intel 智能交通 大数据应用
大数据在智能交通系统中的应用前景
大数据在智能交通系统中的应用前景随着科技的不断发展和智能化的进步，大数据在各个领域的应用越来越广泛。
其中，智能交通系统作为一个重要的领域，也开始逐渐引入大数据技术，以提高交通效率、减少交通事故、改善出行体验等方面发挥作用。
本文将探讨大数据在智能交通系统中的应用前景。
一、交通数据采集与分析在智能交通系统中，大数据的应用首先体现在交通数据的采集与分析上。
通过各种传感器、监控设备、摄像头等，可以实时采集到交通流量、车辆位置、道路状况等大量数据。
这些数据经过处理和分析，可以得到交通拥堵状况、交通事故发生概率、道路状况预测等信息，为交通管理部门提供决策依据。
二、交通拥堵预测与调度利用大数据技术，可以对交通拥堵进行预测和调度。
通过分析历史数据和实时数据，可以预测出未来某个时间段某个地区的交通拥堵情况，从而提前采取措施进行交通调度。
例如，可以通过调整信号灯的时长、优化道路规划等方式，减少交通拥堵，提高交通效率。
三、智能交通信号控制大数据技术可以应用于智能交通信号控制系统中，通过分析交通流量、车辆速度等数据，实现智能化的信号控制。
传统的信号控制系统往往是固定的，无法根据实时交通情况进行调整。
而利用大数据技术，可以根据实时数据进行动态调整，使信号灯的时长更加合理，从而减少交通拥堵，提高交通效率。
四、智能交通安全监控大数据技术在智能交通系统中还可以应用于交通安全监控。
通过分析交通数据和车辆行为，可以实时监测交通违法行为、事故风险等情况，并及时采取措施进行预警和处置。
例如，可以通过分析车辆的速度、加速度等数据，判断是否存在超速行驶的情况，并及时向交通管理部门发送警报，以减少交通事故的发生。
五、出行体验改善大数据技术还可以应用于改善出行体验。
通过分析交通数据和用户行为，可以为用户提供个性化的出行建议和服务。
例如，根据用户的出行习惯和实时交通情况，推荐最佳的出行路线、交通工具等，提高出行效率和舒适度。
六、智能交通管理与决策支持大数据技术在智能交通系统中还可以应用于交通管理和决策支持。
智能交通大数据的分析与应用
智能交通大数据的分析与应用随着人们对智能交通的需求不断增加，智能交通系统也随之快速发展。
而这背后支撑起智能交通系统的关键技术之一就是大数据分析与应用。
智能交通大数据的分析与应用可以帮助城市管理者更好地理解交通状况、提高道路使用效率、优化交通运输体系，以及实现智慧城市的目标。
一、智能交通大数据的来源智能交通大数据的来源主要有两类：第一类是传感器数据，包括交通信号灯、摄像头、卡口等设备产生的数据；第二类是移动终端数据，如智能手机、车载导航等设备产生的数据。
这些数据可以包括车辆行驶速度、车辆位置、交通拥堵情况、交通事故信息等。
二、智能交通大数据的分析方法智能交通大数据的分析方法有很多种，常见的包括数据挖掘、机器学习、人工智能等。
数据挖掘可以通过对大数据进行处理和分析，提取出交通流量、道路使用状况等关键信息。
机器学习和人工智能可以通过对大量数据进行学习和训练，建立模型来预测交通状况、分析交通事故的发生原因等。
三、智能交通大数据的应用1. 实时交通管理通过对智能交通大数据的分析，可以获取实时的交通信息，比如道路拥堵情况、车辆行驶速度等。
这些信息可以帮助交通管理部门及时调整交通信号灯时间、引导车流，以提高道路利用率，减少交通拥堵。
2. 智能导航系统智能交通大数据的分析与应用可以为智能导航系统提供数据支持。
通过获取车辆位置、行驶轨迹等信息，智能导航系统可以根据实时交通状况为驾驶员提供最优的路线规划，避开拥堵路段，减少行驶时间和交通压力。
3. 交通事故预测与防控智能交通大数据的分析与应用还可以帮助预测交通事故的发生概率。
通过对历史交通事故数据的分析，可以发现事故发生的规律和原因，提前采取相应的交通管理措施，减少交通事故的发生。
4. 交通运输规划基于智能交通大数据的分析和应用，可以帮助城市规划部门进行交通运输规划。
通过分析交通状况、道路使用情况等数据，可以为城市规划师提供科学的决策依据，合理规划城市道路交通网络和公共交通系统，提高交通运输效率和城市交通发展质量。
大数据在智能交通系统中的应用研究
大数据在智能交通系统中的应用研究一、引言随着科技的发展，大数据技术的应用领域越来越广泛。
