030-公安交通管理大数据系统框架设计与应用展望
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。
大数据分析技术在智能交通系统中的应用与发展
大数据分析技术在智能交通系统中的应用与发展随着科技的不断发展，智能交通系统已经成为现代交通领域的重要组成部分。
而大数据分析技术则在智能交通系统中发挥着重要的作用。
本文将从以下几个方面来探讨大数据分析技术在智能交通系统中的应用与发展。
一、实时交通数据分析智能交通系统通过各种传感器和设备获取大量的交通数据，如车辆信息、路况信息等。
大数据分析技术可以对这些数据进行实时分析和处理，从而可以实时监测道路拥堵情况、预测交通事故发生概率等。
通过将分析结果和实时交通数据结合，系统可以自动调整交通信号灯的配时，从而优化道路交通流量，减少拥堵情况的发生。
二、交通数据挖掘与预测大数据分析技术可以挖掘交通数据中的潜在规律和特征，以此为基础进行交通预测。
通过对历史交通数据的分析和建模，可以预测未来某一特定时间段内的道路拥堵情况、公交车到站时间等。
这些预测结果可以为交通管理者提供决策支持，从而更有效地安排交通资源，提高城市交通运行效率。
三、智能交通信号控制传统的交通信号控制是根据固定的时间间隔来调整信号灯的配时。
而大数据分析技术可以根据实时交通数据的变化情况来动态调整信号灯的配时，以适应不同时间段的交通流量变化。
通过智能化的信号控制，可以减少交通拥堵情况，提高道路通行能力。
四、交通违法行为检测基于大数据分析技术，智能交通系统可以对交通违法行为进行自动检测和记录。
例如，通过分析车辆的行驶轨迹和速度等信息，可以检测出超速行驶、闯红灯等违法行为。
这不仅大大降低了交通违法行为的发生率，还减轻了交警的工作压力。
五、智能导航与路径规划大数据分析技术可以根据历史交通数据和实时交通状况，为驾驶员提供智能导航和路径规划服务。
通过分析交通数据，可以找到最佳的出行路径和避开拥堵路段，同时还可以根据用户的偏好和需求，为其提供个性化的出行推荐。
六、智能交通系统的发展趋势随着大数据分析技术的不断进步，智能交通系统也将在未来取得更大的进展。
首先，将更多的数据源纳入智能交通系统中，如天气数据、道路施工信息等，以全面了解交通形势并提供更精准的服务。
智能交通系统的框架与功能设计
智能交通系统的框架与功能设计一、引言智能交通系统是近年来快速发展的一项技术，以提高交通效率、降低交通事故和减少交通拥堵为目标。
本文将围绕智能交通系统的框架和功能设计展开讨论，旨在对其背后的原理和应用进行一定的分析和解析。
二、框架设计智能交通系统的框架设计是保障系统正常运行的重要基础，主要包括以下几个方面：1. 数据采集与处理：智能交通系统需要利用各种传感器获取道路和车辆等各种相关数据。
这些数据包括但不限于车速、流量、车辆类型等信息。
系统还需要设计相应的数据处理算法，对所采集到的数据进行筛选、分析和处理。
2. 通信网络：为了实现交通信息的实时传输与分享，智能交通系统需要建立一套高效稳定的通信网络。
该网络可以基于物联网和5G等技术进行搭建，确保数据的快速传输和安全性。
3. 数据存储与管理：在大数据时代，智能交通系统需要存储和管理海量的交通数据。
合理的数据存储和管理方案不仅能够提高系统运行效率，还能为数据分析和挖掘提供坚实的基础。
4. 算法与决策：智能交通系统的核心在于基于采集到的数据进行智能化的决策和控制。
通过机器学习、人工智能等技术，系统能够预测交通拥堵状况、调整红绿灯时长等，以提高交通效率。
三、功能设计智能交通系统的功能设计直接关系到其实际应用效果，以下将介绍几个核心功能：1. 路况监测与分析：通过车辆和道路传感器采集到的数据，系统能够实时监测和分析道路的交通状况。
凭借这些数据，系统可以实时判断道路是否拥堵，并向用户提供最佳的道路选择。
此外，系统还能预测未来的交通状况，为交通管理部门提供决策参考。
