浅谈大数据在交通运输安全应急中的应用
大数据技术在交通运输领域中的应用
大数据技术在交通运输领域中的应用一、引言随着互联网技术的进步，大数据技术已经成为了不可或缺的一部分，其在交通运输领域中的应用更是给这个领域带来了颠覆性的变革。
本文将介绍大数据技术在交通运输领域中的应用，包括交通状况分析、智能交通管理和网络安全防护等方面。
二、交通状况分析在现代城市中，交通状况是非常重要的一个方面，因此，交通状况分析成为了大数据技术在交通运输领域中的应用之一。
传统的交通状况分析方式主要基于人工统计，该方法效率较低，且数据采集不全面。
而采用大数据技术进行交通状况分析可以充分利用各类交通数据资源，实现全面高效的交通状况分析。
大数据技术可以利用交通信号灯、车载传感器、无人机影像等数据，实现实时监测道路流量、交通拥堵情况、车辆行驶速度和车辆密度，进而对道路容量和流量进行精确评估和优化管理。
三、智能交通管理智能交通管理是大数据技术在交通运输领域中的另一大应用。
智能交通管理通过整合交通数据，运用大数据技术，可以实现城市交通在线化、智能化管理。
例如，采用大数据分析技术，即时分析并实现智能预测拥堵情况、行驶路线规划、路面监控等工作，使得车辆行驶变得更加顺畅，城市交通管理更加高效。
另外，智能交通管理还可以为城市交通规划提供重要数据支撑，以便城市规划者能够更加科学地进行交通发展计划和道路建设。
四、网络安全防护网络安全防护也是大数据技术在交通运输领域中的一个重要应用。
随着智能交通管理和交通状况分析的不断加深，交通数据的安全保护成为关键问题，而大数据技术的云计算、深度学习等技术为保障数据安全提供了有力支持。
特别是在智能交通安全保障中，大数据技术可以实现交通数据安全备份、重点数据实时监测、交通数据风险预警等，使得交通数据的安全得到充分保障。
五、结论综上所述，大数据技术已经广泛应用于交通运输领域中，并且取得了明显的效果。
未来，在交通运输领域中，大数据技术将更加广泛地应用，为城市交通管理和交通安全保障提供更多有力的支持。
大数据技术在交通运输中的应用
大数据技术在交通运输中的应用交通运输一直以来都是社会发展的重要组成部分，随着科技的进步和信息化的普及，大数据技术的应用逐渐渗透到了交通运输领域。
本文将从交通管理、交通安全和出行服务三个方面，探讨大数据技术在交通运输中的应用。
一、交通管理大数据技术在交通管理中的应用，能够提高交通效率和减少拥堵现象的发生。
首先，通过交通信号灯的智能调度，根据实时交通情况进行优化，不仅可以减少交通拥堵，还能够提升交通的通行效率。
其次，运用大数据技术对交通流量进行预测和分析，可以帮助交通管理部门合理规划道路和公交线路，提高资源利用效率，缓解交通压力。
此外，通过研究交通大数据，还可以发现交通事故多发地段和高风险区域，有针对性地加强交通巡逻和安全设施的设置。
综合利用大数据技术，可以实现交通管理的精细化和智能化，为城市居民提供更加便捷的出行环境。
二、交通安全大数据技术在交通安全领域的应用，可以提高交通管理部门的应急响应能力和事故预警能力。
首先，通过对交通违法数据的采集和分析，可以实现对交通违法行为的精确识别和快速处置，有效减少交通违法活动，提升交通安全水平。
其次，运用大数据技术对交通事故数据进行分析，可以发现事故发生的规律和原因，从而改善道路设计和交通设施，减少事故的发生。
此外，结合大数据技术和智能交通设备，可以实现车道偏离预警、追尾预警等功能，为驾驶员提供实时安全提示，减少交通事故的发生率。
通过大数据技术的应用，交通管理部门能够更好地掌握交通安全状况，及时调整交通资源，为行车安全保驾护航。
三、出行服务大数据技术在出行服务中的应用，可以为用户提供更加便捷、智能的出行体验。
首先，通过大数据技术对出行数据的收集和整理，可以提供多种出行方式的选择和比较，帮助用户选择最优的路线和交通工具，节约出行时间和成本。
其次，运用大数据技术对道路交通情况进行实时监测和分析，可以提供交通拥堵信息和路况预警，指导用户避开拥堵路段，选择更加畅通的道路。
