交通事故大数据挖掘分析
基于大数据的交通事故分析模型
基于大数据的交通事故分析模型在当今社会，交通事故已成为一个严重的公共安全问题，给人们的生命和财产带来了巨大的损失。
为了有效地预防和减少交通事故的发生，提高交通安全水平，基于大数据的交通事故分析模型应运而生。
大数据在交通事故分析中的应用具有重要意义。
它能够整合来自多个来源的海量数据，包括交通监控摄像头、车载传感器、社交媒体、警方记录等，从而提供全面、详细和实时的信息，为深入分析交通事故的原因和规律提供了可能。
首先，让我们来了解一下大数据在交通事故分析中的数据来源。
交通监控摄像头是获取事故现场信息的重要渠道，它们可以记录事故发生的瞬间、车辆的行驶轨迹和交通流量等情况。
车载传感器，如行车记录仪和车辆诊断系统，能够提供车辆的运行状态、速度、加速度以及驾驶员的操作等关键数据。
社交媒体平台上的用户分享和评论也能为了解事故的影响和公众反应提供有价值的线索。
此外，警方的事故报告包含了详细的事故描述、涉事人员信息和责任认定等重要内容。
在收集到这些丰富的数据后，如何进行有效的数据处理和分析是构建交通事故分析模型的关键步骤。
数据清洗是必不可少的环节，需要去除重复、错误或不完整的数据，以确保数据的准确性和可靠性。
接下来，通过数据整合将来自不同来源的数据进行关联和融合，形成一个统一的数据集。
数据分析方法多种多样，例如，运用统计分析可以计算事故发生的频率、严重程度的分布等基本指标。
数据挖掘技术则能够发现隐藏在数据中的潜在模式和关联，如特定时间段、路段与事故类型之间的关系。
基于大数据的交通事故分析模型具有多种类型。
其中，预测模型可以根据历史数据和当前的交通状况，预测未来可能发生事故的地点和时间，从而提前采取预防措施。
风险评估模型能够评估不同因素对交通事故风险的影响，例如驾驶员的年龄、性别、驾驶经验，以及车辆的类型、车况等，为制定个性化的保险政策和交通安全措施提供依据。
事故成因分析模型则深入探究事故发生的根本原因，如道路设计缺陷、交通规则执行情况、驾驶员行为等，为针对性地改进交通安全策略提供支持。
交通事故责任认定书的大数据分析和智能裁量
交通事故责任认定书的大数据分析和智能裁量交通事故的责任认定是交通管理部门进行的重要任务，它对于保障交通安全、维护道路秩序具有重要意义。
传统的交通事故责任认定往往依赖于主观判断和基于经验的裁量，容易受到主观因素的影响，有时存在公正性和一致性不足的问题。
随着大数据和人工智能的发展，交通事故责任认定正在逐步实现智能化和科学化。
大数据分析和智能裁量技术的应用为交通事故责任认定提供了更为客观和准确的判定方式。
大数据分析技术可以通过对海量的交通事故数据进行整理和分析，挖掘出隐藏在数据中的规律和趋势。
交通事故数据包括事故类型、当事人信息、事故地点和时间等多个维度的信息，通过对这些信息的分析，可以得出不同因素对事故责任的影响程度，从而更准确地判断责任的归属。
通过数据分析可以发现某个路段在某个时段发生的多次同类型事故中，大多数责任均在同一方，那么在今后发生该路段同类型事故时，可以更倾向于判定该方为主要责任方。
智能裁量技术可以利用人工智能和模型算法对事故责任进行判断。
通过构建交通事故责任认定的模型，利用机器学习和深度学习的方法，将大量的已判定的事故案例输入模型进行训练，使其能够根据新的事故情况进行智能判断。
智能裁量技术具有较高的客观性和一致性，可以减少人为判断的主观性，提高责任认定的准确性和公正性。
大数据分析和智能裁量技术在交通事故责任认定中的应用仍面临一些挑战。
需要建立起完善的数据采集和共享机制，确保事故数据的准确性和完整性。
只有通过高质量的数据作为基础，才能构建出准确可信的模型和算法。
