智能交通大数据汇报huadi140508

智能交通

大数据管理系统及数据分析平台

研发与产业化

华迪计算机集团有限公司

公司介绍

市场分析

项目内容

华迪计算机集团有限公司（以下简称“华迪”）成立于1994年，隶属于中国航天科工集团公司，是由航天信息股份有限公司（股票代码600271）控股，员工持股的具有深刻文化内涵、以应用解决方案为核心的信息技术服务企业。具有工业和信息化部计算机信息系统集成一级资质、国家保密局计算机信息系统集成涉密甲级资质、国家保密局涉密软件开发单项资质、国家人防办人防信息系统建设保密项目（施工）甲级资质及高新技术企业、软件企业等多项国家级资质。

公司简介

1994年

美国DEC 公司与中国航天工业总公司合资成立华迪，世界先进IT技术和中国航天精神凝聚形成中国IT生力军。

1997年

康柏收购DEC ，华迪成为中国航天工业总公司与康柏公司的合资公司。

2000年

华迪成为由中国航天科工集团控股、职工参股的有限责任公司

2004年

中国航天科工集团公司与中国中信集团公司合作，对华迪增资扩股，两大股东强强联合，实现优势互补，大大增强华迪企业实力。

2007年

2009年

正式更名为“华迪计算机集团有限公司”，实现集团化管理经营模式。

航天信息股份有限公司注资华迪，实现行业内同业整合，扩大市场占有率，壮大企业规模

组织机构

服务网络

经过多年的发展，华迪形成了覆盖全国的大华迪体系，服务遍及全国各大城市，能够为客户提供从咨询、规划、部署到实施的一体化服务，力求以先进的思想引领客户，以卓越的服务满足客户，真正实现“以客户为关注焦点，以客户为服务中心”。

交通领域-自主知识产权产品

华迪交通应急指挥平台软件V2.0

华迪港口物流信息平台软件

华迪应急地理信息系统（HD-EGIS）

华迪元数据管理平台软件V1.0

华迪统一资源目录系统

华迪全程一体化建模平台软件V3.0

华迪物联网全程感知系统

华迪交通大数据中心服务平台V1.0华迪企业综合门户系统V2.0

重点

计算机信息系统集成一级资质

涉及国家秘密的计算机信息系统集成资质（甲级）

涉及国家秘密的计算机信息系统集成资质（软件开发单项）

人防信息系统建设保密项目设计（施工）资质（甲级）

安防工程一级企业资质

建筑智能化工程专业承包资质

CMMI L3认证

ISO质量管理体系认证

高新技术企业

软件企业

北京市AAA级信用企业

中国软件协会会员单位

高企协优秀会员单位

安全防范行业协会会员单位

…

重点资质

公司介绍

市场分析

项目内容

中国交通基础设施建设规模

智能交通系统面临大数据的挑战

数据处理需求与传统平台扩展能力之间的差距不断增大

发展机遇：开放数据与大数据

政府开放数据为社会开发

●北京市政府数据资源网（https://www.360docs.net/doc/e18512608.html, ）于2012年10月测试上线，作为大数据惠民一项重要探索，为政府信息资源的社会化开发利用提供数据支撑。

●市经信委牵头组织了全市29个部门400多个数据包，覆盖旅游、

教育、交通、医疗、国土等政府数据，面向企业和个人提供APP应用开发。

●每年为企业和社会节约数据采购与处理费用近亿元。

●通过提高政府从大型复杂的数字数据集中提取知识和观点的能力，承诺帮助加快在科学与工程中的步伐，加强国家安全，并改变教学研究。

大数据特点（

）

?非结构化数据的超大规模和增涨，总数据量的80%-90%，比机构化增长快10-50倍，是传统数据仓库的10-50倍

?集中储存/集中计算已经无法处理巨大的数据量

数量巨大（Volume）

?大数据的异构和多样性，很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据），无模式或者规模不明显，不连贯的语法和句义

信息多样（Variety）

?单条数据本身并无太多价值，但庞大的数据量累积并隐藏了巨大的财富

?大量的不相关信息，对未来趋势与模式的可预测分析，深度复杂分析（机器学习、人工智能VS传统商务智能）

价值密度（Value）

?实时分析和非批量式分析，数据输入、处理与丢弃，立竿见影而非事后见效?用户基数庞大/设备数量众多/实时海量/数据指数级别增长

速度高效（Velocity）

大数据技术与智能交通

改变传统交通管理的路径

一是

解决跨越行政区域的限制

二是

具有信息集成优势和组合效率

三是

数据的智能性能较好的配置交通资源

四是

大数据的快速性和可预测性能

提升交通预测的水平

大数据在智

能交通的优势

优势

提供环境监测方式大数据技术与智能交通

市场定位及目标

定位目标整合数据资源，数据资源交互渗透

创新交通大数据分析应用

基于大数据分析，

改善和提高公众出行的智能化服务水平

基于大数据分析，

改善和提高交通安全水平提供环境监测方式，改善空气环境质量

应用大数据分析，促进服务模式更合理

公司介绍

市场分析

项目内容

核心优势

“闪电”般的速度国内全面基于下一代计

算引擎SPARK 的大数据平台软件，比开源Hadoop 2.0 版本快10x~100x 倍，比MPP数据库快1.5x到10x，性能接近HANA.

