智能交通大数据综合服务平台建设数据分中心设计

智能交通大数据综合服务平台建设数据分中心设计

考虑到1市智慧交通数据中心的建设模式，建议1县智慧交通数据中心作为1市智慧交通数据中心的交换子节点之一，负责与其下属相关单位数据的汇聚、集成和交换，同时实现与1市智慧交通数据中心的数据交换。

6.2.1 数据采集与交换平台

数据采集与交换平台负责信息中心的数据存储及维护数据的完整性与一致性。该平台通过对交通内、外部，跨行业、跨部门的基础和业务数据采用统一的数据清理转换工具进行整合处理，建立全局统一的数据资源视图，为交通应用建设提供一个高质量、可靠的数据基础。同时将交通业务数据按照面向分析应用的

方式进行组织和重构，提供灵活的查询分析手段，为各业务系统（出行服务、监管等）和各部门、各级人员提供全面、及时、准确的数据查询、分析和信息发布服务。

6.2.2 数据交换配置

建设1县智慧交通数据交换系统，满足多源信息互补，最大限度的发挥交通宏观调控、交通指挥、动力调配等能力，为出行者、司乘人员提供多种信息服务。该系统的建成有助于共享各部门采集的各类交通信息，进行综合分析和发布，实现信息共享和资源整合。将交通基础设施感知信息、车辆运行信息、人与物出行信息通过各种网络汇聚到信息中心，对数据进行综合分析，将抽象的交通数据转化为可视的交通信息，并利用各种途径，实现对公众、政府、企业的综合交通信息服务。

6.2.3 数据库逻辑架构

智慧交通数据中心按照资源的更新频度、数据结构、访问特点、数据位置等对数据资源进行顶层规划，按照数据用途、功能定位把整个中心的数据划分成三个交通数据库群，分别为基础数据库群、业务数据库群、主题数据库群，逻辑规划

图如下所示。

交通数据平台逻辑规划图

1、基础数据库群

基础数据库是共享程度最高的数据，描述对象或环境的基本信息，为行业管理和信息服务提供基础数据支撑，这类数据具有较低的变化速度，但系统间的共享程度很高。通过对交通行业的信息实体进行归类、抽象，形成交通行业的信息领域，对这些信息领域的数据实体进行数据建模，形成统一的数据模型，消除系统之间的差异。

基础数据库分成：交通参与者、交通工具、交通设施、运输网络、地域、基础地理、行业标准、元数据、系统管理、系统安全、监控告警、容灾备份等几个基础信息域。

2、业务数据库群

业务数据库是交通运输系统信息化应用运行过程中产生的数据，面向不同的

交通应用存放相关的规则、业务、运营数据等，存放系统运行或从外围系统抽取的各层面交通业务数据，对于交通数据平台来说有两个层面的数据:

a、应用整合库

整合交通各领域运营数据，形成按主题分类的面向运营的准实时数据，提供

统一的企业数据视图，主要包括：不可预见性较强的交通突发事件的相关信息；影响交通运行安全的相关环境信息；描述交通流状态的定性定量特征的物理量 (称为交通流参数)的相关信息；道路作为允许机动车通行的地方所应满足的条件以及机动车在道路上应遵守的规则，如: 临时交通管制，施工信息等。

b、应用私有库

由交通数据平台提供存储区，用于存放基于交通数据平台搭建的应用运营数

据，这些数据与其它数据库进行隔离，专用于某个应用，包括面向交通管理部门应用功能，管控平台，路政管理等。

3、主题数据库群

主题数据库来源于业务数据库和基础数据库，采用面向主题的方式，对原始

数据进行分析与挖掘，形成针对某一主题的综合数据库，为综合应用提供数据支撑，支持交通资源数据的统计分析和综合展现，提供对交通资源的分析结果的查询，包括综合分析，决策支持，路网规划分析数据，城市出行分析数据，交通仿真分析数据，城市环境分析主题数据。

6.2.4 数据质量管理

数据质量管理包括管理业务元数据（主要指对IT 系统的数据实体和数据处理的业务化描述，包括业务规则、业务术语、统计口径、信息分类等）、技术元数据（主要指用来描述数据实体和数据处理过程中的技术细节和处理规则，如表结构、ETL 映射关系等）和操作元数据（主要指对项目管理、IT 运维、IT 资源设备等相关信息的描述），通过元数据监控数据的产生、处理、存储、应用、存档各环节的数据质量，确保数据的准确性、完整性和一致性。

