精确视频分析和大数据在城市交通管理中的应用
大数据城市交通管理应用精选
大数据城市交通管理应用精选在当今数字化时代，大数据技术正以前所未有的深度和广度影响着城市交通管理。
通过对海量数据的收集、分析和应用，城市交通管理得以实现更高效、更智能的运行，为市民创造更便捷、更安全的出行环境。
以下将为您精选一些大数据在城市交通管理中的重要应用。
一、交通流量监测与预测大数据能够实时监测城市道路的交通流量，通过安装在道路上的传感器、摄像头等设备，收集车辆行驶速度、数量等信息。
这些数据经过处理和分析，可以清晰地呈现出不同路段、不同时间段的交通流量变化情况。
基于历史数据和实时数据，利用大数据分析技术可以对未来的交通流量进行准确预测。
这有助于交通管理部门提前制定合理的交通疏导方案，例如在高峰时段增加警力部署、调整信号灯时长等，从而有效地缓解交通拥堵。
二、智能信号灯控制传统的信号灯控制往往采用固定的时间间隔，无法根据实际交通流量进行灵活调整。
而大数据的应用改变了这一局面。
通过收集和分析路口各个方向的车流量、行人流量等数据，智能信号灯系统能够实时调整信号灯的时长。
当某个方向的车流量较大时，相应的绿灯时间会延长，以提高道路通行效率。
这种智能化的信号灯控制方式大大减少了车辆等待时间，降低了能源消耗和尾气排放。
三、公共交通优化大数据在公共交通领域也发挥着重要作用。
通过分析公交、地铁等公共交通工具的运行数据，包括乘客上下车时间、站点客流量等，可以优化公交线路和发车频率。
例如，对于客流量较大的线路，可以增加车辆投入或缩短发车时间间隔，以满足乘客的出行需求；对于客流量较小的线路，可以适当调整线路走向或减少车辆投入，提高运营效率。
此外，利用大数据还可以实现公交与地铁的无缝对接，为乘客提供更便捷的换乘方案，提高公共交通的吸引力和分担率。
四、交通违法行为监测大数据技术能够对交通违法行为进行更有效的监测和打击。
通过对摄像头拍摄的图像和视频数据进行分析，自动识别超速、闯红灯、违法停车等行为。
同时，结合车辆登记信息和驾驶员信息，能够快速锁定违法车辆和驾驶员，提高执法效率和准确性。
视频结构化技术在交通领域的大数据应用研究
视频结构化技术在交通领域的大数据应用研究随着信息技术的不断发展和进步，大数据技术在各行各业都得到了广泛的应用，其中交通领域也不例外。
交通领域的大数据应用可以帮助我们更好地理解城市交通运行的规律和特点，提升交通管理的水平和效率。
视频结构化技术作为大数据技术的一种重要应用手段，在交通领域也发挥着重要的作用。
本文将探讨视频结构化技术在交通领域的大数据应用研究。
一、视频结构化技术概述视频结构化技术是一种将视频内容进行分析和处理，提取出其中的有用信息并转化为结构化数据的技术。
通过视频结构化技术，我们可以对视频进行内容识别、目标检测、场景分析等操作，从而将视频转化为可供计算机处理的数据。
视频结构化技术可以应用于各个领域，如安防监控、智能交通、智能家居等，其中在交通领域的应用尤为广泛。
1.交通监控与管理视频结构化技术可以帮助交通管理部门实现对交通情况的实时监控和管理。
通过对道路交通摄像头拍摄的视频进行分析，可以实时监测道路的交通流量、拥堵情况、交通事故等信息，并及时做出相应的调度和处置。
这对于提升交通管理的效率和水平具有重要意义。
3.交通数据分析视频结构化技术可以将交通摄像头拍摄的视频内容转化为结构化数据，便于后续的数据分析和挖掘。
通过对交通视频数据的分析，可以了解城市交通运行的规律和特点，如交通高峰时段、交通拥堵节点、交通事故多发地点等信息，为交通管理部门制定合理的交通管理方案提供重要参考。
