2016年中国智能交通产业的大数据应用分析
大数据在智能交通中的应用研究报告
大数据在智能交通中的应用研究报告绪论智能交通系统通过整合信息技术、通信技术和控制技术，实现交通运输系统的智能化和高效化。
大数据作为一种新兴的信息资源，其在智能交通中的应用正逐渐受到重视。
本报告旨在研究大数据在智能交通中的应用，并分析其对交通运输系统的影响。
一、大数据在交通状况监测中的应用1.1 实时交通数据采集智能交通系统通过安装在车辆上的传感器和交通设施上的监测器，采集大量的实时交通数据。
这些数据包括车速、车流量、道路条件等，对监测交通状况和预测交通拥堵具有重要意义。
1.2 交通拥堵预测与管理通过分析历史交通数据和实时交通数据，可以建立交通拥堵的预测模型。
基于这些预测结果，智能交通系统能够采取相应的措施来减缓交通拥堵，如调整信号灯周期、引导交通流向等。
1.3 交通事故预警与管理利用大数据分析交通事故发生的规律和原因，可以实现交通事故的预警和管理。
通过监测车辆的行为和道路的状况，智能交通系统能够及时发现潜在的危险并采取措施避免事故的发生。
二、大数据在交通出行服务中的应用2.1 路线规划与优化基于大批量的历史出行数据，可以分析出行者的出行偏好和常用路线，从而为用户提供个性化的路线规划与导航服务。
此外，智能交通系统还可以根据实时交通数据为用户提供最优路线选择。
2.2 公共交通运营优化通过分析乘客的出行数据以及公交车辆的行驶数据，可以对公共交通线路和班次进行优化。
智能交通系统能够根据需求预测和实时数据，合理调配运力，提高公共交通的效率和满意度。
2.3 出行行为分析与管理大数据分析可以深入理解出行者的行为特征，了解他们的出行目的、时间和方式等。
通过对出行行为的分析，智能交通系统可以制定出行政策、优化交通设施等，提供更好的出行体验。
三、大数据在交通安全管理中的应用3.1 交通违法监测与处理通过分析行车记录仪、交通相机等设备采集的数据，智能交通系统可以实时监测交通违法情况，并及时采取相应的处理措施。
大数据分析可以帮助交通部门高效管理交通违法行为。
大数据在智能交通中的应用
大数据在智能交通中的应用随着城市化进程的加速和交通需求的不断增加，现代城市交通系统正在迎来一场数字化时代的变革。
大数据技术作为不可避免的趋势，正在逐渐渗透到城市交通领域中，并为智能交通的实现提供了前所未有的机会。
本文将重点讨论大数据在智能交通中的应用，并对其未来发展进行展望。
1.交通管理和控制交通管理和控制是城市交通系统中最基本也最关键的环节。
采用大数据技术，可以实现对路况、拥堵情况、车辆流量等数据的实时监控和分析。
通过数据分析，交通管理部门可以及时采取措施，提高交通运行效率，缓解交通拥堵。
2.出行规划和优化大数据技术可以收集和分析出行者的出行信息，如出行目的、出行时间、出行方式、出行路线等。
这些数据可以为出行规划和优化提供参考，比如提供最佳路线、最短路径、出行时间推荐等服务。
3.智能交通信号灯控制通过对交通流量、拥堵等数据的分析，可以实现交通信号灯的智能控制和优化。
这有助于降低车辆等待时间，提高通行效率，减少交通拥堵。
4.智能停车系统大数据技术可以收集和分析停车场的空闲率、车流量等数据。
通过数据分析，可以提供最优停车场选择、车位预定、停车费用计算等服务，从而提高停车效率和用户体验。
5.车辆健康监测大数据技术可以实现对车辆的实时监测和分析，发现车辆故障、保养需求等问题。
这有助于提高车辆的健康状况，降低事故率。
6.智能交通安全管理大数据技术可以实现对道路交通事故发生的监测和预测。
通过数据分析，可以提前发现道路安全隐患并采取措施防范事故的发生。
随着城市和交通的不断发展和变化，大数据在智能交通领域中的应用也将不断加强和完善。
未来，大数据技术将会广泛应用到交通系统的各个方面，如自动驾驶、智能电动车充电、互联网交通服务等。
这将带来更加高效、智能、绿色、安全的城市交通系统。
1.自动驾驶在大数据的支持下，自动驾驶车辆可以实时获取地图、交通信号、车辆行驶行为等数据，根据各个数据之间的关系和交互，进行智能决策和控制，实现智能自动驾驶，提高交通安全和效率。
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。
大数据技术在智慧交通中的应用
大数据技术在智慧交通中的应用在当今社会，交通是一个极其重要的话题，随着城市化进程的不断加速，交通问题愈发凸显。
随着人口的增长与车辆的增多，道路拥堵、事故频发、交通安全等问题趋于严重，如何让交通更安全、更便利，一直是政府、企业、社会关注的焦点。
随着大数据技术的逐渐丰富与成熟，它可以被应用于智慧交通领域，为交通问题的解决带来新的契机，本文将探讨大数据技术在智慧交通领域的应用。
一、大数据技术在道路交通监控中的应用随着全球经济快速发展，车辆越来越多，道路交通状况日益复杂化，传统的道路交通监控技术已无法胜任重要的任务，大数据技术的应用就成为了必要的手段。
