2017年互联网+城市交通大数据应用现状及未来趋势
大数据在交通行业中的未来发展趋势.docx
大数据在交通行业中的未来发展趋势近些年，随着互联网的迅速发展，大数据已经应用于各行各业中，由于云计算的出现又一次推动了大数据的发展，现如今，我国已经将大数据应用于交通行业，借助大数据使交通更加智能化，也有利于更好的管理交通秩序，实现高效运作。
1.大数据的概述随着社会的发展，产生了海量的信息，由此大数据一词走进了我们的生活，目前普遍对大数据的理解是 4 个 V（海量 Volume，多样 Variety，价值 Value，速度 Velocity）：第一，数据体量巨大，从 TB 级别跃升到 PB 级至 EB级。
第二，数据类型繁多，包括文字、视频、图片、地理位置信息、传感器数据等。
第三，价值密度低，应用价值高，以视频为例，连续不间断监控过程中可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四，Velocity 处理速度快， 1 秒定律。
2.大数据在交通行业现状随着科技的发展，信息技术的更新，各种传感器、软件，应用而生，为数据的采集提供了可靠的物理保障，使得交通行业积累了大量的数据信息，大型存储设备的出现也为海量数据存储提供了可能，云计算的出现使数据的计算更加高效，交通行业的数据特征基本符合大数据4V 特点。
信息采集目前，我国交通行业信息采集主要是通过人工与自动和半自动化设备记录。
人工方面主要是人工填写的各种报表，由于人工在操作过程中有可能导致错，所以信息的可靠度不高，并且人工采集的信息量具有一定限制；自动与半自动设备方面信息的来源主要有基于互联网的公众出行服务数据，如大运输联网、网上售票、城市公交刷卡、公众在线交通路线查询、网购物流数据、银行数据、生活消费数据等；基于行业运营企业生产监管数据，如货运源头称重数据，货运、危险品运输电子运单数据，客运进出站报班及例检数据，营运车辆维修检测数据，邮政包裹数据等；基于物联网、车联网的终端设备传感器采集数据，包括车辆相关动态数据： GPS 位置信息、车辆能耗、车辆技术状况信息，路网监控信息：卡口视频监测、基于传感器的路况监测、路上动态称重设备、桥梁监测GPS等。
交通大数据的发展现状与思路的探索
交通大数据的发展现状与思路的探索随着信息技术的不断发展和普及，交通领域的数据也变得越来越丰富和庞大。
交通大数据作为交通信息化的重要组成部分，对交通管理、规划和运营都有着重要的意义。
本文将探讨交通大数据的发展现状与思路的探索，旨在总结目前的发展现状，并提出未来的发展思路，以期为交通大数据的进一步发展提供参考。
一、交通大数据的现状交通大数据是指通过移动通信、云计算、物联网、传感器等技术手段采集、分析和应用交通运输领域的大数据，包括交通流量、车辆信息、道路状况、交通事故等各种交通相关数据。
目前，交通大数据主要包括以下几个方面的发展现状：1. 数据采集技术不断提升随着信息技术的不断发展，交通大数据的采集技术也在不断提升。
传感器技术、卫星遥感技术、移动通信技术等都为交通数据的采集提供了更多的途径。
通过GPS定位、车载摄像头、车载传感器等设备可以实时采集车辆的位置、速度、行驶轨迹等数据，为交通管理和规划提供了更加准确的数据支持。
2. 数据处理和分析能力不断增强随着大数据技术的不断发展，交通大数据的处理和分析能力也在不断增强。
数据挖掘、机器学习、人工智能等技术正在逐渐应用到交通大数据的处理和分析中，可以更好地挖掘数据的内在价值，为交通管理和规划提供更科学、更有效的决策支持。
3. 应用场景逐渐丰富交通大数据的应用场景也在不断丰富。
不仅可以用于交通管理、交通规划等传统领域，还可以用于智能交通、共享出行、交通安全等新兴领域。
通过交通大数据可以实现交通信号灯配时优化、智能交通管控、共享单车调度优化等，为城市交通运行提供更优质的服务。
二、交通大数据的未来发展思路在当前交通大数据的发展现状基础上，未来的发展思路主要包括以下几个方面：1. 加强数据共享与开放交通大数据的开发与应用需要不同部门、不同企业间的数据共享与开放。