2. 实时导航系统：智能交通系统能够为驾驶员提供实时导航服务，通过路况信息、GPS定位等，为用户规划最佳的行车路线。
系统还可以根据用户的出行习惯和特殊需求，提供个性化的导航推荐。
3. 交通事故预警：基于智能交通系统的数据分析和预测能力，系统能够实时监测交通事故的发生概率，及时向交通管理部门和驾驶员发送预警信息。
基于大数据的智能交通管理系统研究及应用
基于大数据的智能交通管理系统研究及应用随着城市化和交通运输的快速发展，交通管理面临越来越多的挑战。
由于传统交通管理方式的局限性，无法处理大量数据并提供实时决策支持，因此需要一种新型的智能交通管理系统来应对这些挑战。
基于大数据技术的智能交通管理系统的出现，为城市交通管理带来了更多的可能性和前景。
一、大数据技术在智能交通管理系统中的应用大数据技术包括数据的采集、存储、处理和分析等环节，这些环节都是交通管理系统所需要的。
1.数据的采集智能交通管理系统需要采集大量的数据，如车辆行驶的速度、地理位置、车辆类型、驾驶人员的身份信息等等。
目前，常用的交通数据采集方式主要有GPS定位、摄像等方式。
GPS定位可以实时获取车辆的位置和速度信息，而摄像则可以获取更多的交通流量信息、路口状况、车辆违法行为等。
2.数据的存储智能交通管理系统需要处理海量的数据，因此数据的存储也是非常重要的。
目前常用的存储方式有传统的关系型数据库、NoSQL数据库和分布式存储等技术。
其中，NoSQL数据库因其高可扩展性、高性能和高可用性等众多优点被广泛应用。
3.数据的处理智能交通管理系统需要对采集的数据进行处理，分析，从而获取更加准确的数据，以及确定交通管理策略。
数据的处理可以包括数据的清洗、特征提取、数据挖掘、机器学习等。
二、智能交通管理系统的应用智能交通管理系统已经得到了广泛的应用，包括城市交通管理、交通事故处理、路况指示和控制、交通预测和规划等。
1.城市交通管理在现代城市中，交通管理是受广泛关注的问题。
利用智能交通管理系统可以快速实现对城市交通的实时监控，为城市交通管理策略的制定提供有效的数据支持。
2.交通事故处理在交通事故发生后，智能交通管理系统可以利用大数据技术来获取实时的道路交通信息，从而更加快速有效地处理交通事故，并有效减少交通事故的发生概率。
3.路况指示和控制借助智能交通管理系统，可以实现更加精准的路况指示和控制。
当交通拥堵出现时，快速响应并采取减缓交通速度的方法可以有效减少拥堵时间，提高城市道路的通行效率。
大数据分析在城市交通管理中的应用前景
大数据分析在城市交通管理中的应用前景随着城市人口的不断增加和交通工具的日益普及，城市交通管理面临着前所未有的挑战。
在这个背景下，大数据分析作为一种强大的工具，被广泛应用于城市交通管理中，以提高交通效率、减少拥堵、改善交通安全等方面。
本文将探讨大数据分析在城市交通管理中的应用前景。
首先，大数据分析可以帮助城市交通管理部门更好地了解城市交通状况。
通过收集和分析交通数据，如交通流量、车辆速度、交通事故等信息，管理者可以全面把握城市交通的运行情况，及时发现问题并采取相应措施。
例如，通过实时监测交通数据，可以及时发现交通拥堵的区域和时段，从而调整交通信号灯的时序或者引导交通流向空旷道路，以减少拥堵发生的可能性。
其次，大数据分析还可以为城市交通规划提供重要参考。
通过对历史交通数据的分析，可以发现交通瓶颈和热点区域，为城市交通基础设施建设和交通路线规划提供科学依据。
例如，在新建道路或者扩建公共交通线路时，可以利用大数据分析预测未来交通需求，从而优化规划方案，提高交通系统的整体效率。
另外，大数据分析还可以为城市交通安全提供保障。
通过分析交通事故数据和交通违法行为数据，可以发现交通安全隐患和高危区域，及时采取措施进行干预和整治。
例如，可以通过交通摄像头和智能监控系统实时监测交通违法行为，并及时对违法行为进行处罚，以提高交通秩序和安全性。
此外，大数据分析还可以为城市交通运营提供优化方案。
