交通管控大数据分析研判系统
重点营运车辆交通安全监管大数据应用系统
重点营运车辆交通安全监管大数据应用系统随着城市化进程的加快和交通运输业的发展，重点营运车辆交通安全问题日益凸显。
为了实现对这些车辆的有效监管，提升交通安全水平，重点营运车辆交通安全监管大数据应用系统逐渐应运而生。
重点营运车辆交通安全监管大数据应用系统是指以大数据技术为支撑，对重点营运车辆进行全面监控、数据分析和实时预警的一种智能化管理系统。
该系统通过对车辆、驾驶员、行驶轨迹等关键信息的采集和分析，能够为交通管理部门提供更准确、更及时的交通安全信息，助力决策和资源配置。
首先，重点营运车辆交通安全监管大数据应用系统通过建立庞大的数据中心，实现对重点营运车辆信息的全面管理。
包括对车辆注册登记、运输证照、年检记录等基本信息的归档整理，为交通管理部门提供实时、准确的车辆档案数据。
同时，系统还能够对车辆的技术状况、违法记录等进行监测和分析，为事故预防和安全管理提供有力依据。
其次，重点营运车辆交通安全监管大数据应用系统通过GPS定位、移动通信等技术手段，实现对车辆行驶轨迹的实时监控和记录。
该系统可以实时获取车辆位置信息，并通过地图显示方式进行可视化展示，实现对车辆的实时追踪和监管。
在发生交通事故或紧急情况时，系统还能够及时报警，提高事故救援和紧急处置的效率。
此外，重点营运车辆交通安全监管大数据应用系统还能利用大数据分析的技术手段，对车辆驾驶员的行为进行评估和预警。
通过对驾驶员的车速、疲劳驾驶、违法行为等指标的监测和分析，系统能够及时发现潜在的交通安全隐患，并通过预警措施提醒驾驶员注意交通规则和安全行车。
最后，重点营运车辆交通安全监管大数据应用系统还能够提供便捷的交通管理服务。
通过信息化手段，驾驶员可以在系统上查询实时交通信息，包括路况、天气等情况，提前规划行车路线，避开交通拥堵区域。
同时，交通管理部门也可以利用系统数据分析，对交通拥堵状况进行评估，指导交通流量的优化调度。
总之，重点营运车辆交通安全监管大数据应用系统是一种高效、智能的管理工具，能够为交通管理部门提供准确、全面的数据支撑，实现对重点营运车辆的精细化监管和安全保障。
智能交通系统中的大数据分析与优化
智能交通系统中的大数据分析与优化现代社会的快速发展，使得交通问题成为城市面临的一个重要挑战。
为了有效解决交通拥堵、提高交通效率和安全性，智能交通系统应运而生。
而智能交通系统的核心就是大数据分析与优化。
本文将深入探讨智能交通系统中大数据分析与优化的重要性和应用。
首先，我们来看大数据分析在智能交通系统中的作用。
随着城市交通数据的日益增多，传统的交通管理方式已经无法胜任。
大数据分析的应用可以通过处理和分析庞大的交通数据量，快速获取准确的交通信息。
通过对交通流量、拥堵程度、事故发生概率等数据的分析，交通部门可以及时采取有效的措施来改善交通状况，减少拥堵，避免事故。
同时，大数据分析可以帮助交通规划部门进行城市交通规划，通过对历史数据的分析预测未来的交通需求和发展方向，从而合理规划道路、公共交通线路等。
其次，大数据分析对于交通管理和交通安全也有深远的影响。
交通拥堵不仅会造成时间的浪费，还会增加油耗和环境污染。
通过大数据分析，我们可以了解城市道路交通流量的分布和拥堵状况，从而合理调整交通信号灯的配时和交通路线。
这样可以减少红绿灯等待时间，缓解拥堵，提高交通效率。
此外，大数据分析还可以提供有关交通事故的信息，包括事故发生地点、时间等。
通过对事故数据的分析，交通部门可以了解事故发生的原因和规律，采取相应的措施来减少事故的发生，提高交通安全。
智能交通系统中的大数据分析不仅可以提升交通效率和安全性，还可以为交通用户提供更便捷的出行体验。
通过大数据分析，我们可以预测交通拥堵的发生时间和地点，帮助人们在出行前选择最佳路线，从而避免拥堵。
同时，大数据分析还可以为交通用户提供实时的交通信息，包括公交车的位置、到站时间等。