需要加强对交通事故责任认定模型的监管和评估，确保其判断结果的准确性和可靠性。
模型的训练和优化也需要不断地更新和改进，以适应交通环境和驾驶行为的变化。
大数据分析和智能裁量技术在交通事故责任认定中具有重要的应用前景。
通过这些技术的应用，可以提升交通事故责任认定的科学性和准确性，降低人为因素的干扰，进一步维护道路秩序和保障交通安全。
我们也需要认识到这些技术的局限性，要不断完善和改进，在监管和评估上加强控制，以确保其应用的可靠性和公正性。
基于大数据的交通事故事故分析与预测研究
基于大数据的交通事故事故分析与预测研究随着社会的快速发展和人口的增加，交通拥堵问题日益严重。
与此同时，交通事故也成为了一个严重的社会问题。
为了解决交通事故问题，越来越多的研究开始关注基于大数据的交通事故事故分析与预测。
一、大数据的意义与应用大数据是指在传统数据处理软硬件工具难以处理的数据集，具有大量、高速、多样等特点。
交通事故的数据量庞大，包含了事故发生时间、地点、车辆类型、伤亡情况等信息。
通过对这些海量数据的分析，可以发现交通事故发生的规律和原因，从而制定出更有效的预防措施。
二、大数据分析在交通事故中的应用1. 数据挖掘：通过对交通事故数据的挖掘，可以发现隐藏的模式和规律。
例如，通过分析历史数据，可以发现某些路段或时间段事故频发，进而引起相关部门的重视和采取正确的交通管理策略。
2. 预测模型：基于大数据的交通事故预测模型可以通过对历史数据的学习，预测未来可能会发生的事故。
这对于相关部门制定交通管理政策和出行计划等具有重要指导作用。
3. 可视化分析：通过将交通事故数据以图表、地图等形式进行可视化展示，可以更直观地观察数据的分布和趋势，进而发现更深层次的问题。
例如，通过地图可视化展示事故热点区域，可以帮助相关部门高效利用资源，采取有针对性的措施。
三、基于大数据的交通事故分析案例以某城市为例，我们收集了过去三年的交通事故数据，并对数据进行了分析。
通过对数据的处理和挖掘，我们得到了以下有趣的结论。
1. 高速公路上事故多发：根据数据分析，我们发现高速公路上的交通事故数量明显高于其他道路类型。
原因可能包括高速公路上车辆速度快、车流量大以及驾驶行为不规范等原因。
针对这一问题，相关部门可加强高速公路的交通监控和执法力度，提高驾驶人的安全意识。
2. 夜间事故占比较大：根据数据中的时间信息，我们发现夜间交通事故占比较大。
可能是因为夜间能见度较低、疲劳驾驶和酒后驾驶等因素的影响。
有关部门可以通过加强夜间巡逻、增加照明设施以及加大对酒驾的处罚力度，来减少夜间交通事故的发生。
数据挖掘技术在交通事故分析中的应用
数据挖掘技术在交通事故分析中的应用在当今社会，随着交通工具的普及和道路交通的日益繁忙，交通事故已成为一个严重的社会问题。
为了有效地预防和减少交通事故的发生，提高道路交通的安全性，对交通事故进行深入分析至关重要。
数据挖掘技术作为一种强大的数据分析工具，为交通事故分析提供了新的思路和方法。
数据挖掘技术是从大量的数据中提取出有价值的信息和知识的过程。
在交通事故分析中，数据挖掘技术可以帮助我们发现事故的潜在规律、影响因素以及预测事故的发生趋势。
这些信息对于交通管理部门制定有效的交通安全策略、改善道路设施、优化交通流量以及加强驾驶员教育具有重要的指导意义。
首先，数据挖掘技术可以用于分析交通事故的时空分布特征。
通过对事故发生时间、地点等数据的挖掘，可以了解事故在不同时间段和不同区域的发生频率和规律。
例如，某些路段在特定的时间段内事故频发，可能是由于交通流量大、道路设计不合理、天气条件恶劣等原因造成的。