因为大数据技术可以从监控摄像头、传感器、地图、导航等信息源中获取数据并进行分析，从而对道路交通进行实时监控和管理，以及对交通事件做出实时响应。
大数据技术不仅可以实现道路交通数据的实时收集和分析，而且可以通过数据挖掘和分析找出交通瓶颈、研究车辆行驶的规律，并形成更为科学、精准的道路交通指挥系统。
其利用人工智能技术分析车流量三维分布、环路列车数、拥堵指数等，获得的数据自动分析出车流、车速、行程时间不足的区域、拥堵区域和行驶状况等内容，从而推动道路更为缓慢的部分的修复或优化。
二、大数据技术在交通安全中的应用交通安全问题一直是各级政府、企业和一般公众共同关注的问题。
大数据技术可以从事故数据、车辆数据、行驶数据、驾驶行为、车辆监控等多个方面实现交通安全的监控，帮助减少交通事故和提高交通安全。
利用大数据技术处理监控摄像头录制的视频，可以实时监控道路上涉及很多严重违章行为，如逆行、超速等不规范行驶行为，重点拦截违章车辆，并对其计分、扣分，以起到警示作用。
另外还可以设立交通监管站点，通过识别车牌、人脸等信息，针对交通违法行为进行实时识别、处理和处罚，提高公共安全。
三、大数据技术在公共交通中的应用公共交通运输系统是城市公共服务的重要部分，对于减少道路拥堵，改善城市交通状况有着不可替代的作用。
交通行业智能交通大数据应用方案
交通行业智能交通大数据应用方案第一章智能交通大数据概述 (2)1.1 交通大数据的定义与特点 (2)1.2 智能交通系统的构成与作用 (3)第二章数据采集与处理 (3)2.1 数据采集技术 (3)2.2 数据预处理 (4)2.3 数据存储与备份 (4)第三章交通信息分析 (4)3.1 实时交通状况分析 (4)3.2 交通流量预测 (5)3.3 交通拥堵分析与缓解策略 (5)第四章路网优化与管理 (6)4.1 路网布局优化 (6)4.2 交通信号控制 (6)4.3 交通组织与管理 (6)第五章公共交通优化 (7)5.1 公共交通运行监测 (7)5.2 公共交通线路优化 (7)5.3 公共交通调度与管理 (8)第六章出行服务创新 (8)6.1 实时出行信息服务 (8)6.1.1 数据采集与处理 (8)6.1.2 信息发布与推送 (8)6.1.3 出行信息可视化展示 (9)6.2 智能出行建议 (9)6.2.1 数据挖掘与分析 (9)6.2.2 智能推荐算法 (9)6.2.3 多样化出行方案 (9)6.3 出行服务个性化定制 (9)6.3.1 用户画像构建 (9)6.3.2 个性化出行服务推荐 (9)6.3.3 持续优化与迭代 (9)第七章安全预防与处理 (10)7.1 交通预警 (10)7.1.1 预警方法 (10)7.1.2 预警应用 (10)7.2 处理与救援 (10)7.2.1 处理方法 (10)7.2.2 救援方法 (10)7.3 安全风险分析与评估 (11)7.3.1 风险分析方法 (11)7.3.2 风险评估应用 (11)第八章环境保护与节能减排 (11)8.1 交通污染源分析 (11)8.2 节能减排措施 (11)8.3 环境监测与预警 (12)第九章交通政策制定与评估 (12)9.1 交通政策制定 (12)9.1.1 引言 (12)9.1.2 数据来源与分析 (12)9.1.3 政策制定流程 (13)9.2 政策效果评估 (13)9.2.1 引言 (13)9.2.2 评估方法与指标 (13)9.2.3 评估流程 (13)9.3 政策调整与优化 (14)9.3.1 引言 (14)9.3.2 政策调整方向 (14)9.3.3 政策优化方法 (14)第十章智能交通大数据产业发展 (14)10.1 产业链分析 (14)10.2 市场前景预测 (15)10.3 产业政策与规划 (15)第一章智能交通大数据概述1.1 交通大数据的定义与特点交通大数据是指在交通领域中，通过各类传感器、监控设备、移动通信设备等收集和整合的海量、动态、复杂的数据集合。
交通工程中的大数据分析应用
交通工程中的大数据分析应用在当今数字化时代，大数据已成为推动各个领域创新和发展的关键因素，交通工程也不例外。
随着城市化进程的加速和交通流量的不断增长，传统的交通管理和规划方法已经难以满足日益复杂的交通需求。
大数据分析的应用为交通工程带来了新的机遇和挑战，通过对海量交通数据的收集、处理和分析，可以深入了解交通行为和模式，优化交通系统的运行效率，提高交通安全水平，为人们的出行提供更加便捷和舒适的服务。
一、交通工程中大数据的来源交通工程中的大数据来源广泛，包括但不限于以下几个方面：1、传感器数据在道路、桥梁、隧道等交通基础设施上安装的各类传感器，如车辆检测器、气象传感器、视频监控摄像头等，可以实时采集车辆的速度、流量、占有率、路况、天气等信息。
2、定位系统数据全球定位系统（GPS）、北斗卫星导航系统等定位技术在车辆和移动设备中的广泛应用，产生了大量的位置和轨迹数据，这些数据可以反映车辆的行驶路径和出行行为。
3、智能交通卡数据公交卡、地铁卡等智能交通卡的使用记录，包含了乘客的上下车时间、地点、换乘信息等，有助于分析公共交通的客流分布和出行规律。