超强的分析能力支持对结构化数据(关系

表)、图数据、文本数据进行深度挖掘分析，支持更完整的SQL ，支持多种图算法和流行的R 语言统计语言。

全兼容Hadoop生态系统与现有工具和应用

无缝结合，支持Tableau, SAP Business Objects, Oracle BI 等流行的BI和报表工具。超快的性能才能流畅地使用这些漂亮的报表工具，让用户轻易交互式分析TB级别的数据。

成熟的企业级解决方案提供安装、管理、

运维等完备的企业级管理工具，提供安全授权和访问控制机制和资源隔离能力，在电信、金融、电商、交通等领域均有成熟应用，产品稳定可靠。

国产大数据平台软件，在数据存储、分析、在线服务领域可取代IOE

运行在主流x86服务器上，硬件成本更低、维护更容易

产品系列

Hadoop

大数据存储和在线服务系统

HDFS2, Erasure Code, YARN, MAP/REDUCE2, ZOOKEEPER, SQOOP, FLUME, MAHOUT

Inceptor

分布式内存分析引擎

（SQL + R 交互式统计分析）

Hyperbase

实时在线数据处理引擎

（搜索、索引、图计算）

Stream

实时流处理引擎

（实时统计、汇聚）

大数据在智能交通中的应用

大数据在智能交通中的应用第1章绪论 1.1 论文的研究背景随着我国经济的高速发展，百姓生活的步伐逐渐加速，人们生活水平的日益提高，交通拥堵现象及交通事故问题将愈加严峻。同时道路基础设施资源有限，而汽车的需求量却将随经济的发展继续增加，因此两者之间的矛盾将愈加尖锐，交通问题就愈加严重。而交通拥堵和交通事故将导致人员的伤亡，浪费人们大量的出行时间，致使车辆行驶速度降低，尾气排放加大，光污染、环境污染加剧，城市空气质量降低，不仅浪费了石油资源和人类的出行的等待时间，给人们的日常生活带来了不便，还降低了经济的增长速度；与此同时，还给人类带来了生离死别的伤害，危及了人类的健康，因而交通问题严重降低了人类的幸福指数。因此面对如此严峻的社会问题，急需我们及时去解决。因而各国相继对智能交通系统进行开发以便逐渐解决交通问题，并且建设力度逐渐加大。我国的智能交通相对于西方发达国家虽然发展较晚，近几年的发展也比较迅速，取得了些许相应的技术突破。然而还有很多危及人类幸福感的交通问题未曾解决，和发达国家之间现在依旧还有较大差距，形不很乐观。交通是国民经济发展中发挥着关键性作用的产业，便捷的交通方式成为了国民经济快速发展的基础性条件。道路交通因其可以实现门到门直达交通、交通边际成本低、速度快等优越特点在城市间和城区间被广泛采用于交通客运和物流运输中，成为我国交通的主要方式之一。加快对交通基础设施的建设，将通信技术、计算机技术、电子通讯技术、大数据技术等先进技术广泛应用于交通系统中，提升道路基础设施建设水平，提高道路资源利用效率，降低交通危害对加快交通发展具有重要的意义。这是道路交通系统急需解决的重要问题。当前国际智能智能交通的发展方向中主要将物联网、云计算、大数据技术等广泛应用于智能交通热点领域的车路协同系统、车联网、公众出行便捷服务中，随着对先进技术研究的不断深入，可逐渐将大数据应用于智能交通中，通过大数据技术对大数据的加工、处理、分析研判，从而获取有价值的交通数据信息，通过将这些有价值的交通大数据信息应用到智能交通中从而满足各类交通主体对交通信息的需要，提高对交通基础设施资源的使用效率，减少环境污染及能源消耗，减轻甚至是解决交通危

大数据交通意义和发展趋势

大数据的意义和发展趋势一：大数据之于智能交通意义重大智能交通建设和运营的过程中，从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的数据量可以达到PB 级别，并且是指数级的增长。虽然绝大部分数据是“沉睡的数据”，但按照相关规定，需要对数据进行有期限或无期限的保存，这无疑给用户在存储成本上带来压力，而通过监控摄像机前端智能技术和大数据分析技术的应用，很好地解决了行业用户的此类问题，给用户带来经济效益，同时也可以将工作人员从纷繁复杂的监控画面中解放出来。大数据之于智能交通的意义，可以解决跨越行政区域的限制，实现数据信息的共享，在信息集成优势和组合效率上，有助于建立综合性立体的交通信息体系;另外在车辆安全、交通资源配置以及利用大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平都有极大的帮助。第一，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题。第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系，通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合，构建公共交通信息集成利用模式，发挥整体性交通功能，这样才能发现新价值，带来新机会。例如气象、交通、保险部门的数据结合起来，可高效率地研究交通领域防灾减灾；IC卡数据结合抽样调查，能更快捷、更精确测得城市交通流分布状况。第三，大数据的智能性能较好的配置交通资源。通过对大数据的分析处理，可以辅助交通管理制定出较好的统筹与协调解决方案。一方面减少各个交通部门运营的人力和物力，另一方面可有些提升道理交通资源的合理利用。如根据大数据结果确定多模式地面公交网络高效配置和客流组织方案，多层次地面公交主干网络绿波通行控制以及交通信号自适应控制。第四，大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平。在对各个部门的数据进行准确提炼和构建合适的交通预测模型后，可以有效模拟交通未来运行状态，验证技术方案的可行性。而在实时交通预测领域，大数据的快速信息处理能力，对于车辆碰撞、车辆换道、驾驶员行为状态检测等实时预测也有非常高的可靠性。第五，提高交通运行效率。大数据技术能促进提高交通运营效率、道路网的通行能力、设施效率和调控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量较大，而大数据的大体积特性有助

年产xx台智能交通设备项目可行性方案

年产xx台智能交通设备项目可行性方案规划设计/投资方案/产业运营

报告说明— 智能交通行业是根据建立智能交通系统所需的设备、服务、技术而衍生出来行业群。智能交通系统（即ITS——IntelligentTransportationSystem）是将先的电子传感技术、信息技术、数据通信传输技术、网络技术、控制技术及计算技术等有效地集成运用于整个交通管理体系，而建立起的一种在大范围、全方发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通管理系统。智能交通系统通过借助种科技手段和设备，将各核心交通元素联通，实现信息互通与共享以及各交通素的彼此协调、优化配置和高效使用，形成人、车和交通的一个高效协同环境，建安全、高效、便捷和低碳的交通。智能交通系统通过信息化的手段有效地对交通状况进行管理，提高了城市交管理与交通服务水平。中国的智能交通系统具有广阔的发展前景，将在通运输的各个行业和环节得到广泛应用。该智能交通设备项目计划总投资20367.08万元，其中：固定资产投资17134.26万元，占项目总投资的84.13%；流动资金3232.82万元，占项目总投资的15.87%。达产年营业收入30303.00万元，总成本费用23562.37万元，税金及附加345.95万元，利润总额6740.63万元，利税总额8016.32万元，税后净利润5055.47万元，达产年纳税总额2960.85万元；达产年投资利润率

