交通大数据的应用
交通大数据的应用
交通大数据的应用在当今数字化时代，数据已经成为一种宝贵的资源，而交通领域也不例外。
交通大数据的出现，为改善交通状况、提高交通效率、保障交通安全等方面带来了前所未有的机遇。
交通大数据究竟是什么呢？简单来说，它是通过各种传感器、摄像头、移动设备等收集到的海量交通相关数据，包括车辆行驶轨迹、交通流量、道路状况、出行时间、出行方式等等。
这些数据来源广泛，数量巨大，且具有多样性和实时性的特点。
那么，交通大数据都有哪些具体的应用呢？首先，在交通规划方面，交通大数据发挥着重要作用。
以往，交通规划往往依赖于有限的抽样调查和经验判断，容易出现偏差。
而现在，通过对交通大数据的分析，可以更准确地了解城市居民的出行需求和规律，比如不同区域之间的出行流量、出行时间分布等。
基于这些数据，规划者能够更加科学合理地规划道路网络、设置公交线路和站点，优化交通设施布局，从而提高整个交通系统的运行效率。
其次，交通大数据在智能交通管理中也有着广泛的应用。
交通管理部门可以实时监测交通流量和拥堵状况，及时调整信号灯配时，引导车辆分流，以缓解交通拥堵。
例如，在一些城市的主干道上，通过安装智能传感器和摄像头，实时收集交通数据，并将其传输到交通控制中心。
控制中心的系统会根据这些数据自动计算出最优的信号灯配时方案，从而减少车辆等待时间，提高道路通行能力。
再者，交通大数据对于公共交通的优化也具有重要意义。
公交公司可以通过分析乘客的出行数据，优化公交线路和运营时间。
比如，了解哪些线路在哪些时间段客流量较大，从而增加相应线路的车辆投放，或者调整发车频率，以更好地满足乘客的出行需求。
同时，还可以根据大数据预测未来的客流量，提前做好运力准备，提高公交服务的质量和效率。
此外，交通大数据在交通安全管理方面也能大显身手。
通过对交通事故数据的分析，可以发现事故多发路段和事故发生的规律，从而采取针对性的措施，比如改善道路设施、加强交通执法等，降低事故发生率。
而且，利用车辆的行驶数据，还可以对驾驶员的行为进行监测和评估，及时发现疲劳驾驶、超速行驶等危险行为，并进行提醒和干预。
大数据城市交通管理应用精选
大数据城市交通管理应用精选在当今数字化时代，大数据技术正以前所未有的深度和广度影响着城市交通管理。
通过对海量数据的收集、分析和应用，城市交通管理得以实现更高效、更智能的运行，为市民创造更便捷、更安全的出行环境。
以下将为您精选一些大数据在城市交通管理中的重要应用。
一、交通流量监测与预测大数据能够实时监测城市道路的交通流量，通过安装在道路上的传感器、摄像头等设备，收集车辆行驶速度、数量等信息。
这些数据经过处理和分析，可以清晰地呈现出不同路段、不同时间段的交通流量变化情况。
基于历史数据和实时数据，利用大数据分析技术可以对未来的交通流量进行准确预测。
这有助于交通管理部门提前制定合理的交通疏导方案，例如在高峰时段增加警力部署、调整信号灯时长等，从而有效地缓解交通拥堵。
二、智能信号灯控制传统的信号灯控制往往采用固定的时间间隔，无法根据实际交通流量进行灵活调整。
而大数据的应用改变了这一局面。
通过收集和分析路口各个方向的车流量、行人流量等数据，智能信号灯系统能够实时调整信号灯的时长。
当某个方向的车流量较大时，相应的绿灯时间会延长，以提高道路通行效率。
这种智能化的信号灯控制方式大大减少了车辆等待时间，降低了能源消耗和尾气排放。
三、公共交通优化大数据在公共交通领域也发挥着重要作用。
通过分析公交、地铁等公共交通工具的运行数据，包括乘客上下车时间、站点客流量等，可以优化公交线路和发车频率。
例如，对于客流量较大的线路，可以增加车辆投入或缩短发车时间间隔，以满足乘客的出行需求；对于客流量较小的线路，可以适当调整线路走向或减少车辆投入，提高运营效率。
此外，利用大数据还可以实现公交与地铁的无缝对接，为乘客提供更便捷的换乘方案，提高公共交通的吸引力和分担率。
