大数据技术在智慧交通中的应用
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大数据技术在智慧交通中的应用
作者：刘洋
来源：《电子技术与软件工程》2018年第06期
摘要随着互联网和大数据时代的到来，城市交通问题的解决方式有了新的思路，通过大
数据技术可以有效的缓解城市交通的拥挤，改进智慧交通的服务，有助于推进我国城市交通运输的智能化，本文剖析了互联网技术和大数据在智慧交通中的实际应用情况，讨论了大数据技术为更好的服务智慧交通做出的调整，并在最后对大数据应用在智慧交通的新模式进行了探讨。
【关键词】智慧交通大数据
1 国内外研究现状
随着数字时代的浪潮，各行各业都积极采纳和应用数字化技术，交通方便也不例外，国内外相关研究人员对如何高效结合大数据技术和智慧交通开展大量研究。Lathia N等的研究中利用对地铁流动的刷卡次数进行数据收集，以此推测各地铁站具体的上下车时间，进而引导地铁乘客进行出行时间的选择，最优化地铁乘客花在公共交通上的时间。Ceapa I等人通过地铁出行数据的统计对每个地铁站的拥堵情况进行了估计，为乘客提供优质便利的乘车条件。在其他交通服务中，Yuan J等通过其团队设计的T-Drive系统能够通过出租车的导航数据获得即时路况，对该城市交通进行分析，及时的为驾驶者提供最优的行驶路线。
在智慧交通领域，大数据技术的主要应用在以下三方面：交通疏导、交通服务和物流调配。我国很多城市都在逐渐的建立基于大数据技术的智慧交通服务，一些建成的有昆山智能公交以及镇江智能公交。在欧美等发达国家的主要城市，以城市交通提供的详实交通数据为基础建立智慧交通，其中英国的智慧交通最为典型，其大数据智慧交通使城市拥挤问题得到了有效的缓解。此外，在货运交通方面，宁波政府和IBM -起建立了宁波智慧物流系统，该系统能有效监测物流供应中的各个环节，极大避免了失误的产生。
2 智慧交通对大数据技术的新要求
智慧交通就是智能和智慧化各种交通问题，让交通体系能够提前预测事故并解决事故的功能，最大程度的满足客运和货运要求，使资源分配效率最大化。但是，现阶段的智慧交通研究都只是采用大数据技术优化了行驶路线，最小化了行驶路线，对于城市交通实况预报、不同乘客的出行需求、货运的安全稳定性等缺乏思考。
2.1 交通引导的方式应从被动滞后向主动即时方向转变
目前阶段城市的车辆对空间占有率趋向于饱和状态，导致异常的交通拥堵，严重影响了城市居民的正常出行。此外，交通行业的数据不仅有着4V优势即：Velocity高速性、Volume规
【8A版】大数据智慧旅游案例分析
大数据智慧旅游案例分析 来源：数据观时间：2016-03-0711:57:38作者： 随着“互联网+”被写入政府工作报告、国家旅游局局长李金早对于“旅游+”发展战略的提出，酝酿多年的“互联网+”和“大数据思维”以“旅游+大数据”的智慧旅游形式开始在全国范围内推进，并逐渐在一些地区形成了“政府主导、企业运作、产业化推进”的发展模式。大数据智慧旅游服务具有充分收集、分析、整合大数据，以调配旅游服务资源的功能。旅游业相关主体依据搜集到的游客消费动向、旅游资源状况、自然环境变化等数据进行量化分析，并及时调整、制定相应的策略，可为游客提供更好的服务。 收集、分析、整合大数据
小编觉得大数据智慧旅在需要搜集到的游客消费动向、通讯数据，互联网数据，自然环境变化等数据进行量化分析的同时，也会用大数据理念重新审视一些东西。例如： 以大数据理念重新审视公共WIFI：可以获取游客的手机号码，可以针对游客进行线上市场调研问卷，可以推送旅游APP资讯。免费WIFI服务不再只是一个营销卖点;以大数据理念重新审视一卡通：可以将旅游一卡通服务看做是最直接获得旅游消费清单的工具，一种便捷的游客旅游消费轨迹数据采集方式。而不只是促销手段;以大数据理念重新审视旅游手机应用：它是游客信息关注行为、游客旅行轨迹数据采集平台和进行游客满意度调研与促进反馈的途径之一。而不仅仅是传统智慧旅游倡导的为游客导游、导览、导购、导航服务的移动终端;以大数据理念重新审视旅游资讯网，高效的消费者旅游信息关注数据采集、高效的旅游网络营销效果评估工具、智慧化的旅游信息服务提供平台。而传统意义上的旅游资讯网是旅游目的地品牌形象，旅游信息服务平台。
城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用