其中，智能交通系统作为现代城市交通管理的重要手段，大数据技术的应用为其带来了巨大的变革。
本文旨在探讨大数据在智能交通系统中的应用研究，以期为城市交通管理提供新的思路和方法。
二、大数据技术概述大数据是指数据量巨大、种类繁多、处理速度快的数据集合。
其核心技术包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等方面。
在智能交通系统中，大数据技术可以通过对海量交通数据的处理和分析，为交通管理部门提供更加科学、准确的数据支持，提高交通管理效率。
三、大数据在智能交通系统中的应用1.交通流量监测与预测大数据技术可以对道路交通流量进行实时监测和预测，为交通管理部门提供更加准确的数据支持。
通过对历史交通数据的分析，可以预测未来交通流量的变化趋势，提前制定相应的管理措施，提高交通管理效率。
2.交通安全预警与防范大数据技术可以通过对交通事故数据的分析，发现事故多发路段和事故原因，提前进行预警和防范。
同时，通过对驾驶员行为的监测和分析，可以发现驾驶员的异常行为，及时进行提醒和纠正，提高交通安全水平。
3.公共交通优化与调度大数据技术可以通过对公共交通客流数据的分析，优化公交线路和班次，提高公共交通运行效率。
同时，通过对公交车运行数据的监测和分析，可以实时调整公交车调度方案，提高公交车运行效率。
4.停车位预约与共享大数据技术可以通过对停车场数据的分析，实时监测停车场空余车位情况，为驾驶员提供预约和共享停车位的服务。
这可以有效缓解城市停车难的问题，提高停车资源的使用效率。
四、大数据在智能交通系统中的优势与挑战1.优势大数据技术的应用可以提高智能交通系统的数据处理能力，提供更加准确、科学的数据支持。
同时，大数据技术可以对各类交通数据进行整合和分析，实现数据资源的共享和协同。
这有助于提高交通管理效率，推动城市交通的可持续发展。
2.挑战然而，大数据技术在智能交通系统中的应用也面临着一些挑战。
大数据在智能交通系统中的应用
大数据在智能交通系统中的应用随着科技的不断发展，大数据已经成为当今社会各个领域的重要应用工具之一。
在智能交通系统中，大数据的应用也逐渐得到了广泛的关注和应用。
大数据技术在智能交通系统中的应用，不仅可以提高交通运行效率，还可以提升交通安全性和便捷性。
本文将重点探讨大数据在智能交通系统中的应用，并分析其对交通管理和出行体验带来的积极影响。
1. 实时交通监测和分析在智能交通系统中，大数据技术可以实时监测道路交通流量、车辆速度、道路拥堵状况等信息。
通过大数据的分析处理，交通管理部门可以及时了解交通状况，调整交通信号灯、改变路口道路流向，从而缓解交通拥堵，提高交通运行效率。
大数据还可以分析车辆在路上的行驶轨迹，为交通管理部门提供数据支持，以便对交通流量进行合理调配。
2. 智能导航和路径规划大数据技术可以通过对车辆行驶轨迹、道路状况和交通流量等数据的分析，为用户提供更加智能的导航和路径规划服务。
车载智能导航系统可以根据实时的路况信息，为司机提供最优的行驶路径，并实时调整导航路线，避开拥堵路段，提高出行效率。
通过大数据的支持，智能导航系统还可以提供更加准确的到达时间预测，帮助司机更好地规划行程。
3. 交通安全管理大数据技术可以分析交通事故发生的规律和原因，帮助交通管理部门进行交通安全管理。
通过对交通违法行为和事故数据的分析，可帮助交通管理部门发现交通安全隐患，并采取相应的措施加以改善。
大数据还可以支持交通管理部门在重点路段和时间段加强交通巡逻和监控，提高交通安全管理的效果。
4. 公共交通优化大数据技术可以对公共交通系统进行优化管理。
通过对公交线路和车辆运行数据的分析，可以提高公交线路的运行效率，减少乘客候车时间，提升公交车辆的运行速度和准点率。
大数据还可以帮助公交公司更好地了解乘客的出行需求，为乘客提供更加方便快捷的公共交通服务。
二、大数据在智能交通系统中的积极影响1. 提高交通运行效率大数据技术可以帮助交通管理部门更加及时、准确地了解道路交通状况，从而做出更加科学的交通管理决策。
智能交通大数据分析与应用
智能交通大数据分析与应用随着智能交通快速发展，交通行业大数据的应用越来越广泛，对交通管理、出行服务、车联网应用等都产生了深远影响。
智能交通运用大数据分析技术，可以从各方面实现交通效率和安全的提升，提高城市交通绿色化和环保程度，优化交通管理和决策，为人们的出行提供越来越便捷的服务。