三、视频结构化技术在交通领域的应用案例1.城市交通智能监控系统某市交通管理部门利用视频结构化技术搭建了城市交通智能监控系统。
该系统通过对城市各个交通要道的视频进行实时分析和处理，可以监测和识别道路上的交通违法行为和交通事故情况，帮助交通管理部门及时处理交通异常事件，确保城市交通的安全和畅通。
1.深度学习技术的应用随着深度学习技术的不断发展，视频结构化技术也得到了进一步的提升。
将深度学习技术应用于视频结构化处理过程中，可以更准确地进行车辆识别、行人检测、交通事故识别等任务，提升视频结构化技术在交通领域的应用效果。
大数据技术在城市交通管理中的应用探讨
大数据技术在城市交通管理中的应用探讨随着城市交通的不断发展与迅速增长，交通管理已经成为了城市管理中的一个重要领域。
城市交通管理中需要面对许多复杂的问题：交通拥堵、车流控制、公共交通优先、路口安全等等。
而大数据技术的发展，则为城市交通管理带来了新的解决方案与可能性。
本文将探讨大数据技术在城市交通管理中的应用及其对城市交通问题的解决。
一、大数据技术在城市交通管理中的应用1.交通流量控制大数据技术可以通过收集交通流量数据、道路出入口信息、车辆行驶路线等数据来对道路交通进行实时监测、分析和预测。
这些数据可以被用来优化交通流量控制系统，减少拥堵并提高通行效率。
例如，在一些城市中，出租车公司会安装GPS设备，收集车辆及乘客位置、行驶速度、行驶路径等数据。
这种数据可以被用来预测交通拥堵情况，并通过交通信息发布系统来告知司机、乘客以及交通管理者。
而交通管理者可以根据这些数据来制定更加准确的交通流量控制方案，优化交通流量分配。
2.公共交通优先大数据技术可以被用来提高公共交通的效率和准确性。
例如，通过收集公共交通车辆位置、实时路况、站点拥堵程度等数据，交通管理者可以准确把握公共交通车辆的实时位置与到达时间，并在车辆到站时通知乘客。
同时，交通管理者可以根据数据预测某些公共交通线路的热点区域，提前将公共交通资源分配到这些区域。
同时，在公共交通优先方面，大数据技术也可以被用来优化交通信号控制系统，确保公共交通在路口畅通。
例如，在纽约市，交通管理者使用大数据技术来预测公共交通车辆到达路口的时间，并根据这个时间灵活调整交通信号灯的时间，使公共交通车辆可以顺畅通过路口。
3.路口安全控制大数据技术可以被用来实时监测路口安全状况，提高交通管理的精准度和效率。
例如，在中国，交通管理者使用大数据技术来分析交通事故发生的原因、时段和位置等信息，以此来筛选出可能存在安全隐患的路段与路口。
与此同时，交通管理者可以利用大数据技术来预测路口交通流量情况，根据情况进行交通管理措施的优化，防止交通事故的发生。
如何利用大数据技术分析城市交通数据,提供实时的交通状态和路况信息？
如何利用大数据技术分析城市交通数据，提供实时的交通状态和路况信息？简介随着城市化进程的不断加快，交通拥堵已经成为城市居民日常生活中的一大痛点。
而利用大数据技术分析城市交通数据，提供实时的交通状态和路况信息，不仅能够帮助人们规划出行，提高出行效率，还能为城市交通管理提供重要参考，实现交通智能化管理。
本文将介绍如何利用大数据技术分析城市交通数据，以及实时提供交通状态和路况信息的方法。
数据采集1.传感器数据采集：通过在路口、道路、车辆上布置传感器，实时采集各种交通数据，如车辆位置、速度、道路流量等信息。
2.城市监控视频数据采集：利用城市中的监控摄像头，通过计算机视觉和图像处理技术，提取交通流量、车流密度等信息。