《城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用 日前，中国信息通信研究院正式发布《城市大数据平台白皮书》，阐述了城市大数据的概念和内涵，分析了建设城市大数据平台对于破解智慧城市建设难题的意义，并介绍了我国城市大数据平台的发展现状。 同时，白皮书还提出了城市大数据平台的通用技术架构，梳理了城市大数据平台的运营模式，并就城市大数据平台发展给出了相应的建议。 什么是城市大数据? 随着数据处理技术的不断进步，人们对于数据应用的意识不断提高，人们生活和各行业运行产生的数据呈现爆发式增长，形成了城市大数据。 城市大数据是指城市运转过程中产生或获得的数据，及其与信息采集、处理、利用、交流能力有关的活动要素构成的有机系统，是国民经济和社会发展的重要战略资源。用简单、易于理解的公式可以表达为：城市大数据=城市数据+大数据技术+城市职能。 城市大数据的数据资源来源丰富多样，广泛存在于经济、社会各个领域和部门，是政务、行业、企业等各类数据的总和。同时，城市大数据的异构特征显著，数据类型丰富、数量大、速度增长快、处理速度和实时性要求高，且具有跨部门、跨行业流动的特征。 按照数据源和数据权属不同，城市大数据可以分为政务大数据、产业大数据和社会公益大数据。政务大数据指的是政务部门在履行职责过程中制作或获取的，以一定形式记录、保存的文件、资料、图表和数据等各类信息资源。产业大数据指的是在经济发展中产生的相关数据，包括工业数据、服务业数据等。 此外，还有一些社会公益大数据。当前，城市大数据多数为政务大数据和产业大数据，所以城市大数据的主要推动者应为一个城市的政府和相关的具有一定数据规模的企业。
为保障城市运转的安全高效，智慧城市建设需要对海量的数据资源进行收集、整合、存储与分析，并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术实现资源的合理配置。因此，城市大数据是实现城市智慧化的关键支撑，是推动“政通、惠民、兴业”的重要引擎。 新型智慧城市发展面临挑战 数据驱动的新型智慧城市发展面临诸多问题。白皮书认为，虽然当前各级地方政府和企业都在积极探索智慧城市建设，但仍存在着特色不明、体验不佳、共享不足等问题。究其根源在于，未能实现城市大数据资源与城市业务的良好融合。 具体而言，挑战包括三个方面：一是信息系统烟囱林立，阻碍数据共享;二是数据治理普遍薄弱，价值大打折扣;三是数据管理水平不一，缺乏整体联动。 如何应对新型智慧城市建设中的困难和挑战?白皮书认为城市大数据平台的建设能够发挥积极作用，具体表现在三个方面。 一、通过数据汇集加速信息资源整合应用 第一，城市大数据平台建立了数据治理的统一标准，提高数据管理效率。通过统一标准，避免数据混乱冲突、一数多源等问题。通过集中处理，延长数据的“有效期”，快速挖掘出多角度的数据属性以供分析应用。 通过质量管理，及时发现并解决数据质量参差不齐、数据冗余、数据缺值等问题。 第二，城市大数据平台规范了数据在各业务系统间的共享流通，促进数据价值充分释放。通过统筹管理，消除信息资源在各部门内的“私有化”和各部门之间的相互制约，增强数据共享的意识，提高数据开放的动力。通过有效整合，提高数据资源的利用水平。 二、通过精准分析提升政府公共服务水平 在交通领域，通过卫星分析和开放云平台等实时流量监测，感知交通路况，帮助市民优化出行方案;在平安城市领域，通过行为轨迹、社会关系、社会舆情等集中监控和分析，为公安部门指挥决策、情报研判提供有力支持。 在政务服务领域，依托统一的互联网电子政务数据服务平台，实现“数据多走路，群众少跑腿”;在医疗健康领域，通过健康档案、电子病历等数据互通，既能提升医疗服务质量，也能及时监测疫情，降低市民医疗风险。 三、通过数据开放助推城市数字经济发展 开放共享的大数据平台，将推动政企数据双向对接，激发社会力量参与城市建设。一方面，企业可获取更多的城市数据，挖掘商业价值，提升自身业务水平。
大数据智慧旅游案例分析
大数据智慧旅游案例分析 来源：时间：2016-03-07 11:57:38作者： 随着“互联网+”被写入政府工作报告、国家旅游局局长李金早对于“旅游+” 发展战略的提出，酝酿多年的“互联网+”和“大数据思维”以“旅游+大数据”的智慧旅游形式开始在全国范围内推进，并逐渐在一些地区形成了“政府主导、企业运作、产业化推进”的发展模式。大数据智慧旅游服务具有充分收集、分析、整合 大数据，以调配旅游服务资源的功能。旅游业相关主体依据搜集到的游客消费 动向、旅游资源状况、自然环境变化等数据进行量化分析，并及时调整、制定 相应的策略，可为游客提供更好的服务。 收集、分析、整合大数据 小编觉得大数据智慧旅在需要搜集到的游客消费动向、通讯数据，互联网 数据，自然环境变化等数据进行量化分析的同时，也会用大数据理念重新审视一些东西。例如： 以大数据理念重新审视公共WIFI：可以获取游客的手机号码，可以针对游 客进行线上市场调研问卷，可以推送旅游APP资讯。免费WIFI服务不再只是一个营销卖点;以大数据理念重新审视一卡通：可以将旅游一卡通服务看做是最直接获得旅游消费清单的工具，一种便捷的游客旅游消费轨迹数据采集方式。而 不只是促销手段;以大数据理念重新审视旅游手机应用：它是游客信息关注行为、 游客旅行轨迹数据采集平台和进行游客满意度调研与促进反馈的途径之一。而 不仅仅是传统智慧旅游倡导的为游客导游、导览、导购、导航服务的移动终端; 以大数据理念重新审视旅游资讯网，高效的消费者旅游信息关注数据采集、高 效的旅游网络营销效果评估工具、智慧化的旅游信息服务提供平台。而传统意 义上的旅游资讯网是旅游目的地品牌形象，旅游信息服务平台。 旅游资讯网只能宣传推广旅游目的地;以大数据理念重新审视旅游呼叫中心，高效的游客需求数据采集工具、高效的旅游CRM维护平台、高效的旅游新产品