33.10%，投资利税率39.36%，投资回报率24.82%，全部投资回收期5.53年，提供就业职位487个。美国是智能交通和智能汽车发展的风向标，其智能交通、自动驾驶政策、V2X强制安装立法等被各国重点关注。2015年，美国交通部出台了《智能交通系统战略规划2015-2019》，提出实现汽车互联和推进车辆自动化两大战略重点，同时提出打造更加安全的车辆及道路缓解交通压力，增强交通流动性，以绿色智能交通系统建设保护环境、全面促进智能交通技术发展与创新、构建先进的车联网体系促进信息共享。

大数据分析：智能交通发展的引擎

大数据分析：智能交通发展的引擎 0前言近年来，各国都在关注“大数据”，力图通过扩大其在国内的应用范围，进一步释放数据所蕴含的潜在价值。2012年3月29日，奥巴马政府公布“大数据研发计划”，旨在改进现有人们从海量和复杂的数据中获取知识的能力，从而加速美国在科学与工程领域发明的步伐，增强国家安全，转变现有的教学和学习方式。我国亦于2012年7月22日在北京大学举行“首届中国大数据应用论坛”，主要议题包括大数据的发展趋势、不同场景的大数据应用、云计算与大数据、大数据与商业智能等，旨在共同讨论大数据的应用价值。在2013年4月举行的首届中国国际云计算技术和应用展览会上，工信部软件服务业司司长陈伟表示“大数据，我认为它有四个维度：量大，种类多，发展速度快，最后就是价值复杂，可以说处处是黄金，到处是沙子”[1]。随着城市的迅速发展，交通拥堵、交通污染日益严重，交通事故频繁发生，这些都是各大城市亟待解决的问题。智能交通成为改善城市交通的关键所在。为此，及时、准确获取交通数据并构建交通数据处理模型是建设智能交通的前提，而这一难题可以通过大数据技术得到解决[2]。 1大数据概念 Big Data“大数据”是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。在信息技术中，大数据是一个数据集的集合，这个集合是如此大而复杂，以至于它很难通过现有数据库管理工具来进行处理[3] 从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。包括视频、图片、地理位置信息、传感器数据等等。第三，价值密度低，应用价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。在交通领域，海量的数据主要包括4个类型的数据：传感器数据（位置、温度、压力、图像、速度、RFID等信息）；系统数据（日志、设备记录、MIBs 等）；服务数据（收费信息、上网服务及其他信息）；应用数据（生成厂家、能源、交通、性能、兼容性等信息）。交通数据的类型繁多，而且体积巨大[4]。 2 大数据技术与智能交通 2.1大数据：改变传统交通管理的路径社会经济的快速发展促使城市机动车辆的数量大幅增加。城镇化的加速打破了城市道路系统的均衡状态，传统的交通系统难以满足当前复杂的交通需求，交通堵塞成为棘手问题。用大数据技术可促进交通管理模式的变革。大数据技术的主要特点及其对传统交通的改变集中在以下方面：第一，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。行政区域的划分是国家为了有效统治和管理，而将一个国家划分不同行政区域。这个划分在促进各个行政区域自治的同时，也导致各个地方政府追求各自辖区利益的最大化，而对地方政府之间边界区的交通基础设施建设、过境交通线路等漠不关心。交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题[2]。第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。我国大部分城市的各类交通运输管理主体分散在不同主管部门，呈现出条块分割的现象。涉及交通的“有关部门”超过10个，每个部门都有自己的信息化系统，但这些数据信息只存在于垂直业务和单一应用中，与邻近业务系统缺乏共通联动。这种分散造成交通管理的碎片化，如交通信息分散、信息内容单一等问题。大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系，通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合，构建公共交通信息集成利用模式，发挥整体性交通功能，这样才能发现新价值，带来新机会。例如

智能交通完整解决方案

智能交通解决方案第1章概述 1.1 方案背景 1.1.1 物联网产业分析物联网（无线传感网）是集计算机、通信、网络、智能机算、传感器、嵌入式系统、微电子等多个领域综合交叉的新兴学科，它将大量多种类传感器组成自治的网络，实现对物理世界的动态协同感知，它将成为继计算机及通讯网络之后推动信息产业的第三次浪潮。据国家重大专项专家组对传感器网络的行业应用市场调查，其国内行业市场在数千亿的规模，潜在市场巨大，更具有极大的产业集群带动效应。 2009年8月7日，国务院总理温家宝在江苏考察中科院无锡高新微纳传感网工程研发中心并作重要指示：“要把传感系统和3G中的TD技术结合起来，在国家重大科技专项中，加快推进传感网发展，尽快建立中国的传感信息中心，或者叫“感知中国中心”。 2009年11月，温家宝总理在《让科技引领中国可持续发展》中将物联网列为我国五大新兴战略性产业之一，并指示，“我相信一定能够创造出‘感知中国’，在传感世界中拥有中国人自己的一席之地。我们要着力突破传感网、物联网的关键技术，及早部署后IP时代相关技术研发，使信息网络产业成为推动产业升级、迈向信息社会的‘发动机’”。全国各地纷纷行动都在积极推进物联网的发展。 2010年3月，国务院总理温家宝在十一届全国人大三次会议上作政府工作报告时指出，今年要大力培育战略性新兴产业，加快物联网的研发应用。此次政府工作报告对物联网的重视，被认为将对产业发展带来积极影响，物联网的研发应用有望踏上快车道。 1.1.2 智慧交通行业分析一、智慧交通系统产业发展阶段分析目前，物联网民用上除RFID等少数领域，鲜有大规模成熟应用。基于物联网技术的智能交通系统运营更是行业空白。智能交通系统产业目前处于产业发展的初级阶段，根本特征是技术手段落后、部署规划匮乏、商业模式缺位。