大数据技术在交通运输中的应用
大数据技术在交通运输中的应用随着信息技术的不断发展，大数据技术逐渐成为各行各业的关键词。
其中，在交通运输行业中，大数据技术的应用已经成为一道亮丽的风景线。
那么，大数据技术在交通运输中，到底能做些什么呢？一、交通流量管理随着城市化进程的加快，交通流量越来越大，导致交通堵塞问题越来越严重。
而大数据技术的应用，能够有效地解决这一问题。
比如，通过对路况、车辆行驶速度以及拥堵程度等数据进行实时监测并分析，找到瓶颈路段，并对路线进行调整，从而实现交通流量的优化，让出行更加方便快捷。
二、智能交通信号控制传统的交通信号控制方式，往往会因为交通流量的变化而导致毛刺效应。
而基于大数据技术的智能交通信号控制系统，能够预测未来几分钟内的交通流量，从而提前进行信号灯的调整。
这样一来，不仅可以大大减少交通堵塞问题的出现，同时也能缩短出行的时间。
三、智能导航传统的导航系统，往往只能给出一条路线，不能根据用户的习惯以及实时的路况变化进行路径的智能推荐。
而基于大数据技术的智能导航，不仅能够实时监测路况、交通拥堵等信息，而且还能根据用户的实时位置以及行程安排，进行智能路径推荐，使用户体验更为舒适。
四、车辆智能管理基于大数据技术的车辆智能管理系统，不仅能够实时监测车辆的位置、行驶速度以及油耗信息等数据，还能预测车辆需要进行保养的时间以及保养的项目，从而提前进行维修保养，降低车辆故障率，提高出行安全性。
五、公共交通优化在城市中，公共交通车辆数量庞大，同时还需要进行客流量的监测以及线路的规划和调度。
而基于大数据技术的公共交通优化系统，能够对交通环境进行实时监测，并对车辆的行驶路线、停靠站点等信息进行智能推荐和调度，从而提高公共交通的效率，降低出行成本。
综上所述，大数据技术在交通运输中的应用，能够实现交通流量的优化、信号控制的智能化、导航功能的智能推荐、车辆智能管理以及公共交通的优化等方面的功能，为人们的出行带来了更加便利和舒适的体验。
大数据在交通运输领域的应用
大数据在交通运输领域的应用随着大数据技术的发展和普及，其在各个领域的应用也越来越广泛。
交通运输领域作为人们日常生活中必不可少的一部分，也开始借助大数据技术来提升运输效率、优化出行体验、提高交通安全等。
本文将从数据采集、数据分析以及数据应用三个方面，探讨大数据在交通运输领域的应用。
一、数据采集大数据的应用需要大量的数据来支持，因此数据采集是应用的第一步。
在交通运输领域，数据的采集可以通过多种方式进行。
目前，各类城市交通管理部门普遍安装了交通摄像头，用于实时监控交通情况并采集相关数据。
此外，GPS定位技术也广泛应用于交通运输领域，如公交车、出租车等载具的GPS模块能够定时上报位置数据。
同时，智能手机的普及也为数据采集提供了便利，例如一些交通应用程序可以根据用户手机位置信息，实时获取交通拥堵情况。
二、数据分析数据分析是大数据应用的核心环节，通过对采集到的大量数据进行分析，可以得出有价值的结论和建议。
在交通运输领域，数据分析可以应用于交通拥堵分析、路况预测、交通规划等方面。
首先，通过对交通状况数据的分析，可以实现交通拥堵分析。
根据不同路段的车流量和速度等数据，可以判断哪些路段存在拥堵情况，并制定相应的交通疏导措施，以提高交通流畅度。
其次，数据分析还可以用于路况预测。
通过对历史交通数据的分析，结合天气等因素进行综合预测，可以提前预判可能出现的交通拥堵情况，并在交通组织、交通安排等方面提前做出调整，减少交通拥堵带来的不便。
另外，在交通规划方面，数据分析可以用于优化交通路线、站点规划等。
通过对大量的交通数据进行分析，可以了解人们的出行习惯、交通需求等，为交通规划部门提供决策参考，以提高交通运输的效率和便利性。
三、数据应用数据应用是大数据技术在交通运输领域发挥作用的最终目的。
通过对采集和分析的数据进行应用，可以实现交通运输的智能化和便捷化。
首先，大数据应用可以提升交通管理的智能化水平。
