况并采取相应措施。
系统可以根据交通数据和分析结果，动态调整交通信号灯，优化交通流量；同时，可以向驾驶员和行人提供实时交通信息，引导他们选择更优的交通路线或交通方式，从而减少交通拥堵。
2. 交通安全管理：智能城市交通管理系统可以通过交通数据分析，识别出危险驾驶行为和交通事故高发区域。
通过将交通摄像头和警务系统相连接，系统可以实时监测交通安全情况，并及时向交警部门和相关责任单位发出报警和处理请求。
基于大数据的城市交通管理系统设计
基于大数据的城市交通管理系统设计城市交通管理一直是一个重要的社会问题，随着城市人口的增加和汽车数量的增长，交通拥堵、事故频发等问题变得更加紧迫。
然而，随着大数据技术的发展，可以利用大数据来设计城市交通管理系统，以提高交通流畅性和安全性。
基于大数据的城市交通管理系统设计的目标是通过收集、分析和利用大量的交通数据，提供科学决策和智能化管理，以解决城市交通问题。
该系统的设计应具备以下功能和特点：一、数据采集与分析：系统通过各种传感器和监控设备收集实时的交通数据，包括车辆流量、速度、密度、道路状况、信号灯状态等，并利用大数据分析技术对数据进行处理和挖掘。
通过分析交通数据，系统可以实时了解道路状况和交通流量，以便及时采取措施进行交通调度和路线优化。
二、交通预测与优化：基于历史交通数据和实时数据，系统可以进行交通流量预测，并根据预测结果进行交通信号灯优化、交通流量调度等工作。
通过交通预测和优化，系统可以减少交通拥堵，提高交通流畅性和效率，缩短通勤时间。
三、智能导航和路线规划：系统可以根据交通数据和用户需求，为驾驶员提供智能导航和路线规划服务。
通过分析交通状况和路况，系统可以给予驾驶员最佳的路线选择，避开拥堵路段，减少通勤时间和车辆排放。
同时，系统也可以通过实时的交通数据为驾驶员提供路况报告和交通事故预警，提高驾驶的安全性和准确性。
四、交通事故监测与应急响应：系统可以通过大数据技术实时监测交通事故和紧急事件的发生，并及时进行应急响应。
通过分析交通数据和事故模式，可以及时发现交通事故的可能发生和热点区域，为交警部门提供决策支持。
同时，系统还可以将交通事故信息推送给驾驶员和行人，提醒他们及时避开事故现场或调整路线。
五、应用程序开发与数据共享：基于大数据的城市交通管理系统应提供开放的接口和应用程序开发工具，以方便开发者利用交通数据开发各种应用，例如出行助手、实时导航等。
同时，系统还可以与其他相关系统进行数据共享，例如公交系统、出租车系统等，以提供更全面和准确的交通信息服务。
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2019年3月10日第3卷第5期现代信息科技Modern Information TechnologyMar.2019 Vol.3 No.5012019.3交通大数据车速区间位置查询系统设计与实现艾虎（贵州警察学院 刑事技术系，贵州 贵阳 550005）摘 要：为了利用交通大数据为道路建设提供重要依据，本研究基于Web 的Browser/Server 结构模式，采用 技术，借助百度地图JavaScript API ，应用C#、JavaScript 和T-SQL 等编程语言设计并实现了交通车速区间位置查询系统。
首先通过对交通大数据进行整理得到GPS 数据，然后通过该系统的车速区间位置查询页面对十进制经纬度坐标精确到小数点后的位数和查询条件（经纬度范围、车速区间和车辆数量下限）进行设置，可查询到车辆集中停放、堵车、车流量大和车辆超速的具体位置。
通过实验与分析，基于交通大数据的车速区间位置查询系统可以为道路建设规划与改造降低事故发生率提供重要的依据。
关键词：交通大数据；位置查询系统；百度地图API ；Web ； ；C#中图分类号：TP391.1文献标识码：A文章编号：2096-4706（2019）05-0001-06Design and Implementation of Vehicle Speed Range Location Query System forTraffic Big DataAI Hu（Department of Criminal Technology ，Guizhou Police College ，Guiyang 550005，China ）Abstract ：In order to provide an important basis for road construction by using traffic data ，this paper designs and implements atraffic speed interval location query system based on Browser/Server structure mode of Web ，using technology and Baidu Map JavaScript API ，using C#，JavaScript and T-SQL programming languages. Firstly ，the GPS data is obtained by sorting out the traffic data. Then ，the decimal coordinates of longitude and latitude are precisely set to the digits after decimal point and the query conditions（longitude and latitude range ，speed interval and lower limit of vehicle number ）are set through the speed interval location query page of the system ，which can query the specific locations of concentrated parking ，traffic jam ，large traffic volume and vehicle overspeed. Through experiments and analysis, the speed interval location query system based on traffic data can provide an important basis for road construction planning and reconstruction to reduce the accident rate.Keywords ：traffic big data ；location query system ；Baidu map API ；Web ； ；C#收稿日期：2019-02-18基金项目：贵州省科技计划项目（黔科合[2016]支撑2847）资助。