智慧城市及大数据技术的应用
智慧城市及大数据技术的应用 摘要：在智慧城市的发展中，大数据技术为城市规划提供了更多的数据资源他，通过先进的大数据技术为城市建设进行数据收集和分析处理，参考数据内容对城市进行合理的规划和建设，同时满足城市的发展要求，使智慧城市的规划建设水平提升。基于此，本文主要分析了大数据技术在智慧城市管理中的价值及应用。 关键词：大数据；智慧城市管理；应用 引言 智慧城市的建设与推广可以为人们提供更加舒适、愉悦、有活力的城市形态。而大数据技术的应用不仅可以加快智慧城市的建设速度，实现城市管理的智能化，还可以创新智慧城市管理模式，实现智慧城市的网络化管理、精细化管理以及信息化管理。 1大数据概述 1.1大数据概念 大数据技术又叫做巨量技术，在应用中难以使用一般的软件进行信息处理，大数据有较多的种类，在处理的速度上有着较高的要求。使用随机的数据难以对大数据进行处理，同时应利用数据库技术等进行处理，使数据能够得到高效的处理。在处理海量数据的时候，对数据进行处理的时候需要使用预测模型技术和关联规则挖掘技术等。大数据在应用中的算法比较简便，通过网络技术和智能传
感器技术的应用，使大数据对城市的运行情况进行全面的监控，还可以对空间的情况进行了解，使城市的数据获取和处理效率提升，同时在数据的使用中具有较强的智能化特点[1]。 1.2大数据在智慧城市规划中的优势 大数据智慧城市规划中具有较多的优势，包括：大数据技术使城市规划有了更多的信息数据，能够提供丰富的资源，并且涉及到了多个行业之中的数据信息，范围比较广，例如交通行业等，使城市的规划有更完善的条件，同时大数据技术可以使城市测绘的准确性提升，使规划顺利进行。其次，在城市的规划中，需要大量的数据支持，同时通过数据进行存储，使城市的规划建设有更多的数据资源，并且提供海量数据平台，使数据的丢失问题得到有效的解决。在智慧城市规划中，大数据技术能够将数据孤立的问题排除，使数据之间的联系性加强，同时实现了数据的开放性，提升了数据的服务水平，使数据能在城市规划中发挥出重要的作用，保证了规划建设的质量。 2智慧城市管理中常用的大数据技术分析 由于智慧城市中的数据具有一定的复杂性与多源性，要想保证智慧城市中各种数据的应用效率，并将之转换成优质的数据资产，就必须要对这些数据进行科学合理的管理与处理[2]。 2.1大数据采集技术 大数据采集技术指的是对物联网、互联网以及各大机构信息系统网中的数据进行提取、转换以及加载的技术，可以为智慧城市管
分析大数据时代下发展智慧旅游的必要性和模式 钱成军
分析大数据时代下发展智慧旅游的必要性和模式钱成军 发表时间：2018-05-24T17:19:58.650Z 来源：《基层建设》2018年第7期作者：钱成军 [导读] 摘要：旅游业是一个信息依存度高、综合性极强的产业。 浙江浙大中控信息技术有限公司浙江省杭州市 310000 摘要：旅游业是一个信息依存度高、综合性极强的产业。属于信息密集型的产业。社会在不断地向前发展，信息化技术不断完善，近些年移动互联网技术、大数据分析、云计算等技术水平不断提升并扩大应用范围，促进了旅游业的信息交流与信息共享、经营监督管理和消费模式等进行信息化的改革。大数据背景下，旅游行业应该充分的应用时代技术，把先进的智能数据技术融入到旅游行业的各个环节，使旅游基础信息与旅游基础设施架构更加完善。 关键词：大数据时代；智慧旅游；必要性和模式 1大数据时代下发展智慧旅游的必要性 1.1发展智慧旅游是旅游行业内部发展的需要 内部矛盾：一是旅游市场的空间巨大，但行业竞争日趋激烈；二是行业整合并购加剧，面临重新洗牌；三是OTA（旅游电子商务行业）价格战不断，行业利润缩水；四是线上线下融合的不断加剧；五是旅游平台开放程度的日益加大。 1.2发展智慧旅游是外部旅游市场发展的需要 外部威胁：一是旅游需求旺盛，且需求呈多元化的趋势；二是手机端购物成为当今社会主流的消费方式；三是互联网社交需求的骤增；四是小众游、品质游、周边游的盛行。 1.3发展智慧旅游是全域旅游发展的需要 2016年，我国提出中国旅游要从“景点旅游”转变到“全域旅游”。