通过对大量的交通数据进行分析和挖掘，可以帮助交通管理部门更好地了解交通状况，及时采取相应的措施。
大数据技术在交通运输领域的应用
大数据技术在交通运输领域的应用在当今信息时代，大数据技术的快速发展和广泛应用已经对各个行业产生了重大影响，交通运输领域也不例外。
大数据技术的应用使得交通运输更加智能、高效和安全，为城市的可持续发展提供了强大的支持。
本文将探讨大数据技术在交通运输领域的应用。
一、智能交通管理大数据技术在交通管理中的应用使交通系统变得更加智能化。
通过收集和分析大量交通数据，包括车辆信息、路况状况和乘客需求等，交通管理部门可以更好地了解交通运行状况。
基于这些数据，交通管理系统可以进行交通流预测、调度和优化，从而减少交通拥堵、提高交通效率。
二、智能交通导航大数据技术在交通导航领域的应用使得导航系统更加准确和智能。
利用大数据分析，交通导航系统能够实时监测道路状况，并给驾驶员提供最佳的导航路线。
此外，交通导航系统还可以根据个人习惯和需求，提供个性化的导航建议，从而提升驾驶体验。
三、智能交通安全大数据技术在交通安全领域的应用可以提高交通安全性。
通过对交通数据的实时监测和分析，交通管理部门可以及时发现交通事故隐患，预警交通违规行为，并及时采取相应的措施。
此外，大数据技术还可以与智能车辆技术相结合，实现车辆与路况的实时互动，提升交通安全水平。
四、智能公共交通大数据技术在公共交通领域的应用可以提高公共交通的效率和服务质量。
通过分析乘客出行数据，公共交通部门可以优化公交线路规划和调度，提高公交车辆的运行效率。
同时，大数据技术还可以为乘客提供个性化的出行建议和服务，如实时公交查询、预测公交到达时间等，提升乘客出行体验。
五、智能停车管理大数据技术在停车管理中的应用可以提高停车效率和服务体验。
通过收集和分析停车相关数据，停车管理部门可以实时监测停车位的使用情况，并根据需求进行合理的停车位配置。
此外，大数据技术还可以提供实时停车信息和导航服务，帮助驾驶员快速找到空闲停车位，减少停车阻塞和寻找停车位的时间。
综上所述，大数据技术在交通运输领域的应用已经取得了显著成效。
浅谈大数据在交通运输安全应急中的应用
浅谈大数据在交通运输安全应急中的应用摘要：大数据是信息时代的重要产物，对于安全生产和应急管理意义重大。
交通运输领域是事故高发行业。
利用大数据分析技术，可用于寻找事故规律、加强隐患警示、事故责任追究等，为提升我国交通运输安全管理信息化水平和降低事故发生概率提供有力支撑。
关键词：大数据；安全应急；事故分析；风险防范1 前言信息化、数字化和智能化是当前经济社会快速发展的产物，也是生产领域和管理部门的发展方向。
大数据在安全生产方面的应用意义重大，运用大数据、云计算等先进信息技术来进行数据管理、事故分析、状态监管和风险防控，可以提前或尽早发现风险隐患，降低事故发生概率。
我国的煤炭行业安全管理在大数据方面的研究和应用相对较早，但在交通运输行业，虽然近年来行业管理部门高度重视信息化建设，建立了如国家和省级的重点营运车辆联网联控平台、路网监控中心、安全应急指挥平台、驾驶员诚信系统等，但由于基础信息采集不够完善、数据格式不尽统一、数据信息未完全公开、大数据方面的人才缺乏等因素，完整的数据采集、清洗、挖掘和分析体系尚未建立，交通运输行业的安全应急管理信息化水平整体还不够高，事前防范、事中监管和事后分析链条尚未形成生态循环。
2 大数据在安全应急方面的作用分析大数据是一个基于多元异构、跨领域关联的数据运用，具有数据体量大、数据类型多、信息纬度广、增长速度快等特性，对于数据的分析从以往的随机样本转为全样本数据，从注重精确求解转为近似求解，从因果分析到关联关系。
在安全生产工作和安全应急监管中，大数据的应用可以有效提高风险隐患的预判性和事故的预防性，改善当前传统单一的安全监管方式。
国外大数据运用较早，如德国在安全生产和劳动保护领域的大数据应用重点体现在四个方面：一是企业安全生产监控的数字化和智能设计；二是提高安全生产行政管理领域中的信息与数据交流效率；三是促进大数据对预警系统和事故数据收集；四是基于大数据制定事故预防和劳动保护的新规定和方案。