0 引 言目前国内面临严峻的交通问题[1-4]，城市中交通状况不佳的现象普遍存在，时间的延误、车速过低和能源的浪费给消费者带来了极大的经济损失，大量废弃物的排放和大量噪声的制造，对城市的环境造成了很大的影响。
如果能够对交通大数据进行分析，并查找到不同车速区间车辆的运行情况和位置，可为道路建设规划与改造和降低事故发生率提供重要的依据。
在当今的互联网时代，可以借助交通大数据为交通模型提供核心数据[5]，交通大数据来源于对各种车辆的GPS 信息的采集，比如公交车、货车、出租车、网约车和私家车，采集到的车辆GPS 信息的数据格式种类繁多，其中蕴含着重要的交通信息，这些信息可以通过数据分析和挖掘得到。
近年国外发展了智能交通系统与数字道路交互式可视化与评价网络（DRIVE Net ）等[6，7]，目前国内的交通信息服务系统种类繁多，具有代表性的有百度地图导航和高德地图导航等，但仍然需要大力发展基于大数据分析的新型交通信息服务系统。
本文构建了基于Web 的交通车速区间位置查询系统，通过设置经纬度的精确度和查询条件，从交通GPS 大数据中查找到在设定的车速区间范围内的车辆运行的具体位置（经纬度），然后在经纬度的精确度范围内进行统计，并在地图中标定，可为道路建设规划与改造提供重要的依据。
1 车速区间位置查询系统的需求分析与架构1.1 车速区间位置查询系统构需求分析交通车速区间位置查询系统多层次数据流如图1所示。
1.1.1 普通用户普通用户的功能主要包括注册、登录和利用GPS 数据进行车速区间位置的查询等。
1.1.2 系统管理员系统管理员的功能主要包括GPS 数据库的管理和普通用户的审核与删除等。
1.2 系统架构该系统的架构采用Web 的Browser/Server （即浏览器022019.3第5期现代信息科技/服务器）结构，包括表示层、业务层和数据层。
其中表示层主要是实现用户与业务层之间的所有交互和逻辑功能；业务层的功能是接收表示层的请求，并向表示层返回结果；数据层的功能主要是系统数据的保存，该数据包括GSP 数据和相关的用户数据等，并为业务层提供所需要的数据。
GPS 大数据添加、更新、删除提供GSP 数据审核、删除注册获得密钥上传查询条件提供电子地图及数据用户注册与登录交通车速区间位置查询系统管理员登录百度地图API 图1 车速区间位置查询系统多层次数据流2 系统设计2.1 系统结构交通车速区间位置查询系统主要模块构成如图2所示。
交通车速区间位置查询系统车速区间位置查询模块系统管理模块用户模块车速区间位置查询数据库管理管理用户用户注册用户登录图2 车速区间位置查询系统各模块构成2.2 数据库结构采用Microsoft SQL Server2008构建数据库BigDataGps_DB ，为了储存大数据中对本系统有用的信息，本文建站数据表dbo.GPS ，其属性如图3（a ）所示。
用户信息数据表的属性如图3（b ）所示。
主要数据表之间的关系E-R 图如图4所示。
ID经度纬度车速时间GPS 信息（a ）GPS 数据表ID密码时间邮箱用户名问题答案用户信息找回密码问题（b ）用户信息数据表图3 数据表的属性表示GPS 信息系统管理员用户信息管理管理MN N M图4 系统数据库E-R 图3 系统实现3.1 实现工具与技术车速区间位置查询系统采用了 技术，并借助了百度地图JavaScript API ，通过C#、JavaScript 和T-SQL 等编程语言实现，其中应用了AJAX 技术和 技术。
系统开发平台：Microsoft Visual Studio2010；数据库管理系统：Microsoft SQL Server2008；运行平台：Windows XP/Windows10/Windows Server 2003；运行环境： Framework SDK4.0。
3.2 车速定位数据3.2.1 交通大数据的整理首先选择所需要的交通大数据文件HfGps.CSV ，导入数据库BigDataGps_DB 中，并转换数据格式得到数据表dbo.HFGps （包含362706条记录），从而获得原始交通大数据信息。
为了获得大数据中对本系统有用的信息，从数据表dbo.HFGps 中选取字段（经度、纬度和车速）的数据插入数据表dbo.GPS 中，从而可以根据需要对数据表dbo.GPS 进行任意操作，不会破坏原始交通大数据信息。
3.2.2 十进制经纬度坐标的精确度经纬度可以表示地球上任何一个固定的点，通过GPS 可以获得具体位置的十进制坐标表示的经纬度，十进制经纬度坐标小数点后位数的精确度用式（1）进行计算，其中L 为位置的精度范围（弧长）；R 为地球半径，设为6400KM 。
（1）从式（1）中可以得知，十进制经纬度坐标小数点后第3位的精度范围设为L =100M 。
当N ≈0.0001时，可以得知十进制经纬度小数点后第4位的精度范围为L =10M 。
本研究对十进制经纬度坐标进行四舍五入，分别保留3或4位小数（即定位精度设定为100M 或10M ），然后进行比较实验。
3.2.3 定位数据的获得在数据库BigDataGps_DB 中创建存储过程，把经纬度范围（左上角经纬度与右下角经纬度）、车速区间（车速下限、车速上限）和车辆数量下限作为参数传递给该存储过程，采用 技术执行该存储过程，并以DataTable 的形式获取GPS 数据。
储存过程的应用能在变更数据库架构时显著降低中断应用程序的可能性，可减小SQL 注入性攻击的可能性[8]。
在存储过程SearchGps 中创建表变量DECLARE@Gps TABLE （LONGITUDE NUMERIC （9，6），LATITUDE第5期032019.3NUMERIC （9，6）），然后从数据表dbo.GPS 中选取符合搜索条件（经纬度范围、车速区间）的数据插入表变量@Gps 中，这时可以对表变量@Gps 进行任意操作。
首先对表变量@Gps 中的经度和纬度字段的数据采用四舍五入的方式在小数点后保留3或4位有效数字，并进行更新，然后对表变量@Gps 中的经度和纬度字段进行group by 查询结果分组，配合聚合函数count （*）进行分组记录数的计算，然后利用having 子句进行筛选分组记录数大于等于车辆数量下限的分组，得到的结果中包括经纬度（小数点后保留3或4位有效数字）和在该经纬度的车速区间范围内的且大于等于车辆数量下限的车辆数量。