在一定区域内将旅游业作为支柱产业，通过对该区域内经济社会资源特别是旅游资源进行全方位的优化提升，实现区域资源的有机整合、产业融合发展、社会共建共享，实现利用旅游业带动和促进经济社会协调发展的一种新的区域协调发展理念和模式。实现智慧旅游便是实现全域旅游的有力支点。智慧旅游使用的信息化、智能化、数据化工具，可以有效实现全域范围内旅游信息和旅游资源的整合与共享。在这些政策和因素的影响下，传统的旅游业已经倍感压力和焦虑，因此进行智慧旅游的变革是我国旅游业发展的必然趋势。 2“大数据”背景时代 世界著名咨询公司麦肯锡最早提出了“大数据”时代到来。让我们先来了解一下“大数据”的概念：在互联网公司日常的运营活动中，所产生和累积的用户的一些行业数据。这些数据具有庞大的规模，G或者T都无法对其进行衡量。“互联网上一天”的观察数据显示：在普通的一天中，互联网所产生的信息可以将1.68亿张DVD光盘刻满；2940亿封电子邮件往来；超过200万个互联网社区帖子等等。麦肯锡的观点是：在未来社会中，每个行业与其业务职能领域都将被数据所渗透。人类会对这大量的数据进行整理及运用，而我们的旅游业也可以根据大数据对旅游客户进行行业模式预测，进而对他们做出合理准确的旅游方案。它必将使旅游业的生产率得到有效增长。 3智慧旅游在中国的发展 3.1智慧旅游 运用互联网、移动云计算等先进的技术，对旅游相关信息进行主动感知，而且可以对旅游计划进行及时的安排与调整。这就是智慧旅游。通俗的讲，就是让网络与游客间可以进行实时的互动，让旅客的行程可以点点手指，即可完成。旅游营销、旅游服务与旅游管理是智慧旅游中“智慧”的主要体现。 （二）“互联网+旅游”与智慧旅游的不同之处 “互联网+旅游”是现代旅游发展的一种新的模式。比如，互联网+旅游景区、互联网+旅行社、互联网+导游等。“互联网+旅游”的景区能够达到与游客随时进行沟通的目的，利用图片、声音、影像和文字等等，以动态方式提供信息给游客。景区利用网络进行营销还能降低营销成本，这样也可以让游客获得更多实惠。但是这样，是不是就是智慧旅游的全部了呢？答案显然不是。仅“互联网+旅游”的确是智慧旅游中的一项内容，但还包括其他一些内容和项目。智慧旅游通过“互联网+”方面来体现与实现只是其中的一个方面，各种终端信息化、智能化、数字化、自动化的技术与设备都可以体现智慧旅游。例如：（1）智慧导游。在合肥野生动物园，其为游客提“供贴身导游服务”。即游客手机下载“小鹿智游”APP，找到“合肥野生动物园”景区，当游客进入每个场馆时，就会有这个馆的详细讲解。让初次到园的游客能更好的了解景点。（2）智慧旅游卡。吉林市开通了此项目，游客凭卡到旅游景点，就可以享受吃饭、住酒店、休闲购物等方面的优惠政策。（3）智慧交通工具。外地游客到北京旅游，无须办卡，只要通过支付宝或者微信（也可以下载对应的APP）扫描二维码就可以实现直接租借自行车或者汽车。 4大数据时代下发展智慧旅游的模式 4.1智慧化的手段 通过这些手段做到上控资源，中控产品和大数据，下控客源，体现产品为核心、服务为本质的旅游概念。比如，线上完成交易，线下消费体验这种双向融合的O2O模式，它的核心特征如下。第一，通过信息技术来改造传统行业，利用线上平台整合线下资源，引导和带动线下消费，从而提升旅游行业的效率和价值。第二，准确掌握用户的消费行为，充分发挥大数据的作用，用智慧的手段来改变旅游行业生产、销售和营销的方式。第三，将传统旅行社生产销售模式与现代电子商务模式结合，成为促成双方合作和转型的机遇，使两种模式的优势特点得以有效发挥。 4.2平台化的管理 通过平台使传统的行业进行转型，供应商、分销商不断增多，资源不断整合，管理的在线化、平台化更加突显。例如，“互联网+旅游”方式就是通过利用互联网平台这种手段，将传统旅游行业与高新的信息通讯技术相融合，推动旅游产业转型升级，创造出新产品、新业务、新模式的方法，从而构建连接一切的新生态。 4.3社会化的营销 以代理人为营销主体，以移动端为宣传载体，以分享体为营销手段，以高扣点为促销核心的全新病毒营销模式。例如，智慧旅行OTS
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
智慧交通大数据可视化管理平台建设方案