4、社交媒体和移动应用数据社交媒体平台上用户发布的关于交通状况的信息，以及交通相关的移动应用（如地图导航软件）收集的用户反馈和出行数据，也为了解交通状况提供了有价值的参考。
5、交通管理部门的数据交通管理部门的执法记录、交通事故报告、道路施工信息等内部数据，对于分析交通问题的成因和制定解决方案具有重要意义。
二、大数据分析在交通规划中的应用交通规划是交通工程的重要环节，旨在合理配置交通资源，满足未来交通需求。
大数据分析可以为交通规划提供更加准确和全面的依据。
1、出行需求预测通过对历史交通数据和人口、土地利用等相关数据的分析，利用数学模型和算法，可以预测未来不同区域、不同时间段的出行需求，为交通设施的规划和建设提供决策支持。
例如，根据居民的出行规律和趋势，规划新的公交线路、地铁站，或者调整道路的布局和容量。
大数据分析在智能交通系统中的应用
大数据分析在智能交通系统中的应用随着科技的不断进步和智能化的发展，智能交通系统已经成为现代社会的重要组成部分。
而大数据分析作为一种强大的工具，正越来越广泛地应用于智能交通领域。
本文将探讨大数据分析在智能交通系统中的应用，以及它为交通管理和出行者带来的好处。
一、实时交通流量监测大数据分析可以通过收集和分析交通数据，实时监测交通流量。
利用传感器、摄像头和其他设备收集的数据，我们可以获得道路上车辆的实时位置和速度信息。
通过对这些数据进行分析，可以得出道路的拥堵程度、交通流量分布等信息，从而帮助交通管理部门预测交通状况并做出相应的调整，减少拥堵和事故的发生。
二、智能导航和路径规划大数据分析可以帮助智能交通系统提供更准确的导航和路径规划服务。
通过分析历史交通数据和实时交通流量数据，系统可以准确预测不同路段的拥堵情况和行车时间，为驾驶者提供最佳的导航路线。
这不仅可以减少驾驶者的行车时间，还可以帮助节约燃料和减少环境污染。
三、交通信号优化大数据分析可以优化交通信号系统，提高交通效率。
通过分析交通流量数据和信号控制策略，系统可以调整信号灯的时长和配时，以适应实时的交通需求。
这样可以减少等待时间和排队长度，提高道路通行能力，减少交通拥堵。
四、交通事故预测和处理大数据分析可以通过分析历史交通事故数据和实时交通流量数据，预测交通事故的发生可能性，并帮助交通管理部门采取措施防止事故的发生。
此外，大数据分析还可以在发生事故后，根据历史数据和实时数据进行快速响应和处置，以最大限度地减少事故对交通系统的影响。
五、智能停车管理大数据分析可以帮助解决停车难题，提高停车管理的效率。
通过分析城市的停车需求和供给情况，系统可以提供实时的停车位信息，并帮助驾驶者找到最近和最便宜的停车位。
这不仅可以减少驾驶者的寻找时间，还可以减少城市拥堵和环境污染。
综上所述，大数据分析在智能交通系统中的应用为交通管理提供了更多的准确信息和决策支持，同时也为出行者提供了更好的出行体验。
大数据在智能交通系统中的应用研究
互联网+应用nternet Application 大数据在智能交通系统中的应用研究□张黎平甘肃机电职业技术学院【摘要】随着国家经济的高速发展，社会交通状况也变得越发复杂，城市化进程的逐步深入推进，城市交通拥堵的情况时有发生。
而伴随信息技术的大力发展，大数据技术也得到了快速发展，给这一问题的改善提供了重要保障。
基于此，本文首先针对大数据和交通大数据作出概述，分析了智能交通系统中大数据技术的应用优势，研究了智能交通系统中大数据的应用，论述了大数据平台的构建，以及能够对大数据技术的应用起到一定借鉴意义。
【关键词】智能交通系统大数据应用引言：数据信息是智能交通系统中非常重要的组成部分，交通数据信息的采集、处理及发布方式针对智能交通系统的运行意义重大。
在智能交通系统中运用大数据技术可以给人们的出行提供诸多便利，利用大数据技术可以实现信息的采集、分析处理以及保存等多项不同功能。
交通大数据信息同时兼具价值高、存储量大、信息处理速度快等多方面特点，所以怎样通过大数据技术做好智能交通系统的管理是大数据技术实际应用的关键所在。
一、大数据和交通大数据基本概述近些年来，随着网络技术和信息技术的快速发展，我们已经进入大数据时代。
所谓大数据，顾名思义，指的是大量数据信息。
大数据具有数据种类繁多、数据处理速度快以及数据信息存储量大等诸多特点m。
相较于以往的交通数据信息而言，交通大数据具备如下几个方面的特点：其一，数据信息存储量大，具有更加宽广的数据信息来源途径，同时可以长时间进行保存。
其二，数据信息处理速度更快，交通流具有极强的实效性，数据信息的实际处理速度更快。
其三，模态具有多元化的特点。
数据信息来源途径众多，具有多种不同类型，表现为多元化模态。
其四，具有较高价值。
数据信息具有空间和时间等诸多方面的特征，具有较为丰富的价值。
其五，可视化。
针对交通运作状况可以实现可视化。
二、智能交通系统中大数据技术的应用优势智能交通系统中运用大数据技术的优势重点体现在如下几个层面：首先，可以使交通运作效率得到明显提高。
智能交通发展中的大数据分析
、
大数据概 念
