刘允才 交通与视频监控大数据的应用
大数据在智能交通领域的应用
大数据在智能交通领域的应用随着科技的不断发展，大数据技术在各个领域都得到了广泛的应用，其中在智能交通领域的应用尤为突出。
大数据技术的引入，为智能交通系统的建设和运行提供了强大的支持，极大地提升了交通管理的效率和水平。
本文将就大数据在智能交通领域的应用进行探讨。
首先，大数据在智能交通领域的应用可以帮助实现交通信息的实时监测和分析。
通过在道路、交叉口等关键位置部署传感器和摄像头，可以实时采集交通流量、车辆速度、拥堵情况等数据信息，形成大数据集。
利用大数据分析技术，可以对这些数据进行实时监测和分析，及时发现交通拥堵、事故等问题，并采取相应的措施进行调控，从而提高道路通行效率，减少交通事故的发生率。
其次，大数据在智能交通领域的应用还可以实现交通信号的智能优化。
传统的交通信号控制往往是固定的时间间隔或周期，无法根据实时交通情况进行调整。
而引入大数据技术后，可以根据实时采集的交通数据，利用算法模型对交通信号进行智能优化调整，使得交通信号更加适应实际交通流量的变化，减少车辆在红绿灯前的等待时间，提高道路通行效率。
此外，大数据在智能交通领域的应用还可以实现交通路径规划的个性化定制。
通过分析历史交通数据、实时交通数据以及用户出行偏好等信息，可以为用户提供更加个性化的交通路径规划服务。
用户可以根据自身需求选择最佳的出行方案，避开拥堵路段，选择最短的行驶路径，从而节省时间、减少能源消耗，提高出行效率。
另外，大数据在智能交通领域的应用还可以实现交通安全的预警和管理。
通过对交通事故数据、违章记录等信息进行大数据分析，可以发现交通事故易发区域、高危路段，及时预警并采取措施进行管理。
同时，还可以通过大数据技术对交通违章行为进行监测和识别，提高交通执法的效率和准确性，维护道路交通秩序，保障交通安全。
总的来说，大数据技术在智能交通领域的应用为交通管理和运行提供了更加科学、智能的手段和方法。
通过实时监测和分析交通数据、智能优化交通信号、个性化定制交通路径规划、交通安全预警和管理等方面的应用，大数据技术为智能交通系统的建设和发展注入了新的活力，为人们出行提供了更加便利、高效、安全的交通环境。
视频结构化技术在交通领域的大数据应用研究
视频结构化技术在交通领域的大数据应用研究随着信息技术的不断发展和进步，大数据技术在各行各业都得到了广泛的应用，其中交通领域也不例外。
交通领域的大数据应用可以帮助我们更好地理解城市交通运行的规律和特点，提升交通管理的水平和效率。
视频结构化技术作为大数据技术的一种重要应用手段，在交通领域也发挥着重要的作用。
本文将探讨视频结构化技术在交通领域的大数据应用研究。
一、视频结构化技术概述视频结构化技术是一种将视频内容进行分析和处理，提取出其中的有用信息并转化为结构化数据的技术。
通过视频结构化技术，我们可以对视频进行内容识别、目标检测、场景分析等操作，从而将视频转化为可供计算机处理的数据。
视频结构化技术可以应用于各个领域，如安防监控、智能交通、智能家居等，其中在交通领域的应用尤为广泛。
1.交通监控与管理视频结构化技术可以帮助交通管理部门实现对交通情况的实时监控和管理。
通过对道路交通摄像头拍摄的视频进行分析，可以实时监测道路的交通流量、拥堵情况、交通事故等信息，并及时做出相应的调度和处置。
这对于提升交通管理的效率和水平具有重要意义。