四、交通违法行为监测大数据技术能够对交通违法行为进行更有效的监测和打击。
通过对摄像头拍摄的图像和视频数据进行分析，自动识别超速、闯红灯、违法停车等行为。
同时，结合车辆登记信息和驾驶员信息，能够快速锁定违法车辆和驾驶员，提高执法效率和准确性。
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。
大数据应用在交通领域的应用
大数据在交通领域的应用随着科技的飞速发展，大数据技术在各行各业的应用越来越广泛。
其中，大数据在交通领域的应用已经取得了显著的成果，它不仅提高了交通管理的效率，也极大地改善了人们的出行体验。
本文将重点介绍大数据在交通领域的应用及其所带来的影响。
一、大数据在交通管理中的应用1.实时路况监测与预测大数据技术可以对道路交通数据进行实时监测和分析，从而提供准确的道路状况信息。
例如，通过分析车辆的行驶速度、交通流量、事故发生率等数据，可以预测未来一段时间内的路况，为驾驶员提供最佳的出行路线建议，提高道路通行效率。
此外，大数据还可以帮助交通管理部门制定合理的交通管制措施，如交通拥堵疏导、限行政策等，以最大限度地减少交通拥堵对城市生活的影响。
2.车辆智能管理通过大数据技术，可以对车辆进行智能化管理，包括车辆位置跟踪、行驶状态监测、油耗管理等。
这些数据可以帮助车主及时发现车辆存在的问题，并进行维修保养，延长车辆的使用寿命。
同时，大数据还可以为交通管理部门提供车辆运行数据，以便更好地了解车辆的运行状况和需求，制定更加合理的政策和管理措施。
二、大数据在公共交通中的应用1.公交智能调度大数据技术可以帮助公交公司实现智能调度，提高公交车的运行效率。
通过对公交车的行驶路线、客流量、车辆位置等数据的分析，可以制定更加合理的发车时间和路线，减少公交车空驶的时间和距离，提高公交车的运行效率。
同时，大数据还可以帮助公交公司了解乘客的需求和习惯，为乘客提供更加个性化的服务。
2.共享出行服务随着共享经济的发展，共享出行服务已经成为人们出行的重要方式之一。
大数据技术在共享出行服务中发挥着重要的作用。
通过分析用户出行数据，共享出行平台可以了解用户的出行习惯和需求，从而提供更加个性化的服务。
同时，大数据还可以帮助共享出行平台优化车辆调度和路线规划，提高车辆的利用率和运行效率。
三、大数据在交通安全管理中的应用1.交通事故预防与处理大数据技术可以帮助交通管理部门预防和处理交通事故。
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。
大数据技术在交通领域的应用
大数据技术在交通领域的应用随着科技的进步和社会的发展，大数据技术在各个领域的应用越来越广泛，交通领域也不例外。
大数据技术在交通领域的应用，可以提高交通系统的安全性、效率和便利性，为人们带来更好的交通出行体验。
一、交通安全方面的应用大数据技术可以通过实时监控交通情况、分析交通事故数据，提供精准的交通安全预警和风险评估。
交通管理部门可以通过大数据技术，对道路交通违法行为进行分析和预测，采取相应措施提前进行干预和处罚。
同时，大数据技术还可以通过分析交通事故数据，找出事故的原因和规律，为交通安全管理提供重要参考依据。
二、交通流量管理方面的应用大数据技术可以通过实时监测交通流量情况，提供实时的交通拥堵情况和路况信息。
交通管理部门可以根据大数据分析的结果，合理调整交通信号灯的配时，优化交通流量，缓解交通拥堵。
此外，大数据技术还可以预测未来的交通流量，通过提前调整交通路线和公共交通运营安排，提高交通系统的运行效率。
三、公共交通出行方面的应用大数据技术可以通过分析公共交通乘客的出行需求和乘车行为，提供个性化的公共交通出行方案。
乘客可以通过手机APP等平台，获取实时的公共交通线路、车辆到达时间等信息，方便乘客进行出行计划。
同时，大数据技术还可以通过分析公共交通出行的数据，进行智能化调度和优化，提高公共交通的服务质量和效率。