一、智能交通大数据分析技术智能交通大数据分析技术主要是指通过收集、处理、分析交通运输领域各类数据，全面把握交通情况，预测交通状况，提高城市交通分类服务水平的应用技术。
这里的数据包括道路信息、车辆信息、行人信息、环境信息等，其中最为重要的数据就是来源于智能交通监控系统的大数据。
通过智能交通大数据分析技术，可以实现以下几方面的应用：1、实时交通预测和调度通过采集大数据，将各项交通信息进行分析和处理后，可形成可视化的动态交通情况图，包括拥堵区域、疏通区域等，为城市交通管理和调度人员提供实时的数据支持和决策依据，提高交通运营效率和服务水平。
2、车辆行驶轨迹分析和优化通过大数据分析技术，可以获取车辆行驶轨迹数据，分析车辆行驶状况，结合地面交通情况作出优化决策。
这些优化措施主要集中在疏导交通、减缓拥堵、缩短通勤时间、提高交通安全和减少停车等方面。
3、交通模型建立和预测通过对大数据的分析和整合，可以进行交通模型的建立、预测及优化分析，掌握交通规律和行为模式，为决策人员制定实用和科学的交通管理方略提供数据支持。
二、智能交通大数据广泛应用智能交通大数据技术的应用范围非常广泛，尤其是在交通监管、交通决策、出行服务等方面，有着重要的应用价值。
具体应用如下：1、交通监管智能交通大数据技术可以实时监测交通状况，判断道路拥堵情况，为路政部门提供快速的应急响应和道路疏导服务。
同时，通过分析路面车辆密度、车辆类型、车速和路况等参数，能够洞悉道路交通状况和规律，为交通规划和交通管理部门提供数据支撑和决策依据。
2、交通决策在交通规划、设计、评估等方面，智能交通大数据技术也能大有作为。
大数据在智能交通系统中的应用
大数据在智能交通系统中的应用随着科技的发展和城市化进程的加快，交通问题成为了城市发展中的一个重要挑战。
大数据作为一种新兴技术，为智能交通系统的发展提供了新的可能性。
本文将讨论大数据在智能交通系统中的应用，包括交通流量监控、智能交通信号灯控制、交通事故预测和智能交通规划等方面。
首先，大数据在智能交通系统中的重要应用之一是交通流量监控。
通过收集和分析车辆定位数据、交通摄像头数据和车流量数据等信息，可以实时了解道路上的交通情况，并根据这些信息进行交通管理和优化。
例如，交通管理部门可以利用大数据来监测交通拥堵点和瓶颈，及时调整交通信号灯的控制，从而缓解交通堵塞。
此外，大数据还可以为交通用户提供实时的交通信息，帮助他们选择最佳的出行路线，提高出行效率。
其次，大数据在智能交通系统中的另一个应用是智能交通信号灯控制。
通过收集和分析交通流量数据以及交通信号灯的状态数据，可以根据实时的交通情况来调整交通信号灯的控制策略。
例如，在高峰时段，大数据可以帮助交通管理部门判断哪些路口的交通流量较大，从而优化交通信号灯的配时，提高交通流量的通行能力。
此外，大数据还可以结合交通历史数据，实现交通信号灯的自适应控制，根据交通流量的变化自动调整交通信号灯的控制策略。
第三，大数据还可以在智能交通系统中应用于交通事故预测。
通过收集和分析交通事故数据，可以发现交通事故发生的规律和潜在因素，并基于这些数据来预测交通事故的发生概率和可能的影响范围。
例如，通过分析交通事故的发生地点、发生时间和天气等因素，可以预测在某个特定的路段和时间段可能发生交通事故的概率。
这样，交通管理部门可以采取相应的措施，加强对可能发生交通事故的路段和时间段的监控和巡逻，从而减少交通事故的发生。
最后，大数据在智能交通系统中还可以应用于智能交通规划。
通过收集和分析交通数据、城市规划数据以及人口分布数据等信息，可以帮助交通管理部门进行城市交通规划和交通网络的优化。
例如，通过分析人口密集区域的交通需求和交通瓶颈，可以提出相应的交通规划方案，改善交通状况。
大数据在智能交通领域的应用实践与挑战应对策略
大数据在智能交通领域的应用实践与挑战应对策略智能交通是指通过应用先进的信息通信技术和大数据分析，实现交通系统智能化、高效化、安全化的一种交通方式。
随着大数据技术的发展和应用，智能交通领域正面临着更多的机遇和挑战。
本文将从应用实践和挑战两个方面，探讨大数据在智能交通领域的应用以及如何应对相关挑战。
一、大数据在智能交通领域的应用实践1. 实时交通状况监测与预测利用大数据技术，可以通过多种方式获取实时交通数据，包括交通摄像头、车载传感器、交通信号灯等。