交通管理部门可以根据这些分析结果，在事故高发时间段加强巡逻和监管，优化交通信号设置，或者对道路进行改造和维护，从而降低事故的发生率。
其次，数据挖掘技术可以帮助分析交通事故的原因。
交通事故的原因往往是复杂多样的，包括驾驶员行为、车辆状况、道路环境等多个方面。
通过对事故相关数据的挖掘，可以找出导致事故发生的主要因素。
比如，通过分析驾驶员的年龄、性别、驾驶经验等信息，发现某些年龄段或性别的驾驶员更容易发生事故，从而有针对性地开展驾驶员培训和安全教育；分析车辆的类型、使用年限、维护情况等数据，了解车辆因素对事故的影响，加强车辆检测和管理；研究道路的坡度、曲率、路面状况等信息，评估道路环境对事故的作用，改善道路设计和维护标准。
此外，数据挖掘技术还可以用于预测交通事故的发生。
利用历史事故数据和相关的交通、环境等数据，建立预测模型，预测未来某个时间段和地点可能发生事故的概率。
这样，交通管理部门可以提前采取预防措施，如设置警示标志、加强巡逻等，将事故隐患消灭在萌芽状态。
利用大数据技术分析交通事故原因
利用大数据技术分析交通事故原因随着人们生活水平的不断提升，交通工具的普及率也越来越高。
然而，随着交通工具的增多和路面交通量的增加，交通事故也频繁发生。
每年都有大量的人因为交通事故而死亡，这是一个令人深思的问题。
然而，如果我们能够利用大数据技术分析交通事故的原因，采取相应的措施来防止交通事故的发生，我们就可以避免或减少这些悲剧的发生。
交通事故的原因有很多，例如驾驶员的操作失误、车辆故障、道路状况不良等。
其中，驾驶员的操作失误占了交通事故原因的很大一部分。
因此，如果我们能够从驾驶员的操作失误入手，对其行为进行分析，就可以有效地预防交通事故的发生。
那么，如何利用大数据技术分析驾驶员的操作失误呢？首先，我们需要收集大量的驾驶数据，包括驾驶员的行驶轨迹、驾驶员的行驶速度、转弯半径等信息。
这些数据可以通过安装在车辆上的传感器或者定位设备来收集。
收集到数据后，我们需要对其进行处理和分析。
首先，我们需要对驾驶员的驾驶行为进行分类，例如急加速、急刹车、超速行驶等。
然后，我们需要对每种驾驶行为进行统计，计算其在交通事故中的出现次数和占比，从而找出交通事故中最常见的驾驶行为。
除了驾驶员操作失误外，车辆故障也是导致交通事故的另一个重要原因。
例如，刹车失灵、轮胎爆炸等车辆故障都可能导致交通事故的发生。
因此，利用大数据技术分析车辆故障也是提高交通安全的重要手段。
分析车辆故障的方法与分析驾驶员的驾驶行为类似。
我们需要收集大量的车辆故障数据，并进行分类和统计。
例如，我们可以对各种车辆故障进行分类，如刹车故障、发动机故障、轮胎故障等。
然后，我们可以统计每种车辆故障在交通事故中出现的频率和占比，找出交通事故中最常见的车辆故障类型。
另外，道路状况也是导致交通事故的重要原因之一。
例如，路面不平整、视线不良、交通拥堵等都可能导致交通事故的发生。
因此，利用大数据技术分析道路状况也是提高交通安全的重要手段。
分析道路状况的方法与分析驾驶员的驾驶行为和车辆故障类似。
基于大数据的交通事故预警与分析系统设计与实现
基于大数据的交通事故预警与分析系统设计与实现随着城市化的不断推进和交通工具的日益普及，交通事故频发成为了公共安全的一大隐患。
为了及时发现和预警交通事故，以降低交通事故的发生率，大数据技术成为了一种重要的工具。
本文将介绍基于大数据的交通事故预警与分析系统的设计与实现。
一、系统架构设计基于大数据的交通事故预警与分析系统的架构主要包括数据采集、数据存储和管理、数据处理和分析、可视化展示等模块。
1. 数据采集数据采集模块负责从多种数据源获取交通事故相关数据，包括车辆行驶数据、交通监控视频、传感器数据等。