通过分析公共交通运营数据和乘客出行数据，可以优化公交线路设置、车辆调度和班次安排，提高公共交通的运营效率和服务质量。
例如，可以根据乘客出行数据和高峰时段的需求变化，灵活调整公交车辆的运营路线和班次，以满足乘客出行需求，减少等待时间和拥挤程度。
总的来说，大数据分析在城市交通管理中具有广阔的应用前景。
通过充分利用交通数据，可以实现对城市交通的全面监测和精细管理，提高交通效率、减少拥堵、改善交通安全，为城市居民提供更加便捷、安全的出行环境。
大数据在智慧新交管工作中的应用构想
大数据在智慧新交管工作中的应用构想在当今社会，随着科技的不断发展，大数据已经成为了各行各业发展的关键。
交通管理作为城市管理的重要组成部分，也需要不断引入新技术，以提高交通管理的效率和水平。
而大数据作为一种新兴技术，其在智慧新交管工作中的应用构想备受关注。
在智慧新交管工作中，大数据的应用将带来许多创新和变革。
在交通监控方面，大数据可以通过收集和分析交通流量数据，实现智能交通信号控制，提高道路通行效率。
大数据还可以结合智能摄像头和人脸识别技术，实现交通违法行为的自动识别和处理，提高交通管理的精准度和效率。
在交通事故预防方面，大数据可以通过分析历史交通事故数据和交通运行状态数据，预测交通事故的发生概率，并提前采取措施，最大限度地减少交通事故的发生。
大数据在智慧新交管工作中还可以发挥作用。
通过分析和挖掘交通数据，可以为城市规划部门提供决策支持，优化城市道路布局和优化交通管理政策；大数据还可以为交通出行提供智能化的服务，如实时交通信息查询、交通拥堵避免等，提升市民出行的便利性。
大数据技术还可以结合互联网和移动互联网技术，实现多种交通信息的集成共享，为市民提供更全面、更个性化的交通出行服务。
从个人角度来看，我认为大数据在智慧新交管工作中的应用前景广阔，但也面临一些挑战。
对于大数据的采集、存储和处理需要具备强大的技术支持和专业团队，这需要投入大量的资金和人力资源。
大数据涉及隐私保护和信息安全等问题，需要建立健全的数据管理和安全机制，保障数据的合法、安全和合理使用。
虽然大数据在智慧新交管工作中面临一些挑战，但我相信随着技术的不断成熟和发展，大数据一定会为智慧新交管工作带来更多的创新和突破。
在今后的发展中，我们需要更加重视大数据在智慧新交管工作中的应用，加强技术研发和人才培养，推动大数据与智慧交通管理的深度融合，为城市交通管理提供更高效、更便利的服务。
相信随着大数据技术的不断成熟和发展，智慧新交管工作一定会迎来更美好的未来。
基于大数据分析的智能交通管制系统设计与实现
基于大数据分析的智能交通管制系统设计与实现智能交通管制系统是利用大数据分析技术，对城市交通流量进行实时监测、预测和调度的一种智能化交通管理系统。
本文将围绕基于大数据分析的智能交通管制系统的设计与实现展开探讨，包括系统的架构设计、数据采集与处理、交通流量预测与调度等方面。
一、系统架构设计智能交通管制系统的设计首先需要考虑系统的整体架构。
该系统可以基于云平台，将数据采集、处理和分析等模块通过云计算的方式进行统一管理和调度。
另外，还可以采用分布式架构，将数据分散存储和处理，提高系统的稳定性和可扩展性。
在系统架构设计中，还需要考虑系统的安全性和实时性。
为了保证数据的安全，可以采用加密技术对数据进行保护，并设置权限管理机制，限制用户对数据的访问权限。
为了保证系统的实时性，可以采用消息队列等技术，实现数据的快速传输和处理。
二、数据采集与处理智能交通管制系统的数据采集是系统的核心环节，主要包括交通流量数据、道路信息数据、车辆信息数据等。
交通流量数据可以通过视频监控、传感器等设备获取，道路信息数据可以通过地理信息系统（GIS）获取，车辆信息数据可以通过车载设备和移动终端获取。
数据采集后，还需要进行数据的预处理和清洗。
预处理包括数据去噪、数据转换、数据归一化等步骤，以保证数据的准确性和一致性。