智慧交通大数据可视化管理平台建设方案 “智慧交通大数据可视化与虚拟仿真突发事件应对管理决策服务平台”是一个针对交通管控单位的综合型辅助管理决策服务平台和三维仿真突发事件应对系统，系统以实际的交通设备和运输能力分布为基础，运用虚拟现实技术、3DGIS技术、大数据可视化技术，搭建包含市政道路、城际高速路、铁路线、外环线核心区、航空、隧道施工、公路桥梁、车辆在内的全部大城市交通数据可视化三维仿真管理体系，并在完成三维虚拟城市和大城市数据融合的基础上，使人、航空、车、路和交通设备之间的关联以可视化方法展现，为完成实时、精确、安全、环保节能、高效可靠的大交通出示可视化的三维仿真突发事件应对解决方法。 交通大数据可视化紧急模拟仿真系统是运用虚拟现实技术搭建的三维交通模拟仿真服务平台，将包含大城市生态资源、社会资源、基础设施建设、人口数量、经济发展等在内的多种数据以可视化的方式有机结合，完成多部门、多种类数据结合和数据共享，进而为多种可视化运用和交通突发事件应对出示高效率的一站式服务平台，包含：应急指挥、城管执法、信息安全、生态环境保护、智能化交通、基础设施建设等行业展开管理决策适用，从而完成大交通智慧式管控和运作。 一、数据结合与数据共享 系统可结合不同种类、不同文件格式和不同管控部门的数据，并以可视化的方式展开集
中或归类显示信息，工作部门能够即时多方位地操控大城市综合性趋势。包含：市政工程、公安、交通、电力工程、商业服务等多行业数据，如：不同资源的遍布数据、统计分析数据、监控摄像头收集界面等等。 服务平台集成了自然地理空间数据系统、交通管控系统、突发事件应对系统，如：高速收费站、视频监控系统、交通数据信号操纵系统、交通流检验系统、交通数据采集系统、车辆导航定位系统等多种交通数据，并完成各业务流程系统数据的数据共享，能为交通应急指挥和管理决策出示综合型数据支撑。另外，系统支持融合各地道路、高速、路轨交通、港航、运输等制造行业部门现有系统资源，完成多部门数据的数据共享。 二、三维空间自然环境可视化模拟仿真 选用三维仿真技术搭建三维交通互联网，包含：航空、铁路、航运、长途大巴、高速路、道路、公路桥梁、隧道、地铁、轻轨、公交车、的士、停车场、轮渡、交通标识等多种交通系统设备，并能使人、车、路在特定的地区内以数据驱动器的方法展开动态性展现，进而搭建真实交通模拟仿真可视化自然环境，为完成绿色智慧交通和突发事件应对出示三维空间基础。
智慧城市中的大数据挖掘与应用
智慧城市中的大数据挖掘与应用 数字城市技术把基础地理数据、正射影像、街景景象数据、全景影像数据、三维模型数据结合在一起，在政务网上，通过注册可以进行服务共享，在公共平台、互联网、公网上，通过二次开发可以提供各种交通、导航、旅游、文物、购物等服务系统。物联网能够实现人与人、人与机器、机器与机器的互联互通，实现智慧城市的各种应用。 智慧城市中的大数据挖掘与应用 智慧城市蕴含大数据 城市是生存繁衍最好的地方，城市是社会交往的地方，是文化享受的地方，按照城市的职能，我们让它智能化，比如智慧安防、智慧环保、智慧能源、智慧城管、智慧养老、智慧国土规划、智慧社区、智慧家居都是让人有更好的环境来生存繁衍。在经济发展方面，可以推动智慧制造、工业互联网、物联网。在文化
享受方面，可以考虑智慧户外流媒体、智慧教育、智慧旅游等等。在社会交往方面，有智慧交通、购物、社会综合管理。 在智慧城市的建设和应用中，将产生从TB到PB级越来越多的数据，从而进入大数据时代。2011年，Science专刊指出大数据时代已经到来，美国工程院院士也指出大数据可以让我们实现海量数据在预测、建模、可视化和发现新规律等方面应用的时代就要到来，奥巴马总统宣布美国政府正式启动大数据研究发展计划，奥巴马认为大数据就是未来世界的“石油”，这个计划要超过以前提出的“信息高速公路计划”，智慧城市建设的潮流已经到来。 空间数据方面，空间的传感器资源，美国有185颗卫星，中国有91颗卫星，到2020年中国将有200多颗卫星，卫星每天往回传输的数据可以达到PB级，空间数据资源、处理资源、空间信息资源、地学知识库资源，这些资源都可以传到网上，通过可视化的服务，利用云计算环境，包括计算资源、网络资源和存储资源，来保证服务质量。 “天地图”挖掘海量数据 为了充分研究这些海量空间大数据，我们研发了一个软件，叫做“天地图”，“天地图”的数据已经超过了TB级，目前已经超过100TB。利用“4+1”倾斜相机城市三维模型，贵阳做了很多三维建模工作。通过大数据，我们可以监测上海的地表下沉问题，把雷达数据放在一起，进行数据分析和挖掘，自动地、随时地检测地表下沉，不同地区的下沉速度不同，上海大概每年下沉20毫米，远郊区和市中心都在下沉。我们的检测结果同上海市国土局对比，精度可以达到3.9毫米和2.5毫米。我们已经对上海、苏州、天津、广州等很多大城市进行了自动检测。我们还监测了三峡，将来还要监测高铁。
智慧旅游大数据系统监管方案
