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基于大数据的智能交通管理系统设计

基于大数据的智能交通管理系统设计

基于大数据的智能交通管理系统设计一、引言随着城市化进程的加速和汽车保有量的不断增长,交通拥堵、事故频发等问题日益严重,给人们的出行带来了极大的不便,也制约了城市的发展。

传统的交通管理方式已经难以满足现代交通的需求,因此,基于大数据的智能交通管理系统应运而生。

二、智能交通管理系统的需求分析(一)缓解交通拥堵交通拥堵是城市交通面临的首要问题。

通过实时监测道路流量、车速等数据,智能交通管理系统能够及时发现拥堵路段,并采取有效的疏导措施,如调整信号灯时长、发布交通诱导信息等,从而提高道路通行效率。

(二)减少交通事故准确分析交通事故的发生原因和规律,提前预警潜在的危险路段和时段,为驾驶员提供及时的安全提示,有助于降低事故发生率,保障人民生命财产安全。

(三)提高交通运输效率优化交通资源配置,实现公共交通、出租车、私家车等多种交通方式的协同运行,提高交通运输的整体效率,降低能源消耗和环境污染。

(四)提升交通服务质量为出行者提供准确、实时的交通信息,包括路况、公交到站时间、停车位信息等,方便人们规划出行路线,提高出行的满意度。

三、大数据在智能交通管理中的应用(一)数据采集通过各种传感器、摄像头、GPS 设备等,广泛收集道路交通的各类数据,如车辆位置、车速、流量、道路状况等。

同时,还可以整合来自公交系统、出租车公司、互联网地图等多源数据,为交通管理提供全面、准确的数据支持。

(二)数据分析运用数据挖掘、机器学习等技术,对采集到的大数据进行深入分析,挖掘其中的潜在规律和关联关系。

例如,通过分析历史交通流量数据,可以预测未来一段时间内的交通状况;通过分析交通事故数据,可以找出事故多发的路段和原因。

(三)数据可视化将分析结果以直观、易懂的方式展示给交通管理者和出行者。

通过电子地图、图表、报表等形式,展示道路拥堵情况、交通流量分布、事故热点区域等信息,为决策提供依据,也方便出行者了解交通态势。

四、智能交通管理系统的架构设计(一)感知层负责数据的采集,包括各类传感器、摄像头、GPS 定位设备等,确保全面、准确地获取交通数据。

智慧交通大数据平台技术方案

智慧交通大数据平台技术方案
智慧交通大数据平台 技术方案
汇报人:xx
2024-01-10
• 引言 • 智慧交通大数据平台概述 • 数据采集与处理技术 • 大数据分析技术 • 平台应用与案例分析 • 技术挑战与展望
01
引言
背景与意义
交通拥堵和安全问题
技术发展趋势
随着城市交通的日益繁忙,交通拥堵 和安全问题愈发突出,需要借助先进 技术进行改善。
04
大数据分析技术
数据分析方法
描述性分析
对数据进行基本的描述和统计,如平均 值、中位数、众数等,以了解数据的基
本特征和分布情况。
预测性分析
利用回归分析、机器学习等技术,对 数据进行建模和预测,以预测未来的
趋势和结果。
探索性分析
通过绘制图表、计算相关系数等方式 ,深入探索数据之间的潜在关系和规 律。
02
智慧交通大数据平台概述
定义与目标
定义
智慧交通大数据平台是一个集数据采集、存储、处理、分析和可视化于一体的 综合平台,旨在为交通管理部门和相关企业提供全面、准确、实时的交通数据 支持和智能决策服务。
目标
提高交通运行效率、优化交通资源配置、减少交通拥堵和事故风险、提升交通 管理和服务水平。
关键技术
加强与相关企业的合作,共同推动智慧交通技术的发展和 应用。
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国际交流与合作
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参与国际智慧交通领域的交流与合作,引进先进技术和管 理经验,提高我国智慧交通的整体水平。
THANKS
感谢观看
VS
决策支持
根据数据分析结果,为决策者提供建议和 策略,帮助决策者制定科学、合理的决策 。
05
平台应用与案例分析