清洗则是剔除异常数据和缺失数据，以确保数据的完整性和可靠性。
三、交通流量预测与调度基于大数据分析的智能交通管制系统的核心功能之一是交通流量的预测和调度。
通过历史交通流量数据、天气数据、节假日数据等，可以对未来的交通流量进行预测，并制定相应的交通调度策略。
交通流量预测可以采用机器学习和数据挖掘技术。
通过对历史交通流量数据进行训练，构建预测模型，然后利用该模型对未来的交通流量进行预测。
同时，还可以结合实时交通流量数据，对预测模型进行动态调整，提高预测精度。
交通调度则是根据预测结果，制定最优的交通调度策略，包括交通信号配时优化、道路限行管理、交通警力调度等。
公安交通集成指挥平台技术架构与建设思路
02
信息技术的发展为交通管理提供了有力支持，公安交通集成指
挥平台成为重要手段。
集成指挥平台能够整合各类交通管理资源，提高交通管理效率
03
，保障交通安全。
国内外研究现状
国外研究现状
发达国家在智能交通系统方面起步较早，已形成了较为完善 的交通管理体系和技术标准。例如，美国、欧洲等国家和地 区在交通信号控制、交通事件检测、交通拥堵疏导等方面取 得了显著成果。
推动交通管理创新
集成指挥平台的建设和应用，推动了公安 交通管理模式的创新和发展，为构建现代 化、智能化的交通管理体系奠定了基础。
03 技术架构分析
整体技术架构设计
01
基于微服务架构
将平台拆分为多个独立的服务， 每个服务负责特定的业务功能， 提高系统的可维护性和扩展性。
前后端分离
02
03
分布式部署
ABCD
交通事故发生率
统计一定时期内交通事故发生的次数，分析事故 发生的规律和原因。
公众满意度
通过问卷调查等方式收集公众对交通管理的满意 度信息，评估交通管理效果。
平台应用效果实证分析
提升交通拥堵治理效果
通过实时监测和调度，公安交通集成指挥平台能够迅速响 应交通拥堵事件，调度警力进行疏导和处理，有效缓解交 通拥堵状况。
机器学习
通过机器学习算法，对历史交通数据 进行学习和训练，建立预测模型，实
现对交通流量的预测和预警。
06 平台应用与效果 评估
平台在各地区的应用情况
东部地区
公安交通集成指挥平台在东部地区得到了广泛应用，如北 京、上海、广州等大城市，有效提升了交通管理水平。
中部地区
中部地区的部分省市也开始逐步引入该平台，如湖北、湖 南、河南等，通过平台实现了跨部门、跨地区的交通信息 共享和协同指挥。
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2013 年 7 月，上海市发布《上海推进大数据研究与发展三年行动计划（2013-2015 年）》， 明确提出“整合全市道路交通、公共交通、对外交通的大数据资源，逐步建设交通大数据库，
6
提供道路交通状况判别及预测，辅助交通决策管理，支撑智慧出行服务，加快交通大数据服 务模式创新。”2014 年 12 月，上海市发布《上海市推进智慧城市建设行动计划（2014-2016）》， 其中重点专项 11 为“加快形成覆盖包括交通在内的大数据平台，成为国内领先的大数据应 用示范城市”。
2.2 数据库管理
传统的数据库只能管理文本类的结构化数据，而对于图片、视频等非结构化数据以及 图像特征向量等半结构化数据难以统一管理。对大数据技术中的非关系型数据库，可以实现 结构化、半结构化、非结构化数据的管理，同时多维的数据库也可以对复杂的数据灵活管理。 具体比较如表 2 所示：
3
序号
表 2 传统数据库和大数据平台的特性比较
公安交通管理大数据系统框架设计与应用展望
朱建安 巩建国 戴帅
【摘要】机动车总量不断快速增加，使得传统意义上的交通管理模式难以为继，而大数据时代的到来， 为交通管理的理念、技术与方法都带来了重大革新的可能。当前从全国来看，交通管理在数据上的潜在价 值还没有得到充分挖掘，在信息感知与采集范围、数据孤立运用、分析研判和预测、满足大众出行需求等 方面都存在局限性。本文分析总结了公安交管部门数据应用的现状、所面临的问题和实际业务与功能的需 求，并以上海市有关项目应用为例，展望了大数据时代下公安交管部门对大数据在交通管理业务工作中的 应用思路，以求为城市交通的缓堵保畅和安全维护发挥更大的作用。