这样可以让人们更加方便地利用公共交通工具，减少私家车的使用，从而缓解交通压力，降低城市交通对环境的影响。
为了更好地应用大数据分析优化智能交通系统，我们需要克服一些挑战。
首先是数据的采集和处理问题。
由于城市交通数据量庞大，数据的采集和处理是一项巨大的任务。
大数据分析在智能交通系统中的应用研究
大数据分析在智能交通系统中的应用研究随着科技的不断发展，大数据分析在各个领域的应用也越来越广泛。
智能交通系统作为现代交通管理的重要组成部分，利用大数据分析技术可以为交通系统的改进和优化提供有力支持。
本文将探讨大数据分析在智能交通系统中的应用研究。
第一部分：智能交通系统的发展与挑战智能交通系统是指利用现代信息与通信技术，对交通运输系统的各个环节进行智能化管理和优化的系统。
它通过收集、传输、处理和应用交通信息，实现对交通流、车辆和驾驶员等要素的监测、控制和管理。
然而，智能交通系统的发展面临着诸多挑战，包括道路拥堵、交通事故、交通安全等问题。
这些问题对于交通管理者来说，需要及时准确地获取交通数据，并进行有效的分析和应对。
第二部分：大数据分析在智能交通系统中的应用2.1 数据采集与处理智能交通系统中需要收集的数据涵盖车辆信息、道路条件、交通流量等方面，而这些数据量巨大、时效性强。
大数据分析技术可以帮助实时采集、处理和存储这些数据，并通过数据挖掘技术提取有用的交通信息。
例如，通过视频监控和车载传感器等手段，收集车辆的位置、速度等数据，并进行实时处理和分析，可以帮助交通管理者更好地监测和控制交通流量。
2.2 交通流分析与优化利用大数据分析技术，可以对交通流进行深入的分析与研究。
通过对历史交通数据的分析，可以了解交通流的特点和规律，为交通规划和优化提供决策支持。
例如，通过分析交通流的拥堵模式和原因，结合交通规划算法，可以提出合理的道路规划和交通流优化策略，实现交通拥堵的缓解。
2.3 路况预测与导航大数据分析技术可以对交通路况进行预测，帮助驾驶员选择最佳行驶路线。
通过对历史交通数据的分析，并结合实时数据的更新，可以准确预测交通拥堵的发生和持续时间。
结合导航系统，将交通信息及时传递给驾驶员，帮助他们选择最佳路线，节约时间和燃料。
2.4交通事故分析与预警交通事故是智能交通系统中的重要问题，通过大数据分析技术可以对交通事故进行分析和预警。
浅谈大数据在交通管理工作中的作用
浅谈大数据在交通管理工作中的作用大数据或称巨量资料，指的是以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，同时需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
而大数据的产生是由高速发展的科技生活，人与人之间的信息频繁流通产生而来，在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。
大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。
一、交通“大数据”的定义交通大数据指的是与道路交通的相关的所有道路交通数据，本人认为这些数据分为两大类：一类是包含气候在内的所有道路基础信息，它包括但不限于因天气而对道路产生影响的信息、道路基础路况信息、车道基础信息、道路指示标志信息等等；一类是因人的出行而产生的所有数据，它包括但不限于出行者的出发时间、出发地点、出行路径、行进速度、目的地以及行进所产生的所有信息[1]。
而交通大数据的采集方式是多种多样的，对于道路基础信息，在道路规划施工阶段会有基础信息以及标志标线信息产生，此类信息可直接采集录入；在道路建成通车后会逐渐积累行车信息、危险路段信息、组织优化信息等，此类信息需要交通管理部门逐渐积累并收集录入；在使用过程中，因天气变幻会产生实时天气信息，此类信息为实时信息，只要对接端口，可实时调用。