3.移动网络数据采集：利用手机信号、移动基站数据等信息，分析人流和交通流动情况。
数据存储与处理1.数据存储：使用大数据存储技术，如Hadoop分布式文件系统(HDFS)，将采集到的交通数据进行存储，以保证数据的安全性和可扩展性。
2.数据清洗和预处理：对采集到的海量交通数据进行清洗和预处理，去除噪声数据，格式化数据的结构，为后续分析做准备。
3.数据挖掘和分析：利用数据挖掘和机器学习算法，对清洗后的交通数据进行分析，提取交通状态和路况信息。
常用的算法包括聚类分析、时间序列分析、决策树等。
实时交通状态与路况信息提供1.数据可视化：将分析得到的交通状态和路况信息以可视化的方式展示给用户，如热力图、实时路况图等。
用户可以通过一个交互式界面来获取所需信息。
2.实时路况推送：通过手机APP、公众号等渠道，实时将交通状态和路况信息推送给用户，提供实时的出行建议和路线规划。
应用场景1.出行规划：用户可以通过查看实时交通状态和路况信息，选择最优的出行时间和路线，减少交通拥堵的影响。
2.交通管理：交通相关部门可以利用实时交通状态和路况信息，优化交通信号控制，改善路网交通状况，减少拥堵。
3.电子警察系统：结合交通状态和路况信息，实现电子警察系统的智能化管理和交通违法行为的识别。
大数据技术在城市智能交通发展中的应用分析
大数据技术在城市智能交通发展中的应用分析随着城市人口的不断增加和交通需求的不断增长，城市交通拥堵问题日益严重，如何提升城市交通的智能化水平成为了一个重要的课题。
大数据技术在城市智能交通发展中起到了重要的作用，其应用分析如下：1. 实时交通管理：通过大数据技术，可以对城市中的交通情况进行实时监控和分析。
利用各种传感器和摄像头等设备获取的数据，可以精确地监测交通拥堵情况、道路状况、车辆流量等，并通过算法对这些数据进行分析和预测。
这样，交通管理部门可以根据这些数据进行实时的交通信号控制，通过调节红绿灯时间、限制车辆进入等方式来缓解交通拥堵，提高交通效率。
2. 智能导航系统：大数据技术可以用于城市智能交通导航系统中，通过收集分析大量历史交通数据，包括车辆流量、交通拥堵情况、道路状况等，可以在导航系统中提供实时的交通信息。
这样，在出行前可以通过导航系统选择最佳路线，避免拥堵，节省时间和燃料。
智能导航系统还可以根据乘客的个人喜好和需求，为其提供个性化的出行方案。
3. 智能停车管理：城市停车问题是一个普遍存在的难题，大数据技术可以用于智能停车管理系统中，通过收集和分析各个停车场的实时数据，包括停车位的使用情况、停车费用等，可以提供实时的停车位导航和停车场信息，帮助司机快速找到合适的停车位。
通过大数据分析，可以预测停车场的停车需求，提前调配停车资源，提高停车位利用率，缓解停车难问题。
4. 交通安全预警：利用大数据技术，在城市交通管理中可以实时监测交通事故和交通违法行为。
通过分析各种数据，包括交通摄像头的视频数据、车辆的行驶轨迹数据等，可以提前发现潜在的交通安全隐患，并及时预警。
交通管理部门可以根据这些预警信息采取相应的安全措施，如增加交通警力、设置警示标志等，提高城市交通的安全性。
5. 交通规划优化：大数据技术可以用于交通规划的优化和决策。
通过分析各种交通数据，包括车辆出行数据、交通拥堵数据、交通需求数据等，可以了解不同时间段和不同地区的交通状况，为城市交通规划和建设提供科学依据。
大数据技术在交通领域的应用
大数据技术在交通领域的应用随着社会的不断发展，交通问题逐渐成为各大城市所面临的重要挑战之一。