只有通过加强数据开放，才能更好地实现数据的整合与共享，形成更加完善和全面的数据体系，为交通大数据的应用提供更多的数据支撑。
交通大数据的发展现状与思路的探索
交通大数据的发展现状与思路的探索随着信息技术的不断提升和发展，交通大数据开始成为了现在交通行业中的热点，它是指交通系统中对大量数据进行采集、存储、处理、分析和应用的一项技术。
交通大数据可以通过数字化手段，将交通系统中大量的信息进行整合，使得交通运输更加智能化，高效化和安全化。
目前，交通大数据技术已经开始广泛应用于交通领域，为促进交通行业的发展提供了有力的支持。
1. 数据来源日益丰富：随着科技的不断发展，交通大数据的来源也越来越多，从传统的交通测量设备、视频监控设备、GPS和地理信息系统，到新兴的物联网和无人机技术，都可以提供丰富的交通数据。
2. 数据的处理能力逐步提升：随着计算机技术的发展，交通大数据的处理能力也在不断提升，大数据分析软件和算法的不断创新，为交通大数据的处理提供了更高效、更稳定和更准确的支持。
3. 交通大数据的应用范围不断扩大：交通大数据已经被广泛应用于交通运输、城市规划、公共安全等领域，特别是在交通拥堵状况分析、交通事件预警、道路安全监控等方面，交通大数据的应用已经初步取得了显著的成效。
1. 数据共享和交互：交通大数据的发展需要通过数据共享和交互来实现。
政府可以通过开放数据平台，将交通数据共享给公众和相关单位。
同时，数据的交互也可以促进交通大数据的更加精细化分析和应用，获得更加有效的结果。
2. 交通大数据的智能分析：交通大数据的分析应该更加注重深度和精细化。
交通运输中的数据往往相对复杂，无法简单地通过手工处理来获取有价值的信息，需要依靠人工智能、机器学习等技术，在深度分析中获取关键数据，为决策提供有效的依据。
3. 标准和规范化：交通大数据的发展需要建立标准和规范化，包括数据采集、处理和存储等方面。
标准化可以使不同平台之间的数据更加通用和互相兼容，同时也有利于数据的可靠性和安全性。
4. 交通大数据更强的应用能力：我们不仅可以通过交通大数据来提升交通运输的安全性和高效性，在城市规划、环保、气象等领域中，也可以通过交通大数据来实现更加精细的研究和应用。
大数据在交通领域中的应用及未来发展趋势
大数据在交通领域中的应用及未来发展趋势近年来，随着大数据技术的发展，各行各业都在积极尝试将大数据技术应用到自己的工作中来，以达到更好的工作效率和效果。
交通领域也不例外，大数据技术已经开始被广泛应用到交通管理、规划和安全领域中。
本文将探讨大数据在交通领域中的应用及未来发展趋势。
一、大数据在交通管理中的应用1.道路拥堵分析道路拥堵一直是城市交通管理的重要问题，但是道路拥堵的原因往往较为复杂，很难通过简单的经验或规律进行彻底分析。
利用大数据技术，可以将各种交通数据信息（如车辆数量、速度、密度等）进行融合和分析，从而建立起较为准确的道路拥堵热力图，帮助交通管理者直观地了解道路拥堵情况，以便及时调整交通管理方案，优化城市交通。
2.公交智能调度传统的公交车调度往往是基于固定的线路和时间表进行的，但是由于交通流量的不确定性，公交车的运行效率有时候并不高。
通过将公交车上装载的智能设备与城市交通大数据相连接，可以根据实时的交通信息和乘客需求情况，实现公交车的智能调度，优化公交线路、车辆安排和调度方案，提高公交车的运行效率和服务质量。
3.智能交通信号控制城市交通灯控制是实现城市交通管理的重要手段，传统的信号灯控制往往是基于预设的时间表进行的，但是由于交通流量的不确定性，效果并不稳定。
近年来，一些城市开始尝试将交通信号控制与大数据技术相结合，通过采集交通数据信息、学习和理解交通流量规律，对交通信号的控制进行实时的智能化调度，提高交通信号的响应速度和效果。
4.城市交通规划城市交通规划是城市发展中的重要环节，而大数据技术也为城市交通规划提供了更多的数据信息和分析手段。