市界、市内 卡口过车
数据
报警数据
自建道路 监控实时 视频和历 史录像数
据
机动车类型、属性、号 牌、注册登记时间、所 属人、违法事故状态 驾驶人身份信息、联系
方式、违法状态 违法行为种类、违法时 间地点、处罚方式、违
法相片（非现场） 事故发生时间地点、道 路属性、事故特征、伤
亡情况 剧毒危化品运输车辆、 运载物品、运输路线信
4
快速检索和实时统计分析，并在结果可视化水平上大幅提升。
3.1.2 面向公共安全的大数据业务需求
管理路面违法、查缉假套牌、肇事车辆、黑车等重点布控车辆、维护交通安全和事故处 理是公安交管部门的另一项行政管理职能。通过大量历史数据对涉案车开展比对，针对事故 黑点也仅限于基本信息的常规统计和事故定责与协调善后，效率和研判准确率难以保障。在 现有针对违法查处行为和重点车辆查缉的框架下，基于大数据分析，要形成对任意单车轨迹 行为的分析及涉案车辆的匹配分析，自动统计关联形成违法常发路段和种类、重点车辆热点 活动区域等结果，有效提升现有违法查处的精准打击和查缉布控能力。
【关键词】公安交通管理；大数据；需求；框架设计；应用
1 公安交管数据系统应用现状
随着大数据在交通领域中应用日渐广泛，更多研究学者和交通相关行政部门都将大数据 与交通规律的研判挖掘紧紧相连，推动解决交通拥堵、交通安全和交通污染三大交通问题。 从涉及交通的部门来说，公安交管部门所获得和掌握的数据体量最大，形成了具有逻辑关联 的大量多源异构数据。主要包括：
同领域的数据库加以综合，构建交通信息集成利用模式，发挥整体性效能。
3 公安交管大数据系统业务需求与功能分析
经过十余年信息化建设与实践，各城市公安交警总队、支队已建成一整套公安交管信息 化体系，并不断产生大量多源异构的数据。如何更高效利用，实现快速检索、融合处理、实 时挖掘，就需要通过大数据理念、思维、技术、方法和平台来解决以上问题，以支撑未来各 项业务的开展。
2 公安交管数据系统瓶颈问题
尽管拥有大量交通数据资源，但公安交管部门在传统的结构化数据处理模式和架构体 系中，在数据处理速度、处理种类、数据挖掘等方面仍存在较大的制约，不能满足持续发展 的交通管理数据规模以及对数据深度快速挖掘和应用需求。
2.1 数据规模和种类
目前，交通需求的高速发展促使前端采集设备仍在不断增加，每天产生的视频、图片 及相关海量数据层出不穷。同时，诸如人脸识别、物件识别等新兴多元数据也在不断陆续汇 集至系统中，图像和视频也已由标清发展到超高分辨率的高清。以上的发展趋势，将对海量 数据的存储及快速高效应用提出更高的应用需求，传统系统架构模式已难以满足。
5
方案提供给现场执勤民警。 2）基于 SCATS/SCOOTS 交叉口信号相位数据路口的拥堵指数计算，在 P-GIS 地图上
开展可视化展示，并与 P-GIS 图层中交叉口点位与摄像机的逻辑关联，将交叉口超过拥堵指 数阈值而触发的高清摄像图片或图像发送到执勤民警的手机 APP 或 PDA 上，为民警提供更 加全面的交叉口拥堵情况及成因，有助于民警上下游及时联动和快速反应。
3.2.2 基于大数据平台的治理交通拥堵与停车管理需求
1）实现政策措施对交通影响大数据分析。为深度挖掘城市交通道路交通拥堵的诱因， 分析部分城市诸如交通限购、限行政策措施设置的合理性和效果，探索车辆出行行为与交通 拥堵的相关性大数据研究，支撑城市交通拥堵治理政策的落实；以基于海量卡口数据获取车 辆出行 OD，挖掘车辆通勤出行行为，分析车辆通勤行为特征与交通拥堵相关性分析，研究 拥堵路段车流集散、车辆属地属性发展变化规律，并通过 P-GIS 平台可视化呈现。
比较项
传统数据平台
大数据平台
1
数据大小
GB
PB
2
访问