四、交通规划和建设方面的应用大数据技术可以通过分析人口分布、经济发展情况等数据，为城市交通规划和建设提供科学依据。
交通规划部门可以通过大数据技术，预测未来交通需求的变化趋势，科学规划交通网络和交通设施。
此外，大数据技术还可以通过分析交通出行数据，为城市交通建设提供评估和决策支持，合理规划和建设交通设施，提高交通系统的整体效益。
总结起来，大数据技术在交通领域的应用可以提高交通系统的安全性、效率和便利性。
通过大数据技术的应用，可以实现交通安全预警、交通流量管理、公共交通出行的个性化服务和交通规划建设的科学决策，为人们提供更好的交通出行体验。
大数据技术在交通运输中的应用及优化
大数据技术在交通运输中的应用及优化随着信息技术的快速发展，大数据技术正日益成为一个重要的信息化技术。
大数据技术的运用领域非常广泛，其中交通运输领域的应用也开始逐渐被重视。
本文将介绍大数据技术在交通运输中的应用及优化。
一、大数据技术在交通运输中的应用1.交通运输管理交通运输管理是交通运输领域最核心的工作之一。
大数据技术可以通过互联网、移动通信和智能设备等手段，对交通运输中的车辆、路况、驾驶员行为等进行实时采集和分析，从而为交通运输管理提供数据支持和分析依据。
2.智能交通控制智能交通控制是在现代交通基础设施中集成多种先进技术，以提高道路、交叉口、道路信号和车辆等交通元素的协同性和效率。
大数据技术可以通过交通流量数据的统计和分析，为智能交通控制提供精准的模型预测，从而实现优化交通信号、平衡交通流量等目标。
3.运输行业安全交通运输事故是大型机动运输部门面临的主要问题之一。
大数据技术可用于评估交通事故的风险，并制定相应的安全策略。
在运输过程中，大数据技术也可以实时监测车辆、驾驶员行为，从而控制事故的发生。
4.运输规划大数据技术可对城市交通运输、公路、铁路、航空、海运等运输方式进行分析和建模，通过数据挖掘与分析，找到运输规划中的瓶颈和不确定性，为决策者提供可靠的参考。
二、大数据技术在交通运输中的优化1.行车路线的优化大数据技术可分析不同路况下的车速和通行能力，并预测可能的交通拥堵。
对于车辆调度和路线规划，通过优化算法，确定最佳路径。
2.运输需求的优化基于大数据技术的优化算法，可以预测运输需求的高峰时段和区域，以便制定合理的运输计划。
同时，还可以对运输路线和运输量进行优化，降低能源消耗和运输成本。
3.供应链的优化大数据技术可用于管理供应链，从而实现优化物流效率和运输成本。
通过库存的数据分析，预测出供应链中可能出现的问题，以便提前做好应对措施。
同时，还可以实现对物流渠道和物流节点进行优化，降低物流成本，提高物流效率。
大数据在交通运输领域的应用与优化
大数据在交通运输领域的应用与优化随着科技的不断发展，大数据已经成为了各个领域的热门话题。
在交通运输领域，大数据的应用也越来越广泛。
本文将探讨大数据在交通运输领域的应用与优化，并分析其带来的好处和挑战。
一、大数据在交通运输领域的应用1. 实时交通信息大数据技术可以通过收集和分析交通数据，提供实时的交通信息。
这些信息可以包括道路拥堵情况、交通事故、公共交通运行状况等。
通过实时交通信息，驾驶员可以选择避开拥堵路段，选择更快捷的路线，从而减少交通拥堵和时间浪费。
2. 智能交通信号控制大数据技术可以通过分析交通数据，优化交通信号控制系统。
传统的交通信号控制系统是固定时间间隔的，无法根据实际交通情况进行调整。
而通过大数据技术，可以根据实时交通数据，智能地调整交通信号的时间间隔，使交通流畅度更高，减少交通拥堵。
3. 公共交通优化大数据技术可以通过分析公共交通数据，优化公共交通线路和运行计划。
通过分析乘客的出行需求和乘车数据，可以调整公交线路和班次，提高公共交通的效率和便利性。
同时，大数据技术还可以提供实时公交信息，方便乘客查询公交车的到达时间和路线信息。
4. 货运物流管理大数据技术可以通过分析货运物流数据，优化货运物流管理。