6.2.5 交通数据资源分类

1县智慧交通数据中心数据来源复杂、种类繁多，可将数据分为港航数据、公路数据、运管数据、质监数据以及共享数据五大类。如下表所示。

交通数据资源分类

序号数据类别数据项数据来

港口作业区监控数据

水上客运站信息

市港航

水上航线信息

1港航数据水运航班信息局以

2公路数据

国省道视控数据

市公路

局以

及高速高速重要卡口路段监控数

观测站点交通流量

城市外道路基础信息

可变情报板信息

可变情报板位置

公路基础数据

桥梁基础数据

隧道基础数据

公路阻断信息

加油站信息

监控点信息

服务区信息

公路养护动态数据

路政巡查动态数据

易滑坡路段预警等数据维修厂、“两客一危”、出租车监控公交站场、公交及长运车车载出租车、公交车、长运车辆GPS 出租车计价器数据

出租车公司信息

出租车辆信息

出租车驾驶员信息

出租车、公交营运数据

公交车辆信息

公交线路信息

公交站点信息

公交发车信息

公交刷卡数据

长途车站点信息

长途车票务信息

长途车售票点信息

长途车班次信息

维修厂信息

驾校信息

4质监数据交通建设工地视频监控数

市交通交通建设企业信用数据

交通工程造价管理数据

交通工程监理管理数据

5

共享数据

违章信息 交

报警信息 违章缴纳点 停车场信息

城市智能交通系统ITS总体设计

城市智能交通系统ITS总体设计

目录 背景及需求 (3) 形势与背景 (3) 规划定位 (4) 规划目标 (5) 系统总体设计 (8) 城市智能交通总体建设规划 (8) 围绕六大业务核心开展ITS子系统建设 (9) 以人为本开展交通信息交换平台建设 (18)

背景及需求 形势与背景 机动车出行需求不断增加，时间与空间分布模式转变公众机动车出行需求不断增加、时间与空间分布模式转变、交通拥堵范围与程度扩大，需要ITS构建宏观调控手段。 城市化进程加快，交通建设与管理并重 城市化进程加快，交通建设与管理并重，在大规模进行城市交通基础设施建设的同时，需要ITS软环境为城市交通可持续发展提速。 打击多样化交通违法行为，维持交通管理秩序面对日益严峻的交通管理需求，通过开展多种专项整治活动，打击机动车闯红灯、行人闯红灯、机动车斑马线不礼让行人、非法占用公交车道、道路逆行压线等行为，规范出行交通新秩序。 打造绿色交通、节能减排的人居城市 打造绿色交通、节能减排的人居城市，引进先进的IT手段，通过交通物联网等技术，缓解交通拥堵、提高出行效率、减少交通事故、降低交通污染，实现“智慧交通、低碳出行”。 ITS信息服务体系形成新架构 城市交通信息服务，借鉴国外先进经验，提出“智慧交通、低碳出行、感知全程”的公众出行服务理念，全力打造城市ITS信息服务体系新架构。

构建人性化执法服务环境，合理规划勤务信息以人为本，构建人性化执法服务环境，确保道路执勤、执法、现场事故处理等工作的安全、严谨和规范性，并做到“警力跟着警情走”，合理规划勤务信息。 规划定位 强化指挥中心职能，紧密围绕“六大业务核心”开展城市ITS建设 指挥中心智能交通信息平台，作为城市ITS发展的基础，其依托作用是显而易见的。城市ITS建设将依托指挥中心智能交通信息平台，围绕秩序管理、事故管理、路网管理、特勤任务、交通肇事逃逸追捕、城市交通服务这六大业务核心，建设交通运行指挥中心、交通监管指挥中心、城市交通信息管理服务中心；建设/改造15个子系统，即交通固定点监视系统、交通制高点监视系统、交通违法手动抓拍系统、车辆监测及参数采集系统、交通事件视频检系统、公路车辆智能监测记录系统、闯红灯自动记录系统、违法占用公交车道监测记录系统、城市道路违法停车监测记录系统、机动车超速监测记录系统、机动车区间测速系统、人行横道智能监测系统、动态交通诱导系统、交通信号控制系统、执法车辆车载取证系统执法系统。 依托城市已建成及规划格局，细分业务重点，构筑城市ITS感知网格 城市ITS感知网格的合理建设，依托于对城市已建成及规划格局的深入解读，综合考虑城市出入口、工业聚集区、商业聚集区、市民居住聚集区、道路分布、铁路分布、水路分布、客（货）运交通枢纽、建筑物空间分布及高度等因素，同时结合城市发展历史，不同阶段的发展需求和侧重点，进行科学的点位设置和前端感知设备类型选择，构筑“点、线、面、空”多维度一体的城市ITS动态感