Ｂ ｉ ｇ Ｄ ａ ｔ ａ “ 大数据” 是继云计算 、 物联网之后 Ｉ Ｔ产业又一次颠覆性的技术变革 ， 对 国家治理模式 ， 企业 的决 策、 组织和业务流程 ， 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 １ 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Ｔ Ｂ 级别 ， 跃升到 Ｐ Ｂ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 ， 连续不问断监控过程中， 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 、 Ｒ Ｆ Ｉ Ｄ等信息 ） ； 系统数据 （ 日志 、 设备记 录、 Ｍ Ｉ Ｂ ｓ 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。
二、 大数据技 术与智能 交通
（ 一） 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： １ ． 跨越行政 区域 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
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
一、车辆管理
在智能交通系统中，大数据相关技术能够有效地优化车辆管理，提高车辆运营效率和
减少车辆运营成本。
在车辆监控方面，通过数据挖掘技术，可以实时监控车辆的运行轨迹、行驶速度以及车辆状态等信息，有效地预警车辆故障和异常情况。
在调度管理方面，通过
大数据分析可以获得运输需求、大客流地点和高峰期等信息，从而合理调度车辆，优化车
辆运营效率，提高客运服务质量。
二、交通安全
智能交通系统中的大数据相关技术能够有效地提高交通安全水平。
在交通安全监测方面，通过数据采集和分析技术可以实现对交通违法行为的及时监控，避免交通违法行为对
交通安全的威胁。
在交通事故预防方面，通过大数据分析可以了解路段交通流量、路况和
交通事故等情况，从而对交通流量进行有效控制，减少交通事故的发生。
三、交通拥堵
四、前景展望
目前大数据技术在智能交通系统中的应用还处于初级阶段。
未来，随着更多人工智能、物联网技术的加入以及数据量的不断增多，大数据技术在交通领域中的应用将更加广泛和
深入，针对交通拥堵、交通事故、车辆管理等方面实现更为丰富和有效的大数据应用。
同时，随着自动驾驶等新兴交通技术的快速发展，大数据技术将在智能交通系统中发挥更大
的作用。
综上所述，大数据的应用对于智能交通系统的建设具有十分重要的作用。
在未来，大
数据技术将逐渐发展成为交通领域中的重要应用，实现智能交通系统的完善和优化。
大数据在智能交通中的应用
大数据在智能交通中的应用1. 引言1.1 智能交通概述智能交通是指利用先进的信息和通信技术，通过对车辆、道路、交通信号等各种信息进行实时监测、识别、分析和处理，实现交通系统的智能化管理和优化，提高交通效率、减少交通拥堵、降低交通事故率、改善环境质量等目标。
智能交通系统通过各种感知设备如传感器、摄像头等采集大量的交通数据，然后通过数据处理和分析技术将这些数据转化为有效信息，再通过智能算法和模型进行综合分析和决策，最终实现对交通系统的智能化控制和管理。
智能交通系统的发展离不开大数据技术的支持，大数据技术能够处理海量的交通数据、提取有用信息、发现规律，为智能交通系统提供支持。
大数据技术的应用使得交通管理者能够更准确地了解路况、预测交通流量、优化交通信号控制、提高路网运行效率，从而降低交通拥堵和改善交通安全。
智能交通系统的建设与发展离不开大数据技术的支持，大数据技术为智能交通系统的发展赋予了新的动力，推动了智能交通领域的快速发展和应用。
1.2 大数据技术介绍大数据技术是指用于收集、存储、处理和分析大规模数据的技术和方法。
在智能交通领域，大数据技术起着至关重要的作用。
大数据技术能够实时地收集和处理交通数据，包括交通流量、车辆位置、车速等信息，为交通管理部门提供准确的数据支持。
大数据技术能够通过数据挖掘和分析，预测交通流量变化趋势，帮助交通管理部门做出相应的调整和优化，提高道路通行效率。
大数据技术还能够实现智能交通信号控制，根据实时交通情况调整信号灯的时间，降低拥堵情况。
在车辆轨迹分析与驾驶行为识别方面，大数据技术可以通过分析车辆的运行轨迹和驾驶行为，识别出潜在的交通安全隐患。
大数据技术在智能交通中发挥着重要的作用，为提升交通管理效率和交通安全水平提供了强大的支持。
2. 正文2.1 交通流量预测与优化交通流量预测与优化是大数据在智能交通领域中的重要应用之一。
通过收集和分析大量的交通数据，包括车辆流量、道路使用情况、交通事故等信息，可以实现对交通流量的精准预测和优化调控。
大数据技术在智能交通领域的应用