而对于交通参与者所产生的信息既包含手机信息软件（包括但不限于地图软件、外卖软件、定位软件等等）、车载信息软件、道路信息采集系统（包括但不限于电子警察、交通卡口等）等所有能够产生交通数据的信息源，此类数据为实时产生，信息量巨大且时效性高，此类信息需实时分析并整合利用[2]。
二、交通“大数据”在道路交通管理工作中作用（一）强化顶层设计，推动“互联网+智慧交管”。
基于大数据的智能交通系统设计
基于大数据的智能交通系统设计随着城市化进程的加速和人们生活水平的提高，人们对交通出行的需求越来越高。
然而，城市交通拥堵、交通事故频发等问题也不断浮现出来。
如何提高交通运行效率，避免交通事故，成为当今交通领域急需解决的问题。
而基于大数据的智能交通系统，无疑是解决这一问题的有效途径。
一、智能交通系统的基本概念和架构基于大数据的智能交通系统是指通过大数据技术，采集、处理、分析、预测城市交通的数据信息，为城市道路交通管理和出行提供多样化、智能化的服务。
智能交通系统主要由传感器、数据采集、通信网络、数据加工、终端用户等部分组成，如下图所示：其中，传感器部分主要负责实时获取城市交通数据，如路段车流量、速度、车辆类型等相关信息；数据采集部分负责数据的存储、处理和管理；通信网络部分通过互联网和移动通信网络将数据传输到数据加工部分；数据加工部分被设计用于数据分析、挖掘、预测以及制定交通指导方案等工作；终端用户部分则是智能交通服务的最终使用对象。
二、大数据技术在智能交通系统中的应用大数据挖掘技术的应用，能够分析城市道路上的交通流量和交通规律，并对其进行实时预测。
通过数据的分析和处理，智能交通系统可以实现对城市道路不同时间段的交通状况进行分析，对交通瓶颈区域进行预测和研判，从而设定出最优出行路径、车流调控策略等，从而缓解路面堵车的情况。
此外，通过预测城市交通状况，智能交通系统还可以提前为用户指定出最佳的出行路线，避免路上塞车的情况，减少出行时间的浪费。
在交通流量比较大的路段，智能交通系统还可以利用实时数据制定交通限行方案，从而实现优化城市道路交通管理，降低城市道路拥堵的压力。
三、智能交通系统的优势和前景智能交通系统的最大优势在于其可以实现对城市交通状况的实时监控和预测，从而提前准确预测出交通拥堵状况，设定最优化出行方案，提高出行效率和安全性。
同时，智能交通系统还可以帮助城市交通部门更好的了解交通状况和民众需求，不断更新和完善交通管理措施。
交通管控大数据分析研判系统
交通管控大数据分析研判系统设计方案目录1 系统概述........................................错误!未定义书签。
1.1 系统背景..................................错误!未定义书签。
1.2 系统意义..................................错误!未定义书签。
1.3 研发原则..................................错误!未定义书签。
1.4 系统内容..................................错误!未定义书签。
2 需求分析........................................错误!未定义书签。
2.1 业务需求..................................错误!未定义书签。
2.1.1 面向交通管理的大数据业务需求.......错误!未定义书签。
2.1.2 面向交通安全的大数据业务需求.......错误!未定义书签。
2.2 功能需求..................................错误!未定义书签。
2.2.1 基于大数据的在线统计和离线分析需求.错误!未定义书签。
2.2.2 基于大数据的车辆特征分析需求.......错误!未定义书签。