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

智能交通建设系统总体设计

智能交通建设系统总体设计 1.1 总体设计原则 在本次系统的总体设计中，要求在总结同类型项目建设经验的基础上，统筹规划，将遵循以下总体设计原则。 ?标准性 本系统与其它应用系统和数据库之间存着大量的数据交互，因此强调信息系统的标准化，系统应保证与现行业务系统实现有效的衔接，实现信息的共享和集成。在系统建设中将遵循各类业界标准，从数据结构、技术架构、数据库存储等多个方面标准化建设。 ?先进性 采用当前成熟且先进的技术，保持系统硬件、软件、技术方法和数据管理的先进性，保证系统建成后在技术层次上3～5年内不落后。同时具有较强的可移植性、可重用性，在将来能迅速采用最新技术，以长期保持系统的先进性。 ?可靠性 一是以可靠的硬件、成熟的软件产品为基础，结合具体需求进行配置、定制和二次开发的方式进行实施，保证有效缩短项目实施时间，降低项目实施的风险。 二是系统应能够支持较大并发用户同时进行浏览、操作等与数据库的交互式的操作，并且相对占用较少的硬件资源。当意外事件发生时，能通过快速的应急处理，实现故障

修复，保证数据的完整性，避免丢失重要数据。 三是系统应具有较强的应变能力和容错能力，确保系统在运行时反应快速、安全可靠。 ?安全性 一是保证系统的安全性。首先，选择先进、可靠的主流硬件产品和成熟、领先的软件产品构建系统，为系统的安全性奠定良好的基础；其次，必须考虑到各种特殊情况下的恢复机制和备份机制，以保证数据的一致性、完整性以及灾难恢复；再次，严格管理制度，为系统安全性提供制度保证。 二是完整的权限控制机制、考虑充分的系统保密措施也是保证安全的重要因素。需依据信息访问权限，向用户提供授权查询，有效避免越权使用。 系统后台用户分层次管理，并且具有可灵活调整、可细分的权限控制。可对信息内容进行严格的角色权限管理，保证每个用户能够看到且只能看到自己权限范围内的所有信息。对系统的管理操作有详实的历史记录。 ?扩展性 系统真正符合多层浏览器/服务器体系结构，不仅基于当前的需求，而且应保证在系统的体系结构不需做较大改变的前提下，实现今后的平滑升级。主要包括以下几个层次：数据的扩展：可以利用可视化的工作界面，进行数据的添加，或通过数据库管理工具，创建新的数据库、词典。 应用的扩展：考虑到和其它信息系统的连接，系统应具有良好的外接接口，将来随着业务的不断扩充，整个系统中应能够方便地添加新的业务模块；利用开放标准的应用开发接口可以进行更加个性化的二次应用开发。 ?易用性 系统应具有一致的、友好的客户化界面，易于使用和推广，并具有实际可操作性，使用户能够快速地掌握系统的使用。除特殊的、必须的应用外，用户终端全部采用浏览器方

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

智能交通项目总体设计

智能交通项目总体设计 项目建设范围 1.1系统建设内容设计电子警察子系统、卡 口子系统、高清监控子系统、智能违停抓拍子系统、交通诱导子系统、GPS子系统、大屏幕子系统等多方位，多功能建设。 项目总体规划 1.2面向设备的远程监控与管理 1.2.1远程设备监控与管理能够从中心平台实时监控设备的运行状态，当设备运行状况出现异常时及时中心平台消息报警，能够帮助用户定期安排设备的检修维护与管理，并合理保有备品备件。同时，为用户提供各种统计数据，帮助用户进行科学的决策。平台系统能够显著提高跨分区、分布式设备的管理和运行水平，提高平台在系统建设应用的中的综合利用率，实现对业务管理与应用的综合性能。 面向数据的存储管理与信息挖掘 1.2.2数据的存储管理与 信息挖掘体现在对海量数据的有效存储方式上，基于IP-SAN 模式的存储系统具有严谨而高效的数据陈列能力，将结构化数据进行非结构化的存储模式展现了在存储技术上的领先性，数据的存储空间是没有提前严格进行盘位的分区划分的，但是在逻辑上很进行了很严密的代码管理与数据的位置标识，在这样的存储系统中每一条数据都有着自己独有的身份特征，可以按照包头与包体的结构进行

