智能交通大数据与云应用解决方案
基于云计算与大数据分析的智能交通信号优化
基于云计算与大数据分析的智能交通信号优化智能交通信号优化是通过应用云计算和大数据分析技术，实现对城市交通信号灯的智能化管理和优化，以提高交通流量的效率和道路的通行安全。
云计算和大数据分析的应用，为智能交通信号优化提供了强有力的支持和实施手段，使得交通信号优化能够更加科学、高效、智能化。
一、云计算在智能交通信号优化中的应用：1. 数据存储与处理：云计算平台可以提供海量数据的存储和处理能力，用于存储和分析交通流量、车辆速度、道路状况等关键数据，帮助交通管理部门实时监控交通状态，并进行信号灯的优化调整。
2. 资源共享与协同：云计算平台可以实现多个交通信号灯控制系统的资源共享和协同工作，通过数据交换和实时共享，提高信号灯控制的整体效能，避免信号灯之间的冲突和拥堵。
3. 弹性扩展与可靠性：云计算平台的弹性扩展能力可以根据交通流量的高低自动进行资源的调配和扩展，以满足实时交通信号优化的需求；同时，云计算平台的高可靠性保证了交通信号优化系统的稳定运行。
二、大数据分析在智能交通信号优化中的应用：1. 交通流量预测：通过对历史交通数据的分析和建模，可以预测未来的交通流量，从而根据预测结果进行交通信号的优化调整，提前应对交通拥堵和瓶颈问题，减少交通事故的发生。
2. 交通信号灯优化：通过对实时交通数据和信号灯状态数据的分析，可以确定最优的信号灯配时方案，以最大程度地提高交通流量的通过率和交通效率。
大数据分析技术可以根据车辆的实时位置和速度等数据，智能地调整信号灯的配时方案，以减少车辆的停车等待时间。
3. 交通拥堵分析与疏导：通过对交通拥堵数据的分析和建模，可以识别交通瓶颈和拥堵点，并根据分析结果进行交通信号灯优化，以减少拥堵情况的发生，并及时进行交通疏导。
三、云计算与大数据分析在智能交通信号优化中的成功案例：1. 某城市的智能交通信号优化系统利用云计算平台和大数据分析技术，实现了针对不同时段和道路的智能信号配时调整，有效减少了拥堵情况和交通事故的发生，提高了交通流量的通行效率。
大数据在智能交通系统中的应用与发展
大数据在智能交通系统中的应用与发展智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）是运用先进的信息、通信、感知和控制技术，对交通运输和道路交通进行全方位、精确、高效的监测、管理和服务的系统。
而大数据则是指大量的、多样化的数据资源，通过有效的分析和挖掘，可以为交通管理提供更准确、更智能的决策支持。
大数据在智能交通系统中的应用和发展为交通领域的运营管理和交通安全提供了全新的解决方案。
一、大数据的收集与处理智能交通系统通过各种感知设备如摄像头、传感器、雷达等收集交通信息，这些信息包括交通流量、车辆速度、停车场使用情况等。
同时，移动智能设备如智能手机也成为大数据收集的重要来源，通过GPS定位和网络数据收集，可以获取实时的位置、速度等信息。
收集到的大数据会通过云计算和物联网技术进行处理和分析，从而得出交通状态、趋势和模式，为交通管理提供数据支持。
二、大数据在智能交通中的应用领域1. 交通拥堵管理大数据可以实时收集和分析路况信息和交通数据，通过交通流量预测、拥堵预警等手段，提供准确的交通拥堵状况和拥堵位置。
基于这些数据和信息，交通管理部门可以制定针对性的交通治理策略，优化道路规划和交通信号控制，减少交通拥堵，提高交通效率。
2. 交通安全管理大数据分析可以实时监测交通事故发生的状况和原因，预测事故风险，为交通管理部门提供指导和决策支持。
基于分析结果，可以优化交通信号控制，改善道路设计，提高交通安全性。
同时，大数据还可以用于违法行为监测和交通违法处罚，提升交通监管效能。
3. 公共交通运营管理大数据可以实时监测公共交通的运行状态和乘客需求，通过分析乘客流量和乘车行为，提供准确的运营调度和服务优化建议。
基于数据分析结果，交通管理部门可以合理优化公共交通线路规划、站点设置和班次安排，提升公共交通系统的服务水平和运营效率。