智能交通大数据与云应用解决方案

智能交通大数据及云应用平台解决方案随着日益增长的交通“大数据”，给交通管理创新带来的新挑战，以及对交通管理工作提出的新要求，交通信息化建设必然步入云计算智慧应用阶段，利用云计算破解当前诸多交通瓶颈问题。什么是交通大数据交通概念很大，所涉及的范围很广，如城市道路交通指数、地铁运行数据、一卡通乘客刷卡数据、港口集装箱数据、机场航班数据、轨道交通运营数据、远洋及内河航道船舶数据、物流车辆及货物数据、公交车实时数据、出租车行车数据、空气质量状况、气象数据、道路事故数据、高架匝道运行数据、以及衍生的相关拥堵、事故、违法信息等都属于交通数据。我们通常所提的城市公安交通管理大数据是指在城市智能交通建设和运营的过程中，从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的大量数据，并借助信息化手段将这些相互关联的数据整合到一起（比如车辆信息、地图信息、人员信息、违规违章记录信息等等），形成一个有价值数据链，从而知道城市交通信息化建设，为公安交通实战应用服务，为市民出行服务。什么是云分析云分析系统具备超高的计算性能，单机设备每天处理的信息量最大高达2000万张图片。云分析具备对卡口、电警以及部分监控设备拍摄的车辆图像信息的结构化智能分析功能，主要包括识别图像中车辆的品牌、型号、年款、车身颜色、类别、异常特征（如遮挡面部、遮挡号牌）、唯一性局部特征（如年检标志、车内饰物）等关键信息。可对提交的图像中的车辆车牌颜色及车牌号进行二次识别，通过大数据进行，时间、地理、轨迹等的对比识别，以得出分析结果。过去几年，智能交通系统建设取得了长足的进步与发展，针对道路交通违法、交通安全等，不断在不同的时间，不同的阶段建立了交通卡口、违法检测、道路智慧监控、交通事件监测等信息化系统，但这些信息化系统所采用的设备、平台均来自于不同的厂家，采用的标准，上下级不能很好的实现级联，与公安系统融合度不高，无法进行集中管理，资源共享，发挥统一的实战作用。

智能交通施工方案

智能交通施工方案 Document serial number【KK89K-LLS98YT-SS8CB-SSUT-SST108】

施工组织计划第一章工程概况及施工组织机构 1.1 编制依据本实施组织计划根据三山区安全监督局的需求以及施工现场目前道路设计状况的调查资料，结合以往我公司相似类型工程的施工经验及有关的施工规范进行编制。 1.2 工程概况当今社会各行各业的现代化管理需要运用先进的科学技术手段，将电子技术与计算机控制集成在一个完整的体系中。在社会交通里，安全是首要需保障的问题。利用现有的监控保安设备，可有效的加强对车辆的管理，直观及时的反映重要地点的现场情况，增强安全保障措施。是社会现代化管理的有力工具。在系统设计中,我们本着网络化、数字化结合实际情况的指导思想。建立一个连接监控中心的支持ADSL传输的网络来传输图像、声音，控制信号和数据等。用户可通过远程控制室来观看、监督现场情况等相关操作。现代化管理体现在办公管理自动化，监控管理自动化等方面，充分利用先进的信息技术及设备，以解决部分人员不足，过多暂用人力资源等诸多问题。 1.2.1 工程位置及规模现场位于三山区区政府旁边二个路口，本次工程主要是对路口区域进行集中安防监控。现场主要分2个路口的设备，一个路口的视频监控，另一个路口的视频监控、电子警察。要求实现施工布线美观大方，所有线路全部埋地，本地监控无死角，以及全天候红外夜视监控等功能需求。 1.3 施工组织机构我公司针对该项目成立专门项目组，并实行项目经理负责制，确定项目负责人1人，全面协调该项目一切事宜，对该项目范围内发生的一切事宜有决定权和否决权。第二章施工总体部署及布置 2.1 施工总体部署本工程的施工要做到不影响道路的正常通行及相关工作人员工作。本工程的施工可以分为四大部分：第一部分：隐蔽工程的实施，管槽的制作及管材的安装；第二部分：线缆的敷设与测试；第三部分：所有网络（摄像头，视频，机柜）系统设备的安装调试；