综合管理。信息的挖掘往往需要通过很复杂的逻辑判断搜索到有用且有效的数据信息，宇视的数据管理系统，可以在3秒的时间内通过模糊算法技术，在上亿条机动车数据中查询到具体的单一车辆信息。多条件查询的情况下，在上亿条数据中也只需10秒以内就能够完成。先进的数据存储模式以及快速、准确的信息挖掘技术将使我们的用户提高对数据的敏感度与执行力的准确性。 面向事件的应急指挥 1.2.3事件的应急指挥是应急响应过程的一个核心环节，是应急决策与处理的中枢神经，其作出的决策是各应急处置力量参与应急行动的指南，是决定应急处置高效与快捷的核心因素。突发事件现场应急指挥是现场指挥及指挥部对救援行动进行的组织领导活动，其核心是指挥决策，即现场指挥活动是围绕着制定决策和实现决策而展开的。由于现场指挥活动是在与迅速发展的险情及其危害的对抗中进行的，因而具有风险性大、时效性强和机断性高的特点。 我方平台可以与GIS系统进行融合，将前端点位在GIS上进行呈现。通过电子围栏和可视化点播的方式呈现区域设备点位及点位前端现场实况视频，通过GIS系统对配置有GPS定位设备的警员给予单点、多点、区域的指挥调度，通过GIS 实时了解警力部署状态，结合实时视频对第一手现场资料予以把握，电子警察与卡口系统可以进行区域、线路的综合稽

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。

智能交通系统设计方案

智能交通系统设计方案 随着经济建设的日新月异，经济的迅猛发展，现有的机动车和驾驶员增长快速与城市道路信息化管理建设的相对滞后，造成了现有的交通管理模式与急剧增长的交通需求不相适应，给公安交通管理部门带来了严峻的挑战，因此，建设智能交通信息化系统，为城市的经济发展增添后劲，切实解决城市的投资环境，制定城市现代化交通管理规划，采用先进的技术手段，实现科学管理已成为城市交通管理建设的当务之急。 目录 1.智能交通系统的目标 2.智能交通系统案例展示 3.智能交通系统的应用 1.智能交通系统的目标 智能交通系统(ITS)应用在城市交通中主要体现在微观的交通信

息采集、交通控制和诱导等方面，通过提高对交通信息的使用和管理来提高交通系统的效率，主要是由信息采集输入、策略控制、输出执行、各子系统间数据传输与通信等子系统组成。信息采集子系统通过传感器采集车辆和路面信息，策略控制子系统根据设定的目标运用计算方法(例如模糊控制、遗传算法等)计算出较好的方案，并输出控制信号给执行子系统(一般是交通信号控制器)，以引导和控制车辆的通行，达到预设的目标。所谓智能交通，主要是通过综合手段，对城市道路通行进行智能化管理，包括根据通行情况实时指挥车辆通行顺序、疏导道路拥堵的智能化交通拥堵解决方案。 2.智能交通系统案例展示 “全国公路出行信息服务系统升级改造”项目，是基于英唐众创

方案公司研发的地图数据，整合多源交通出行信息数据、路网运行信息、高速公路运行信息、气象信息等各类动态信息，完成全国城际与主要城市交通流信息汇聚。全国公路出行信息服务系统的建成，将满足公众的出行信息服务需求;全国公路交通地理信息系统，将提供权威的电子地图服务;多源交通信息数据自动接入的实现，将完成全国城际与主要城市交通流信息的汇聚。 3.智能交通系统的应用 智能交通系统在充分整合、简化公安交警现有业务流程基础上，将先进的信息技术、数据通信技术、电子控制技术及计算机处理技术等综合运用于地面交通管理，建设面向交警业务，具备交通管理数据采集与分析、交通控制、交通管理辅助决策等功能的智能交通系统，

城市智能交通系统总体设计

城市智能交通系统总体设计·ITS 目录 背景及需求4 形势与背景4 机动车出行需求不断增加，时间与空间分布模式转变4 城市化进程加快，交通建设与管理并重4 打击多样化交通违法行为，维持交通管理秩序4 打造绿色交通、节能减排的人居城市4

ITS信息服务体系形成新架构4 构建人性化执法服务环境，合理规划勤务信息5 规划定位5 强化指挥中心职能，紧密围绕“六大业务核心”开展城市ITS建设5 依托城市已建成及规划格局，细分业务重点，构筑城市ITS感知网格5 “打基础、上业绩、出成效”三年三大步，合理推进城市ITS进程6 以人为本，推进人、车、路、环境协同发展6 规划目标6 提升全城路网实时态势监控和交通秩序监管水平6 打造全城一体的城市智能交通数据中心6 提升交通管理分析的智能化程度，加强涉牌违法目标车辆的打击能力7 提升应急指挥协作水平，加强应急处突综合调度能力7 提升道路科学辅助决策能力，优化路网渠化、信号配时等交通管理措施7 增加互联网+智能交通应用，增加道路交通信息交互能力，提升城市交通形象8 提高系统运维和数据运维的自主分析能力，提高智能交通系统健壮性8 提升业务需求迅速转换为实际系统建设落地的能力，打造城市交通管理亮点8 系统总体设计9 城市智能交通总体建设规划9 围绕六大业务核心开展ITS子系统建设10 以人为本开展交通信息交换平台建设18