通过对城市交通数据进行收集、整理、分析和可视化处理，可以更加深入地理解城市交通的现状和发展趋势，为城市交通规划提供科学依据和策略支持。
二、大数据在交通安全中的应用1.交通违法监管交通违法是交通安全的重要问题之一，通过大数据技术的应用，可以建立起交通违法信息的大数据平台，对交通违法行为进行监测和分析，提高交通违法监管的效率和精度，减少交通违法次数和事故发生率。
大数据分析在智能交通中的发展现状与未来趋势
大数据分析在智能交通中的发展现状与未来趋势随着科技的不断进步和智能化的发展，智能交通正逐渐走进我们的生活。
大数据分析在智能交通中起着至关重要的作用，可以提供准确、实时的交通情报，帮助城市规划部门和交通管理人员更好地管理交通流量、提高路网效率。
本文将探讨大数据分析在智能交通中的发展现状和未来趋势。
首先，大数据分析在交通领域的发展取得了显著的成果。
随着智能交通技术的应用，交通监控设备可以获取大量的交通数据，如交通流量、车辆速度、路况信息等。
通过对这些数据进行分析和挖掘，可以提供准确的交通预测和监测结果，帮助交通管理部门做出相应的决策。
例如，在高峰时段，通过分析交通流量和车辆速度数据，可以实时调整信号灯的时序，优化交通流，减少交通拥堵。
此外，大数据分析还可以帮助预测交通事故和疏导车辆，提高交通安全性。
其次，大数据分析在智能交通管理中的应用也日益广泛。
通过对交通数据进行分析，可以实现智能交通信号控制、智能路灯管理、智能停车场管理等功能。
以智能交通信号控制为例，传统的信号控制系统往往基于固定时序，无法根据实时交通状况做出灵活的调整。
而通过大数据分析，可以实时获取交通状态，根据交通状况调整信号灯周期，使车辆在道路上更加顺畅地行驶。
类似地，智能路灯管理可以根据交通流量和光照情况调整路灯亮度，达到节能减排的效果。
而利用大数据分析，可以实时监测停车场的空余车位数量，提供车位信息给司机，减少寻找车位的时间和拥堵。
针对未来趋势，大数据分析在智能交通领域的应用仍有很大的发展潜力。
一方面，随着5G技术的推广，数据传输速度将进一步提高，为智能交通提供更加丰富和准确的数据。
另一方面，智能交通领域将逐渐引入人工智能和深度学习等新技术，以更好地处理和分析大数据。
通过结合人工智能，可以实现交通数据的自动识别、分析和预测，提高交通管理的效率。
此外，随着智能汽车的发展，车辆与交通设施之间的互联互通将变得更加紧密，车辆可以实时获取交通状态和交通建议，提高驾驶的安全性和便利性。
大数据技术在智能交通中的发展现状与未来趋势
大数据技术在智能交通中的发展现状与未来趋势智能交通是近年来随着科技的飞速发展而崭露头角的一个领域。
它借助大数据技术的不断发展和创新，正在改变着人们的出行方式和城市交通的面貌。
本文将探讨大数据技术在智能交通中的发展现状和未来的趋势。
随着城市化的加速，人们对于交通效率和安全性的需求越来越高。
因此，交通管理者需要及时获得准确的数据以进行交通监管和决策。
大数据技术的出现，为智能交通的发展提供了强有力的支持。
利用大数据技术，交通管理者可以实时监控道路状况、车辆流量等信息，从而进行交通信号灯的优化、道路规划的调整等工作，提升交通效率。
智能交通系统中的各种传感器可以采集到大量的交通数据，包括车辆的位置、速度、行驶轨迹等。
这些数据量庞大，传统的数据处理技术无法胜任。
而大数据技术的出现填补了这一空白。
通过分布式存储和处理技术，大数据技术可以高效地处理这些海量数据，并从中提取出有价值的信息。
例如，交通管理者可以通过分析车辆轨迹数据，推断出道路拥堵的原因，并据此制定解决方案。
除了传感器数据外，智能交通系统还可以利用其他数据源进行数据分析。
例如，交通管理部门可以利用公共交通卡的刷卡数据分析人流量的变化趋势，进而优化公共交通线路的布局。
同时，通过分析车辆的行驶数据和用户的出行数据，智能交通系统还能为用户提供更准确和个性化的出行建议，提高出行的便捷性。
随着5G技术的不断推进，智能交通系统的数据传输速度将大幅提升，从而进一步加速了大数据技术在智能交通中的应用。