大数据在智能交通中的应用与发展

大数据在智能交通中的应用与发展发表时间：2018-11-02T15:18:46.880Z 来源：《防护工程》2018年第18期作者：王钢 [导读] 来有效的利用已有的大规模数据，并且挖掘其内在价值，为本行业创造更好地发展。其中交通领域是一个非常重要的领域，影响着人们的每日出行和时间效率。而大数据是智能交通的关键技术，可有效地分析和解决日常生活中的交通问题。对此，本文对大数据在智能交通中的应用与发展进行探究。王钢浙江浙大中控信息技术有限公司浙江杭州 310051 摘要：随着大数据和人工智能的不断发展和深入，各行各业都想通过大数据的方法，来有效的利用已有的大规模数据，并且挖掘其内在价值，为本行业创造更好地发展。其中交通领域是一个非常重要的领域，影响着人们的每日出行和时间效率。而大数据是智能交通的关键技术，可有效地分析和解决日常生活中的交通问题。对此，本文对大数据在智能交通中的应用与发展进行探究。关键词：智能交通系统，大数据，发展方向在交通行业当中的大数据应用，主要是针对在智能交通领域方面的大数据技术应用，当前具备的交通基础设施已经相对比较完善，通过使用大量的先进设备和技术，产生了海量的交通数据资源，通过深入的挖掘和分析这些海量的数据资源，能够有效促进交通行业的不断发展。 1 智能交通系统内涵分析智能交通系统（Intelligent Traffic System，ITS），主要是指借助计算机技术和信息数据传输技术，能对交通运行过程进行科学化的管理和指挥，在管理机制建立过程中，要对人员因素、车辆因素、道路环境因素等进行全方位考量和判定。为了保证交通管理的高效性，将技术和管理体系融合在一起，确保交通管理系统的多元化发展。在智能交通系统建立和运行过程中，智能交通管理模块、智能信息管理模块、智能公共交通模块、车辆管理模块以及电子收费和应急管理模块是研究的重点。 2 大数据在智能交通中的应用大数据技术能够优化智能交通系统结构体系及其架构。因此，对于 C/S 架构，一方面需要布设好局域网，精心配置数据库服务器，将监控装备设置在数据采集前部，完成自动监控作业之后，要将监控视频与图片信息传输至服务器内，最后对数据进行处理，并将其分别传输到分中心与省中心。另一方面，要综合使用大数据技术着重优化智能交通硬件结构，精心配置车道计算机、控制器、微波读写器、触发线圈、车辆检测器、抓拍摄像机、信号灯、费额显示器、声光报警器、字符叠加器和高速挡车器，这样有助于保持交通的畅通性。 2.1车辆检测技术车辆检测技术大多被应用于 ETC 车道系统中，该系统通常在车道的入口与出口运用地感线圈来自动检测车辆。传统ETC车道系统通常会使用三线圈进行设置，一般情况下，第一个线圈是触发线圈，通过启动车道天线读写的方式来检测进入车道的车辆；第二个线圈是抓拍线圈，该线圈通过启动车辆识别系统来识别车牌和抓拍车辆图像；第三个线圈是落杆线圈，通常是在完成ETC交易之后自动回落栏杆。如今，ETC 车道系统在三线圈的基础上又增加了一个线圈，对系统进行了细致地优化。简而言之，当代智能化 ETC 车道系统由两个线圈识别车辆的队列信息，另外两个线圈则用以判断交易车辆。 2.2 图像抓拍识别技术从智能交通管理的角度来讲，图像抓拍识别技术属于车牌识别系统的核心技术，车牌识别系统主要是利用数字图像处理模式来识别车辆与车牌，并全面采集数字视频与数字图像。通常，智能交通管理将车牌号作为识别车辆的重要标记，因此，可以说图像抓拍识别工作性质的关键影响因素是车牌号的重要性以及特殊性。只要有车辆途经 ETC 车道，ETC系统和车牌识别系统就会自动识别车牌，并精确抓拍车辆的视频与照片，然后将车辆的车牌信息和所有图片信息进行加工并输入，使之形成流水数据，然后根据数据信息来判断来往车辆是否存在违规行为。 2.3自动车辆识别技术自动车辆识别技术能够准确识别途经车辆的大小、规模、车辆车型、重量、座位数、轴型和轮胎等，该技术属于自动车型识别系统的核心技术，其组成装备主要包括红外线扫描仪、轨道接触器、动态称重装置、电感环线圈和激光扫描器，这些精密装备仪器能够进一步促进交通管理智能化，将所有识别信息以数据形式输入 OBU 中。 3 大数据在智能交通发展中的前景 3.1加强对个人信息的保护信息时代，不管是人们生活中的微不足道的事情，还是教育、卫生等重大决策，都会将相关信息留在信息系统中，如果整合这些信息，就能研究出一个人的生活轨迹，从而暴露个人隐私。交通大数据也涉及到隐私问题，比如车主的行车路径等，因此为了避免个人信息的泄漏，政府需要制定相关的法律法规，依法完善交通信息管理。 3.2改善交通数据收集的多样性中国虽然人口基数庞大，汽车拥有量居世界前列，但在新信息收集方面还有欠缺。在交通信息数据收集上，除了选择传统的收集方法，比如调取交通部门存储的信息之外，还可以调动公众方面的力量，实现数据收集的多样性，并通过丰富数据资源来提高交通数据信息的自动化水平。 3.3提升交通运输系统的效能和交通服务的水平交通部门可以通过网络资源配置和结构优化技术的无缝整合，来协同提高运输系统整体效率，实现工程布局合理化，明确交通信息流通和服务体系分工，真正做到相互配合，优势互补。进一步提升和开发高效便捷的公众出行所需的智能化服务技术，比如实时交通信息发布技术和公交运营智能化技术等。 3.4大力发展智能车路协同技术智能车路协同技术将在一段时间引领智能交通的发展方向，这个领域的发展程度将决定我国智能交通系统整体的实力，是我们当前应

物联网智能交通方案设计

物联网智能交通系

统建设方案目录一、物联网信息平台 (3) 1.1物联网信息平台简介 ..... . (3) 1.2物联网信息平台创新点 (3) 1.3产品优势及特点 (4) 1.4物联网信息平台设备清单 ....... .. (6) 二、智能交通系统 (6) 2.1 系统概述.. (6) 2.2系统技术方案 (8) 2.3智能小车系统... (8) 2.4道路交通管理系统.... . (9) 2.5路灯自动控制系统 ..... (11) 2.6ETC 系统 (11) 2.7智能停车系统 .... .. (12) 2.8城市照明系统 .... .. (13) 2.9支持的实验 ... (14) 2.10智能交通实训系统设备清单 ........ .. (15) 三、配置清单及规格参数 (16)

，、物联网信息平台 1.1物联网信息平台简介物联网信息平台以光载无线交换机和上层应用程序为核心，构建盖物联网实验室及其周边区域，配合实验室现有的有线网络交换机、有线网络、无线局域网络的物联网关键部分一一网络层。物联网信息平台是物联网综合应用实训室整体解决方案的核心和基础，在此基础上配合解决方案中的其他物联网接入设备和控制设备可以实现物联网基础教学、物联网基础实验、无线传感器网络教学、 RFID 技术的应用、传感器的学习及应用、智慧教室、物联网创新应图（4 ）物联网信息平台组网图 1.2物联网信息平台创新点以物联网信息平台为核心构建的物联网综合应用实训室在实验教学、理、科学研究等方面都有创新： WiFi 无线局域网，覆网络路由器，建立融合学生学习、教学管 3层架构清晰、完整地体现出物与人的泛在链接，使各用等功能，学生可亲身真实体验和感受到物联网技术给未来生产和生活带来的改变。