大数据技术在智能交通领域的应用随着科技的迅猛发展，大数据技术在各行各业都展现出了强大的应用潜力，智能交通领域成为大数据技术深刻影响的重要领域之一。
大数据技术的引入，不仅为交通管理提供了更加科学的手段，同时也为城市居民的出行带来了更为便利和安全的体验。
1. 实时交通监控大数据技术在智能交通领域的首要应用是实时交通监控。
通过高密度的传感器网络、摄像头、卫星定位等技术，大数据系统可以实时收集并分析交通流量、车辆速度、路况等信息。
这为交通管理者提供了实时的数据支持，使他们能够更准确地监测和掌握道路状况。
2. 智能信号灯控制传统的信号灯控制方式难以适应复杂的交通流量变化，而大数据技术可以通过分析实时交通数据，调整信号灯的时长和节奏，以最优化的方式引导车流。
这不仅能够减少交叉口的拥堵情况，还能提高道路通行效率，减少交通事故的发生概率。
3. 智能导航系统大数据技术为智能导航系统提供了更为精准的地图数据和实时路况信息。
通过分析历史交通数据和实时道路状态，导航系统可以为驾驶者提供最优的路线规划，避开拥堵区域，提高行车效率。
系统还可以根据实时变化的交通状况实时调整导航路线，确保驾驶者始终选择最快捷的路径。
4. 交通事故预测与处理大数据技术在智能交通领域还可以通过分析历史交通事故数据和实时交通流量数据，预测交通事故的发生概率，并提前采取措施，减少事故的发生。
一旦发生交通事故，大数据技术也可以通过实时数据分析，优化交通信号灯控制，以最快速度疏导交通，减少事故对整体交通系统的影响。
5. 车辆管理和智能停车大数据技术可以帮助城市实现对车辆的智能管理，通过车辆识别技术、移动支付等手段，实现对车辆的自动监测和管理。
大数据技术还可以提供智能停车服务，通过分析停车位的使用情况和实时路况，引导驾驶者快速找到合适的停车位，减少城市停车难题。
6. 公共交通优化大数据技术在公共交通领域也发挥着巨大的作用。
通过分析公共交通线路的使用数据，系统可以优化公交线路设置，提高公共交通的运营效率。
大数据技术在智慧交通中的发展与应用
大数据技术在智慧交通中的发展与应用随着城市化进程的不断推进，交通问题愈发严峻，城市交通导致的广泛的交通拥堵、空气污染、交通事故高发乃至无序停车等问题逐渐凸显。
如何优化城市交通，从而提高通行效率和安全性，已成为各地政府和交通管理部门倍加关注的重要课题。
随着技术的不断升级和革新，大数据技术正在成为解决城市交通问题的重要支撑技术。
一、大数据技术在智慧交通中的意义大数据技术是从海量的数据中提取出有用的信息、知识和价值的技术，早在2011年已被纳入国家发展推进战略，随后开始被广泛应用于各个领域。
在城市交通领域，大数据技术的出现有以下3个意义：1. 改善交通状况随着信息技术的不断进步，各个交通运输领域提供的数据也越来越多，包括交通计划、历史出行记录、交通事故数据、车辆定位信息等。
通过对这些数据的处理和分析，可以全面了解交通状况，从而更好地规划道路和交通设施，提高交通效率，减少交通拥堵，改善城市交通环境。
2. 提高管理效率传统的城市交通管理模式往往是靠巡查和人工管理来解决问题。
但这种方法的效率非常低下，也容易因人为因素出错。
大数据技术的应用可以彻底改变传统的交通管理模式，实现对整个城市交通的即时监管和管理，做出更加科学、准确的决策，提高管理效率，减少管理成本。
3. 推动交通智能化随着大数据技术的进步，交通信息采集和传输方式也在发生巨大变化。
例如，交通信号控制系统、交通流分析系统、智能交通控制系统等创新技术的出现，将进一步推动城市交通智能化的发展，让城市交通更加智慧、规律和高效。
二、大数据技术在智慧交通中的应用1. 公交站点智慧化公交站点是城市交通网络的枢纽，公交运行质量的好坏对城市交通质量的影响很大。
利用大数据技术，我们可以通过对公交即时位置、移动速度等数据进行实时分析，提高公交的准点率和稳定性。
另外，通过对公交线路使用情况和乘客需求量的分析，优化公交线路和调整站点位置，提高公交效率和用户满意度。
2. 道路运行状态智能分析针对城市道路存在的交通事故难以避免和通行瓶颈问题，大数据技术可以通过对交通流分析和预测，使得交通管理决策更加科学化，在重大节假日和重要会议活动期间，基于实时大数据信息，智能调整交通流量，从而保持道路通行的顺畅和快捷，减少拥堵问题的出现。
前瞻产业研究院：智能交通行业市场前景与投资规划简报(2016)
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
◆旅客运输方式结构分析 从运输方式来看，2015年，在旅客运输量中，公 路完成旅客运输量最大，达161.91亿人次，占比为 83.32%；其次是铁路运输，达25.35亿人次，占比 为13.04%；民航运输和水路运输占比较小。
2008- 2021年中国城市轨道交通智能化系统市场规模 （单位：亿元）
180 160 140 120 100 80 60 40 20 0
2008年 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 2015年 2016年 2020年 2021年