交通管理、安全、规划等方面都需要借助科技手段进行优化和改进，而大数据技术的广泛应用正在为交通领域带来巨大的变革。
本文将探讨大数据技术在交通领域的应用，以及对未来交通发展的影响。
1. 交通管理大数据技术的应用可以帮助交通管理部门更好地监控和管理交通状况。
通过采集各类交通数据，包括车辆行驶轨迹、交通拥堵情况、交通事故数据等，利用大数据分析技术可以快速准确地识别交通瓶颈和拥堵点，并通过实时调整交通信号灯、交通路线等方式进行交通疏导，从而降低交通拥堵现象。
2. 交通安全大数据技术可以结合视频监控、交通信号灯和车辆GPS等数据，通过图像识别和数据分析技术来识别交通违规行为和危险驾驶行为，及时进行预警和处罚。
大数据还可以帮助交通管理部门进行交通事故分析，找出事故发生的原因和规律，从而制定更科学的交通安全策略。
3. 交通规划大数据技术可以帮助交通规划部门更好地了解城市交通的需求和特点，通过对交通需求、出行模式、交通瓶颈等数据的分析，可以更科学地制定交通规划，包括道路建设、交通线路布局、公共交通优化等方面，从而提高城市交通效率和便利性。
4. 共享交通随着共享经济的发展，共享交通模式也越来越受到关注。
大数据技术可以帮助共享交通平台更好地了解用户需求和出行习惯，通过数据分析可以优化车辆调度、提高车辆利用率，从而提升共享交通服务的质量和效率。
二、大数据技术对交通领域的影响1. 数据隐私保护大数据技术在交通领域的应用需要采集大量的交通数据，而这些数据涉及到用户的个人隐私信息，因此在数据采集、存储和处理过程中需要加强数据隐私保护，防止数据泄露和滥用。
交通领域的大数据应用需要保障数据的安全性和完整性，避免数据被篡改和破坏，因此需要加强数据安全保护措施，建立健全的数据安全管理体系。
展望未来，随着大数据技术的不断发展和应用，交通领域将迎来更多的创新和变革。
大数据技术在城市交通中的应用
大数据技术在城市交通中的应用随着城市人口不断增多，城市交通问题愈发凸显。
为了更加高效地管理和解决交通问题，大数据技术开始在城市交通领域得到广泛应用。
一、大数据技术的主要应用场景大数据技术可以广泛应用于城市交通的不同场景中，其主要应用场景包括以下几个方面。
1、路况监控和预测通过监控交通流量、车速等信息，大数据技术可以实时地分析道路情况，精准预测拥堵情况，以及提前生成交通预警信息。
这种技术在城市交通管理中起到了至关重要的作用。
例如，深圳某些路口通过大数据技术的监控与优化，让过路车辆的平均等待时间减少了4秒左右，目前多种车载测绘，导航软件等也可以实时提供道路状况信息，让驾车者避免拥堵。
2、停车管理与指引城市停车问题一直是悬在城市交通领域头上的一颗泡泡。
大数据技术可以通过对城市停车资源的综合管理，及时提供空余停车位的预约信息，降低了道路上的随意停车，缓解了交通拥堵。
近几年，深圳部分城区及商圈已经使用了大数据技术，通过车位识别技术，实时监控城市停车资源，并通过手机App等方式向用户提供精准停车指引，这些技术使得车辆能够快速便捷地找到停车位，也大大提升了城市停车资源的利用率。
3、公共交通分析公共交通是城市交通的重要组成部分，大数据技术可以通过分析不同线路的高峰时段和拥堵状况来量身制定更加合理优化的公共交通方案，事先预备好足够的公共交通供应，避免了公共交通上人满为患的状况。
深圳市场的大数据公司已经提供了大量的公交车路线，卡口GPS等数据信息，并开发了车辆调度及应急联动等解决方案，以尽可能的降低公共出行的不便。