通过分析货物的运输路径、运输时间和运输成本等数据，可以优化货运物流的配送计划和路线选择，提高货运物流的效率和准确性。
同时，大数据技术还可以提供实时货运信息，方便货主和物流公司进行实时监控和管理。
二、大数据在交通运输领域的优化1. 提高交通效率通过大数据技术的应用，可以提高交通运输的效率。
通过实时交通信息和智能交通信号控制，可以减少交通拥堵，提高交通流畅度。
通过公共交通优化和货运物流管理，可以提高公共交通和货运物流的效率和准确性。
这些优化措施可以减少交通时间和成本，提高交通运输的效率。
2. 提升交通安全大数据技术的应用可以提升交通运输的安全性。
通过分析交通事故数据和驾驶行为数据，可以识别出交通事故的高发地点和高风险驾驶行为，从而采取相应的安全措施。
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交通大数据应用分析大数据时代是在现代科学技术跨越式发展的过程中逐步衍生而来,大数据诞生以来,世界各国高度重视,积极探索数据的来源、安全等问题，并将其应用于智能交通、智慧政府、智能金融等各行各业各个领域。
[1]在政策方面，我国相继出台了《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》、《促进大数据发展行动纲要》等文件，明确提出要全面推进大数据的发展与应用；在实践方面，2016年以智慧城市为代表的“互联网+交通”项目在在全国范围内遍地开花，有效提升了城市的智能化水平。
交通大数据是“互联网+交通”发展的重要依据，其发展及应用在宏观层面能为综合交通运输体系的“规、设、建、管、运、养”等提供支撑；在微观层面能够指导优化区域交通组织，如：优化交通信号、交通诱导、路况融合、规范停车场管理等。
[2]一、“互联网+交通”发展形势分析根据高德地图发布的《中国“互联网+交通”城市指数研究报告》，2016年“互联网+交通”领域中数据开放、资源共建、政务智能服务、智能出行、交通拥堵、绿色出行、交通大数据发展势头强劲，七大热点紧跟时代前沿，符合国家政策导向，且与社会大众的生活就业息息相关。
[3]在新常态新形势之下，结合国家“创新、协调、绿色、开放和共享”五大发展理念，“互联网+交通”领域将重点发展绿色、便捷、安全、经济、高效的大容量公共交通，一是通过借助“互联网+交通”领域的前沿技术，模拟城市交通运行情况，采取有效的诱导与控制措施，引导居民出行方式，缓解城市交通拥堵，提高公众出行效率与出行舒适度；二是通过政府与企业建立合作协调与资源共享机制，借助“互联网+交通”领域先进技术，共同致力于提升城市道路交通管理水平，充分实现城市道路体系的高效率利用。
[4]实践证明，交通大数据是“互联网+交通”发展的关键支撑，是“互联网+交通”科学决策的重要依据，是构建智能出行系统，缓解城市交通拥堵，实现绿色出行的基础，因此，在“互联网+交通”背景下，不仅要关注交通大数据的发展方向与发展形势，如何解决交通大数据的来源、安全、储存及使用效率，充分发挥交通大数据的价值更为关键。
[5]图1 “互联网+交通”领域发展的七大热点二、“互联网+交通”背景下交通大数据的基本特征分析“互联网+交通”背景下交通大数据与传统数据相比具有四大特征，即“4V”（Volume、Variety、Value、Velocity）特点。
[6]（1）规模大。
交通大数据涉及交通系统的各个方面，如人员数据、车辆数据、线路数据、环境数据、管理数据等，导致交通大数据在规模上比传统数据规模更大。
（2）种类多。
交通系统中人、车、路、环境等不同的交通数据具有不同的属性，如人、车的空间位置数据与移动轨迹数据、各个监控摄像头视频数据、天气变化数据、交通事故数据等，导致交通大数据种类繁多。
（3）价值密度低。
由于交通大数据规模大、种类大，不同类型的交通数据具有不同的属性，交通大数据在具体的应用过程中需要从海量数据中筛选出有用数据，难度较大，导致交通大数据的价值密度较低。