数据来源：前瞻产业研究院整理
城市轨道交通智能化系统竞争格局
144
154
81 65 45 31 53
86
96
106
重点城市智能交通行业发展状况
1. 北京智能交通系统发展状况
北京市汽车保有量分析
2009-2015年，北京市机动车和民用汽车保有量均逐 年增长，但增长速度均呈下降趋势。2015年底，北 京市机动车保有量为561.9万辆，比上年末增加2.8万 辆，同比增长0.50%；民用汽车保有量为535万辆， 同比增长0.49%。
城市轨道交通智能化系统市场规模
随着国内城市轨道交通建设规模的不断增大，城市轨 道交通智能化系统市场的容量将随着扩大。2008年中 国城市轨道交通智能化系统市场规模为31亿元，增长 率为12.73%；2010年国内城市轨道交通智能化系统 市场规模约为45亿元，2013年市场规模为81亿元， 增长率为20%左右。2015年约为96亿元，以及2016 年将达到106亿元，2021年达到154亿元。
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智能化时代的到来，人们对交通的要求越来越高，交通管理也变得越来越复杂。
面对日益增长的交通流量和各种复杂的交通状况，传统的交通管理方法已经不能满足现代化社会的要求。
大数据技术的应用在这个领域中也逐渐被广泛运用。
1.大数据技术在智能交通中的意义对于智能化交通系统来说，大数据的意义非常重要。
首先，大数据的分析可以帮助我们更好地了解交通状况，包括交通流量、交通事故、拥堵状况等，通过这些信息，智能交通系统可以更好地优化交通流动，提高交通的效率。
其次，大数据还可以帮助我们更好地了解城市交通规划，为城市的发展提供数据支持和决策参考。
第三，在交通安全方面，大数据分析可以更好地了解车辆和行人的行驶状况，避免潜在的交通安全事故，提高公共交通的安全性。
2.智能交通中的大数据技术应用2.1 交通流量分析智能交通系统最基本的工作就是计算车辆和行人的数量和流动情况。
这需要通过反映车速、平均行驶时间、路段行驶速度、交通拥堵程度、道路使用率等信息数据来进行分析，从而得出准确的交通流量信息。
大数据技术可以帮助我们更加准确地得出这些数据，包括数据的来源、分析方法、算法建模、预测模型等，更高效地实现交通流量数据的抽取、简化和分析，便于政府和企业了解交通状况、调整城市交通规划和改善交通状况。
2.2 智能交通管理大数据技术可以实现交通在线实时监控与管理，交通数据采集系统实时采集并上传车辆、行人、公交车的位置、速度等相关信息，以实现路况实时预测和拥堵状况的直接反映。
通过对这些数据的分析，城市交通管理者可以在第一时间内对交通拥堵情况进行发现、分析和处理，车辆配时、信号灯的优化、通行策略的调整等工作也更加高效地实现。
2.3 精准公交服务智能公共交通管理系统通过大数据算法和随时反馈的交通管理数据，可以提供更加精准的公共交通服务，满足市民不同出行需求。
一方面，它可以运用大数据的手段对公共交通进行智能调度，根据需求预测，适时调整，提高公交车的运行效率，缩短等待时间。
智能交通系统中的数据分析与运营优化
智能交通系统中的数据分析与运营优化随着科技的不断进步，智能化已经成为社会的发展趋势。
在城市交通领域，智能交通系统（ITS）的应用也越来越广泛。
智能交通系统通过信息技术手段全面监控交通流量，提高交通效率和安全性。
数据分析和运营优化是智能交通系统最核心的两个环节。
智能交通系统中的数据分析是通过系统采集的大量数据，计算分析交通流量、交通状况和车辆行驶情况，从而提供城市交通的全局数据。
数据分析需要考虑到实时数据、历史数据和预测数据。
其中，实时数据是指系统监控交通流量和车辆行驶情况时产生的数据；历史数据是过去一段时间内交通数据的汇总；预测数据是根据历史数据和实时数据分析出来的未来交通情况数据。
数据分析在智能交通系统中的具体应用是：交通拥堵监测、车辆监管、调度管理等。
交通拥堵监测是指通过数据分析来获取预测数据，及时疏导路口和道路拥堵情况，提高交通效率。
车辆监管则是通过数据分析来监控车辆的行驶情况，发现违章行为，提高行车安全。
调度管理则是通过数据分析来调整路线和车辆的分配，优化运营效率。
当数据分析得出结果后，之后的运营过程就需要进行优化。
智能交通系统的运营优化主要是针对交通流量调度和车辆运营的两个方面。
交通流量调度是指将不同交通方式的流量进行协调管理，使之达到交通流畅的目的。
车辆运营是指对车辆的调度和管理，使车辆能够按时到达目的地，同时降低成本。
在智能交通系统中，交通流量调度的优化可以通过交通控制信号灯、路口监视和电子路牌等技术手段解决交通拥堵问题。
同时，还可以使用交通智能优化系统，实时获取交通状况数据，通过计算机模拟系统来优化路口控制信号灯的时间和策略，从而达到合理调度交通流量的目的。
在车辆运营方面，智能交通系统主要通过实时位置定位、车载监视和车辆调度等技术手段来提高车辆运营效率。