4、出行行为分析为了减少车流量和优化城市交通，了解市民的出行行为是不可或缺的，大数据技术可以分析市民的出行路线、出行时段、出行工具等信息，并做出相应的调整。
例如，分析某一时段通勤人员的出行路径，可以让交通管理部门针对性地优化道路规划，提升道路通行效率。
二、大数据技术在城市交通中的意义大数据在城市交通中的应用具有非常重要的意义。
大数据在城市交通管理中的应用
大数据在城市交通管理中的应用随着科技的不断发展，大数据在各个领域的应用也越来越广泛。
其中，大数据在城市交通管理中的应用尤为重要。
城市交通是现代化社会的一个核心领域，如何有效地管理和优化城市交通，成为了各个城市管理者面临的重要挑战。
而大数据的引入，为城市交通管理带来了全新的思路和方法。
首先，大数据在城市交通管理中的应用可以提供精确的交通数据。
通过各种传感器和监控设备，城市可以实时获取各个交通节点的数据，如车流量、人流量、拥堵情况等。
利用这些数据，城市管理者可以对交通状况进行全面了解，及时制定相应的应对措施。
例如，当市中心某条道路出现拥堵时，管理者可以通过大数据分析找出导致拥堵的原因，进而采取相应的路况调控措施。
这种精确的交通数据可以帮助城市实现更加高效的交通运输管理。
其次，大数据在城市交通管理中的应用可以实现交通信号的智能化调配。
传统的交通信号灯控制方式往往是固定周期和固定绿灯时间，无法根据实际路况进行调节。
而大数据技术可以通过对交通数据进行分析，发现不同时段，不同路段的交通流量分布规律。
基于这些规律，城市管理者可以对交通信号进行动态调控，提高交通效率。
比如，在高峰期，将绿灯时间适当延长或者增加绿灯的频率，以缓解交通压力；而在低谷期，则可以适当缩短绿灯时间，以减少车辆等待时间。
通过大数据的智能化调控，城市交通能够更好地适应实际需求，提高交通运输效率。
另外，大数据在城市交通管理中的应用还可以实现交通预测和规划。
借助大数据分析，城市管理者可以对未来的交通情况进行预测，从而制定更加合理的交通规划。
例如，通过分析历史数据和特定事件对交通流量的影响，可以预测出某个时间段内的交通状况，进而合理调配交通资源。
这样一来，城市可以事先对交通状况进行干预，以便更好地应对交通挑战。
同时，大数据还可以辅助城市规划者进行交通规划。
通过分析大数据，可以发现城市中存在的交通瓶颈和热点区域，进而有针对性地进行道路扩建、交通设施建设等规划，以提升城市的整体交通运输能力。
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分析统计
量分析
务
各岗间速 度分析
3视，频管数理易据维护...性... ：
设备维修 及时率
移动终端 办公
......
交通场景的变换，如何实现快速的维护与更新。
行驶轨迹追踪系统 监控视频管理系统
应用安 全规则
Hadoop
系统安 全规则
云 号牌 计 识别
违章 算法
轨迹 跟踪
流量 检测
网络安 全规则
物理安
算 分 析 卡口
违章 3. 轨业迹务服务流保量证性
算法
跟踪
检测
4. 业务安全绩效性
3. 信息分类及编码标准规范
MapReduce
Spark
Storm
4. 数据交换标准规范
排队
车型
5.数据信库息封装服务标准规范
长度 识别 ...... 体系标准的建立
1，保证信息的交互的便利性
Hbase
Pgsql
2，加强各系统内部信息的安全性
流量
录像
设备运维管理系统
工程进度 跟踪管理
建设质量 数据分析
多维度数 据显示
统计设备 在线率
上传数据 分析统计
卡口捕获 量分析
设备维修 及时率
移动终端 办公
......