智慧旅游大数据行业监管平台 一、需求分析 近年来，以信息化为代表的科技进步以及现代商业模式的创新，将直接推动旅游业转型升级。随着信息技术和知识经济的发展，用现代化的新技术、新装备改造和提升旅游业，正在成为新时期旅游业发展的新趋势。今后一段时期，信息技术将会更加广泛地运用到旅游业发展的方方面面。 该系统通过采集汇总客户相关数据，综合分析景区旅游游客来源及行程轨迹 特征，并实时统计游客流量信息，进而分析出游客来源，景区热度排名等相关数据；同时通过景区景点系统，并设置游客上限阈值，实现景区景点客流量实时监控预警机制，对景区管理做出调度决策提供实时数据依据； 二、解决方案描述 智慧旅游监管系统主要包含以下几项功能：景区大数据分析、视频会议调度、景区出入口视频监管。 2.1 大数据分析 2.1.1今日一览 用户成功登陆后显示的即是该功能，它从归属地及时间两个维度展示了今日 与昨日客流量对比图标，详细展示了流量趋势。 若选择只查看某一条折线数据，可点击图标下方的时间标识按钮进行选择。 通过点击今日一览折线图中的某一点可跳转至历史数据查询页面，可选择日期进行对比查询。 2.1.2本周一览 该功能从归属地及时间两个维度展示了本周与上周客流量环比图标，显示展示了流量趋势。 2.1.3本月一览
该功能从归属地及时间两个维度展示本月与上月客流量环比图标，详细展示了流量趋势。点击本月一览中折线图中的某一点可跳转至自定义查询页面。 2.2本日客源 该功能从归属地的维度对客流数据进行分析统计，主要对今天实时客源进行 人数统计，数据以及归属地来进行分配，此功能主要让使用者对客源的人口区域 分布有直观的感受。 点击某一省的块状图可跳转下钻至相应省下属的地市柱状图，其中山东省可以下钻至街道，其他省份可下钻至地市。 2.3游客归属地 该功能从归属地的维度对流量数据进行分析统计；此功能主要将游客总入园 人数以饼图方式进行显示，让园区管理员有很直观的感受。 对于查询的结果还可以做导出处理。 2.4本日客流 本日客流分析主要是今天实时客流量的曲线趋势图分析，让景区管理员对景 区实时人流量的趋势进行有非常直观的了解。可按小时查看图表统计。 2.5本周客流 本周客流分析主要是本周实时客流量的曲线趋势图分析，让景区管理员对景 区本周实时人流量的趋势进行有非常直观的了解。 2.6本月客流 本月客流分析主要是本月实时客流量的曲线趋势图分析，让景区管理对景区 本月实时人流量的趋势有非常直观的了解。 2.7自定义查询 自定义查询分析主要是客流数据的统一对比查询分析，让用户可以自由的选 择任意时期进行对比查询。此功能实现了分时段的比较。灵活性很大。 2.8区域实时监控 景区实时监控分析主要实时显示各景点的人数，以及占景区总人数的统计分析。 2.9热力图 热力图分析主要以颜色来对基站所覆盖范围的游客密度进行标注，由蓝到红，
大数据技术在智慧城市中的应用
大数据技术在智慧城市中的应用 邹国伟中国电信股份有限公司上海研究院 成建波中国电信股份有限公司上海研究院物联网专业室主任 摘要现阶段，各地正积极推动智慧城市建设。智慧城市的特征包括信息共享、系统协同以 及智能响应。为实现上述特征，城市各类信息需要汇聚集中，综合处理，实现有效利用。然而城市中 的数据具有多源、异构和海量的特征，传统的信息处理技术在面对这类数据时显得力不从心。大数 据及相关技术却能有效地解决这些问题。本文介绍了大数据相关技术及其在智慧城市中的应用。 关键词智慧城市大数据应用 1 引言 智慧城市充分利用物联网、云计算、宽带网络等 先进的信息通信技术，实现对城市运行的全面感知、 数据融合、智能决策，并通过城市各个信息系统间的 互联互通、信息共享和协同运作，整合与优化各种城 市资源，提高城市运行管理和服务水平，改善市民生 活和生态环境，提高经济发展的质量和产业竞争力， 实现城市科学、可持续发展。 我国正处在大力发展工业化和信息化的关键时 期，产业经济实力和信息化程度已经具备发展和建设 “智慧城市”的基础条件。事实上，新型工业化、新型城 镇化进程也客观地要求进行“智慧城市”建设。目前， 我国的北京、上海、广州、南京、杭州、宁波等诸多城市 先后提出建设“智慧城市”和智慧行业应用工程。 按维基百科定义，大数据泛指在一定时间内无法 用常规软件工具对内容进行抓取、管理和处理的数据 集合，普遍认为大数据具有 4V 特征，即 Volume、 Velocity、Variety、Value。Volume 指容量大，从 TB 级到 PB 级；Velocity 指数据增长速度快和处理速度要求 快；Variety 指数据类型丰富，包括结构化数据和非结 构化数据；Value 指价值密度低，即海量数据中有价值 的数据占比小。大数据的简单算法比小数据的复杂算 法更有效。不是随机样本，而是全体数据；不是精确 性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。 用于整合、处理、管理和分析大数据的关键技术 主要包括 BigTable、商业智能、云计算、Cassandra、数据仓库、数据集市、分布式系统、Dynamo、GFS、 Hadoop、HBase、MapReduce、Mashup、元数据、非关系 型数据库、关系型数据库、R 语言、结构化数据、非结 构化数据、半结构化数据、SQL、流处理、可视化技术
智慧交通综合管控平台建设方案 智慧交通大数据平台解决方案 智慧交通整体解决方案