采集到的数据需要进行格式化处理，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据存储和管理数据存储和管理模块用于将采集到的数据存储在大数据平台上，使用分布式文件系统和分布式数据库进行数据存储和管理，以支持系统的高并发读写和数据扩展。
3. 数据处理和分析数据处理和分析模块是系统的核心部分，通过使用大数据处理框架（如Hadoop、Spark等）进行数据清洗、分析和挖掘，提取交通事故相关的特征和规律。
可以利用机器学习和数据挖掘算法，对交通事故的原因和发生规律进行建模和预测。
4. 可视化展示可视化展示模块将处理和分析得到的数据结果以直观的方式展示出来，为交通管理部门和驾驶员提供实时的交通事故信息和预警提示。
可以通过地图、图表、报表等形式展示数据，帮助决策者更好地了解交通事故情况。
二、系统实现基于大数据的交通事故预警与分析系统的实现需要依托于大数据平台和相关技术。
1. 大数据平台系统的实现需要选择并搭建适合的大数据平台，如Hadoop、Spark等。
这些平台可以提供分布式存储和计算的能力，支持海量数据的存储和处理。
2. 数据处理和分析工具为了对交通事故数据进行处理和分析，可以使用数据处理和分析工具，如Spark SQL、Hive等，进行数据清洗、特征提取和模型建立。
同时，还可以借助机器学习库，如Scikit-learn、TensorFlow等，进行数据挖掘和预测分析。
基于大数据的交通事故预测与风险分析
基于大数据的交通事故预测与风险分析交通事故是一个严重影响社会和个人安全的问题，对于预测和分析交通事故的发生和风险具有重要意义。
随着大数据技术的发展，基于大数据的交通事故预测与风险分析成为可能。
本文将探讨基于大数据的交通事故预测与风险分析的方法和应用。
首先，基于大数据的交通事故预测依赖于收集和分析大规模的交通数据。
这些数据包括但不限于道路交通流量、车辆速度、交通信号灯状态、天气条件等。
通过采集这些数据，并利用数据分析技术，可以建立交通事故发生的模型。
该模型可以根据历史数据和实时数据，用于预测未来交通事故的概率。
其次，基于大数据的交通事故风险分析是研究交通事故风险因素与交通数据之间的关系。
通过收集交通数据和相关风险因素的数据，可以建立数据模型，以评估每个因素对交通事故风险的影响程度。
通过分析这些因素的相互关系和对交通事故的贡献，可以更好地了解交通事故发生的原因和规律，从而制定合理有效的交通管理策略。
基于大数据的交通事故预测和风险分析可以为交通管理部门和驾驶者提供重要的决策依据和预警机制。
首先，对于交通管理部门来说，他们可以根据交通事故模型的预测结果，调整交通信号灯的时间和车道设置，优化交通流量分配；其次，驾驶者可以根据交通事故风险分析的结果，更加注意交通安全，遵守交通规则，减少交通事故的发生。
为了实现基于大数据的交通事故预测和风险分析，需要依托先进的技术手段和算法。
首先，需要建立数据平台来收集和存储交通相关数据，这需要包括交通监控视频、交通传感器、交通信号灯等设备的部署和连接。
其次，需要借助数据挖掘和机器学习算法，对交通数据进行处理和分析，以发现潜在的规律和模式。
最后，需要利用人工智能和智能决策系统，对预测结果进行验证和优化。
当然，在进行基于大数据的交通事故预测与风险分析时，也需要注意一些问题。
首先，隐私保护是一个重要的问题，个人交通数据的收集和使用需要符合相关法律法规，并采取措施保护个人隐私。
其次，大数据分析结果的准确性和可靠性需要得到保证，算法的设计和验证需要经过严格的测试和评估。
谈高速公路交通大数据分析及挖掘技术