大数据技术在交通运输中的应用与分析
大数据技术在交通运输中的应用与分析随着科技的发展，大数据技术在各个领域得到了广泛的应用和分析。
交通运输作为一个重要的领域，在其运营和管理中同样可以受益于大数据技术的应用。
本文将探讨大数据技术在交通运输中的应用与分析，从而提高交通的效率和安全性。
一、大数据技术在交通运输中的应用1. 实时交通状况分析：大数据技术可以通过收集和分析交通数据，实时监测和预测交通状况。
通过智能交通信号灯和车载传感器等设备，可以获取交通流量、速度和拥堵程度等数据。
这些数据可以被用于优化交通信号灯的配时，调整路线，减少交通拥堵，提高路况通畅度。
2. 交通事故预测和防控：大数据技术可以通过分析历史交通事故数据和交通流量数据，预测交通事故的可能发生地点和时间。
这可以为交通管理部门提供有针对性的措施，如在高发事故路段增设交通警示标志和监控设备，加强执法力度，提高道路安全性。
3. 运输需求分析：大数据技术可以通过分析交通数据和用户需求数据，洞察用户的出行习惯和需求趋势，为决策者提供运输规划和服务改进的依据。
通过分析出行模式和出行时间对交通需求的影响，可以合理规划交通网络，提供更加便捷和高效的公共交通服务。
4. 路线优化和导航：大数据技术可以通过分析交通数据和地理信息数据，提供更加准确和实时的路线优化和导航服务。
通过考虑交通流量、道路质量和拥堵情况等因素，可以为用户提供最佳的路线选择，减少行车时间和燃料消耗。
二、大数据技术在交通运输中的分析1. 数据挖掘和预测分析：通过大数据技术，可以利用机器学习和数据挖掘算法，从海量的交通运输数据中提取有用的信息和模式。
例如，可以分析不同时间段和不同路段的交通流量，预测未来交通状况，从而制定相应的应对措施。
2. 数据可视化和决策支持：大数据技术可以将交通运输数据可视化展示，以图表、地图和仪表盘等形式呈现出来。
这样，决策者和管理人员可以更直观地了解交通运输的情况，从而做出更明智的决策和规划。
3. 动态路网模拟和优化：通过大数据技术，可以构建动态路网模型，模拟交通流动态变化和拥堵情况。
大数据技术在交通运输行业中的应用
大数据技术在交通运输行业中的应用一、引言近年来，大数据技术的发展在各行各业得到广泛应用，交通运输行业也不例外。
大数据技术使得交通运输行业获得更为高效、安全、智能的方案。
交通运输行业的数据大量涉及人、车、路，如何运用大数据技术提高交通运输效率以及解决一些现实问题，成为了交通运输行业的重要研究方向。
二、大数据技术在交通运输行业中的应用1. 交通数据处理随着城市化进程的加速，交通拥堵问题日益凸显，这对城市交通管理提出了挑战。
该问题需要大量的数据收集、处理和分析，以制定有效的解决方案。
通过大数据技术，可以收集大量的数据，如行车速度、车辆密度、交通信号灯状态等，并通过数据处理和算法模型等方法，生成交通热力图、拥堵预测、智能调度、交通建设规划等有效信息，从而提高交通运输效率。
2. 运行安全监控交通运输行业中，事故事件时有发生，如何在最短时间内处理和解决事件的发生成为了重要任务。
通过大数据技术，可以实现交通运输行业的安全监控。
通过实时监测车辆位置、速度、行驶路线等信息，可以及时发现异常情况，并进行预警和处理，达到预防事故的目的。
同时，通过对数据的分析，可以找出事故发生的根本原因，为后续安全方案的制定提供数据依据。
3. 路网规划随着城市化进程的加速，城市交通网络日趋复杂，如何合理规划运输路网成为了重要的任务。
通过大数据技术，可以收集大数据的地理位置数据、人流量、车流量等信息，通过有序处理和分析，得出最优交通路线，优化城市交通，同时合理规划城市建设。
在交通运输行业中，大数据技术的应用有助于提高城市交通运输规划的科学性和精准性。
4. 公共交通智能调度公共交通车辆对线路、车辆等信息的管理常常存在一定困难和挑战。