5G网络的低延迟和高带宽将使得智能交通系统能够更加高效地传输和处理数据，实现实时的交通监测和决策。
此外，5G网络还将为智能交通系统的其他技术创新提供基础支撑，例如车联网技术的应用和自动驾驶技术的发展。
未来，大数据技术在智能交通中的应用前景广阔。
随着智能交通系统的不断完善和普及，交通数据的规模将进一步扩大，同时，数据种类也将更加丰富。
这将为大数据技术的发展提供更广阔的空间。
交通大数据的发展现状与思路的探索
交通大数据的发展现状与思路的探索随着信息技术的飞速发展和智能交通系统的逐渐成熟，交通大数据逐渐成为交通领域的“新宠”。
交通大数据是指通过传感器、监控设备等手段收集的交通运输和道路交通管理相关的海量数据，包括车辆轨迹、路况信息、交通流量等，是交通领域中的一种重要信息资源。
交通大数据的利用不仅可以为交通运输领域的决策提供重要依据，还能够为市民提供更加智能高效的出行体验。
本文将就交通大数据的发展现状和未来发展思路进行探索，探讨如何更好地利用交通大数据来改善交通运输和道路交通管理。
一、交通大数据的发展现状1. 数据来源多样化如今，交通大数据的来源已经不再局限于传统的交通统计手段，而是通过各种传感器和监控设备实时采集数据。
包括监控摄像头、车载GPS设备、移动APP等多个渠道，这些数据来源的多样化大大丰富了交通大数据的维度和深度。
2. 数据处理技术的提升随着大数据技术和人工智能技术的不断发展，交通大数据的处理和分析能力也得到了大幅提升。
传统的数据处理手段已经无法满足对大规模数据的处理需求，因此人工智能、机器学习等技术被引入到交通大数据分析中，提高了数据的利用价值。
3. 数据与实践相结合交通大数据不仅仅是理论上的概念，更多的是通过实践应用验证其可行性和效果。
在多个城市，利用交通大数据设计了智能交通优化方案，通过实施这些方案，大大改善了城市的交通拥堵状况，提高了交通运输效率。
二、交通大数据的未来发展思路1. 建立智能交通管理系统未来，随着人工智能技术的发展，交通大数据将成为智能交通管理系统的重要组成部分。
通过大数据分析和人工智能算法，可以实现交通信号灯的智能优化、交通状况的实时监测、交通事故的预测等功能，提高交通管理效率。
2. 实现真正的智慧出行随着交通大数据的不断积累和深度分析，将会实现真正的智慧出行。
通过个人移动设备和智能交通系统的连接，能够为每个出行者提供个性化的出行建议和路线规划，避开交通拥堵，提高出行效率。
大数据在交通行业中的未来发展趋势
大数据在交通行业中的未来发展趋势近些年，随着互联网的迅速发展，大数据已经应用于各行各业中，由于云计算的出现又一次推动了大数据的发展，现如今，我国已经将大数据应用于交通行业，借助大数据使交通更加智能化，也有利于更好的管理交通秩序，实现高效运作。
1.大数据的概述随着社会的发展，产生了海量的信息，由此大数据一词走进了我们的生活，目前普遍对大数据的理解是4个V（海量V olume，多样Variety，价值Value，速度Velocity）：第一，数据体量巨大，从TB级别跃升到PB级至EB级。
第二，数据类型繁多，包括文字、视频、图片、地理位置信息、传感器数据等。
第三，价值密度低，应用价值高，以视频为例，连续不间断监控过程中可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四，Velocity 处理速度快，1秒定律。
2.大数据在交通行业现状随着科技的发展，信息技术的更新，各种传感器、软件，应用而生，为数据的采集提供了可靠的物理保障，使得交通行业积累了大量的数据信息，大型存储设备的出现也为海量数据存储提供了可能，云计算的出现使数据的计算更加高效，交通行业的数据特征基本符合大数据4V特点。
2.1信息采集目前，我国交通行业信息采集主要是通过人工与自动和半自动化设备记录。