2.2.3 基于大数据的违法事故分析需求.......错误!未定义书签。
2.2.4 基于大数据的勤务快速处置需求.......错误!未定义书签。
2.2.5 基于大数据平台的车辆特征二次识别需求错误!未定义书签。
2.2.6 基于大数据平台的技战法需求.........错误!未定义书签。
2.3 性能需求..................................错误!未定义书签。
2.3.1 高并发实时数据采集需求.............错误!未定义书签。
2.3.2 海量数据存储需求...................错误!未定义书签。
道路交通事故研判分析系统
《道路交通事故研判分析系统》目录一、项目概述二、网络体系三、功能体系总结事二、二、功能体系三、系统功能多维常规数据统计常态化模板研判分析道路交通死亡事故重点研判事故高发倾向预警提示多维度智能研判分析研判结果分类展示指定研判分析结论辅助建议决策生成决策执行反馈评估作为查询条件进行数据统计；可将多维度事故元素作为查询条件进行数据统计；查询统计出的结果将以数据表格和图表的形式进行展示。
（二）常态化模板研判分析根据各地交警事故处理部门的特定需求，系统自动生成内容格式基本固定的常态事故研判分析报告，作为事故管理部门例行会议的基本数据分析报告，通过分析辖区道路交通事故数据，分析出该研判周期内各类事故的数量，以及事故数据的数量变化及同比、环比等总体情况，模板基本涵盖如下层面：事故基本情况：1.1全省（市）总体事故情况全年、半年、季度、月份事故情况统计分析1.2省市所属各辖区事故情况根据行政区划，针对各辖区统计分析事故情况1.3死亡XX人以上事故情况，其中死亡人数可作为参数配置1.42.2.1XX2.2X2.3X2.4X2.52.62.72.8在XX（四）交通事故高发倾向预警提示系统自动分析定位特定事故类型的高发倾向，并且在随后连续的研判周期自动追踪分析，如发现该类型事故持续处于高发态势，则系统将及时向交通管理决策部门发出预警，以便及时采取治理措施。
（五）多维度智能综合研判分析从公安部六合一平台事故案例数据库中提取海量事故案例信息，应用大数据挖掘分析理论算法从事故案例信息中包含的多个关键信息项中总结、归纳事故发生的规律，定位出事故高发倾向所在之处，以概括性的文字结论展示给相关领导和事故干警，作为交管部门进行交通治理决策的有力依据，以便谋求逐步降低事故发生的概率，并且对可能出现的事故高发态势倾向及时预警。
不同级别的登陆用户（总队、支队、大队、中队）可根据自己权限对本辖区内发生的交通进行综合研判分析，可以不指定任何条件进行全面综合研判分析，也可以针对本辖区关键路段、时间段或者事故类型等进行专项研判分析。
大数据分析在智能交通中的应用
大数据分析在智能交通中的应用随着科技的不断发展，智能交通系统已经成为现代城市交通管理的重要组成部分。
而大数据分析作为一种强大的工具，正逐渐在智能交通中发挥着重要的作用。
本文将探讨大数据分析在智能交通中的应用，并分析其带来的益处和挑战。
一、实时交通监控大数据分析技术可以通过收集和分析交通数据，实时监控道路交通情况。
通过智能交通摄像头、车载传感器等设备获取的数据，可以实时分析道路拥堵情况、交通事故发生率等信息。
基于这些数据，交通管理部门可以采取相应的措施，如调整信号灯时间、引导交通等，以提高交通效率和安全性。
二、交通预测和规划大数据分析可以通过历史交通数据和实时交通数据，对未来的交通情况进行预测和规划。
通过分析历史数据中的交通流量、拥堵状况等信息，可以预测未来某个时间段的交通情况。
这对于城市交通规划和交通管理非常重要，可以帮助决策者合理规划道路建设、公共交通线路等，以提高交通效率和减少拥堵。
三、智能导航和路径优化大数据分析可以为智能导航系统提供更准确的路径规划和导航建议。