智能交通大数据综合管理平台方案

智能交通大数据综合管理平台方案
日志管理等功能,保障系统的稳
定性和安全性。
03
关键技术与实现方法
大数据处理技术选型及原因阐述
Hadoop分布式文件系统(HDFS)
提供高容错性、高吞吐量的数据存储服务,适合大规模数据集存储。
Spark计算框架
基于内存计算,提供高效的数据处理能力,适用于迭代计算和实时数 据处理场景。
NoSQL数据库
用户满意度指标
通过用户调查等方式收集用户 对平台使用的满意度,反映平 台的实用性和用户体验。
数据处理效率指标
评估平台对海量交通数据的处 理能力和效率,以保证实时性
和准确性。
数据质量监测和治理方法论述
01 数据来源验证
对接入平台的各类数据源进行 验证,确保其真实性和可靠性 。
02 数据清洗与去重
对收集到的数据进行清洗和去 重处理,消除异常值和重复数 据对分析结果的影响。
功能完善与扩展
根据用户需求和市场需求不断完善和扩展 平台功能,提高平台的实用性和竞争力。
数据安全与隐私保护
加强平台数据安全和隐私保护工作,确保 用户数据的安全性和隐私性。
提升用户体验
持续优化平台界面设计、操作流程等,提 升用户体验和满意度。
谢谢您的聆听
THANKS
提升城市交通治理能力和水平
为政府决策提供支持
通过大数据分析和应用,提升城市交通规 划、建设、管理和服务能力,缓解交通拥 堵问题。
为政府制定交通政策、规划和方案提供科学 依据和数据支持。
02
平台架构与功能设计
整体架构设计思路及特点
以大数据技术为基础,构建分布式、可扩 展的平台架构。
采用微服务架构,实现高内聚、低耦合的 服务划分。
反馈分类与整理

基于大数据分析的智能交通管理系统

基于大数据分析的智能交通管理系统

基于大数据分析的智能交通管理系统智能交通管理系统是一种基于大数据分析的先进技术,旨在提高交通效率、减少拥堵、增强安全性,并为用户提供更便捷的交通出行体验。

本文将重点介绍智能交通管理系统的核心特点和优势,并探讨大数据分析在该系统中的应用。

智能交通管理系统的核心特点是其对大数据的实时、准确分析能力,以实现交通信息的获取、处理和应用。

首先,系统利用传感器、监控摄像头、GPS和运动传感器等设备,实时收集交通流量、车速、停车场入口和出口数据等,并将这些数据实时传输到中央数据中心。

其次,中央数据中心利用大数据分析技术,对大量数据进行处理、计算、统计和预测,以准确判断交通状态、预测交通变化趋势,并通过智能控制设备、联网车辆或智能手机等渠道向用户提供实时交通信息和推荐最佳路线。

大数据分析在智能交通管理系统中发挥了重要作用。

首先,通过对大量历史交通数据的分析,系统可以识别交通热点、拥堵点及其原因,并针对特定时段、特定区域提出有效的交通管理措施,如调整红绿灯时长、限制或引导车辆流动,从而最大限度地减少拥堵。