通过对这些数据的采集和分析，可以实时监测交通状况，并进行交通流预测。
这对于交通管理部门以及司机和乘客来说，都有着重要的意义。
例如，交通管理部门可以根据实时数据进行交通管制和路况优化，司机和乘客可以根据交通预测选择最佳出行路线，从而提高出行效率和减少交通拥堵。
2. 智能交通信号优化大数据技术可以对交通信号数据进行收集和分析，以了解不同道路的交通流情况，并优化交通信号灯的配时方案。
通过根据实时交通流量进行智能信号灯控制，可以实现交通流量调控，减少交通拥堵和交通事故的发生。
同时，基于大数据的信号优化还可以提高能源利用效率，减少环境污染。
3. 实时路径规划与导航利用大数据技术和实时交通数据，可以实现智能路径规划和导航系统。
这样的系统可以根据实时交通状况，为用户提供最佳的出行路径和导航指引。
通过实时更新路况信息以及不同导航选项的比较，用户可以准确地选择最佳路径，避开交通拥堵区域，提高出行效率。
4. 交通违章监测和处理利用大数据技术，可以对交通违章行为进行实时监测和处理。
通过结合交通摄像头和图像识别技术，可以自动检测交通违章行为，如闯红灯、超速等，并自动生成交通违章记录。
这样可以提高交通违法的监督和执法效率，减少交通违章行为的发生，提高交通安全水平。
二、大数据在智能交通领域面临的挑战尽管大数据在智能交通领域的应用带来了很多好处，但同时也面临一些挑战。
以下是几个主要挑战：1. 隐私与安全问题随着交通数据的获取和应用范围的扩大，隐私和安全问题也日益突出。
大数据在智能交通系统中的应用
大数据在智能交通系统中的应用近年来，随着大数据技术的飞速发展和智能交通系统的不断升级，大数据在智能交通系统中的应用正逐渐成为一种趋势。
本文将探讨大数据在智能交通系统中的应用，以及其对交通运输效率、安全性和环保性的影响。
一、大数据在交通流量预测中的应用大数据技术可以对交通数据进行实时监测和分析，通过对实时交通流量、路况以及人流量的收集和处理，可以准确地预测交通拥堵情况。
这样的预测对城市交通管理者以及驾驶人员来说都具有重要意义。
交通管理者可以及时调整交通信号灯、限行措施等，减轻交通拥堵；驾驶人员可以通过接收交通拥堵信息，选择避开拥堵路段，提高出行效率。
二、大数据在智能停车管理中的应用传统的城市停车管理常常面临停车位紧缺、停车指引不明确等问题。
通过大数据技术，可以准确掌握停车位的使用情况。
通过实时收集和分析停车场的使用情况、停车位的空闲率等数据，可以更好地规划和管理停车资源，缓解停车难题。
同时，利用大数据技术还可提供准确的停车指引和实时的停车位查询，为驾驶人员提供更便捷的停车体验。
三、大数据在智能交通信号控制中的应用传统的交通信号控制往往是按照固定的时序进行调整的，难以适应实际的交通需求和路况变化。
利用大数据技术，可以通过实时收集和分析交通流量、交通事故、信号灯切换等数据，能够更准确地掌握路口的交通状况。
通过算法模型的优化，可以实现智能交通信号控制的精确调整，提高交通的通行效率和安全性。
四、大数据在交通安全预警中的应用交通安全一直是社会关注的重点。
通过大数据技术，可以实现对交通安全隐患的预警和监测。
通过实时分析交通事故数据、交通违法数据等信息，可以预测可能发生的交通事故地点、时间以及可能的原因。
交通管理者和驾驶人员可以根据这些预警信息采取相应的措施，减少交通事故的发生，提高交通的安全性。
五、大数据在交通运输规划中的应用传统的交通运输规划往往以静态的数据为基础，难以准确预测交通需求和拥堵情况。
通过大数据技术，可以实时地收集和分析交通数据，包括交通需求、道路状况、乘客出行偏好等。
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10
议程
• 中国智能交通展望 • 智能交通系统架构 • 大数据简介及其对于智能交通系统的益处 • 智能交通系统中基于英特尔®架构的产品方案 • 中国智能交通系统应用案例分析
11
垂直扩展或水平扩展
智能交通 数据爆增
关系数据库 朝左走
分布型数据库 朝右走
12
智能交通的软件架构
MapReduce 离线分析 在线/互动应用 数据挖掘
17
1
数据来源: Internal Team Analysis based on IHS* Research Report