大数据技术可以收集乘客需求量、拥堵状况、车辆位置和状态等信息，并进行智能分析和调度，实现公共交通线路、车辆等资源的精准管理，提高公共交通的质量和效益。
5. 数据共享交通运输行业的数据涉及到政府部门、交通运输企业等多个部门，如何实现统一管理和数据共享成为亟待解决问题之一。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
浅谈大数据在交通运输安全应急中的应用
发表时间：2017-12-11T15:20:35.143Z 来源：《防护工程》2017年第19期作者：陈波莅
[导读] 大数据是信息时代的重要产物，对于安全生产和应急管理意义重大。
交通运输领域是事故高发行业。
交通运输部科学研究院北京 100013
摘要：大数据是信息时代的重要产物，对于安全生产和应急管理意义重大。
交通运输领域是事故高发行业。
利用大数据分析技术，可用于寻找事故规律、加强隐患警示、事故责任追究等，为提升我国交通运输安全管理信息化水平和降低事故发生概率提供有力支撑。
关键词：大数据；安全应急；事故分析；风险防范
1 前言
信息化、数字化和智能化是当前经济社会快速发展的产物，也是生产领域和管理部门的发展方向。
大数据在安全生产方面的应用意义重大，运用大数据、云计算等先进信息技术来进行数据管理、事故分析、状态监管和风险防控，可以提前或尽早发现风险隐患，降低事故发生概率。
我国的煤炭行业安全管理在大数据方面的研究和应用相对较早，但在交通运输行业，虽然近年来行业管理部门高度重视信息化建设，建立了如国家和省级的重点营运车辆联网联控平台、路网监控中心、安全应急指挥平台、驾驶员诚信系统等，但由于基础信息采集不够完善、数据格式不尽统一、数据信息未完全公开、大数据方面的人才缺乏等因素，完整的数据采集、清洗、挖掘和分析体系尚未建立，交通运输行业的安全应急管理信息化水平整体还不够高，事前防范、事中监管和事后分析链条尚未形成生态循环。
2 大数据在安全应急方面的作用分析
大数据是一个基于多元异构、跨领域关联的数据运用，具有数据体量大、数据类型多、信息纬度广、增长速度快等特性，对于数据的分析从以往的随机样本转为全样本数据，从注重精确求解转为近似求解，从因果分析到关联关系。
在安全生产工作和安全应急监管中，大数据的应用可以有效提高风险隐患的预判性和事故的预防性，改善当前传统单一的安全监管方式。
国外大数据运用较早，如德国在安全生产和劳动保护领域的大数据应用重点体现在四个方面：一是企业安全生产监控的数字化和智能设计；二是提高安全生产行政管理领域中的信息与数据交流效率；三是促进大数据对预警系统和事故数据收集；四是基于大数据制定事故预防和劳动保护的新规定和方案。
英国伦敦消防与应急规划局针对伦敦居民区和郊外工业部门，利用大数据分析技术，一是分析高风险的领域和地区，二是在处理事故时，优化消防人员配置，以达到在减少消防人员的同时，提高事故预防能力。
因此大数据在安全应急方面的作用主要体现在以下几个方面：（1）大数据可用于事故分析，发现事故的规律性、周期性和关联性。
事后管理、被动管理是我国安全应急管理的现状特征。
事故发生后才分析原因、追究责任、制定防范措施，具有很大的局限性和滞后性，虽然短期内能起到较好的警示作用，但无法从源头降低事故发生概率。
事故具有偶然性，但也具有必然性，不安全因素或动作在事故发生之前通常已暴露过许多次，如果在事故发生之前，通过有效预防，及时消除不安全因素，许多许多重大伤亡事故是完全可以避免的。
“海因西里法则”就是美国安全工程师海因西里对55万件机械事故的统计分析得出，论证了加强日常安全管理、细节管理对消除不安全行为和不安全状态的重大作用。
通过大数据对海量事故数据的分析，查找事故发生的规律性、周期性和关联性，找出事故发生根源，制定针对性措施，将有效提升源头治理能力，降低事故发生概率。
（2）大数据可用于隐患排查，提高事前防控能力。
“人防”是当前安全生产管理的主要手段，即主要通过人力和经验进行安全生产隐患排查。
经验性防范虽然快速有效，但主观因素较重，且与检查者的熟练程度、仔细程度密切相关，容易发生疏漏。