4. 非机动车管理大数据可以通过收集和分析非机动车的轨迹数据，了解非机动车的行驶路径和分布情况，从而优化非机动车道的规划和设置，并提供更好的非机动车停车管理服务。
智能交通大数据的分析与应用
智能交通大数据的分析与应用随着人们对智能交通的需求不断增加，智能交通系统也随之快速发展。
而这背后支撑起智能交通系统的关键技术之一就是大数据分析与应用。
智能交通大数据的分析与应用可以帮助城市管理者更好地理解交通状况、提高道路使用效率、优化交通运输体系，以及实现智慧城市的目标。
一、智能交通大数据的来源智能交通大数据的来源主要有两类：第一类是传感器数据，包括交通信号灯、摄像头、卡口等设备产生的数据；第二类是移动终端数据，如智能手机、车载导航等设备产生的数据。
这些数据可以包括车辆行驶速度、车辆位置、交通拥堵情况、交通事故信息等。
二、智能交通大数据的分析方法智能交通大数据的分析方法有很多种，常见的包括数据挖掘、机器学习、人工智能等。
数据挖掘可以通过对大数据进行处理和分析，提取出交通流量、道路使用状况等关键信息。
机器学习和人工智能可以通过对大量数据进行学习和训练，建立模型来预测交通状况、分析交通事故的发生原因等。
三、智能交通大数据的应用1. 实时交通管理通过对智能交通大数据的分析，可以获取实时的交通信息，比如道路拥堵情况、车辆行驶速度等。
这些信息可以帮助交通管理部门及时调整交通信号灯时间、引导车流，以提高道路利用率，减少交通拥堵。
2. 智能导航系统智能交通大数据的分析与应用可以为智能导航系统提供数据支持。
通过获取车辆位置、行驶轨迹等信息，智能导航系统可以根据实时交通状况为驾驶员提供最优的路线规划，避开拥堵路段，减少行驶时间和交通压力。
3. 交通事故预测与防控智能交通大数据的分析与应用还可以帮助预测交通事故的发生概率。
通过对历史交通事故数据的分析，可以发现事故发生的规律和原因，提前采取相应的交通管理措施，减少交通事故的发生。
4. 交通运输规划基于智能交通大数据的分析和应用，可以帮助城市规划部门进行交通运输规划。
通过分析交通状况、道路使用情况等数据，可以为城市规划师提供科学的决策依据，合理规划城市道路交通网络和公共交通系统，提高交通运输效率和城市交通发展质量。
云计算在智能交通中的应用与交通安全
云计算在智能交通中的应用与交通安全智能交通是指通过科技手段，如云计算、物联网和人工智能等，对交通系统进行智能化管理和优化，以提高交通效能和降低交通事故等不安全因素的发生。
而在智能交通的建设和运营过程中，云计算发挥着重要的作用，为实现交通安全和便利提供了有力支撑。
一、云计算在智能交通中的应用云计算通过将计算资源、数据存储和处理等功能移至云端，为智能交通系统提供了强大的支持。
具体而言，云计算在智能交通中的应用主要体现在以下几个方面：1. 大数据处理和分析：智能交通系统产生的数据庞大，包括交通流量、车辆信息、路况等。
借助云计算技术，可以实现对这些数据的高效处理和分析，为交通管理决策提供可靠依据。
同时，云计算还能为智能交通系统提供强大的存储能力，确保数据的安全和可靠性。
2. 实时监测和调度：云计算能够通过实时数据的采集和传输，实现对交通系统的实时监测和调度。
例如，交通管理人员可以通过云计算平台获取实时的交通流量信息，根据道路拥堵情况来进行交通调度，减少交通拥堵和事故发生的可能性。
3. 智能交通信号控制：云计算与智能交通信号控制系统的结合，能够实现对交通信号的智能化调度。
通过云计算平台收集的实时交通数据，可以进行交通信号的优化算法，并根据交通流量变化对信号灯进行动态调整，提高道路通行效率和交通安全性。
4. 车辆管理与安全：云计算技术为车辆管理和交通安全提供了强有力的支持。
通过与智能车辆和智能交通设施的连接，云计算可实现对车辆行驶状态的实时监测和分析。
同时，基于云计算平台的车辆管理系统可以对车辆进行远程监控和故障诊断，提高车辆的运行安全性。
二、云计算在智能交通中的贡献和挑战云计算在智能交通中发挥了重要的作用，为交通管理和安全提供了可靠的支持。
其带来的贡献主要体现在以下几个方面：首先，云计算极大地提高了交通数据的处理和分析效率，为决策者提供了准确的交通信息，从而更好地指导交通管理和应急处置。