大数据时代智能交通的数据技术

大数据时代智能交通的数据技术大数据的来临对我们的日常生活产生了巨大影响，人们生活的方方面面都受到了大数据发展所带来的便利。随着经济水平的发展，我国汽车保有量正经历着飞速发展，人民的日常出行也不满足私家车出行，公交车、BRT、出租以及地铁都为人们出行提供了多样的选择性。在大数据的时代背景下，通过数据采集和分析，对当下城市交通系统进行合理改善，能够解决现有城市普遍存在的城市化所带来的问题。标签：大数据时代数据技术城市交通引言随着经济水平的不断发展，人民生活水平的日益提高，人均拥有汽车的系数不断增高，汽车保有量急剧增加。在城市化的发展进程中，汽车的剧增超过了原有的交通承载力，城市道路超负荷运行，导致城市交通问题日益严峻。利用大数据带来的分析解决方法对城市交通进行改善，是本文主要围绕进行阐述的内容。一、大数据的发展现状在大数据的应用发展中，我国的大数据观念和产业均起步较晚。但在对情景分析中，我国的大数据产业在通信、金融领域市场突破百亿元大关。在高增长率的发展下，未来三年将突破150亿元。在社会各界对大数据的关注和推动发展下，大数据应用已经应用于各行各业，包括交通、医疗、生物技术、零售业、农业生产及个人服务等行业领域，在其中也发展出大数据的有关新服务和新技术。根据我国对大数据产业发展规划，我国将着力打造大数据成为国民经济支柱产业，在各行业和社会服务中广泛推广应用，推动大数据产业在我国快速发展，健全有关大数据产业的体系，推动地方政府进行对大数据产业的法律法规制定和政策引导，主动引入大数据产业的企业进行行业引导。对有资质进行大数据产业创新发展的公司进行政策扶持，提高和带动地区大数据产业的发展，使大数据行业达到较高水平。二、大数据的应用特点 1.大数据的含义大数据就是巨量数据集合的意思，由于全世界范围大数据发展都处于开始阶段，目前大数据的涵盖范围广泛，还没有统一的定义。在2011年，由全球著名的公司在研究后提出大数据的概念，意为信息时代海量数据集合。在短短的几年中，大数据已经广泛存在应用在各个行业中，并成为行业发展不可或缺的重要组成部分，在大数据的应用中，人们能够在当中挖掘发现海量的相关数据进行分析研究，从而掌握行业的发展重点。伴随着互联网信息技术的不断发展，大数据作

电子警察系统智能交通项目方案

电子警察监控系统是利用先进的光电、计算机、图像处理、模式识别、远程数据访问等技术，通过应用先进的视频动态检测技术相结合，对易发生闯红灯行为的路口，过往的每一辆机动车的尾部特征图像和全景车辆图像进行连续全天候实时记录，采用对目标捕获的视频流、图片流进行视频智能分析及同步对车辆信息进行采集分析，实现电子警察式卡口信息监控功能。对于机动车道、混行车道、非机动车道均采用视频检测方案，系统根据拍摄的图像进行车牌自动识别，同时，该系统对道路交通相关区域进行实时监控，对任何经行车辆的通行行为、违法闯红灯行为、违反标志标线行为进行自动记录取证，满足治安、交通管理人员对道路交通管理和监控的需求，对检测方向中非红灯情况下凡是经行的所有车辆均进行识别和记录，并传输到指挥中心进行集中有效的管理，为公安机关有效打击盗抢车辆、追逃黑名单、嫌疑犯罪车辆、加强城市车辆治安管理提供有效的技术手段；为交警部门查控违法车辆行为、缉查交通肇事逃逸、分析交通状况、改善优化交通条件等提供了有效的技术支撑。本系统中电子警察系统采用的检测方式是利用高清抓拍一体单元进行视频采集、分析、检测，在电子警察路口上安装电子警察系统，对通行的每辆车辆进行记录取证，并实现车辆闯红灯、压线、逆行等行为，尽最大化消除交通安全隐患，疏导交通秩序。高清一体化抓拍单元：该单元对路口的通行车辆进行自动视频采集与抓拍，实时录像，智能分析车辆号牌信息、车身信息，通过视频虚拟线圈记录车辆闯红灯、逆行、压线、不按导向行驶等各类车辆违法行为。补光单元用于针对车辆号牌、车身信息提供补光。高清路口巡检单元用于巡航整个路口交通状况，路口防汛等状态提供视频指挥依据。全景方向覆盖采集单元用于路口各车辆行驶方向覆盖监控，快捷方便掌握各方向车辆通行情况，拥堵情况等。路口管理主机单元

智能交通大数据综合服务平台设计方案

智能交通大数据综合服务平台 1. 概述随着经济发展、城市化进程的加快以及城市规模不断扩大，机动车拥有量及道路交通流急剧增加，城市紧缺的土地资源和高密度的土地利用模式，使得交通供给与交通需求之间的矛盾日益突出，交通拥堵、停车困难、环境恶化等交通问题不断加剧，影响了城市的可持续发展及人民生活水平的提高，阻碍了经济的发展。大城市也面临同样的问题，近年来机动车保有量持续快速增长，高峰交通拥堵日益加剧，交通发展面临严峻形势和新的挑战。很多城市在市区主要范围内实施“错峰限行”等交通管理措施。采取调控交通需求削减交通需求总量其原因之一是城市道路已经难以通过基础设施规划建设来改善交通。另一方面,如何利用智能交通系统(ITS)来缓解交通、提升交通效率也是可以着力的一个方向。目前各交通管理部门建立了功能相对完善的交通指挥控制中心，包括交通信号控制系统、道路交通监控系统、交通诱导显示系统、停车管理系统、交通违章处理系统等，初步实现了交通信号控制、道路监控、交通信息综合查询、有/无线指挥调度及交通诱导等基础功能。ITS的各种信息采集技术（如微波采集技术、视频采集技术、环形线圈感应式采集技术等）被广泛地运用于交通数据采集，公安交管部门不仅具备了交通基础信息，还拥有了各类动态数据，如车辆实时营运信息、道路交通状况等，采集的数据类型包括属性数据、空间数据、影像数据等。对交通三要素（人流、车辆、道路）连续不断采集的多源交通数据流产生了巨量的交通数据，具有典型的“3V”特性：大容量、多样性、高速度，也具有价值、复杂性的特点，属于名符其实的交通“大数据”。仅以国内某城市内道路卡口数据为例，每天达到约15GB的数据量，要实现对城市道路交通的整体运营水平和人们出行规律的深度挖掘，就要以日、月甚至年为时间粒度对大数据进行计算和分析。数据是智能交通的核心，数据为王的大数据时代已经到来[。如何高效地从海量数据中分析、挖掘所需的信息和规律，结合已有经验和数学模型等生成更高层次的决策支持信息，获得各类分析、评价数据，为交通诱导、交通控制、交通需求管理、紧急事件管理等提供决策支持，为交通管理者、运营者和个体出行者提供交通信息，成为当务之急。交通数据分析的发展趋势正如TDWI大数据分析报告指出的，由常规分析转向深度分析，如图1所示。