实时位置定位可以实时监控车辆的位置，并根据车辆的行驶路线进行路径规划，为车辆提供最优的行驶路线。
车载监视则能够对车辆进行实时监控，通过电子设备来收集车辆的行车数据，帮助监管部门进行车辆的管理。
大数据技术在智能交通管理中的应用
大数据技术在智能交通管理中的应用近年来，随着人口增长和城市化进程的加速，交通管理已成为城市化过程中需要重点关注和优化的一项基础设施建设。
然而，在传统的交通管理模式下，无论是路面设施还是人力资源的调度，都存在诸多管理难题，如疏通交通拥堵、优化道路规划、提高交通安全等。
因此，大数据技术的出现为如何解决这些问题提供了一种全新的思路。
在这个领域，大数据可以通过海量数据的收集和分析，为交通管理提供更加智能化的服务支撑，可以说是交通管理的一次革命性尝试。
下面，我们就一起来探讨一下大数据技术在智能交通管理中的应用吧。
一、大数据与智能交通的结合智能交通作为当前交通运输领域的主流理念，其目的是为人们提供更加便捷的出行和更加高效的交通管理。
而大数据技术作为一种新兴的技术手段，尤其是随着互联网技术的发展而逐渐被广泛采用，可以帮助交通管理者更准确、更快速的获取和处理大量的道路、车辆、人员等信息，从而优化交通规划、降低交通拥堵、提高道路安全等方面都得到了很好的应用。
同时，随着城市化进程的加速，大数据技术可以通过对城市内部人口流动、交通状况、车辆拥堵、事故预警等方面的监测分析，对智慧城市建设提供更加完善的数据支撑，然后通过反哺交通管理。
因此，大数据技术和智能交通的结合，可以增强交通管理的精准性、科学性和高效性，进一步推进城市的智能化发展。
二、大数据技术在智能交通管理中的应用1、智能交通信息收集在智能交通管理的实践中，信息收集是起到举足轻重的作用。
在传统交通管理中，多数关键节点设有视频监控，车辆通行记录等手段比较单一，收集信息的效率和精准度都很不理想。
而大数据技术的应用则为交通信息收集带来了革命性的进展，它可以帮助交通管理者通过各种方式(比如地磁感应、卫星导航、车载传感器、公交刷卡数据等)多方位收集交通信息，如交通速度、拥堵路段和拥堵时段等，从而为交通管理提供更为精准的数据支撑。
2、交通拥堵预测与优化面对城市交通状况，传统的解决手段是通过路口调度，加强警力维持交通秩序等方式，这在一定程度上缓解了交通拥堵的问题，但是缓解效果有限，也无法长效解决问题。
交通运输行业智能交通大数据分析与运用方案
交通运输行业智能交通大数据分析与运用方案第一章智能交通大数据概述 (3)1.1 交通大数据概念 (3)1.2 智能交通发展现状 (3)1.3 交通大数据应用价值 (3)第二章交通数据采集与处理 (4)2.1 数据采集技术 (4)2.1.1 硬件设备采集 (4)2.1.2 软件系统采集 (4)2.1.3 数据采集技术发展趋势 (4)2.2 数据预处理 (4)2.2.1 数据清洗 (4)2.2.2 数据整合 (4)2.2.3 数据标准化 (5)2.3 数据存储与管理 (5)2.3.1 数据存储 (5)2.3.2 数据管理 (5)2.3.3 数据安全与隐私保护 (5)第三章交通数据分析方法 (5)3.1 数据挖掘技术 (5)3.1.1 关联规则挖掘 (5)3.1.2 聚类分析 (6)3.1.3 时序分析 (6)3.2 机器学习算法 (6)3.2.1 线性回归 (6)3.2.2 逻辑回归 (6)3.2.3 决策树 (6)3.2.4 支持向量机（SVM） (6)3.3 深度学习技术 (6)3.3.1 卷积神经网络（CNN） (6)3.3.2 循环神经网络（RNN） (7)3.3.3 长短时记忆网络（LSTM） (7)3.3.4 自编码器（AE） (7)第四章交通运行状态评估 (7)4.1 交通拥堵分析 (7)4.2 交通运行效率评估 (7)4.3 交通环境影响分析 (8)第五章路网优化与调度 (8)5.1 路网结构优化 (8)5.2 交通信号控制 (8)第六章智能出行服务 (9)6.1 实时交通信息服务 (9)6.1.1 数据来源与采集 (9)6.1.2 数据处理与分析 (9)6.1.3 服务内容与应用 (10)6.2 出行路径规划 (10)6.2.1 路径规划算法 (10)6.2.2 路径规划应用场景 (10)6.3 智能停车服务 (10)6.3.1 停车数据采集与处理 (10)6.3.2 停车导航与推荐 (11)6.3.3 停车服务优化 (11)第七章公共交通优化 (11)7.1 公交线路优化 (11)7.1.1 线路优化背景及意义 (11)7.1.2 线路优化方法与步骤 (11)7.1.3 线路优化实施策略 (11)7.2 公交站点布局优化 (12)7.2.1 站点布局优化背景及意义 (12)7.2.2 站点布局优化方法与步骤 (12)7.2.3 站点布局优化实施策略 (12)7.3 公共交通运行效率提升 (12)7.3.1 运行效率提升背景及意义 (12)7.3.2 运行效率提升方法与步骤 (12)7.3.3 运行效率提升实施策略 (13)第八章交通预防与处理 (13)8.1 交通预警 (13)8.2 