其次，云计算支持实时监测和调度，通过对交通流量、道路拥堵等信息的实时分析，使得交通系统能够做出快速和准确的响应，提高交通的效率和安全性。
智能交通大数据分析与应用
智能交通大数据分析与应用随着智能交通快速发展，交通行业大数据的应用越来越广泛，对交通管理、出行服务、车联网应用等都产生了深远影响。
智能交通运用大数据分析技术，可以从各方面实现交通效率和安全的提升，提高城市交通绿色化和环保程度，优化交通管理和决策，为人们的出行提供越来越便捷的服务。
一、智能交通大数据分析技术智能交通大数据分析技术主要是指通过收集、处理、分析交通运输领域各类数据，全面把握交通情况，预测交通状况，提高城市交通分类服务水平的应用技术。
这里的数据包括道路信息、车辆信息、行人信息、环境信息等，其中最为重要的数据就是来源于智能交通监控系统的大数据。
通过智能交通大数据分析技术，可以实现以下几方面的应用：1、实时交通预测和调度通过采集大数据，将各项交通信息进行分析和处理后，可形成可视化的动态交通情况图，包括拥堵区域、疏通区域等，为城市交通管理和调度人员提供实时的数据支持和决策依据，提高交通运营效率和服务水平。
2、车辆行驶轨迹分析和优化通过大数据分析技术，可以获取车辆行驶轨迹数据，分析车辆行驶状况，结合地面交通情况作出优化决策。
这些优化措施主要集中在疏导交通、减缓拥堵、缩短通勤时间、提高交通安全和减少停车等方面。
3、交通模型建立和预测通过对大数据的分析和整合，可以进行交通模型的建立、预测及优化分析，掌握交通规律和行为模式，为决策人员制定实用和科学的交通管理方略提供数据支持。
二、智能交通大数据广泛应用智能交通大数据技术的应用范围非常广泛，尤其是在交通监管、交通决策、出行服务等方面，有着重要的应用价值。
具体应用如下：1、交通监管智能交通大数据技术可以实时监测交通状况，判断道路拥堵情况，为路政部门提供快速的应急响应和道路疏导服务。
同时，通过分析路面车辆密度、车辆类型、车速和路况等参数，能够洞悉道路交通状况和规律，为交通规划和交通管理部门提供数据支撑和决策依据。
2、交通决策在交通规划、设计、评估等方面，智能交通大数据技术也能大有作为。
大数据技术在智能交通管理中的应用与创新
大数据技术在智能交通管理中的应用与创新在当今社会，交通拥堵、交通事故等问题日益严峻，给人们的出行带来了极大的不便。
为了有效解决这些问题，提高交通管理的效率和质量，大数据技术应运而生，并在智能交通管理领域得到了广泛的应用和创新。
大数据技术能够对海量的交通数据进行收集、存储、分析和处理。
这些数据来源广泛，包括道路上的传感器、摄像头、车载设备以及移动终端等。
通过这些设备，可以获取车辆的行驶速度、位置、流量、道路状况等信息。
在交通流量预测方面，大数据技术发挥着重要作用。
以往，交通流量的预测主要依靠经验和简单的模型，准确性较低。
而现在，利用大数据技术，可以对历史交通数据进行深度挖掘和分析，结合天气、节假日、特殊事件等因素，建立更加精确的预测模型。
这样，交通管理部门能够提前制定合理的交通疏导方案，有效避免交通拥堵的发生。
在智能信号灯控制方面，大数据技术也带来了显著的改进。
传统的信号灯控制往往采用固定的时间间隔，无法根据实时交通流量进行灵活调整。
而基于大数据的智能信号灯系统能够实时监测路口的车辆排队长度、流量等信息，自动优化信号灯的配时方案，提高道路的通行能力。
例如，当某个方向的车辆较多时，系统会自动延长该方向的绿灯时间，减少车辆等待时间，从而缓解交通拥堵。
另外，大数据技术在交通拥堵预警方面也表现出色。
通过对实时交通数据的分析，一旦发现某个路段的交通流量接近或超过饱和状态，系统能够及时发出预警信息，提醒驾驶员选择其他路线，同时通知交通管理部门采取相应的措施，如增加警力疏导交通等。
在公共交通管理中，大数据技术同样具有重要意义。
通过收集公交车辆的运行数据、乘客的上下车信息等，可以优化公交线路和车辆调度，提高公交服务的效率和质量。
例如，根据乘客的出行规律，合理调整公交车辆的发车时间和间隔，增加热门线路的运力，减少乘客的等待时间。