其次,通过对实时交通数据的分析,系统可以提供实时的路况信息,帮助用户选择最佳出行路线,节约时间和燃料消耗。

此外,系统还可以根据用户的行为习惯和偏好,智能推荐适合的出行方式和路线,提供个性化的服务。

智能交通管理系统的实施将带来诸多优势。

首先,系统可以提高交通效率,减少拥堵和行程时间,提高城市交通运营效果,增加经济效益。

其次,系统可以增加交通安全性,通过实时监测和预测交通变化,系统可以提前采取相应措施,降低交通事故发生概率,保障交通运行安全。

此外,系统还可以提供个性化的交通服务,根据用户需求为其提供最佳的出行方案,提高用户的满意度和体验。

然而,智能交通管理系统的实施还面临一些挑战和难题。

首先,数据的收集、处理和存储需要大量的技术支持和设备投入,这对于一些资源匮乏的地区可能存在困难。

其次,数据隐私和安全问题是一个重要的考虑因素,必须确保用户的个人数据和交通信息不被滥用和泄露。

基于大数据的城市智能交通指挥系统研究

基于大数据的城市智能交通指挥系统研究

基于大数据的城市智能交通指挥系统研究近年来,城市化进程加速,城市人口日益增长,城市交通问题变得越来越突出。

传统的城市交通模式已经无法满足日益增长的交通需求,需要采用新的技术手段来解决交通问题。

基于大数据的城市智能交通指挥系统是一种新兴的解决方案。

该系统通过收集、存储和分析大量的交通数据,以实现对城市交通流量的精细化掌控和有效管理,从而提高城市交通效率和便利度。

一、城市智能交通指挥系统的构成城市智能交通指挥系统主要由三部分组成:交通数据获取系统、交通数据处理系统和交通数据应用系统。

1. 交通数据获取系统交通数据获取系统是城市智能交通指挥系统的重要组成部分,它包括许多设备和传感器,用于收集城市交通相关的数据。

这些数据可以来自于交通信号灯、摄像头、车载传感器等。

交通数据获取系统通过实时监控城市交通流量,采集车流、行人流、公交车流等交通数据,对城市交通状况进行实时监测和精准分析。

这些数据经过处理后,可以形成城市交通情况的综合概览,为城市交通的管控提供精准的数据支撑。

2. 交通数据处理系统交通数据处理系统是城市智能交通指挥系统的另一重要组成部分,它主要负责对交通数据进行处理、分析和建模。

这个系统使用诸如机器学习、人工智能等技术,对收集到的交通数据进行深度挖掘和处理,提取数据中的有用信息。

交通数据处理系统通过对交通数据进行分析,能够做出对当前城市交通状况的判断,并智能地制定交通管理方案。

通过数据建模和预测,交通数据处理系统能够根据交通状况做出智能的优化调整,保障城市交通的畅通。

3. 交通数据应用系统交通数据应用系统是城市智能交通指挥系统的最后一部分,它主要用于综合应用交通数据,并为城市管理者和市民提供了详尽的交通信息与服务。

交通数据应用系统能够将交通数据以图表、报表等形式呈现,让管理者从数据中更直观地了解城市交通的情况。

同时还可以为市民提供实时的交通信息,包括路况状况、道路拥堵情况等,减少市民的出行压力。

二、基于大数据的城市智能交通指挥系统的应用基于大数据的城市智能交通指挥系统具有广阔的应用前景,主要应用于以下领域:1. 交通事故预警与应急处理交通事故是城市交通中最严重的问题之一,基于大数据的城市智能交通指挥系统可以将交通事故的发生率降到最低。

基于大数据的智能交通管理系统

基于大数据的智能交通管理系统

基于大数据的智能交通管理系统智能交通管理系统是指利用先进的大数据技术和智能化设备,对交通流量进行实时监测、分析和管理,以提高交通效率、减少拥堵和事故发生率的系统。

随着城市化进程的不断推进,交通拥堵问题日益严重,传统的交通管理手段已经无法满足需求。

而基于大数据的智能交通管理系统,则可以通过收集、分析和运用大量的交通数据信息,实现交通流量的合理调度和管理。

一、大数据在智能交通管理系统中的应用1. 数据收集与传输智能交通管理系统依赖于各类数据的收集,如车辆位置信息、交通流量、路况等。

传统的交通管理手段需要大量的人力和物力进行数据采集,费时费力且效率低下。

而基于大数据的智能交通管理系统可以利用传感器、摄像头等设备,实时收集交通数据,并将其传输到数据中心进行处理和分析。

2. 数据处理与分析收集到的交通数据经过处理和分析后,可以得到有关交通流量、拥堵情况、事故发生率等信息。

基于大数据的智能交通管理系统可以利用数据挖掘、机器学习等技术,对大量的交通数据进行分析,从而找出交通瓶颈和问题所在,并制定相应的解决方案。

3. 交通流量调度与管理利用分析得到的交通数据,智能交通管理系统可以对交通流量进行实时调度和管理。

当交通拥堵情况发生时,系统可以根据实时数据推送路线建议、调整信号灯的配时,以减少拥堵并提高通行效率。

同时,系统也可以根据历史数据和预测模型,进行交通流量的预测和规划,提前准备道路施工和交通疏导等措施。

4. 事故预防与处理基于大数据的智能交通管理系统可以通过对历史事故数据的分析,预测事故发生的可能性和位置,并及时采取相应的措施,避免事故的发生。

同时,在事故发生后,系统可以通过实时监测和数据分析,及时向交通警察和救援人员发送警报,并提供最佳的事故处理方案,以减少事故的损失。

二、大数据智能交通管理系统的优势1. 提高交通效率基于大数据的智能交通管理系统可以及时获取大量的交通数据,通过分析和处理这些数据,实现交通流量的合理调度和管理,从而提高交通效率、减少拥堵和行程时间。