交互型和批处理
批处理
3
更新
多次读写
一次写入多次读写
4
结构
静态模式
动态模式
5
集成度
高
低
6
伸缩性
非线性
线性
7
存储
集中式
分布式
2.3 数据融合
目前各类涉及交通的数据都局限于垂直单一的业务系统和应用部门中，与邻近业务部门
所管辖的系统缺乏共通联动。例如交通部门掌握的运输业浮动车数据，以及利用浮动车数据
形成的“交通指数”数据，都在交通部门内部掌握；而公安交管部门掌握的实时流量和卡口
数据，同样也难以供交通部门决策。这种分散的局面导致城市交通综合治理呈现碎片化的态
势，产生交通信息分散、信息缺乏权威，交通规划、建设、运营和管理上下脱节等问题。大
数据系统的建立，有助于建立综合性立体的交通信息体系，通过将不同范围、不同区域、不
3.1 业务需求分析 3.1பைடு நூலகம்1 面向交通管理的大数据业务需求
通过执法和组织等手段维护道路交通秩序和缓解交通拥堵，是公安交管部门的重要行政 管理职能。随着城市交通拥堵问题顽固化、复杂化和多样化，交通管理工作面临着从事后分 析向事前研判预警拓展、从历史统计向在线分析挖掘拓展、从简单应用向综合服务评价拓展 的内在需求发展方向。基于此，围绕现有交通管理业务，大数据系统要针对市域机动车保有 量、分布、断面流量、出行特征进行实时和历史统计分析，并对现有信息开展任意范围内的
3）实现停车管理的大数据分析。基于大数据系统，掌握对城市商业中心、学校、医院、 交通枢纽等交通热点地区的停车需求和规律，为停车泊位供给提供量化需求参考；获取热点 地区违法停车行为的分布、时间和车种规律，有效提升民警打击和查处违法停车行为的效率。
3.2.3 基于大数据平台的现场勤务快速缓堵反应需求
1）为在岗执勤民警提供管辖区域内全视野的拥堵现状和决策。基于对视频和交通流特 性掌握的大数据分析，关联交通部门提供的交通指数，直接将区域范围内的实时路况和解决
道路交通管理智能化和信息化水平，是公安交管部门当前面临的现实问题。
1
数据 类型
核心 业务 数据
缉查 布控 数据 视频 数据
其他 数据
表 1 公安交通管理部门所掌握的数据信息表
数据名称
具体内容
数据总量 数据特征
机动车数 据
驾驶人数 据
违法数据
事故数据
剧毒危化 品运输数
据 勤务管理
数据
交通运行 态势数据
2）实现交通违法和事故大数据分析。基于大数据系统进行违法和事故数据的关联分析， 从不同视角研究违法和事故成因，并将违法和事故与当事人所属驾校培训及考试等情况进行 关联分析，以追踪驾校培训质量；定期将交通违法、事故的相关驾驶人特征与车辆特征进行 分析，按类掌握违法、事故中高发、易发的驾驶人与车辆，为重点管理的群体提供数据支撑。
3.2.4 基于大数据平台的查缉假套牌、交通肇事逃逸、黑车等涉案车辆需求
1）通过对视频信息的二次识别、行驶行为特征分析和档案关联，分析确定各类涉案嫌 疑车辆，并通过 P-GIS 地图对历史车辆轨迹进行刻画回放，实现对监控节点车辆通行信息和 各采集点实时车辆图像的查询，捕捉嫌疑车辆线索。
2）以全库精细搜索和模糊查询，实现一定时间内经过各采集点特定车辆行车轨迹分析， 记录轨迹路线信息并在 P-GIS 地图中进行可视化展示和报警，形成行驶轨迹数据的高速检 索。
29 万条
27 万交通警 察
2000 亿条/ 年
（北京）
111 亿条/年 （上海） 8723 万条/
年 （上海）
1100 套视频 全天候拍摄 （上海）
结构化 （字符、 图片）
结构化 （字符、 图片）
非结构化 （视频）
信号灯配 信号灯地点、周期、相 2000 多个交
时数据
位、绿信比
叉口（上海）
交通标志、标线、监控、
交通设施 卡口、护栏、泊位等设
设备数据 施编号、地理位置、具
/
体内容等信息
道路施工
数据
施工周期、占路区域
/
结构化 （字符、 图片）
所属系统
公安交通 管理综合 应用平台 和电子警
察系统
道路交通 信息采集 和诱导系
统
缉查布控 系统