背景及需求 形势与背景 机动车出行需求不断增加，时间与空间分布模式转变公众机动车出行需求不断增加、时间与空间分布模式转变、交通拥堵范围与程度扩大，需要ITS构建宏观调控手段。 城市化进程加快，交通建设与管理并重 城市化进程加快，交通建设与管理并重，在大规模进行城市交通基础设施建设的同时，需要ITS软环境为城市交通可持续发展提速。 打击多样化交通违法行为，维持交通管理秩序面对日益严峻的交通管理需求，通过开展多种专项整治活动，打击机动车闯红灯、行人闯红灯、机动车斑马线不礼让行人、非法占用公交车道、道路逆行压线等行为，规范出行交通新秩序。 打造绿色交通、节能减排的人居城市 打造绿色交通、节能减排的人居城市，引进先进的IT手段，通过交通物联网等技术，缓解交通拥堵、提高出行效率、减少交通事故、降低交通污染，实现“智慧交通、低碳出行”。 ITS信息服务体系形成新架构 城市交通信息服务，借鉴国外先进经验，提出“智慧交通、低碳出行、感知全程”的公众出行服务理念，全力打造城市ITS信息服务体系新架构。

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) 2.6 ETC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)

一、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WiFi无线局域网，覆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、网络路由器，建立融合有线网络、无线局域网络的物联网关键部分——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。 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、学生学习、教学管理、科学研究等方面都有创新： 实验室建设的创新 以工程实践为背景，将物联网感知层、网络层、应用层等3层架构清晰、完整地体现出来，构建整体化的物联网综合应用实训室，实现系统内的物与物、物与人的泛在链接，使各个实验区和实验设备不再是信息孤岛；

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

城市智能交通系统总体设计

目录 背景及需求4 形势及背景4 机动车出行需求不断增加，时间及空间分布模式转变4 城市化进程加快，交通建设及管理并重4

打击多样化交通违法行为，维持交通管理秩序4 打造绿色交通、节能减排的人居城市4 ITS信息服务体系形成新架构5 构建人性化执法服务环境，合理规划勤务信息5规划定位5 强化指挥中心职能，紧密围绕“六大业务核心”开展城市ITS建设5 依托城市已建成及规划格局，细分业务重点，构筑城市ITS感知网格6 “打基础、上业绩、出成效”三年三大步，合理推进城市ITS进程6 以人为本，推进人、车、路、环境协同发展7规划目标7 提升全城路网实时态势监控和交通秩序监管水平7 打造全城一体的城市智能交通数据中心7 提升交通管理分析的智能化程度，加强涉牌违法目标车辆的打击能力8 提升应急指挥协作水平，加强应急处突综合调度能力8 提升道路科学辅助决策能力，优化路网渠化、信号配时等交通管理措施8

增加互联网+智能交通应用，增加道路交通信息交互能力，提升城市交通形象9 提高系统运维和数据运维的自主分析能力，提高智能交通系统健壮性9 提升业务需求迅速转换为实际系统建设落地的能力，打造城市交通管理亮点9 系统总体设计10 城市智能交通总体建设规划10 围绕六大业务核心开展ITS子系统建设12 以人为本开展交通信息交换平台建设34

背景及需求 形势及背景 机动车出行需求不断增加，时间及空间分布模式转变 公众机动车出行需求不断增加、时间及空间分布模式转变、交通拥堵范围及程度扩大，需要ITS构建宏观调控手段。 城市化进程加快，交通建设及管理并重 城市化进程加快，交通建设及管理并重，在大规模进行城市交通基础设施建设的同时，需要ITS软环境为城市交通可持续发展提速。 打击多样化交通违法行为，维持交通管理秩序 面对日益严峻的交通管理需求，通过开展多种专项整治活动，打击机动车闯红灯、行人闯红灯、机动车斑马线不礼让行人、非法占用公交车道、道路逆行压线等行为，规范出行交通新秩序。 打造绿色交通、节能减排的人居城市 打造绿色交通、节能减排的人居城市，引进先进的IT手段，通过交通物联网等技术，缓解交通拥堵、提高出行效率、减少交通事故、降低交通污染，实现“智慧交通、低碳出行”。

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

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

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。