智能交通大数据综合服务平台建设设计方案

智能交通大数据综合服务平台建设设计方案

智能交通大数据综合服务平台建设设计方案一、方案目标和范围1.1 方案目标本方案旨在建设一个智能交通大数据综合服务平台,通过整合交通数据资源,提高交通管理效率,优化交通流量,提升市民出行体验,达到以下目标:- 实时监控:实现对城市交通状况的实时监控,提供即时交通信息和预警。

- 数据分析:利用大数据技术对交通数据进行深度分析,预测交通拥堵和优化交通信号控制。

- 用户服务:为市民提供便捷的出行服务,包括路线规划、实时路况查询等。

- 决策支持:为政府及相关部门提供决策支持,助力交通管理政策的制定与实施。

1.2 方案范围本方案将涵盖以下几个方面:- 数据采集:集成多种交通数据源,包括传感器、摄像头、GPS、社交媒体等。

- 数据处理:建立大数据处理平台,进行数据清洗、存储与分析。

- 用户接口:开发移动端和网页端应用,为用户提供服务。

- 系统集成:与现有交通管理系统进行集成,实现跨部门协作。

二、组织现状和需求分析2.1 组织现状目前,我市的交通管理系统存在以下问题:- 信息孤岛:各部门之间的数据共享不足,导致信息不对称。

- 数据处理能力不足:缺乏先进的数据分析工具,无法充分利用已有数据。

- 用户体验差:市民获取交通信息的渠道有限,出行规划不够智能。

2.2 用户需求通过调研,我们识别出用户的主要需求:- 实时获取交通状况信息。

- 根据个人需求提供定制化出行建议。

- 了解交通政策和改建计划,提前规避影响。

三、实施步骤和操作指南3.1 数据采集- 传感器部署:在主要交通干道、交叉口部署交通流量传感器,实时获取车辆流量。

- 摄像头网络:在主要路口和高峰时段布设监控摄像头,利用图像识别技术分析交通状况。

- GPS数据:与公共交通系统合作,获取公交车和出租车的GPS数据,分析出行趋势。

3.2 数据处理- 平台建设:搭建大数据处理平台,采用Hadoop或Spark等技术,对采集的数据进行存储和处理。

- 数据清洗:定期对数据进行清洗,去除冗余和错误信息,确保数据质量。

2023-智能交通大数据综合管理平台方案-1

2023-智能交通大数据综合管理平台方案-1

智能交通大数据综合管理平台方案智能交通大数据综合管理平台方案是以人工智能、大数据、物联网等企业信息化技术为基础,集成道路交通数据、车辆数据、智能车路协同数据等多个数据源,进行数据采集、存储、处理和应用的综合平台,旨在为用户提供更加智能、高效、安全的交通出行服务。