（4）速度快。
交通大数据具有实时性，数据实时采集，更新速度快，以交通大数据为城市居民提供基本出行服务为例,根据视频摄像头、感应线圈等专用设备采集到的数据，通过实时处理，剔除无效数据，挖掘交通数据的基本变化规律并及时反馈给出行者，出行者根据反馈的信息选择出行线路与出行方式。
三、“互联网+交通”背景下交通大数据应用价值分析1、交通大数据来源分析“互联网+交通”的发展促进了传统静态的交通基础数据向交通大数据的演变，互联网技术是获取交通大数据的关键技术，车联网技术则是获取交通大数据的关键途径。
[7]研究表明，交通大数据主要来源于基于互联网的公众出行服务数据、基于行业运营企业生产监管数据、基于物联网与车联网的终端设备传感器采集数据三个方面[8]，其中公众出行服务数据主要包括网上售票、城市公交一卡通、公交服务在线查询、网购电商物流等；运营企业生产监管数据主要包括运输企业的客货运班列的运量数据、车俩检修数据等；传感器采集数据主要包括车辆定位数据、运行轨迹数据、车辆能耗数据、车辆性能数据、路网传感线圈与视频监控数据等。
[9]2、交通大数据的应用价值分析交通大数据采集后，由于其价值密度低的特性，需要对收集的数据进行分析和处理，这就需要构建一套完善的理论体系框架，指导交通大数据开发与利用。
[10]图2 交通大数据体系框架根据交通大数据的属性，借助交通大数据理论框架体系，不仅可以构建交通数据语义网络，帮助交通行业发展科学决策提供支撑，而且有助于提高城市交通信息化管理水平，制定科学合理的管理系统与管理方法，缓解城市交通拥堵。
[11]（1）交通大数据在综合交通运输体系中的应用综合交通运输涉及“衣、食、住、行”中的“行”，由交通基础设施、交通工具等按照一定的规则移动来完成。
✧对管理者制定科学决策提供支持日前，国务院印发的“十三五”综合交通运输体系规划，明确不仅要注重规划过程与规划结果，同时要对规划的可操作性进行中期评估。
[12]交通大数据的开发与应用，可以为行业管理者制定综合交通运输体系的“规、设、建、管、运、养”全寿命周期的科学决策提供支撑。
交通大数据有利于提升交通运输体系的整体信息化水平，实现各种运输方式之间的互联互通，有利于管理者制定各种运输方式之间的衔接方案，提升交通运输服务水平。
[13]通过对历史运营数据的分析，系统能够识别出交通运输网络存在安全隐患的点及区域，有利于管理者制定有针对性的改善措施，提高综合交通运输体系的运营安全。
通过对交通基础设施健康监测数据的分析，有利于管理者及时制定养护方案，减少养护费用。
图3 南京市交通拥堵指数排序图以南京市为例，行业管理部门可根据高德地图发布的南京市拥堵延时指数，制定交通拥堵缓解措施，提升城市交通运行效率。
✧为出行者确定出行路线、选择出行方式提供支持交通大数据的开发与利用，使各种运输方式之间实现了互联互通，而且数据实时更新，出行者在出行前即可跟客户端完成出行时间、出行线路、出行方式的规划，减少出行延误，实现为出行者提供全方位、个性化、立体化的出行服务。
图4 以北京国贸为中心60分钟通勤圈与热力图以北京为例，高德地图以交通大数据为基础，发布20分钟、45分钟、60分钟、90分钟出行等时线与出行热力图，出行者可根据出行等时线和热力图，提前规划出行时间、出行目的、出行方式。
对环境保护规划及政策的制定提供支撑“互联网+交通”背景下，交通大数据的开发利用有利于行业主管部门及时掌握各种交通方式在运行过程中对环境的影响，并结合历史数据，明确各种交通方式对环境的“贡献率”，为环境主管部门制定科学合理的环境保护规划及政策，减少环境污染与环境破坏提供支撑。
（2）交通大数据在智能交通中的应用智能交通是基于现代互联网技术，借助交通大数据,为用户提供快捷、高效、安全的信息化服务系统，在运行过程中涉及信息的采集、处理、反馈等一整套流程。