谈高速公路交通大数据分析及挖掘技术提纲：1. 高速公路交通大数据分析技术的意义与价值2. 高速公路交通大数据采集与处理技术分析3. 高速公路交通大数据挖掘技术分析4. 高速公路交通大数据分析技术在交通管理领域的应用与实践5. 未来高速公路交通大数据分析技术的发展趋势一、高速公路交通大数据分析技术的意义与价值随着城市化的不断发展和交通运输业的不断发展，高速公路交通流量的不断增加，对高速公路交通数据的分析和挖掘技术提出了更高的要求。
高速公路交通大数据分析技术的意义在于帮助高速公路运营管理部门实现智能化、信息化的决策，减少事故率和拥堵，提升交通效率，进一步推动城市交通可持续发展。
在高速公路交通管理的决策中，大数据分析技术可以帮助管理部门迅速把握当前的交通状况，了解高速公路的流量、车辆类型、速度等信息，并运用这些数据进行有效的调度和管理。
在高速公路建设、交通规划和城市规划方面，利用大数据分析技术可以更好地预测未来交通流量和路况走向，制定更合理的规划，提高城市交通的可持续性和安全性。
二、高速公路交通大数据采集与处理技术分析高速公路交通数据的采集和处理技术是大数据分析的前提，其主要任务是将交通数据从各种传感器和设备收集、传输并存储到数据处理平台。
数据处理的过程包括数据清洗、整理、挖掘等。
具体来讲，高速公路交通大数据的采集和处理可以分成以下几个步骤：1. 数据采集系统设计。
需要根据高速公路的路况、车流量、环境条件等因素确定数据采集设备的类型、数量、布置位置等。
2. 数据传输系统设计。
需要通过物联网等技术实现对数据的传输，以保证数据的准确性和实时性。
3. 数据存储系统设计。
对于海量的数据，需要选择合适的存储设备进行存储，例如分布式存储系统、云存储等技术。
4. 数据清洗。
清除错误数据、重复数据、异常数据等，确保分析结果的准确性。
5. 数据整理。
对采集到的数据进行分类、标签化、聚合等整理工作，以方便后续的数据挖掘分析。
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国外交通事故大数据挖掘分析
摘要：近年来，随着车速的提高及交通量的增长，道路交通事故每年呈上升趋势。
通过对交通事故大数据挖掘分析，k-means聚类分析和Apriori关联规则分析交通事故的趋势和模式，找出事故频发的路段和引发事故的原因以及事故频发的高峰期，以数据分析结果为依据，改善交通状况，减少交通事故，提高交通系统的效率。
关键词：交通系统、k-means聚类、Apriori算法
Abstract:recent years,as the improvement of speed of vehicle and growth of traffic volume,road traffic accidents is on the rise every year.based on data mining and analysis of traffic accidents big data,K-means cluster analysis and Apriori association rules analysis traffic accident tendency and pattern.find out frequent accident sections and the cause of accident and peak hours,base on data analysis result,improve the traffic situation,reduce tarffic accident,improve the efficiency of traffic system.