智慧交通大数据平台建设方案智慧交通综合管控平台设计方案 1
目录 第1章、前言 (9) 第2章、总体设计 (10) 2.1、系统概述 (10) 2.2、系统设计原则 (12) 2.3、系统框架 (13) 第3章、交通大数据采集子系统 (18) 3.1、前端采集技术 (18) 3.2、数据共享和交换平台 (20) 3.3、框架支撑平台 (20) 3.3.1、基础网络服务平台 (21) 3.3.2、共享内存数据库 (27) 3.3.3、消息组件 (37) 3.3.4、日志管理 (40) 3.3.5、系统预警及系统告警与状态管理 (42) 3.3.6、一致性哈希分发 (43) 第4章、大数据资源整合存储子系统 (54) 4.1、基础交通数据 (54) 4.1.1、城市路网数据 (55) 4.1.2、公交线路数据 (101) 4.1.3、公交车辆数据 (103) 2
4.1.4、长途客运车数据 (104) 4.1.5、出租车数据 (107) 4.1.6、危化品车数据 (108) 4.1.7、共享单车数据 (109) 4.1.8、火车客运数据 (110) 4.1.9、民航客运数据 (113) 4.1.10、交通资产数据 (115) 4.1.11、出行需求数据 (116) 4.1.12、公路费用数据 (120) 4.1.13、气象数据 (121) 4.1.14、监控设备数据 (122) 4.1.15、追逃车辆数据 (123) 4.2、实时采集数据 (123) 4.3、实时计算数据 (123) 4.3.1、城市交通运行数据 (124) 4.3.2、公交车实时位置数据 (127) 4.3.3、公交（地铁）卡刷卡数据 (128) 4.3.4、长途客车实时数据 (129) 4.3.5、出租车实时数据 (129) 4.3.6、危化品车实时数据 (130) 4.3.7、共享单车实时数据 (131) 4.3.8、路口通行量 (132) 4.3.9、套牌嫌疑车数据 (132) 3
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
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，全球围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、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
关于大数据在智慧旅游管理中的应用
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/f84188653.html, 关于大数据在智慧旅游管理中的应用 作者：董思远 来源：《现代营销·理论》2020年第01期 摘要：随着社会经济的进一步发展，大数据时代也随之而来，与此同时，也为我国各行各业的发展带来了新的挑战。智慧旅游，即借助云计算、物联网等大数据技术，智能化分析和处理旅游资源、旅游活动以及游客信息，从而制定科学的旅游计划，这一新兴旅游方式，致力于方便旅游部门、景区管理人员工作，同时满足游客多样化的旅游需求，一经推出就广受欢迎。目前，在大数据技术的支持下，智慧旅游发展得如火如荼，但不可忽视的是，如今的智慧旅游发展仍面临不少困境，需广大旅游从业人员予以重视并积极寻求发展突破。 关键词：大数据时代;智慧旅游;发展困境;解决策略 引言 将大数据与旅游管理两者相结合，能够在很大程度上提高智慧旅游管理水平和效率。然而，在实际应用过程中，仍然有很多旅游场地并没有结合自身的实际发展情况做好智慧旅游管理方法创新，使智慧旅游管理发展处于不利地位。 一、大数据概述 有加强科技应用才能进一步推动旅游行业进步，而大数据也是科技发展背景下所产生的技术。通过调查，我们发现大数据主要指具备全新处理模式作为支撑而提高行业综合实力的信息资产，通常以一种多元化的形式出现，能够有效处理庞大的数据资源，具有十分突出的特点。大数据时代背景之下，数据涵盖十分复杂且具有十分明显的优势，能够在合理时间段内进行数据分析、存储以及管理，通过加强大数据应用，能够提高情报的有效性，对海量信息进行管理以及分析。大数据与其他技术相比，所需的成本很低，因此我们能够以较低的成本不断扩大数据来源渠道，最终形成动态性数据管理。从技术角度而言，大数据的筛选方式具有一定的科学性，通过以数据库资源以及云计算处理方式为基础，能够准确地预知数据走向，并针对旅游管理过程中的客流量进行把控和疏导，在了解客戶需求之后，加强旅游资源开发和建设。 二、大数据驱动的新时代智慧旅游发展现状 首先是智慧旅游服务智慧旅游服务包括线上旅游服务和线下旅游服务：线上旅游服务——基本旅游服务项目查询。游客在前往某地旅游之前，可通过旅游网站、景点网站查询旅游地信息，而搜索引擎在接收信息后会快速根据游客输入的关键词分析游客所需服务，做到针对性的信息推送，甚至提供订机票、订房间、定门票等线上服务，帮助游客更好地规划旅途。线下旅游服务——景区导览、导航、讲解服务。传统线下旅游服务大都由人工完成，难以顾及不同游