通过分析历史交通数据和实时交通数据，可以评估不同路径的交通状况，为驾驶者提供最佳的导航建议。
同时，大数据分析还可以根据驾驶者的行驶习惯和偏好，个性化地为其提供导航服务，提高驾驶体验和路线选择的准确性。
四、交通安全管理大数据分析在交通安全管理中也发挥着重要的作用。
通过分析交通事故数据，可以找出事故发生的规律和原因，并提出相应的预防措施。
此外，大数据分析还可以帮助交通管理部门进行交通违法行为的识别和处理，提高交通执法的效率和准确性。
然而，大数据分析在智能交通中的应用也面临一些挑战。
首先，数据的质量和准确性对于分析结果的可靠性至关重要。
如果数据采集不准确或者存在偏差，将会影响到分析结果的准确性和可信度。
其次，数据的隐私和安全问题也需要引起重视。
在收集和使用交通数据的过程中，需要确保数据的安全性，防止数据泄露和滥用。
此外，大数据分析技术的应用还需要充分考虑交通管理部门和驾驶者的需求，确保技术的实用性和可操作性。
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交通管控大数据分析研判系统设计方案目录1 系统概述 (5)1.1 系统背景 (5)1.2 系统意义 (5)1.3 研发原则 (6)1.4 系统内容 (7)2 需求分析 (8)2.1 业务需求 (8)2.1.1 面向交通管理的大数据业务需求 (8)2.1.2 面向交通安全的大数据业务需求 (8)2.2 功能需求 (8)2.2.1 基于大数据的在线统计和离线分析需求 (8)2.2.2 基于大数据的车辆特征分析需求 (8)2.2.3 基于大数据的违法事故分析需求 (9)2.2.4 基于大数据的勤务快速处置需求 (9)2.2.5 基于大数据平台的车辆特征二次识别需求 (9)2.2.6 基于大数据平台的技战法需求 (9)2.3 性能需求 (10)2.3.1 高并发实时数据采集需求 (10)2.3.2 海量数据存储需求 (10)2.3.3 分布式流处理需求 (10)2.3.4 车辆二次识别需求 (10)3 架构设计 (10)3.1 总体应用架构 (10)3.2 软件框架结构 (11)3.3 网络部署架构 (12)3.4 数据流结构 (12)3.5 关键技术路线 (13)3.5.1 Hadoop技术 (13)3.5.2 Spark技术 (14)3.5.3 车辆特征二次识别技术 (15)4 功能设计 (15)4.1 功能结构图 (15)4.2 功能模块 (15)4.2.1 首页 (16)4.2.2 实时预警 (18)4.2.3 信息查询 (19)4.2.4 统计分析 (24)4.2.5 技战法 (27)4.2.6 车辆布控 (29)4.2.7 系统设置 (30)4.2.8 运维管理 (31)5 数据库设计 (31)5.1 数据库ER模型 (31)5.2 数据库表 (31)6 接口设计 (31)6.1 接口分布图（接口关联图） (31)6.2 接口详细说明 (31)7 系统特色 (32)7.1 优化交通大数据集中存储能力 (32)7.2 提升交通大数据分析研判能力 (32)7.3 提升交通案件侦破能力 (32)7.4 提升交通监管能力 (32)1 系统概述1.1 系统背景随着经济迅猛发展，机动车辆不断增加，道路交通拥堵、交通肇事现象也越来越严重。
交通管理部门部署了大量交通监控设备对道路交通情况进行监控，这些设备24小时不间断捕获过车数据和图像数据，产生了海量的历史记录。
在此情况下，如何利用先进的技术手段，对交通监控设备采集的海量的、格式多样的数据进行深度分析应用，对海量数据进行查找、关联、比对等处理，实时发现其中潜在的问题并预警,成为当前迫切需要解决的问题。
主要体现在以下两个方面：一是交通管理部门的现有系统还处于结构化数据处理模式架构体系中，要实现对城市道路交通的整体运行状况、车辆出行规律等方面以日、月甚至年为时间粒度进行数据分析还存在不足。