除了以上应用，大数据技术还为交通规划提供了有力的支持。
在进行城市交通规划时，需要充分考虑人口分布、土地利用、交通需求等因素。
智慧交通大数据云平台解决方案
提高公共安全
实时监测交通状况，及时发现交通事 故和拥堵等异常情况，提高公共安全
保障能力。
降低交通污染
通过优化交通运行路线、减少不必要 的行驶等方式，降低交通污染，改善 城市环境质量。
促进城市经济发展
通过优化交通管理，提高城市交通运 行效率，吸引更多的人流和物流，促 进城市经济发展。
智慧交通大数据云平台技术
通过智慧交通大数据云平台，车辆可 以实时感知路况、交通信号等信息， 实现更加智能的驾驶和安全行驶。同 时，也为自动驾驶技术的研发提供了 更好的支持。
03
公共交通优化
智慧交通大数据云平台可以对公共交 通数据进行深度挖掘和分析，为公交 线路优化、公交调度等提供有效支持 ，提高公共交通服务水平。
社会效益与可持续性发展
数据采集与存储技术
01 数据源多样化
智慧交通大数据云平台支持多种数据源，包括摄 像头、传感器、交通流量数据等，实现数据的全 方位采集。
02 数据压缩与存储
平台采用高效的数据压缩技术，减少数据存储空 间，同时支持结构化数据、非结构化数据和流数 据的存储。
03 数据备份与恢复
为确保数据的安全性，平台提供数据备份和恢复 功能，可以在意外情况下迅速恢复数据。
02
方案
平台架构设计
分布式架构
01
智慧交通大数据云平台采用分布式架构，由多个计算
节点组成，可实现计算能力的线性扩展。
高可用性设计
02 平台具备高可用性设计，当部分节点发生故障时，其
他节点可以自动接替其工作，确保系统的连续运行。
负载均衡
03
平台采用负载均衡机制，根据各节点的负载情况，动
态分配任务，提高整个系统的运行效率。
云计算与大数据技术在智能交通系统中的应用
云计算与大数据技术在智能交通系统中的应用一、引言智能交通系统是近年来迅速发展的一个领域，旨在通过利用先进的云计算与大数据技术，提高交通系统的效率、便利性和安全性。
云计算和大数据技术的应用为智能交通系统带来了许多新的机遇和挑战。
本文将讨论云计算与大数据技术在智能交通系统中的应用，并探讨其对交通管理和出行体验的影响。
二、云计算在智能交通系统中的应用1. 交通数据存储与处理云计算技术的高存储容量和强大的计算能力使其成为交通数据存储与处理的理想选择。
交通系统产生了大量的数据，包括交通流量、车辆定位、交通信号等。
这些数据可以通过云平台进行存储和处理，并用于交通管理决策和出行预测。
2. 实时交通监测云计算技术可以实时监测交通流量和交通拥堵，并提供实时数据给驾驶员和交通管理部门。
通过云平台，驾驶员可以了解道路的实时状况，选择最佳的路线，减少拥堵和交通事故的风险。
3. 出行服务优化云计算将交通数据和个人出行偏好相结合，提供出行建议和定制化服务。
通过分析大数据，可以了解每个个体的行为模式和出行需求，进而提供个性化的信息和服务，例如交通推荐、乘车计划和停车预约等，提高出行的便利性和舒适性。
三、大数据技术在智能交通系统中的应用1. 路况分析与预测大数据技术可以对交通数据进行分析和建模，预测未来的交通流量和拥堵情况。
通过收集和分析历史数据，并结合实时数据，可以提供准确的路况预测，帮助交通管理部门做出精确的调度决策，优化交通流动。
2. 交通安全监测大数据技术可以从交通视频监控中提取关键信息，如车辆行驶速度、违规行为等，用于交通安全监测和预警。
通过监测和分析交通数据，可以及时发现交通违规和事故风险，并采取相应的措施来保障道路安全。
3. 车辆管理与调度大数据技术可以对车辆进行全面的管理和调度。
通过车辆定位数据和行驶记录，可以实时监控车辆的位置、速度和行驶状态，优化车辆调度和路线选择。
同时，大数据分析可以帮助交通管理部门预测车辆需求，提前安排调度，避免过载和空载问题。
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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。