智能交通中视频分析NVR的主要特征
闯红灯// Run the red light 逆行 // Retrogradation 车牌识别 // Plate Recognition 车流统计// Vehicle counting 禁停// No parking 禁左禁右 // No turn right or left 占道(不按规定车道行使) 变道 // Lane Change 压线 // Line crossing 车牌颜色识别 // Plate colour recognition 车身颜色识别 // Vehicle colour recognition 交通拥堵 // Traffic jam 行使缓慢 // Run slowly 行使超速 // Speeding 行人横穿//Jaywalk 车标识别//Auto logo recognition 机动车抓拍 // Abnormality quick shot 超速 // Speeding 车辆特征识别 路口车辆抓拍
• 万兆以太网及业界领先的FDR InfiniBand* • 高带宽、低延迟的新型网络传输协议 • SSD、PCI Express* SSD、混合存储模式 • 先进的存储控制子系统 • 面向系统资源平衡的优化
高能效技术 80 PLUS白金版电源 “冷”冗余 节点主板的散列式设计 ACPI S3的引入 ACPI S4 的引入 磁盘的延迟启动 智能磁盘启停控制 数据中心、机架、节点能耗监控 贡献者 硬件 硬件 硬件 硬件+软件 硬件+软件 硬件+固件 硬件+软件 硬件+软件+固件 阈值（40%） 冷冗余电源示意 负载（%） 转换效率（%） 80 PLUS 认证 负载（% ） 80 PLUS 铜版 80 PLUS 银版 80 PLUS 金版 80 PLUS 白金版 230V 交直转换效率 20% 81% 85% 88% 90% 50% 85% 89% 92% 94% 100% 81% 85% 88% 91%
3
中国市场环境
政府目标
• 中国十二五规划/和谐社会 • 确立在(IoT)物联网建设中处于领先地位
‒ 建立新技术国际标准
“感知中国” (IoT) 战略 -- 温家宝总理，2009
交通
‒ $8亿的政府资金支持
大趋势所面临的挑战和政府解决方案
• 城市化
‒ 城市人口目前的从6.9亿 到2025年的9亿 “中国未来最大发展潜力在城镇化.” -- 新任总理李克强， 2012
• •
对分布式数据库里的结构化数据提供全文本搜索的能力 内建索引以确保交通数据和索引始终同步
在Hbase里加入高效大对象存储 在Hadoop*里加入R 语言统计支持
• • •
采用标准的Hbase接口，提升了交通图像数据的存储性 能 将成熟的 R 语言库引入 MapReduce, HDFS 和HBase 降低了开发复杂的数据挖掘逻辑的工作量
车速 & 拥挤度 历史摄像图像 & 统计
– 旅行信息
支持旅行者多样的终端设备 前瞻性地建议旅行计划
• •
商用车辆监管
– 商用车辆管理和追踪
公共安全
– 视频监控 (视频搜索)
8
智能交通端到端方案
NVR/DVR/ Hybrid NVR Decoder
Edge Video Analytic
基于大数据的英特尔智能系统助力 智能交通
王晓栋，大数据解决方案部经理，英特尔 王华斌，平台架构师，英特尔 胡潇，解决方案架构工程师，英特尔
EMBS001
议程
• 中国智能交通展望 • 智能交通系统架构 • 大数据简介及其对于智能交通系统的益处 • 智能交通系统中基于英特尔®架构的产品方案 • 中国智能交通系统应用案例分析
37%
21% 3% 4%
7% 3% 7%
Education Government Industrial, Manufacturing, & Utilities Retail
交通 Transport
Other
针对智能交通系统应用，怎样有 效地采集，管理和分析数据？
数据来源: IMS 全球视频监控应用中，企业和IP存储使用 – World-2012
HBase* 支持文本&图像的分布式 数据库
Sqoop* 数据整合
关系数 据库
聚合的结果
传统应用
13
Apache Hadoop* 软件的英特尔® 分发版
优化过的软件堆栈