以下是该平台实施的流程和方案:一、需求分析和规划第一步是确定项目的需求和目标。

作为智慧城市建设的重要部分,智能交通大数据综合管理平台方案需要有精细的需求分析和规划。

项目实现过程中需要考虑到用户需求、市场需求、技术需求等各种方面,从而确定一个合理的建设计划。

同时需要制定详细的方案规范,明确平台的基本功能、架构、性能以及数据安全保障等重要内容。

二、建设基础设施第二步是建设基础设施。

该平台需要各种硬件设施、网络环境、数据中心等支撑设施的建设。

此外,还涉及终端设备的部署、系统软件的安装等多种技术操作,保障系统的正常运转。

三、数据采集和存储第三步是数据采集和存储。

该平台会从公路局、交通部门、汽车厂商等多个渠道获取数据,需要进行清洗和集成,建立完备的数据仓库。

此外,还需要设计数据采集和传输的协议,确保数据的质量、安全和实时性等。

四、数据处理和分析第四步是数据处理和分析。

大数据分析是智能交通大数据综合管理平台的核心,目的是为用户提供更加精准的交通出行方案。

因此,在该平台上需要进行数据预处理、数据建模、数据挖掘、分析算法等技术手段,实现数据的整合和分析,以便在短时间内找到有价值的信息。

五、应用与推广第五步是应用与推广。

智能交通大数据综合管理平台逐渐成熟后,可以为用户提供丰富的服务,例如道路交通实时监控、导航规划、远程车辆协同等。

此外还可以考虑将该平台与其他业务系统集成,使企业内部的数据共享更加方便、快捷。

同时,还需要开展推广和宣传活动,吸引更多的用户和客户。

综上所述,智能交通大数据综合管理平台方案要求涉及面广,需要统筹规划、注重细节,才能实现高质量的物联网基础设施,并充分发挥智能交通大数据平台的优势,为用户提供全面、精准的交通出行服务。

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1、项目背景近几年来,随着国内经济的快速发展,高速公路建设步伐不断加快,全国机动车辆、驾驶员数量迅速增长,交通管理工作日益繁重,压力与日俱增。

为了提高公安交通管理工作的科学化、现代化水平,缓解警力不足,加强和保障道路交通的安全、有序和畅通,减少道路交通违法和事故的发生,全国各地建设和使用了大量的“电子警察”、“高清卡口”、“固定式测速”、“区间测速”、“便携式测速”、“视频监控”、“预警系统”、“能见度天气监测系统”、“LED 信息发布系统”等交通监控系统设备。

尽管修建了大量的交通设施,增加了诸多前端监控设备,但交通拥挤阻塞、交通安全状况仍然十分严重。

由于道路上交通监测设备种类和生产厂家繁多,目前还没有一个统一的数据采集和交换标准,无法对所有的设备、数据进行统一、高效的管理和应用,造成各种设备和管理软件混用的局面,给使用单位带来了很多不便,使得国家大量的基础建设投资未达到预期的效果。

各交警支队的设备大都采用本地的分布式管理,交警总队无法看到各支队的监测设备及监测信息,严重影响对全省交通监测的宏观管理;目前网络状况为设备专网、互联网、公安网并存的复杂情况,需要充分考虑公安网的安全性,同时要保证数据的集中式管理;监控数据需要与“六合一”平台、全国机动车稽查布控系统等的数据对接,迫切需要一个全盘考虑面向交警交通行业的智能交通管控指挥平台系统。

2、项目目标以党的十八届三中全会全面深化改革的精神为指导,以建立科学的交通管理体系、逐步提高管理的科学化水平和“智能交通系统”的应用程度为宗旨,以维护公路通行秩序、保障公路畅通、有效预防和减少交通事故为目标,以科技信息化建设应用为支撑,安徽超远信息技术有限公司开始研发面向公安交警行业的智能交通管控指挥平台系统。

智能交通管控指挥平台建成后,达到了以下效果目标:(1)交通监视和疏导:通过系统将监视区域内的现场图像传回指挥中心,使管理人员直接掌握车辆排队、堵塞、信号灯等交通状况,及时调整信号配时或通过其他手段来疏导交通,改变交通流的分布,以达到缓解交通堵塞的目的。

(2)交通警卫:管理人员随时掌握交通警卫录像,大型集会活动的交通状况,及时调动警力,以保证交通警卫录像畅通。

对监控范围内的突发性治安事件录像取证,为内外事警卫工作服务,起到综合治理效果(3)通过突发事件的录像,提高处置突发事件的能力。

(4)通过对违章行为的处理,发挥智能交通管控系统在经济效益和社会效益方面的积极作用。

(5)建立公路事故、事件预警系统的指标体系及多类分析预警模型,实现对高速公路通行环境、交通运输对象、交通运输行为的综合分析和预警,建立真正意义上的分析及预警体系。

(6)及时准确地掌握所监视路口、路段周围的车辆、行人的流量、交通治安情况等,为指挥人员提供迅速直观的信息从而对交通事故和交通堵塞做出准确判断并及时响应。

(7)收集、处理各类公路网动静态交通安全信息,分析研判交通安全态势和事故隐患,并进行可视化展示和预警提示。

(8)提供接口与其他平台信息共享和关联应用,基于各类动静态信息的大数据分析处理,实现交通违法信息的互联互通、源头监管等功能。

3、主要内容3.1系统框架设计系统是一款面向道路交通监控系统建设、实现快速集成及各项监控基础业务应用为主要目标的平台软件,采用B/S架构设计,支持集中部署下的分级授权应用管理。