通行记录管理系统 稽查布控管理系统 行驶轨迹追踪系统 监控视频管理系统
Hadoop MapReduce
Spark
数据库封装
Hbase
交通监控
交通实施监控 人工抓拍 大屏显示（指
挥控制）
事前预警
事中处理
事后取证
防范威胁
目标识别跟 踪，报警
传统视频监控
全过程视频监控，提高监控效率
ITS
大数据平台架构
“三层” + 两个体系
安全保 障体系
安全认 证
数据资 源安全
应用安 全规则
系统安 全规则
网络安 全规则
物理安 全规则
入侵保 护
建筑物及人员信息： 每帧视频中，建筑物的状态检查 人员聚集区人员数量，群体运动趋势 路口行人位置、行进方向 ……………………………… 车辆信息： 每帧视频中，监测方向车辆数量 在号牌最佳拍摄位置，提取号牌信息 每辆车位置、车速、到相机距离 车牌号码、车牌颜色、车身颜色 ……………………………… 道路信息： 多组信号灯的颜色、持续时间 当前帧信号灯亮、灭状态
2卡，口统数计业据务可黑辆配名布单置控车 性：
工程进度 跟踪管理
建设质量 数据分析
多维度数 据显示
通行记录管理系统 稽查布控管理系统
用 车辆行驶 现套状牌车交识通场景数不据捕同获，对于每统个计设点备位的功上传能数需据求也会卡口不捕同获 ，如何能达到
服 轨迹回放 合别理及追化踪、差异量化分配析 置。 在线率
完成视频数据到 结构化数据转变
ITS
现有视频的发展-应用
车辆行车轨迹
• OD出行分析 • 围捕嫌疑车辆 • 分析城市交通规律 • 提供合理出行建议
拥堵指数
• 感知城市交通态势 • 分析形成历史交通规律 • 市民选择合理出行路线 • 均衡路网压力 • 提供道路规划依据 • 信息分类共享
视频浓缩
• 依据关键信息，视频浓缩 • 智能筛选，提升效率
布控
排队 长度
车型
识别 ......
全规则
入侵保 护
MapReduce
Spark
数据库封装
Hbase
Pgsql
Storm
热备份
接 入 层
智能高清视频采集系统
既有采集系统
其它
卡口 三违层法设计事件：动流态量 轨迹录像分析池六平、合台一业务交逻系通统指辑挥 分析信制息系池灯统控、基警本务通属性识系别统 池
核心算法和算法技巧上的精益求精 产品形态紧贴业务和工程需要 为行业量身定制整体解决方案
当前未来 2008年
2002年 上世纪90年代
DVR本地 VCR本地化 化数字图像 模拟图像
模拟监控
数模监控
前端网络数 字化流媒体
网络监控
全IP图像数字化标准化 多元接入智能化管理
全数字化网络监控
实时监控事后取证数据挖掘分析交通仿真、预测诱导改善
Pgsql
接
智能高清视频采集系统
入 层
卡口
违法
事件
流量
录像
六合一 平台
既有采集系统
交通指挥 系统
信息灯控 制系统
警务通
其它 系统
ITS
数据交 换体系
元数据 标准
代码规 范
数据接 口规范
数据存 储规范
数据存 储规范
权限规 范
数据共 享规范
数据保 密规范
大数据平台架构—数据接入
数据接入包括以下几种数据：
精确视频分析和大数据 在城市交通管理中的应用
“数据”是支撑
基础数据 管理平台
违法取证 管理平台
稽查布控 管理平台
设备运维 管理平台
拥堵指数 管理平台
卡口平台
特勤平台
诱导平台
监控平台
大数据：关联价值
云数据
数据采集：精确性
电 警
卡 口
六 合 一
监 控
ITS
目录
CONTENTS
A. 采集方式的分析 B. 原有视频的应用 C. 现有视频的发展 D. 大数据时代趋势 E. 交通大数据意义 F. 大数据平台架构
对海量视频进行视频符号化处理，把视频中的建设物、桥梁、车辆、车牌、车道、位置、信号灯状 态等信息进行特征单元分解，形成基础图像符号化数据，同时形成运动目标的运行状态数据，完成海量 视频分析的核心数据信息。行业应用过程中根据不同的业务需要，输出针对不同目标物的火灾、交通违 法记录、通行记录照片和交通流量、速度记录等交通基础数据。
统计设备 在线率
上传数据 分析统计
......