3.交通数据分析视频结构化技术可以将交通摄像头拍摄的视频内容转化为结构化数据，便于后续的数据分析和挖掘。
通过对交通视频数据的分析，可以了解城市交通运行的规律和特点，如交通高峰时段、交通拥堵节点、交通事故多发地点等信息，为交通管理部门制定合理的交通管理方案提供重要参考。
三、视频结构化技术在交通领域的应用案例1.城市交通智能监控系统某市交通管理部门利用视频结构化技术搭建了城市交通智能监控系统。
该系统通过对城市各个交通要道的视频进行实时分析和处理，可以监测和识别道路上的交通违法行为和交通事故情况，帮助交通管理部门及时处理交通异常事件，确保城市交通的安全和畅通。
1.深度学习技术的应用随着深度学习技术的不断发展，视频结构化技术也得到了进一步的提升。
将深度学习技术应用于视频结构化处理过程中，可以更准确地进行车辆识别、行人检测、交通事故识别等任务，提升视频结构化技术在交通领域的应用效果。
大数据在交通领域的应用
引言：交通领域一直是人们关注的热点领域之一，随着科技的不断发展，大数据技术正在逐渐在交通领域得到广泛应用。
大数据的应用不仅可以提高交通系统的效率和安全性，还可以为决策者提供更准确的信息和预测，从而促进城市的可持续发展。
本文将详细探讨大数据在交通领域的应用，包括交通流量管理、智能交通系统、交通事故预测、交通行为分析和交通规划优化。
概述：大数据的应用在交通领域可以帮助我们更好地理解和管理城市交通系统。
通过收集并分析大量的交通数据，我们可以提供更准确的出行时间预测、交通拥堵预警、交通事故预测等服务，大大提高交通系统的效率和安全性。
正文：一、交通流量管理1.实时交通数据采集：通过交通监控摄像头、交通雷达等设备收集交通状态数据。
2.交通拥堵预警系统：通过对交通流量数据进行实时分析，提前预警交通拥堵情况，优化交通路线。
3.出行时间预测：分析历史交通数据和实时交通状况，预测出行时间，帮助人们选择最佳出行路线和时间。
4.交通信号优化：通过分析交通流量数据，优化信号灯的控制方式，减轻交通拥堵。
5.公共交通优化：通过分析乘客流量数据，优化公共交通线路和车辆供给，提供更好的出行服务。
二、智能交通系统1.车辆监控与管理：通过车辆定位、车牌识别等技术，对车辆进行实时监控和管理。
2.交通违法检测：通过交通监控摄像头和图像识别技术，对交通违法行为进行检测和记录。
3.智能交通导航：通过整合交通状态数据和道路信息，为驾驶员提供最佳的行车路线和导航服务。
4.智能停车管理：通过车牌识别和实时停车数据分析，提供智能停车导航和停车位管理。
5.交通运输大数据平台：建立交通运输的大数据平台，整合交通数据资源，方便决策者进行数据分析和决策。
三、交通事故预测1.交通事故数据分析：通过对历史交通事故数据进行统计和分析，了解事故发生的模式和规律。
2.交通事故预测模型建立：基于交通事故数据和交通流量数据，建立预测模型，预测交通事故的可能发生地点和时间。
视频监控大数据在智慧交通中的深度应用解析
视频监控大数据在智慧交通中的深度应用解析作者：陈文华来源：《科技传播》2018年第18期摘要文章以视频监视的大数据为前提条件，对于将其使用到智慧交通当中进行了论述，对其在现实中深入应用展开了探究，谨供参考。