系统实现公路卡口、固定测速、移动测速、区间、路口电子警察、车载平台、交通事件检测等各设备子系统的安全接入,支持国标(28181协议)视频接入,以及非国标视频监控接入,实现卡口过车、违法、交通事件图像视频数据和各种文本监测信息数据的可靠存储。

支持主流厂商的各种卡口、电警、测速系统的接入;通过接入插件的简单定制,即可快速实现其它厂商监测系统的接入。

系统可与PGIS系统无缝集成,实现基于电子地图的设备在线监控、设备在线率统计、数据传输监控、设备抓拍数据监控、高清视频监控、交通流量及道路通行状态监控、交通事件监控、多条件任意组合的查车应用、车辆轨迹分析、车辆布控/比对/报警、区间违法合成、违法证据处理、交通监测数据综合统计分析等基础业务功能,并提供红/白名单管理应用、假牌比对/套牌检测、大车占道行驶检测、两客一危等重点车辆监管、交通执法服务站管理、交通事故统计分析等拓展性业务功能。

平台可实现与公安交通管理综合应用平台、机动车缉查布控系统等对接,实现车辆登记信息查询、假牌车比对,违法证据录入后上传六合一平台、卡口文本及特征车牌数据上传缉查布控系统。

图3.1平台系统研发设计路线图图3.2系统整体框架图3.2项目研发重点1) 系统UIWEB 交互设计平台系统开发采用Silverlight 富客户端技术。

微软Silverlight 是一个跨浏览器、跨客户平台的技术,能够设计、开发和发布有多媒体体验与富交互(RIA,RichInterfaceApplication)的网络交互程序。

因为Silverlight 提供了一个强大的平台,能够开发出具有专业图形、音频和视频的Web 应用程序,增强了用户体验,进步增加用户交互界面的友好度。

图3.3系统WEB 端UI 人机界面2) 平台系统数据库系统设计系统数据库采用oracle11g 数据库,存储采用索引、分区等优化手段,增软件系统的数据通讯采用ICE中间件及MQ队列中间件相结合的方式。

在设计架构的时候使用ICE实现对系统应用的基础对象操作,将基础对象操作和数据库操作封装在这一层,在业务逻辑层以及表现层(java、php、.net、python)进行更丰富的表现与操作,从而实现比较好的架构,方便后期扩展。

ICE支持分布式的部署管理、消息中间件及网格计算等,可用C++、Java及c#等进行分布式的交互计算。

MQ队列为构造以同步或异步方式实现的分布式应用提供了松耦合方法。

消息队列的API调用被嵌入到新的或现存的应用中,通过消息发送到内存或基于磁盘的队列或从它读出而提供信息交换。

消息队列可用在应用中可执行多种功能,比如要求服务、交换信息或异步处理等。

4)交通管理地理信息设计交通地理信息平台是智能交通管理的基础,本系统采用ArcGIS系统集成技术开发。

作为宏观显示监测设备的GIS地图模块,能够反映出监测设备的运行状态、故障报警、偷盗报警、路段流量异常报警等监测设备的综合信息,同时能够查看单个监测设备的工作状况(抓拍图片数量等)、实时监控视频等信息。

系统支持根据某一号牌号码,在某段时间内经过各监测点位的历史记录,查询检索出车辆过车历史信息,并通过地理信息平台,动态回放车辆行驶轨迹。

5)流量检测分析与智能诱导设计通过对前端设备实时上报的过往车辆数据,按照预制的算法进行实时统计分析,当某一路段的车流量数据,超过预定报警值后,系统在该路段前一段距离的LED诱导屏上显示相关预警信息,可提示过往车辆改道行驶等。

6)实时性系统设计系统平台应用中,卡口过车、布控报警、违法、设备状态等数据的实时性要求都很高,基本要求无延时显示,这对实时消息通信技术的选择提出了更高的要求。

整个系统在各个传输环节均采用全双工网络通讯技术,保证数据的及时接收和处理,使用Silverlight+WCF的技术实现B/S架构的双工通信技术,为了保证数据的及时存储,采用RabbitMQ插件用来缓冲存储传输至后台的大量数据。