• •
稳定的企业级Hadoop*发行版 Hbase*改进和创新，为Hadoop提供实时数据处理能力
• •
利用硬件新技术进行优化 针对行业的功能增强，应对不同行业的大数据挑战
高速公路
4,500,000km 到2020年总车辆数将超 过2亿
铁路 水路
126,000km 120,000km
城市公共交通
394,000km 8% 4% 6% 10%
2011-2015 复合增长率(道路长度)
2%
基础设施建设趋于稳定，关键的挑战在于大规模的基础设施网络，持续增长的车辆 数量，居高不下的的出行者，车辆与基础设施的密度: 安全性，基础设施和出行效率，环境问题。
• 物联网和智慧城市是解决这些问题的一条途径
‒ 物联网市场规模到2015年达$800~1200亿 ‒ 规划中智慧城市超过90个 ‒ 不足：核心技术，标准，生态系统不成熟，部署模式
4
中国交通基础设施建设展望
1600
1 2
2011 投资额(10亿 RMB)
1400 1200 1000 800 600 400 200 0 -200 -2% 0%
分布式计算框架
Flume* 1.3.0
日志收集工具
HBase 0.94.1
实时、分布式、高维数据库
HDFS* 1.0.3
分布式文件系统
14
分布式协作服务
MapReduce 1.0.3
Zookeeper* 3.4.5
Apache Hadoop* 软件的英特尔® 分发版 针对智能交通应用的增强特性
增强的特性
接入层服务 器
收集, 存储, 变形, 分 析和挖掘
数据中心形态 • • • • 嵌入式 云服务 专属自有的 高性能的
数据中心解决方案 终端设备
丰富的形象化的数据 数据分析和缓存 分布式文件系统– HDFS 分布式数据分析– Hadoop* 分布式实时数据库 – HBase*
9
智能交通系统跨地域的实现
Apache Hadoop* 软件的英特尔® 管理器 2.3
安装、部署、配置、监控、告警和访问控制
关系型数据库同步工具
Sqoop* 1.4.1
Mahout* 0.7 数据挖掘
R - statistics 数据分析
Hive* 0.9.0 数据仓库
Pig* 0.9.2 数据流处理
Oozie* 3.3.0 工作流调度
6
议程
• 中国智能交通展望 • 智能交通系统架构 • 大数据简介及其对于智能交通系统的益处 • 智能交通系统中基于英特尔®架构的产品方案 • 中国智能交通系统应用案例分析
7
智能交通系统的目标
• 交通管理 – 完善交通法规 – 支持交通流量计划 – 自适应式交通控制 – 事故调查 • 旅行者信息系统服务 – 实时道路状况
HDFS数据节点 • 大容量存储 • 大内存容量 • 领先高能效 • 高速互连技术 • 灵活I/O扩展能力 • 搭配高速SSD或PCI Express* SSD
InfiniBand*及 以太网交换机 英特尔®服务器主板 S2600JF “Jefferson Pass” 英特尔®服务器系统 H2000 “Bobcat Peak”
(视频采集)
车 视频/索引/分析/转码
(图片抽取和元数据生成)
数据中心/云
数据服务
Smart
卡口
区
市
边缘视频分析的价值
(私有/公有)
省
(VSaaS, VAaaS)
全国
到2017年底
1
到2017年底交通系统每 天产生457 PB 视频原 始数据
1
每天76 PB 元数据 人，车，车牌
实时视频分析所得元数据是原视频的数据量 的1/6 减少整体尺寸到原先的1/8 ~ 1/12 解决了带宽和后端存储容量问题
高性能
• 万兆以太网、InfiniBand* • 先进的存储控制子系统 • SSD和PCI Express* SSD • 提供性能优化参考，如数据块大小、 Reducer数目等参数调节规则
一体化解决方案是大数据行业软件商、集成商、及终端用户的一致需求
21
英特尔®大数据一体机参考设计 高性能、低能耗技术优势
1 x 4G DDR3 Memory 2 x 100M/1000M LAN 8 x SATA3.0; 1 x MSATA; 2U rack-mounted Chassis
19
英特尔®大数据一体机参考设计
英特尔®服务器主板 S2600GZ “Grizzly Pass” 英特尔®服务器系统 R2000 “Big Horn Peak”