人工方面主要是人工填写的各种报表，由于人工在操作过程中有可能导致错，所以信息的可靠度不高，并且人工采集的信息量具有一定限制；自动与半自动设备方面信息的来源主要有基于互联网的公众出行服务数据，如大运输联网、网上售票、城市公交刷卡、公众在线交通路线查询、网购物流数据、银行数据、生活消费数据等；基于行业运营企业生产监管数据，如货运源头称重数据，货运、危险品运输电子运单数据，客运进出站报班及例检数据，营运车辆维修检测数据，邮政包裹数据等；基于物联网、车联网的终端设备传感器采集数据，包括车辆相关动态数据：GPS位置信息、车辆能耗、车辆技术状况信息，路网监控信息：卡口视频监测、基于传感器的路况监测、路上动态称重设备、桥梁监测GPS等。
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上车量分布（密度）
下车量分布（密度）
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应用五：伪码移动信令数据的交通运行分析
• 每日接近1800万用户（样本），每天10亿条记录。
全市人口分布
准确性验证
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城市人口分布（居住地、工作地）
• 每天统计； • 反映出各阶段（假日、工作日、特殊时期）北京人口的变化
中心城区居住人口密度分布
态
运 车辆卫星定位数据
经纬度、时间、方位角、车辆代码
行 （出租车、公交车、长途客 数 车和部分货车）
据 电子收费数据
收费时间、位置、线路、额度
（IC卡、ETC）
车辆识别数据
（视频、RFID）
检测位置和时间、车牌号 （车辆属性数据）
交通事故数据
事故位置、时间、类型
数据规模（以北京为例）
采集：2分钟，500万记录/天
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公共交通客流增长趋势
2009年9月轨道运营里程 从114公里增加到228公里
2010年12月轨道运营里 程达到336公里
2011年12月轨道运营里 程达到372公里
2013年12月轨道运营里 程达到465公里
地面公交客流点与城市拥堵点段分布
城市公交客流集中的地方，往往拥堵较为严重
基于公交IC 卡数据计算
灵感来源：
市领导：能否用一个数字反映交通运 行状态
道路类似个股
拥堵识别“五维”理念
以“交通指数”为核心的拥堵评价体系
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交通指数对城市交通拥堵变化非常敏感
2014年情人节，与前一天相比，晚高峰交通拥堵情况明显增加
11
交通指数对城市交通拥堵变化非常敏感
尾号4、9限行
12
数据积累：连续积累了2005年至今的所有数据。 第一次定量化地衡量了城市拥堵，拥堵治理目标实现
定量化。
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交通运行提前研判和应对
建立研判工作机制，年初、节假日前、高峰拥堵期前，针 对性进行研判预测，引导各部门运力调配、公众出行
应用三：公交电子收费（IC卡）
每日近2500万条公共交通电子收费数据 从2006年5月开始积累数据 在不额外增加设施建设情况下，实现公共交通参数定量化获取
汇 A 城市交通的数据
报
Hale Waihona Puke B 大数据应用现状内
容 C 未来展望
2
城市交通数据
交通基础设施
检测设备
车辆和人员
交通基 动态运 础数据 行数据
行为数据
城市背 交通调 景数据 查数据
人口、土地开发、社会经济
第五次综合调查
气象、道路施工、大型活动
运输经济调查
3
数据规模及特征
分类
数据内容
动 道路检测数据
断面流量、速度、车型
进站
出站
地铁13 号线回龙观车站
8000 6000 4000 2000
0 -2000 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