智慧城市大数据的特征及业务管理
智慧城市大数据的特征及业务管理 随着经济的发展和技术的进步，城市建设呈信息化、智慧化的发展趋势。2013年1月29日，住房和城乡建设部公布了首批90个国家智慧城市试点名单，同时颁布了《国家智慧城市试点暂行管理办法》和《国家智慧城市（区、镇）试点指标体系》，这标志着我国智慧城市发展进入规模推广的阶段。 智慧城市是新一代信息技术支撑下的城市形态。智慧城市基于物联网、云计算、移动互联网等新一代信息技术，令城市生活更加智能、资源利用更加节约、城市管理更加高效，改进服务交付和生活质量，减少对环境的影响，推动城市向低碳化、可持续发展的生态文明城市转型。
智慧城市与大数据的关系 智慧城市的建设架构分为“感、传、知、用”四个组成部分，如图1所示。在感知层，采用视频监控摄像机、射频识别其多种不同设备进行信息采集；在传输层，构建视频专网，实现信息的可靠传输；在认知层，搭建应用支撑平台，提供公共信息接入、信息整合、信息交换等云服务；在应用层，提供动态监控、预测预警、智能分析等功能。感知层由无处不在的末端设备和设施组成，包括具备“内在智能”的传感器、移动终端、视频监控系统、家庭智能设施等和“外在智能”，贴上RFID的各种资产，携带智能终端的个人与车辆等智能化物件，通过各种无限的或有限的长距离或短距离通信网络均可实现互连互通、应用集成，在内网、专网或者互联网环境下，采用适当的信息安全保障机制，提供安全可控乃至个性化的实时在线检测、定位追溯、应急联动、调动智慧、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、决策支持等管理与服务功能，实现“万物”的高效、节能、安全、环保的“管、控、营”一体化。 不同种类、数量众多的末端设备和设施的接入，必然会产生大量的数据。智慧城市的建设和应用离不开大数据做支撑，智慧城市的应用过程实际上就是对数据采集、分析、存储和利用过程。如何从纷繁复杂、不同类型的结构化、非结构化数据中准确无误的提取出有价值的信息，需要IT服务提供商打破行业堡垒，深度挖掘行业应用，使大数据在政府决策、工业经济发展、公共安全、城市应急防控、社会公共服务等方面发挥更大的作用。 智慧城市大数据的特征 智慧城市大数据的特征通常用4个V来概括，即：V olume Variety Value Velocity
大数据对智能交通的意义
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。 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于解决这种困境。 大数据的实时性，使处于静态闲置的数据被处理和需要利用时，即可被智能化利用，使交通运行的更加合理。大数据技术具有较高预测能力，可降低误报和漏报的概率，随时针对交通的动态性给予实时监控。因此，在驾驶者无法预知交通的拥堵可能性时，大数据亦可帮助用户预先了解。 第六，提高交通安全水平。主动安全和应急救援系统的广泛应用有效改善了交通安全状况，而大数据技术的实时性和可预测性则有助于提高交通安全系统的数据处理能力。在驾驶员自动检测方面，驾驶员疲劳视频检测、酒精检测器等车载装置将实时检测驾车者是否处于警觉状态，行为、身体与精神状态是否正常。同时，联合路边探测器检查车辆运行轨迹，大数据技术快速整合各个传感器数据，构建安全模型后综合分析车辆行驶安全性，从而可以有效降低交通事故的可能性。在应急救援方面，大数据以其快速的反应时间和综合的决策模型，为应急决策指挥提供辅助，提高应急救援能力，减少人员伤亡和财产损失。 第七，提供环境监测方式。大数据技术在减轻道路交通堵塞、降低汽车运输对环境的影响等方面有重要的作用。通过建立区域交通排放的监测及预测模型，共享交通运行与环境数据，建立交通运行与环境数据共享试验系统，大数据技术可有效分析交通对环境的影响。同时，分析历史数据，大数据技术能提供降低交通延误和减少排放的交通信号智能化控制的决策依据，建立低排放交通信号控制原型系统与车辆排放环境影响仿真系统。 在当前大数据时代，数据充斥所带来的影响远远超出了企业领域，其不仅能带来商业价值，亦能产生社会价值。随着信息通讯技术的发展，交通运输从数据贫乏的困境转向数据丰富的环境，而面对众多的交通数据，如何从中根据用户需求提取有效数据成为关键所在。但是，大数据技术在智能交通应用领域同样面临着巨大挑战，包括隐私，数据处理硬件设施、数据不完备性、模型有效性等领域，这些都是我们未来继续需要探讨和解决的问题。