Key words：transportation system、k-means cluster、Apriori algorithm
一、引言
1 随着我国经济的发展，交通安全问题日益突出，已经引起了人们的广泛关注。
如何对大量的交通事故信息进行数据挖掘，寻找出其中隐藏的知识与规律，用以改善交通安全状况已成为数据挖掘的一个重要的研究领域。
2 国内外现状
智能交通系统国内外研究现状随着智能交通的发展，美国正在研究和部署车辆避碰、司机与车辆监控、与乘坐者安全性能改善等工作。
欧洲正在开展为优化人机界面和道路安全的远程信理“智能道路”的研究和示范。
澳大利亚也正在用智能交通系统新技术改善道路安全。
日本投入了大量的人力和资金，成功地组织了一个“动态路径诱导系统”的实验，日本相继完成了路车间通信系统、交通信息通信系统、宽区域旅行信息系统、超智能车辆系统、安全车辆系统及新交通管理系统等方面的研究。
日本“车辆、道路与交通智能协会”成立，ITS 由导航系统、自动收费系统、安全驾驶6 援助系统等9 个开发领域和20 个用户服务功能构成。
欧洲的ITS的开发与应用是与欧盟的交通运输一体化建设进程紧密联系在一起的。
智能交通系统的交通管理、车辆行驶和电子收费等都围绕全欧无线数据通信网来展开。
韩国政府于2001 月制订了全新的RRS计划投入75亿美元，建成包括汽车及高速公路系统，先进交通管理系统，电子收费系统个先进的RRS 子系统。
新加坡的ITS研发也具有了较高的水平，其城市高速路监控系统(EMAS)，优化交通信号系统(GLIDE)，出行者信息服务系统。
二、交通事故大数据分析流程
1 数据采集
交通事故大数据来源于公共安全部门和交通部门下的事故数据仓库CTCDR，CTCDR的目标是给负责交通安全人员提供及时、精确、完整、标准的交通事故数据。
CTCDR允许对数据进行复杂的查询，属性包括日期、道路位置、道路类型、碰撞类型、伤害程度等。
通过用户自定义交通事故数据维度，进行更高级的数据分析识别趋势和模式。
2 数据分析
k-means聚类分析，Apriori关联规则分析，关联规则反映一个事物与其他事物之间的相互依赖性或相互关联性。
事故数据的维度包括：日期、事故伤害程度、事故地点和区域、事故影响因素、事故碰撞类型、天气条件、路面情况、建设或维护相关、光照条件、路拦等；交通个体数据的维度包括：车辆是否是有资格的发动机型号、车辆类型、车辆制动、车辆机动前缀、车辆机动后缀、驾驶员或行人的年龄、驾驶员或行人是否喝酒和吸毒、车辆出毛病的个数、首先撞上物体、然后撞上物体。
涉及人员数据维度包括ID号、伤害分类、座位、年龄、保护系统的使用、安全气袋的状态、喷射状态。
道路特性数据的维度包括平均日流量、农村或城市、通道数。
3 数据可视化
Tableau进行数据可视化，生成相应的图表图形，直观表示交通事故大数据分析结果。
三、关于研究领域的原理及应用介绍（算法原理）
（1）K-means算法是一种经典的聚类算法，其基本思想是：以随机选取的K个样本作为起始中心点，将其余样本归入相似度最高中心点所在的簇，再确立当前簇中样本坐标的均值为新的中心点，依次循环下去，直到所有样本类别不再变动，得到K个交通事故类，并得到聚类算法模型，能够将所有交通事故数据划分到所属的类中，同时得到m个交通事故信息的特征对聚类效果的重要性程度。
图1 K-means聚类算法流程
（2）Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，设置最小支持度和最小置信度，产生频繁项集，关联分析数据源，某个项目集的支持度大于或等于最小支持度，则该项目集被标记为频繁项集。