关键词视频监控；大数据；智慧交通；深度应用；解析中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2018）219-0126-02以交通领域的大数据中心为基础，简要论述了处于发展状态的智慧交通，利用信息化手段，让交通当中出现的拥堵现象得以解决、让对道路交通进行管理工的水平得以提高，为人民供给了灵动、多元化的、在出行方面的服务，这早已是交通领域达成的共识。
1 价值分析1.1 对数据进行处理的效率得到极大的提高数据进行处理的效率得到极大的提高，主要表现为具备极佳的性能、投入的成本资金不多、能够灵活地进行扩展。
由于卡口这方面数据的快速加大，传统类型的Oracle关联数据库，它的性能会发生制约，面积大于10亿条的情况下，进行查询方面的性能就会发生一些问题，另外，在对Oracle数据库进行布置期间，普遍要使用到性能极佳的X86型号的服务器，尤其是会使用到微型机器，投入的成本极大。
可是使用大数据的返回，与Oracle数据库进行对比，在自身所具备的性能，成本的投入多少、扩张性等领域，大数据都普遍具备不能替代的优点[ 1 ]。
1.1.1 具备极佳的性能使用大数据进行解决的方式，应用集群的方法进行部署，借助于辅助处理器，开展分布状态的计算，具有极佳的、对数据进行保存以及处理两个方面的性能，在对数据进行检索、经过研究以及判断之后进行分析、经过统计之后进行分析等这些领域，具有更为优质的性能。
由于数据数量的加大，传统的方法所具备的性能，其优势会逐渐变得更小，可是，大数据这个方式所具备的性能，在很大程度上，不会由于数据数量的加大，造成性能的弱化。
1.1.2 投入的成本资金不多使用大数据进行解决的方式，能够使用大范围进行应用的、价格相对低廉的、X86型号的服务器，可是传统进行解决的方式（存在关联类型的数据库进行解决的方法），普遍是使用相对高端类型的服务器，尤其是会使用到微型机器，另外，传统进行解决的方式在使用的软件当中，同样会投入大量的资金。
浅析视频监控技术在高速公路交通工程中的应用
浅析视频监控技术在高速公路交通工程中的应用
李富国
【期刊名称】《黑龙江交通科技》
【年(卷),期】2011(000)007
【摘要】在对传统模拟图像与数字化监控技术差异分析的基础上,综合探讨了数字化视频监控技术在高速公路监控中作用的发挥,旨在为我国高速公路管理水平的提高,以及更多安全、舒适、畅通的交通设施做出理论参考。
【总页数】1页(P293-293)
【作者】李富国
【作者单位】山东省聊城市济聊高速公路管理处
【正文语种】中文
【中图分类】U415.1
【相关文献】
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大数据技术在智慧交通中的应用
大数据技术在智慧交通中的应用在当今社会，交通是一个极其重要的话题，随着城市化进程的不断加速，交通问题愈发凸显。
随着人口的增长与车辆的增多，道路拥堵、事故频发、交通安全等问题趋于严重，如何让交通更安全、更便利，一直是政府、企业、社会关注的焦点。
随着大数据技术的逐渐丰富与成熟，它可以被应用于智慧交通领域，为交通问题的解决带来新的契机，本文将探讨大数据技术在智慧交通领域的应用。
一、大数据技术在道路交通监控中的应用随着全球经济快速发展，车辆越来越多，道路交通状况日益复杂化，传统的道路交通监控技术已无法胜任重要的任务，大数据技术的应用就成为了必要的手段。
因为大数据技术可以从监控摄像头、传感器、地图、导航等信息源中获取数据并进行分析，从而对道路交通进行实时监控和管理，以及对交通事件做出实时响应。