大数据在智慧城市建设中的应用案例

大数据在智慧城市建设中的应用案例来源：数据观时间：2015-09-25 16:20:22 作者：当前，全球范围内城市化进程不断推进。随着互联网和信息化的发展，在云平台、大数据和物联网等技术的支持下，率先在美国“智慧星球”概念下诞生的“智慧城市”，逐渐成为当今世界各国城市建设的发展趋势和选择。一、国外案例自21世纪初期，美国、英国、德国、荷兰、日本、新加坡、韩国等先一步开展了智慧城市的实践，诞生了许多经典案例。 1. 迪比克美国第一个智慧城市，也是世界第一个智慧城市，它的特点是重视智能化建设。为了保持迪比克市宜居的优势，并且在商业上有更大发展，市政府与IBM 合作，计划利用物联网技术将城市的所有资源数字化并连接起来，含水、电、油、气、交通、公共服务等，进而通过监测、分析和整合各种数据智能化地响应市民的需求，并降低城市的能耗和成本。该市率先完成了水电资源的数据建设，给全市住户和商铺安装数控水电计量器，不仅记录资源使用量，还利用低流量传感器技术预防资源泄漏。仪器记录的数据会及时反映在综合监测平台上，以便进行分析、整合和公开展示。 2. 纽约通过数据挖掘，有效预防了火灾。据统计，纽约大约有100万栋建筑物，平均每年约有3000栋会发生严重的火灾。纽约消防部门将可能导致房屋起火的因素细分为60个，诸如是否是贫穷、低收入家庭的住房，房屋建筑年代是否久远，建筑物是否有电梯等。除去危害性较小的小型独栋别墅或联排别墅，分析

人员通过特定算法，对城市中33万栋需要检验的建筑物单独进行打分，计算火灾危险指数，划分出重点监测和检查对象。目前数据监测项目扩大到2400余项，诸如学校、图书馆等人口密集度高的场所也涵盖了。尽管公众对数据分析和防范措施的有效性之间的关系心存疑虑，但是火灾数量确实下降了。 3. 芝加哥通过“路灯杆装上传感器”，进行城市数据挖掘。在人们的生活里，无处不在的传感器被应用在了芝加哥市的街边灯柱上。通过“灯柱传感器”，可以收集城市路面信息，检测环境数据，如空气质量、光照强度、噪音水平、温度、风速。芝加哥城市信息技术委员会提供的资料表明，“灯柱传感器”不会侵犯个人隐私，它只侦测信号，不记录移动设备的MAC和蓝牙地址。在今后几年“灯柱传感器”将分批安装，全面占领芝加哥市的大小街区，每台传感器设备初次采购和安装调试成本在215～425美元之间，运行后的年平均用电成本约为15美元。该项目得到了思科、英特尔、高通、斑马技术（Zebra Technologies）、摩托罗拉以及施耐德等公司的技术和资金支持。 4. 西雅图利用数据节省电力能源。该市与微软和埃森哲（Accenture）合作了一个试验项目，以减少该地区的能源使用。该项目收集并分析从市区建筑物管理系统中得来的众多数据集，通过预测分析，找出哪里可以减少能源使用，或者根本不需要使用能源。项目的目标是将该地区的电力消耗减少25%。 5. 伦敦利用数据管理交通。在2012年奥运会期间，负责运行伦敦公共交通网络的公共机构“伦敦运输（Transport for London）”，在使用者增加25%的情况下，

大数据分析：智能交通发展的引擎

大数据分析：智能交通发展的引擎 0前言近年来，各国都在关注“大数据”，力图通过扩大其在国内的应用范围，进一步释放数据所蕴含的潜在价值。2012年3月29日，奥巴马政府公布“大数据研发计划”，旨在改进现有人们从海量和复杂的数据中获取知识的能力，从而加速美国在科学与工程领域发明的步伐，增强国家安全，转变现有的教学和学习方式。我国亦于2012年7月22日在北京大学举行“首届中国大数据应用论坛”，主要议题包括大数据的发展趋势、不同场景的大数据应用、云计算与大数据、大数据与商业智能等，旨在共同讨论大数据的应用价值。在2013年4月举行的首届中国国际云计算技术和应用展览会上，工信部软件服务业司司长陈伟表示“大数据，我认为它有四个维度：量大，种类多，发展速度快，最后就是价值复杂，可以说处处是黄金，到处是沙子” [1] 。随着城市的迅速发展，交通拥堵、交通污染日益严重，交通事故频繁发生，这些都是各大城市亟待解决的问题。智能交通成为改善城市交通的关键所在。为此，及时、准确获取交通数据并构建交通数据处理模型是建设智能交通的前提，而这一难题可以通过大数据技术得到解决[2] 。 1大数据概念 Big Data“大数据”是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。在信息技术中，大数据是一个数据集的集合，这个集合是如此大而复杂，以至于它很难通过现有数据库管理工具来进行处理 [3] 从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。包括视频、图片、地理位置信息、传感器数据等等。第三，价值密度低，应用价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。在交通领域，海量的数据主要包括4个类型的数据：传感器数据（位置、温度、压力、图像、速度、RFID等信息）；系统数据（日志、设备记录、MIBs等）；服务数据（收费信息、上网服务及其他信息）；应用数据（生成厂家、能源、交通、性能、兼容性等信息）。交通数据的类型繁多，而且体积巨大[4] 。 2 大数据技术与智能交通 2.1大数据：改变传统交通管理的路径社会经济的快速发展促使城市机动车辆的数量大幅增加。城镇化的加速打破了城市道路系统的均衡状态，传统的交通系统难以满足当前复杂的交通需求，交通堵塞成为棘手问题。用大数据技术可促进交通管理模式的变革。大数据技术的主要特点及其对传统交通的改变集中在以下方面：第一，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。行政区域的划分是国家为了有效统治和管理，而将一个国家划分不同行政区域。这个划分在促进各个行政区域自治的同时，也导致各个地方政府追求各自辖区利益的最大化，而对地方政府之间边界区的交通基础设施建设、过境交通线路等漠不关心。交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题[2] 。第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。我国大部分城市的各类交通运输管理主体分散在不同主管部门，呈现出条块分割的现象。涉及交通的“有关部门”超过10个，每个部门都有自己的信息化系统，但这些数据信息只存在于垂直业务和单一应用中，与邻近业务系统缺乏共通联动。