7)车辆布控比对报警设计系统软件设计采用模糊比对技术对车牌信息进行比对,当车牌信息识别不完全正确、布控车辆车牌信息不完整、与数据库中的黑名单车辆一致等,系统检测到这些嫌疑号牌时可分别做出相应的报警。

8)系统可扩展性和平台开放性设计设备处理能力强,接口丰富,扩展能力强。

系统在现有设备基础上,只增加相应的硬件设备及软件升级,即可实现将一条封闭路段上的任意两个或以上固定式测速系统改造为区间测速系统。

系统软件预留接口,可随时更新换代,根据工作需要随时完善需求。

同时,系统设计遵循开放性原则,使业务信息的输入、输出标准化,便于与其它系统之间的连接,使系统能支持多种服务器平台,支持开放网络传输协议,也便于系统本身的扩充与延伸。

3.3项目关键技术1)车辆图像采集、智能识别技术利用最新的图像识别算法技术,通过3D建模技术,将目前市场上主要的车型建立特定的3D模型,对抓拍到的车辆信息,通过算法和3D模型进行比对核准,来识别采集信息中车辆的类型;针对号牌号码和号牌颜色,利用号牌识别算法,能准确识别出军牌、警牌、教练车号牌、普通号牌等目前标准汽车号牌号码,能准确识别白色、黑色、蓝色、黄色等号牌颜色。

2)事件检测预警技术通过内置在视频监控设备中的视频检测算法,利用安装在监测点位的视频监控设备采集的实时视频,可以检测到在视频监控区域内的违章停车、逆行、抛撒物、事故等事件,并能实时联动相关设备进行抓拍取证,对交通事故等事件信息,在后台系统能以图像、声音或发送短信的形式对相关执勤人员进行提示报警。

图3.4区间预警示意图3)机动车测速取证技术采用多目标信号准确识别技术,保证监测数据的唯一性。

同时,系统采用高分辨率摄像机和一体化监控球机相结合的取证模式,取证内容包括:两张高清图片和一段标清视频录像;车辆超速时,自动抓拍高清图片和标清视频录像的取证,形成超速违法证据;图片及视频资料支持本地循环存储及防篡改功能。

系统支持将满足条件的单点测速设备进行相应的区间设置,针对设定的区间进行区间测速,为了保证组成区间的单点设备的时间的准确性,前端设备采用GPS模块进行时间校准,并利用CDMA、GPRS等无线或专用光纤传输技术,实时将抓拍数据传输至后端系统,设备支持断点续传、拨号检测与复位处理、信号检测、虚拟服务器和动态域名解析等技术。

这较普通意义上的无线传输有了很大的提高。

4)多类型前端监测设备采集的海量信息数据处理技术系统支持区间测速、电子警察、固定点测速、视频监控等多种类型的前端监测设备,采集到的海量信息数据进行存储、入库、查询、分析和整合。

根据用户的需求,分析挖掘数据价值点,如套牌车分析、流量拥堵分析和跟车关联性分析等。

针对省级范围内数据,为了兼顾网络宽带、存储查询效率,系统采用集中加分布式存储的模式,对于占用存储空间较小的过往车辆号牌和违法等文本信息,以及统计运算的数据等,集中统一存储到总队,其他数据主要存储在各支队。

数据存储采用先进的数据仓库技术,并做高效率的备份设计,在满足海量数据存储、运算的前提下,保证数据的高安全性。

3.4系统特点及优势3.4.1平台的特点1)跨平台网络传输设计:省级系统数据传输存在互联网和公安网两种传输方式,同时考虑到公安网络的安全性和数据的实时性,系统在设计过程中,采用互联网和公安网进行跨平台数据访问和设备控制。

2)基于云架构进行开发设计:采用面向用户业务应用的设计思路,融合集群应用、负载均衡、虚拟化、云结构化、离散存储等技术,可将网络中大量各种不同类型的存储设备通过专业应用软件集合起来协同工作,共同对外提供高性能、高可靠、不间断的数据存储和业务访问。

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