设备维修
移动终端
及时率
内容
内容办公
据显示 卡口捕获 量分析
......
数据稽查交布控管理系统 换体行驶系轨迹追踪系统
监控视频管理系统
云 号牌 计 识别 算 分 析 卡口
布控
1. 通用安全性 2. 业务信息保密性
1. 信息资源标准规范 2. H元ad数oop据标准规范
(接入、分析、应用) G. 交通数据大融合
ITSΒιβλιοθήκη 采集方式的分析这些年，视频分析技术的发展，使其功能度、 准确性不断提升，成为主流的采集方式。
信息完整
+
信息精准
磁频采集
• 流量测量 • 触发视频
波断采集
• 速度测量 • 触发视频
触发视频
视频采集 信息完整性 数据挖掘分析
ITS
原有视频的应用
技术发展趋势
海量视频存储和挖掘分析 是大数据的重要命题
如果把海量监控视频比作一种产 业，那么这种产业实现盈利的关键， 在于如何让数据会“说话”。
数据来源：CCID Consulting
以1080P为例，在4Mbps的码率： 每日数据量超PB
5000路*4Mbps *24小时*60分钟*60秒 30天以上的保存要求超50PB
数据分析 上传数据
据显示 卡口捕获
稽查布控管理系统
服 轨迹回放 务 各岗间速
度分析
别及历追踪史建设量因分素析，传感设备在线多率样，标分准析统不计统一，量数分据析 不准确行，驶轨难迹融追合踪系。统
视频管2数理，据 厂商....多.. 样性：
设备维修 及时率
移动终端 办公
......
各厂商之间标准不统一，数据接入困难。
智能视频分析：摄像机+大脑
看得见+看得清
量化+全局把握
监控
安全
复杂违法抓拍 路口严管态势 功能单一
电子警察
信号控制
自建流量采集 线圈/雷达/RFID 视频（自建）
交通卡口
断面建设 掌控车流量 上传公安部
卡口系统
切换屏幕，人眼盯防 事后诸葛亮，查证耗时 监控效率低下 看得着，看不清
应用安 全规则
系统安 全规则
网络安 全规则
物理安 全规则
入侵保 护
热备份
综合应用管理平台
设备运维管理系统
通行记录管理系统
云 违章数据
卡口数据
黑名单车
工程进度
建设质量
多维度数
应 用
统计
统计
车辆行驶 安全套牌保车识
服 务
轨迹回放 障体别及系追踪
各岗间速
视频数据
度分析
管理
辆布控
跟踪管理
数据分析
两层体系标准 数据捕获 量分析
能力1
智能分析与诱导
1，结合业务，事前风险 分析 2，智能分析各路网流量， 提供平衡建议 3，实施智能实时诱导
能力2
高效的共享与预防
1、依据交通历史数据， 分析交通规律模型 2，按照用户群，实时分 类共享 3，完成交通各部分间的
协作 能力3
ITS
现有视频的发展-无处不在的感知
全面抽出并智能分析
核心视频分析算法—视频录像符号化
ITS
大数据时代趋势
大数据时代已经到来
城市视频监控的快速发展
大数据包括：社交媒体、移动设备、 科学计算和城市中部署的各类传感器等等， 其中视频又是构成数据体量最大的一部分。
2011 年全球出货摄像机2646万台。 预计到2015年出货量达5454万台。
2011年-2015年全球数据增长量
接
智能高清视频3采，集易系于统管理、易于维护、易于扩展