-4000 -6000
进站
出站
商业主导：国贸
地铁1 号线国贸站
15000 10000
5000 0
-5000 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 -10000 -15000
人（从业人员）、车、路（道路网、 公交线路）
4
应用一：浮动车计算系统
由行驶车辆（出租汽车）作为样本，计算获得路段车速（拥堵水平）
北京：40000辆出租汽车，5分钟（20秒）计算一次 五环内路网覆盖率80%，精度86%以上
出租汽车GPS点
实时路况
5
识别常发拥堵路段，并与土地利用关联分析 服务拥堵治理（2009---）
—— 幽灵拥堵的细微刻画
大规模降雨、晚高峰
拥堵形成和消散的时间比例为2：3
8
交通网络拥堵形成和消散演变规律分析
—— 幽灵拥堵的细微刻画
交通拥堵分布时空“云图”
横轴代表时间，纵轴代表路段 颜色代表该时间、该路段的拥堵程度。
莲花桥附近发生事故， 产生拥堵。 A：拥堵蔓延 B：拥堵消散
9
应用二：“交通指数”拥堵评价
早高峰拥堵路段和节点
职住平衡度与早高峰常发拥堵路段
6
北京市不同时期五环内路网拥堵变化情况
2007年9月 （306万辆，不限行）
2009年9月 （387万辆，限行）
2010年9月 （451万辆，限行）
2011年9月8日 （495万辆，限行）
2010年9月17日
严重拥堵
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交通网络拥堵形成和消散演变规律分析
信令发生位置、时间、活动类型
北京移动：1800万样本，10亿条/天
触发时间、位置、用户
城市综合交通调查、运输经济专项 调查、出行方式意愿性调查
土地利用、人口分布、气象 道路施工、交通事件
高德：2013年12月6日，9G/天
第五次综合调查：共18项调查，其中： 入户调查4万户约12万人（面对面）
多张网、交错关联
进站
出站
地铁1 号线西单车站
8000 6000 4000 2000
0 -2000 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 -4000
-6000 -8000
进站
出站
居住+商业：军博
地铁1 号线军博站
4000 3000
2000 1000
0 -1000 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
基于浮动车行程速度计算
全市客流点登降量
晚高峰拥堵路段和节点
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轨道交通客流特征与周边用地功能分析
居住主导：天通苑
8000 6000 4000 2000
0 -2000 -4000 -6000
地铁5 号线天通苑车站
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
采集：60秒（将升为12秒） 6万辆出租车，15G，9000万记录/天 2万辆公交车，5G，3000万记录/天
公交IC卡：2500万记录/天，10G/天 ETC：300万记录/天
采集：2分钟 2G，500万记录/天（按检测点存储）
伪码移动信令数据 移动互联网众包数据 抽样调查数据 城市背景数据
交通基础数据
-2000
-3000
-4000 -5000
进站
出站
地铁2 号线西直门站
8000 6000 4000 2000
0 -2000
-4000 -6000
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
进站
出站
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应用四：出租汽车客流特征分析
基于出租汽车卫星定位数据和计价器数据，分析出租汽车运营行为、 乘客乘车规律