大数据技术不仅可以实现道路交通数据的实时收集和分析，而且可以通过数据挖掘和分析找出交通瓶颈、研究车辆行驶的规律，并形成更为科学、精准的道路交通指挥系统。
其利用人工智能技术分析车流量三维分布、环路列车数、拥堵指数等，获得的数据自动分析出车流、车速、行程时间不足的区域、拥堵区域和行驶状况等内容，从而推动道路更为缓慢的部分的修复或优化。
二、大数据技术在交通安全中的应用交通安全问题一直是各级政府、企业和一般公众共同关注的问题。
大数据技术可以从事故数据、车辆数据、行驶数据、驾驶行为、车辆监控等多个方面实现交通安全的监控，帮助减少交通事故和提高交通安全。
利用大数据技术处理监控摄像头录制的视频，可以实时监控道路上涉及很多严重违章行为，如逆行、超速等不规范行驶行为，重点拦截违章车辆，并对其计分、扣分，以起到警示作用。
另外还可以设立交通监管站点，通过识别车牌、人脸等信息，针对交通违法行为进行实时识别、处理和处罚，提高公共安全。
三、大数据技术在公共交通中的应用公共交通运输系统是城市公共服务的重要部分，对于减少道路拥堵，改善城市交通状况有着不可替代的作用。
大数据在智能交通中的应用
大数据在智能交通中的应用随着科技的不断发展，大数据技术在各个领域都开始得到了广泛的应用。
在智能交通领域，大数据技术的应用也逐渐成为了一个不可或缺的部分。
大数据技术的运用为智能交通系统带来了更高效、更智能、更安全的交通管理方案，使得城市交通更加便捷和舒适。
本文将就大数据在智能交通领域中的应用作一探讨。
大数据在智能交通领域中的应用主要体现在数据采集与处理方面。
智能交通系统通过各类传感器、监控摄像头、地理定位系统等设备，获取海量的交通数据。
这些数据包括车辆流量、交通拥堵情况、交通事故发生情况、道路状况、气象情况等各种实时信息。
大数据技术的应用使得这些数据能够被实时、快速地采集到，并能够进行实时的处理和分析。
这为城市交通管理部门提供了更加准确、全面的数据支持，使得交通管理工作更加科学、精准。
大数据在智能交通领域中的应用还体现在交通运输规划与优化方面。
基于大数据技术的交通数据分析，可以帮助交通部门更加准确地了解城市交通的运行状况，包括道路的繁忙程度、高峰时段的交通拥堵程度、短途出行的频次等等。
这些数据分析结果可以为交通规划部门提供全面的、客观的参考依据，帮助他们优化城市的交通网络布局，合理规划交通设施建设，提高城市的交通运输效率，降低交通拥堵，减少交通事故发生的概率，使得城市交通更加安全、便捷。
大数据在智能交通领域中的应用也为智能交通管理系统的建设提供了有力的支撑。
智能交通管理系统是一个集成了感知、诊断、预测和决策的综合系统。
它通过感知设备获取交通信息，通过诊断系统对交通信息进行处理，然后利用预测系统对未来交通情况进行模拟预测，并通过决策系统制定智能交通管理方案。
大数据技术的应用使得这个系统能够更加高效地运行，能够处理更多的数据，提高处理速度，提高数据分析的准确性和全面性，从而提高智能交通管理系统的整体运行效率。
在智能交通领域，大数据技术的应用还可以体现在交通安全管理方面。
利用大数据技术收集并分析车辆的行驶轨迹、行驶速度、车辆停放位置等数据，能够更加准确地判断交通违法行为和交通事故发生概率，帮助交通管理部门更加科学、精准地开展交通安全管理工作。
交通运输中大数据分析的应用案例