大数据技术在智能交通中的应用

大数据技术在智能交通中的应用随着社会经济的快速发展，城市车辆也在飞速地增加，传统的交通管制和规划已经不能满足复杂的交通需求，交通拥堵已经影响到了居民的生活质量，加剧了环境污染，降低了城市的运行效率。要解决交通拥堵，必须从根源上找到导致交通拥堵的根源――除了车辆数的剧增外，还有路边车辆乱停乱靠、交通事故的发生以及发生后不能及时救援、清理现场等原因。面对交通拥堵，大力发展公共交通是一种有效手段，但事实上公共交通也存在着资源分配不合理的现象，导致等车时间上、乘车拥挤甚至挤不上车等问题。那如何解决这一系列的问题，最终解决交通拥堵问题，已经引起了我们的思考。大数据技术的发展给我们解决交通中存在的这些问题带来了新的思路。大数据技术的战略性意义在于我们可以快速、准确地获取、挖掘大量的有效的交通数据，构建交通数据处理模型，让交通有秩序的运行。本文中针对大数据技术在交通诱导中的应用、大数据对公共交通的优化、对交通安全的优化等方面进行阐述，并提出了主动式的交通服务模式。 1大数据的概念及应用进展 1.1大数据的概念所谓大数据是指数据量特别巨大，“超出了传统意义上的尺度，

一般的软件工具难于捕捉、存储、管理分析的数据。”这些数据不仅数量大，而且异质、复杂、来源不同、分散于各处。[1]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》[2]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。大数据的特点可以概括为四个“V”：Volume（大量）、Velocity （高速）、Variety（多样）、Veracity（精确）。或者说，其特点有四个层面。第一，数据量巨大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）；第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。 1.2交通领域大数据技术应用进展美国西北大学的交通研究中心主任Hani Mahmassani2012年11月在芝加哥的Teradata Big Analytics研讨会上作了题为“大数据分析在出行和交通的应用（Travel & Transportation：Big Data Analytics）”的演讲，讨论了利用海量实时数据增强对交通系统状态的分析和预测能力，从而提高用户体验和交通系统运营效率，创新交通服务，供应链可视化等应用。

智能交通施工方案

大数据对智能交通的意义

大数据对智能交通的意义公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-

随着我国汽车保有量在近年来急剧增加，交通拥堵、交通污染日益严重，交通事故频繁发生，这些都成为了各大城市亟待解决的交通管理问题。智能交通成为改善城市交通的关键所在。为此，及时、准确获取交通数据并构建交通数据处理模型是建设智能交通的前提，而这一难题可以通过大数据技术得到解决。智能交通需求与大数据契合智能交通整体框架主要包括物理感知层、软件应用平台及分析预测及优化管理的应用。其中物理感知层主要是对交通状况和交通数据的感知采集；软件应用平台是将各感知终端的信息进行整合、转换处理，以支撑分析预警与优化管理的应用系统建设；分析预测及优化管理应用主要包括交通规划、交通监控、智能诱导、智能停车等应用系统。系统利用先进的视频监控、智能识别和信息技术手段，增加可管理空间、时间和范围，不断提升管理广度、深度和精细度。整个系统由信息综合应用平台、信号控制系统、视频监控系统、智能卡口系统、电子警察系统、信息采集系统、信息发布系统等组成。以达到四方面的目标：提高通行能力、减少交通事故、打击违章事件、出行信息服务。在各城市建设智慧交通的过程中，将产生越来越多的视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等数据，每天产生的数据量可以达到PB级别，并且呈现指数级增长。大数据用于智能交通的积极意义

第一，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题。第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系，通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合，构建公共交通信息集成利用模式，发挥整体性交通功能，这样才能发现新价值，带来新机会。例如气象、交通、保险部门的数据结合起来，可高效率地研究交通领域防灾减灾;IC卡数据结合抽样调查，能更快捷、更精确测得城市交通流分布状况。第三，大数据的智能性能较好的配置交通资源。通过对大数据的分析处理，可以辅助交通管理制定出较好的统筹与协调解决方案。一方面减少各个交通部门运营的人力和物力，另一方面可有些提升道理交通资源的合理利用。如根据大数据结果确定多模式地面公交网络高效配置和客流组织方案，多层次地面公交主干网络绿波通行控制以及交通信号自适应控制。第四，大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平。在对各个部门的数据进行准确提炼和构建合适的交通预测模型后，可以有效模拟交通未来运行状态，验证技术方案的可行性。而在实时交通预测领域，大数据的快速信息处理能力，对于车辆碰撞、车辆换道、驾驶员行为状态检测等实时预测也有非常高的可靠性。