找出频繁项集，根据这些频繁项集可以得到候选关联规则，计算每条候选关联规则的置信度，筛选出大于最小置信度的关联规则，这些关联规则能够发现道路交通事故数据中各种属性的关联，以及驾驶员、车辆、道路、天气、时间等属性引起道路交通事故的原因因素与事故结果之间的规则，从中得到规律。
图2 Apriori算法流程图
本文采用k-means聚类算法对交通事故数据进行基于属性聚类分析，在属性聚类中，使得在一个类中的事故特性具有很高的相似性，将每个类的事故原因当作一个整体来看。
采用Apriori关联规则算法找到引起事故的多因素和各自的占比，运用多维关联规则挖掘方法建立Apriori关联规则挖掘模型，通过找出可能导致交通事故发生的频繁因素组合来发现某些事故发生的规律，并将这些规律作为现实中作出预防举措的依据。
四、研究的点
采用数据挖掘方法研究交通事故数据，建立多维关联规则数据挖掘模型，旨在通过数据挖掘的关联规则算法，将事故因素集和事故结果集组成事故模式，交通管理部门就可以通过对驾驶员、车辆、道路、天气、时间等因素来判断道路交通事故发生的可能性。
k-means算法对属性做聚类分析，通过指定时间范围，选择某个区域或某条道路来确定要分析的数据对象，选定需要分析的项目属性进行聚类分析，在属性聚类中，利用聚类分析对事故原因进行聚类和分组，使得在一个类中的事故特性具有很高的相似性，可以将每个类的事故原因当作一个整体。
根据实际需要，在事故原因聚类分析时，要考虑事故原因中各个属性的重要程度，进行属性重要度分析。
五、结果分析
表明引起交通事故绝大部分都是在没有不利天气条件下发生的，下雨或下雪对事故发生有较大影响。
上图说明事故多发生Daylight和Darklight，事故发生和光照条件并无太大关系。
交通事故多发生路面情况正常即干燥路面，其他情况如路面是湿的、有融雪等等容易引起交通事故。
上图表明引起交通事故的影响因素依次从大到小，分别是跟车距离太近、未能给出优先权、司机失控、变换车道不当、违反交通管理、速度过快、弯道超车、不安全倒退等等。
按路面情况进行聚类，路面情况可分为冰雪、潮湿、平坦等状况，根据聚类算法得出结论：平坦路面状况最多，事故数也最多，冰雪只在冬季的部分时间和部分路面才出现，发生事故的比例相对很大，说明冰雪路面易发生事故。
路面积水导致摩擦系数降低，车辆容易发生侧滑而冲出公路，导致交通事故的发生。
六、未来展望
随着经济与社会的发展，公路交通量与日俱增，其交通堵塞、交通拥挤与交通肇事等现象日益增多。
且公路占地多、环境污染和财力不足等诸多原因，己不再主要用修建更多公路的办法来解决交通问题，而是致力于用高科技改造现有公路网的技术状况和完善交通管理体系，以提高现有路网的通过能力，适应当前和未来交通量大幅度增长的社会需求。
智能交通系统应用计算机系统监控交通状况和系统自身性能，道路上埋设的感应线圈可检测车辆的车速，车流量及道路占用情况，并可在一秒钟内实时修改数据，交通信号可由计算机根据实际情况进行自适应调整或人为干涉，关键路段和重点地区配有摄像机实时监控交通情况。
智能交通系统正在研究将城市地区开发的交通管理技术和系统功能推广应用，通过先进的电子通信技术提高行车的安全性。
系统包括为驾驶员和事故受害者提供援助的无线紧急呼救系统，恶劣道路和交通环境的实时警告系统。
参考文献：
[ 1 ] 交通事故的深入数据分析及其应用，李一兵，袁泉，张雷，清华大学汽车安全与节能国家重点实验室；
[ 2 ] 智能交通发展中的大数据分析，岳建明，袁伦渠，北京交通大学经济管理学院；
[ 3 ] 基于大数据的智能交通运输平台的研究，韩欢，成都理工大学；[ 4 ] 基于R语言的多种聚类算法演示平台开发，徐天宇，浙江理工大学；
[ 5 ] 道路交通事故原因的聚类分析，于泓漪，吉林大学；
[ 6 ] 基于Apriori算法的交通事故关联规则挖掘，石鹏，宇仁德，刘芳，山东理工大学，TP312；
[ 7 ] 我国各省市交通事故情况聚类分析，周丽，长沙理工大学经济学院；。