交通运输中大数据分析的应用案例在当今数字化时代，大数据分析已经成为交通运输领域的关键工具，为改善交通流量、提高安全性、优化运营效率等方面带来了显著的变革。
以下将为您介绍一些在交通运输中大数据分析的具体应用案例。
一、智能交通管理在城市交通管理中，大数据分析发挥着至关重要的作用。
以北京市为例，通过在道路上部署大量的传感器、摄像头等设备，收集了海量的交通数据，包括车辆流量、车速、道路拥堵情况等。
利用大数据分析技术，对这些数据进行实时处理和分析，交通管理部门能够准确地掌握城市道路的交通状况，并及时采取措施进行调控。
例如，当某个区域出现交通拥堵时，系统会自动分析拥堵的原因和范围，并智能地调整信号灯的时长，引导车辆分流，从而缓解拥堵。
此外，大数据分析还可以预测交通流量的变化趋势，提前做好交通疏导预案，避免出现大面积的拥堵。
二、公共交通优化大数据分析在公共交通领域也有着广泛的应用。
比如，某市的公交公司通过收集乘客的刷卡数据、车辆的运行轨迹、站点的上下客数量等信息，深入了解乘客的出行需求和习惯。
基于这些数据的分析，公交公司可以优化公交线路和发车频率。
对于客流量较大的线路，增加车辆投入和发车频次，以减少乘客的等待时间；对于客流量较小的线路，则适当调整运营计划，提高资源利用效率。
同时，大数据还能帮助公交公司预测特定时间段和区域的客流量，提前调配车辆和人员，确保在高峰时段和热门区域有足够的运力，为乘客提供更好的服务。
三、物流配送效率提升在物流行业，大数据分析同样带来了巨大的效益。
一家知名的电商物流企业，通过整合订单数据、仓库库存数据、运输车辆的位置和状态等信息，实现了物流配送的智能化管理。
系统可以根据订单的目的地、货物的重量和体积、车辆的剩余运力等因素，自动规划最优的配送路线。
这不仅减少了运输里程和时间，降低了油耗和运输成本，还提高了货物的送达速度和准确性，提升了客户满意度。
此外，大数据分析还能够对库存进行精准预测，帮助企业合理控制库存水平，避免库存积压或缺货的情况发生。
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DEMO
遗弃物检测
— 公共场所的遗弃物或许是危险物品 — 动态背景更新的目标检测算法 — 同时多个遗弃目标监测 — 判据：新发现目标，且目标周边无人
DEMO
摄像头意外检测
— 恶意破坏监控摄像头使之不正常工作 — 遮挡摄像头 — 偏转摄像头 — 强光照射、切断电缆等 — 场景检测 — 视频纹理信息
车辆OD数据
信号灯配置
车辆进出节点流量设置
按系统默 认状态产 生车流， 当仿真要 求按照某 种特定分 布产生车 流时，可 自行设计， 可以设计 适合不同 路网的任 意分布交 通流。
青岛世园会三维场景展示
பைடு நூலகம்
三维交通平台应用实例
• 出行方案规划 • 公共交通出行（DEMO） • 交通信号配时设计 • 应急疏散方案规划（DEMO） • 停车场管理规划 • 人车交互仿真（DEMO） • ……
交通与视频监控大数据的应用
刘允才 孔庆杰 赵旭 2014年11月11日
交通大数据的应用
• 数据量大，跨时空区域 • 交通数据的多样性 • 实施性要求高 • 结构化数据和非结构化数据相互耦合 • 视频数交通数据的语义分析尚不成熟
常用的交通数据 • GPS浮动车交通数据 • 地感线圈交通数据 • 交通视频监控数据 • 声纳、微波、红外交通检测数据 • 低空遥感交通数据 • …….