未来在“人防”的基础上，要大幅提高“机防”、“数防”，即通过建立海量数据库，利用计算机大数据模型，对生产过程中的多因素、多参数进行多纬度、多周期分析比对，从而有效界定事物状态是否构成安全隐患。
如美国佛罗里达州为了治理警察超速行驶问题，对不同高速口收费站的原始数据记录约为110万条进行比对挖掘分析，得出警车超速行驶的时间大部分发生在上下班时段，可知警车超速行驶大都不是为了执行公务，牵扯到超速案件的12个部门近800名警察受到处理，“警察开快车”事件被有效治理和纠正。
（3）大数据可用于事后追责，完善责任追究体系。
当前我国安全生产事故追责还存在许多不完善之处，如事故取证难、资料搜集难、责任认定难等。
《中共中央国务院关于推进安全生产领域改革发展的意见》中提出要“尽职免责，失职追责”，如何证明尽职和失职，需要痕迹化管理、数据化信息提供保障。
2010年，美国西弗吉尼亚州发生死亡29人的矿难，由于该煤矿的监管记录保存完整，每条记录都包括检查的时间、结果、违反的法律条款、处理的意见、罚款金额、已缴纳的金额、煤矿是否申诉等数据项。
逾千条的监管记录为事故追责提供了重要证据，最终事故认定说明煤矿安全健康局无监管失职，出事煤矿所属公司应承担主要责任。
可见完整、海量、多维的大数据信息有助于完善事故责任追究体系。
3 大数据在交通运输安全应急方面的应用思路
借鉴国外在大数据安全生产应用方面的经验各，根据我国发展现状和实际需求，提出大数据在我国交通运输安全应急方面的思路。
（1）统一日常监管和事故统计的上报格式标准。
虽然我国交通运输行业主管部门建立了各类事故统计表，但据调研了解，各省对于此类事故统计表应用不一，且未对数据进行统一电子化管理，从而无法进行海量数据分析。
统一数据标准是数据采集阶段的第一步，也是最关键的一步。
数据格式不统一，数据质量就无法保证，更无法进行海量、批量、快速数据处理，在降低了数据可用程度的同时，增加数据后期处理工作量。
（2）完善各类基础信息数据库。
在统一各省信息平台和数据库建设标准的基础上，逐步建立企业、驾驶员、车辆、船舶、港口、场站等基础信息数据库、营运班线途经道路和船舶航线安全适应性评估数据库、子行业风险识别数据库、重大风险源数据库、事故分析数据库和违法违规行为数据库等。
（3）建立互联互通的信息平台。
在统一数据格式、数据库建设和各级信息平台建设标准的基础上，通过完善各类数据库，存储海量基础数据，然后做好数据库的衔接协调工作。
首先建立各省级交通运输安全应急管理信息平台，最后实现全国范围数据的互联互通和信息共享。
（4）健全事故统计与分析机制。
首先要统一事故统计和上报格式标准，为建立全国范围的事故分析数据库做准备；其次是加强事故分析，特别是重特大事故分析，明确主要事故致因，掌握事故发生的周期性、规律性和关联性；第三是着手事故大数据分析，通过海量事
故数据，寻找我国交通运输行业的“海因西里”法则，增强事故防范能力。
（5）加强大数据人才储备。
人才是核心竞争力。
大数据是一门新技术，且技术含量较高，交通运输安全生产大数据体系建设的每个环节都需要依靠专业人员完成。
要建立大数据相关人才储备计划，加强与美、日等发达国家之间的人才交流，建立人才合作和引进机制，强化核心技术力量的储备、发展和应用。
4 结语
要实现我国交通运输安全生产治理体系和治理能力现代化，必须开放思路，从企业主体和行业管理两个层面大力提升安全生产和应急管理现代化、信息化、智能化水平，充分应用大数据、互联网+、云计算等各种先进信息技术，加强风险管理、隐患排查、事故分析和预警，切实提高事前预防、事中控制和事后分析能力，从而有效降低事故和隐患发生，实现平安交通。
参考文献
[1]周璐.大数据在安全生产中的应用[J].安全与环境学报，2016年12月.
[2]刘正伟.德国等欧洲国家安全生产大数据应用与数据保护[J].劳动保护，2017.1.
[3]姚明山.物流运输驾驶员健康安全大数据管理平台研究[J].软件导刊，2016年5月.。