二是交通管理部门的现有系统在对这些具有逻辑关联的海量多源异构数据处理过程中，数据存储结构、处理种类、处理效率等方面仍存在不足，不能满足持续扩大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。
交通管控大数据平台构建了一个支持横向扩展，具有分布、并行、高效特点的大数据处理平台的体系架构。
综合运用云计算、云存储、并行数据挖掘、图像识别等技术，开展数据的存储、挖掘、联动、分析。
通过将电子监控设备的数据、图像等异构的数据资源接入大数据处理平台，通过分布式存储和并行数据挖掘，提供在线实时分析模式和离线统计分析模式两种应用模式，对交通管理的各类大数据全方位地进行实时和离线分析处理。
可以将隐藏于海量数据中的信息挖掘出来，可全面掌握道路通行情况，为策略制定、分析研判、行动部署提供依据，大大提升综合管理的集约化程度。
1.2 系统意义（1）信息查询和预警分析借助在线实时分析、离线统计分析和数据共享等手段，通过接口与集成指挥平台等各个业务系统关联，高效开展交通管理工作。
例如通过分析一段时间内的过车信息进行查询分析对比，确定该时期造成交通拥堵的主要原因和发展趋势，对交通拥堵的发生进行一定的预测和判断，并采取相应的管控措施控制诱发交通拥堵的原因，科学预防交通拥堵。
（2）多维度布控打击违法犯罪通过车辆特征二次识别比对，可对特定车辆的局部特征进行提取分析和建模，在车辆号牌信息缺失（套牌、遮挡号牌或无牌）情况下，按照车辆品牌、型号、颜色、类别以及局部特征等自定义组合布控报警，准确快速地实现特定车辆追踪与锁定，获取车辆真实行踪，将有价值的图片数据提供给公安刑侦部门，为侦破交通肇事逃逸案、利用机动车作为犯罪工具的刑事案、以及抢劫出租车等恶性案件提供线索和证据，为刑侦部门确定线索侦查破案提供支持。
（3）大粒度的数据分析为决策提供支持通过交通流大数据采集存储、流量查询分析，车辆特征研判、车辆轨迹分析等深度应用，系统不仅仅可以实现对车辆和人员的分析研判，通过大量数据的积累和变化规律进行深度的信息挖掘，帮助决策者和管理者提供有价值的线索信息，同时结合车驾管数据库，开展交通信息综合分析研判。
1.3 研发原则项目建设总体上坚持“结构上的整体性、技术上的先进性、使用上的稳定性、经济上的合理性、实施上的安全性、操作上的友好性、升级上的可拓展性”原则，建设综合信息的统一管理、展示、控制平台，制定安全可靠的集成规范，完成各业务系统的智能协调联动功能，实现资源集成、数据集成、业务集成、控制集成和展现集成。
1、实用性原则项目采用技术和解决方案应该具有很强的实用性，系统建设应始终贯彻面向应用、注重实效的方针，坚持实用、经济的原则。
2、先进性原则采用先进、成熟的方法和技术，各种先进方法和手段应该充分考虑阜阳市社会可行性、法律可行性、管理可行性、技术可行性。
既注意概念、技术和方法的先进性，又要注意成熟性。
使项目能反映当今的先进水平，并具有一定的发展潜力。
3、资源共享信息资源共享是本项目的主要项目目标之一，需要注意本项目与业主方已建智能交通信息化成果之间的信息互联与资源共享。
4、可持续性系统设计采用合理的、有弹性的架构，并预留有一定的接口，保证系统能进行不断的完美和扩展。
5、开放性和标准性注意遵循相关的技术标准和行业标准，并采用合理的系统架构，不采用垄断技术，保证系统的开放性和标准性。
6、可靠性和稳定性从系统结构、技术措施、设备性能、系统管理、厂商技术支持及维护能力等方面着手，确保系统运行的可靠性和稳定性，达到设计的最大平均无故障时间。
7、安全性和保密性在考虑信息资源的充分共享的同时，注意对信息的保护和隔离，采用系统安全机制、数据存取的权限控制等方案解决系统安全性问题。
8、扩展性和易维护性采用先进的软件工程理论、良好的系统设计，以及分层和代理的方法等方法，保证实现的系统层次清晰、模块合理，接口协议开放，保证系统的扩展性和易维护性。