借助信息技术、自动识别技术、控制技术及物联网技术，实现对综合交通运输体系中交通基础设施的监控与识别，同时结合人工数据补充，形成交通大数据系统，按照交通大数据开发与应用体系框架，对收集到的交通大数据筛选、处理、分析，支撑城市智能交通系统建设，缓解城市交通拥堵，提高交通运行效率。
（4）交通大数据在交通事故分析与处理中的应用随着交通行业信息化水平的发展，各地行业管理部门先后建立了驾驶员信息系统、车辆管理系统、道路交通事故统计分析系统，并实现了各个系统的兼容与互通。
通过对历史年交通事故数据的统计分析，一方面可以借助事故黑点模型，识别出事故多发道路与事故黑点路段，挖掘事故产生的原因，便于道路管理部门有针对性的制定交通安全改善对策；另一方面结合道路交通运行情况及交通量发展趋势，预测道路交通安全发展形势，为道路交通安全预警系统建设提供支撑。
[14]四、交通大数据应用面临的挑战1、数据采集问题交通大数据的采集主要依靠综合交通运输体系中的基础设施联网及自动识别与监控系统实现，然而传统交通基础数据主要掌握在基层管理部门，由于基层管理部门资金补助不到位、信息化建设跟不上、数据采集缺乏统一标准、各部门之间缺乏协作机制等问题，导致采集的基础数据的质量受到影响。
2、数据安全问题“互联网+交通”背景下，交通大数据涉及的内容越来越广泛，不仅包括道路、车辆、驾驶员、交通量等基础数据，而且包括涉及国家安全和个人隐私的数据，因此，数据在开发与利用过程中，如何在充分挖掘交通大数据使用价值的基础上，保障其安全与隐私成为亟待解决的问题。
目前，由于交通大数据在开发与利用过程中由于缺乏统一的规范和管理标准，导致交通大数据的传输及与外网之间的互联互通缺乏安全性。
3、网络通信问题交通大数据采集后需要数据传输系统与网络通信系统的支撑，目前数据的传输主要采用自建通信专网与租用城市公共通信网络相结合的模式，形成有线通信与无线通信交互使用的通信系统，支撑了当前交通大数据的网络通信问题。
随着行业发展与交通大数据的深入挖掘，数据的体量将呈量级增加，对未来交通大数据的网络通信问题提出更高要求。
4、计算效率问题交通大数据在为用户提供服务的过程中，需要其快速反应，这就对数据的计算效率提出了更高要求。
以出行诱导系统为例，用户在提出出行诱导需求时，智能交通系统要在瞬间完成数据的识别、采集、分析、反馈等多个步骤，及时为用户推荐出行比选方案。
5、数据存储问题交通大数据的突出特点是“大”，无论是历史沉淀数据，还是新采集的数据及数据的传输均需要数据存储技术的支撑，由于数据存储技术的发展速度远跟不上交通大数据的更新速度，这就给交通大数据特别是非结构化连续采集的数据的存储带来一定的压力。
为缓解交通基础数据的存储问题，当前主要是采用数据滚动存储的办法，即存储系统中只保留固定时段长度的数据，新数据补充后，同样时段长度的历史数据将自动清除，不仅降低了交通大数据的存储质量，而且将对大数据的开发利用造成一定的影响。
五、交通大数据应用保障措施关于交通大数据的采集、传输、处理、开发到应用，需要深入挖掘，其应用不能仅仅停留在交通行业内部，交通大数据的发展未来的发展趋势应该与城市的发展相结合，借助“互联网+交通”发展的春风，以计算技术为支撑，为城市发展、产业发展、交通发展提供支撑。
1、统筹交通大数据体系建设以“互联网+交通”为背景，加大交通大数据采集基础设施建设的投入力度，借助计算机技术，构建多单位、多部门合作的权责清晰、机制完善、机构精简、人员精干的综合交通服务数据平台，在确保数据安全的情况下，实现行业内外多领域的数据跨部门、跨区域共建共享，加快推进多种交通方式基础数据的联合开发，打造城市“大交通”体系，充分体系交通大数据的社会服务价值。
2、强化交通数据安全性保障依据交通大数据综合交通服务数据平台，遵循安全保障与隐私保护机制，建立统一的管理规范、标准与责任追究机制，责成各单位、各部门严格按照规范和标准执行，同时加强审查力度，对违反交通大数据管理规范和标准的主体和个人，依法依规追究责任。