(e)向右运动能量
群目标运动的能量特征
(f)不稳定运动
(a)原始视频图像
(b)MHI特征
(c)运动区分割
(d)主要区域的运动模式
群目标运动的模式分析
(a)原始视频图像
(b) MI特征
(c)轨迹特征
(d) 运动轨迹描述
马拉松比赛视频图像的运动模式描述
视频监控异常行为检测
人脸检测
DEMO
— 人脸实时动态检测 — 在检测到的人脸序列中，自动筛选最佳人脸图像 — 人脸图像归一化处理 — 通过通信设备，可以将人脸图像发送到手机等终端
总路段数： 5280条
覆盖路段数
空间覆盖率
空间提高率
时间覆盖率
时间提高率
GPS信息 SCATS信息
3783条 71.64% 10.37% 97.32% 2.75%
1754条 33.22% 138.02% 100%
0%
融合后 4175条 79.07%
100%
融合前后准确性对比
主干道 次干道 单行线 双行线 高峰时段 非高峰时段 总体
• 大规模交通场景不可以排练 • 大规模交通场景不可以重复 • 交通仿真是推演交通情形的有效方法
— 道路设计评估 — 交通信号配时方案 — 大型集会场景预测 — 应急方案评估
交通大数据三维仿真平台
交通大数据支撑信息库
平行管控系统支撑库为人工交通仿真及计算实验提供基础
仿真平台功能模块图
案例系统的性能约束(青岛)
DEMO
人流密度计数
— 基于人体多目标跟踪的人流密度计数 — 动态背景更新、自动适应光照变化 — 动态监测、动态计数 — 实时计数输出
DEMO
反尾随检测
— 一个人跟踪在另一人之后 — 消失在同一门禁入口 — 记录进入门禁时的信息 — 实时报警
DEMO
出入口计数
— 虚拟出入口界限 — 基于人目标跟踪检测 — 双向实时快速计数 — 动态背景更新、自动适应光照变化
GPS探测车估计交通状况
➢GPS探测车
➢ 目标：交通流信息 —— 道路上的速度分布
探测车 数据
坐标转换
地图匹配
建模拟合
交通流 信息
GIS数据
交通流信息 数据库
2013-9-20
地感线圈数据路况估计
• 道路路口SCATS数据
• 目标：交通流信息 —— 道路上的速度分布
• 交通数据：
静态数据：路段长度、道路等级、自由速度等 动态数据：信号灯配置信息、流量、饱和度等
• 输出： 动态的交通流状态
交通状态融合框图
信息源 1 信息源 2 信息源 M 输入层
预处理 预处理 预处理 预处理层
信息反馈
特征提取
子融合器 1
方差估计
信息反馈
主
融
特征提取
子融合器 2
合
器
方差估计
信息反馈
特征提取
子融合器 M
方差估计
特征提取层
融合层
融合 结果
输出层
融合前后信息覆盖率对比（上海市内环）
GPS 100% 90.73% 99.31% 89.90% 85.86% 99.51% 93.82%
SCATS 100% 94.57% 99.33% 94.27% 91.31% 100% 96.38%
融合
100% 96.65% 100% 96.17% 94.64% 100% 97.21%
交通大数据仿真
• 数据的处理：
采用宏观交通波理论 估计路段平均速度
估计出的路段24小时 平均速度变化曲线图
velocity(km/h)
40 35 30 25 20 15 10
5 0
5
10
15
20
25
time(h)
交通信息融合
• 融合策略： 联邦滤波器与D-S证据理论相结合 — Federated Evidence Fusion Model (FEFM)
边界入侵检测
— 基于人体目标跟踪的入侵检测 — 虚拟边界、无需实际的物理边界 — 动态背景更新、自动适应光照变化 — 边界入侵检测实时报警 — 报警信息视频记录
DEMO
展览物品触摸检测
— 基于人体目标跟踪的入侵检测 — 双虚拟边界、二级报警机制 — 动态背景更新、自动适应光照变化 — 报警信息视频记录
DEMO
结论
谢谢
性能指标 交叉口节点数 路段数 区域 运动车辆
指标约束 10万个交叉口节点 40万个路段 3000个 800万辆车，同时上路车辆200万辆
行人
同时10万人行走
人口总数
400万人
3D模型
150个典型标志性建筑，3D城市全景
车道数
每个方向最多支持32条车道
实时可视化全方位展示
分布式计算处理
路网仿真
交叉口三维显示
密集人群运动模式分析
目的：检测密集目标的运动模式与动态演变： — 运动路径与方向 — 目标汇聚 — 目标合并 — 目标分裂 — 目标消散
挑战：密集运动中的个体目标不可检测
解决方法：检测密集目标的运动小轨迹和进行深度学习
(a) 游行人群目标原始数据
(b)向上运动能量
(c)向下运动能量
(d)向左运动能量