1.4 系统内容交通管控大数据平台由5类服务器组成，包括：数据接入服务器、数据库服务器、流处理服务器、二次识别服务器、应用服务器。
（1）数据接入服务器：统一接入卡口、电警过车数据和过车图片，并按大数据架构统一转换管理。
（2）数据库服务器：管理节点作为主服务器，管理Hadoop文件系统的命名空间和客户端对文件系统的访问操作。
可进行节点安装、配置、服务配置等，对Hadoop服务器进行实时状态检测。
数据节点管理存储的数据，支持PB级数据和图片存储和数据索引管理。
（3）流处理服务器：基于Spark的大数据云计算技术，支持高速查询和低延时的统计能力，实现亿以上的过车记录大数据量秒级检索能力。
（4）二次识别服务器：于大数据下深度学习的图像识别技术，支持车辆号牌、品牌型号、车身颜色、车辆型号等信息关联比对。
（5）应用服务器：部署交通管控大数据平台系统软件和数据发布软件。
2 需求分析2.1 业务需求2.1.1 面向交通管理的大数据业务需求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。
并对管辖范围内的车辆出行规律等方面以日、月年为时间粒度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快速检索和实时统计分析，并将结果可视化显示。
2.1.2 面向交通安全的大数据业务需求管理路面违法、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交管部门的另一项行政管理职能。
基于大数据系统，通过大量历史数据对涉案车开展比对，形成对涉案车辆行为的分析及涉案车辆的匹配分析，为精确打击违法行为提供证据，按照车辆特征进行布控，有效提升现有违法查处的精准打击和查缉布控能力。
2.2 功能需求2.2.1 基于大数据的在线统计和离线分析需求以总量统计、信息查询等业务数据检索的后台软件模块为支持，通过大数据系统备份或抽取历史数据资源，重构数据结构，并为每一种应用添加算法模块，实现对大批量信息检索及统计分析的实时处理。
2.2.2 基于大数据的车辆特征分析需求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。
准确统计道路交通、卡点进出车辆流动情况，为合理调配警力、提高车辆管理水平提供科学依据。
2.2.3 基于大数据的违法事故分析需求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，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。
通过大数据平台对交通违法、事故数据及属性开展关联分析，定期将违法、事故与驾驶人特征，包括培训考试过程、工作单位、家庭背景等因素，与车辆特征，包括品牌、车型、营运性质、号牌属地、车身颜色、车辆保养等因素，与道路特征，包括道路类型、线性、天气、时间、环境、设施等相关联的，集中分析掌握违法、事故中高发、易发的驾驶人、车辆和道路，为管控提供最为真实的资料和依据。
2.2.4 基于大数据的勤务快速处置需求在岗执勤民警通常负责的是一个区域的交通管理工作，很难掌握管辖区域内所有路口路段的实时交通状况。
基于对过车流量特性的大数据分析，可为交管人员分析管辖区域内交通流量情况，为在岗执勤民警提供更加准确的拥堵点，有助于交管人员日常勤务安排和以及上下游及时联动和快速反应。
2.2.5 基于大数据平台的车辆特征二次识别需求过车图片里面包含了很多信息，这些信息是卡口设备本身无法有效识别出来的信息，例如车辆品牌、车辆型号等。
基于大数据系统的车辆特征二次识别技术从根本上克服了传统车辆检索只能按照号牌进行单一查询的功能缺陷，实现了按照车辆品牌、型号、颜色、类别以及局部特征等自定义组合查询和模糊查询强大功能。