交通处理 (13)8.3 交通原因分析 (14)第九章交通政策制定与评估 (14)9.1 交通政策制定 (14)9.1.1 引言 (14)9.1.2 交通政策制定的背景与意义 (14)9.1.3 交通政策制定的步骤 (15)9.2 交通政策评估 (15)9.2.1 引言 (15)9.2.2 交通政策评估的方法 (15)9.2.3 交通政策评估的步骤 (16)9.3 政策效果分析 (16)9.3.1 交通政策实施效果分析 (16)9.3.2 政策调整与优化 (16)9.3.3 持续监测与评估 (16)第十章未来发展趋势与挑战 (16)10.2 面临的挑战 (17)10.3 发展策略与建议 (17)第一章智能交通大数据概述1.1 交通大数据概念交通大数据是指在交通运输领域中，通过各类传感器、监控设备、移动通信设备等收集的与交通相关的海量数据。
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。
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2016年中国智能交通产业的大数据应用分析
来源：中国产业信息网
大数据行业发展规模分析
中国大数据产业起步晚，发展速度快。
物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。
2014年，中国大数据市场规模达到767亿元，同比增长27.8%。
预计到2020年，中国大数据产业规模将达到8228.81亿元。
2015-2017年复合增长率为51.5%。
2014年，中国大数据应用市场规模为80.54亿元，同比增长3.2%，2015年市场规模约增长37.3%，至110.56亿元，预计到2020年，中国大数据应用市场规模将增长至5019.58亿元。
2015-2017年复合增速为87.8%。
2014-2020年中国大数据产业规模市场及预测
大数据应用于智能交通产业
当智能交通遇到大数据，如同二氧化锰在制取氧气的实验中作为催化剂一样，一场剧烈的化学反应加剧了两方的共同发展。
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。
1、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。
智能交通整体应用架构图
整个系统建设的核心是数据的采集、存储与计算，而其中最重要的核心思想就是“数据是价值”。
问题就是如何把数据转换成价值。
这就成为一个技术问题。
从统计学的角度，任何领域任何动态发展的事物，只要有足够多的样本数据，就一定能从样本数据中找到动态发展的规律。
数据越多，准确率越高。
这个“规律”就是数据的价值所在。
对于商业机构，可以分析用户行为规律从而提高销售量；分析目标市场规律，定点投放广告从而降低成本等等；对于公安行业，可以分析区域性犯罪趋势，提前预防从而降低犯罪率；还可以分析交通行为规律，提前做交通疏导，提高交通通畅率，这就能真正挖掘数据的潜在价值，提高其社会价值。
从20世纪初的网络发展以来，进入一个高度联网的阶段。
联网的同时，数据高度集中，数据量急剧增加。
据IDC报告现在互联网的数据，每两年就翻一番。
这个增长率在智能交通行业同样有效，随着卡口、电警、摄像机数量的增加，
高清化、智能化的发展，如果再算上物联网的各种传感器，未来几年的数据量增加可能大大高于这个增长率。
这就为智能交通行业实现大数据提供了数据基础。
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。
由此我们再看IBM归纳的4个V（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity）：
（1）Volume数据体量巨大。
从TB级别，跃升到PB级别；
（2）Variety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。
（3）Value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。
（4）Velocity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。
量Volume和多样Variety 是因，数据类型的复杂和数据量的急剧增加，决定了原有简单因果关系的应用模式对数据使用率极低，完全无法发挥数据的作用；速Velocity是过程，巨大的运算量决定了速度必须快；价值Value是最终的果。
2、大数据采集
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。
3、大数据增值应用
深入挖掘数据价值，在智能交通、公安实战等行业上推出车辆轨迹、道路流量、案件聚类等大数据模型。
基于大数据模型，推出智能套牌、智能跟车分析、轨迹碰撞、人脸比对、舆情分析等数据增值应用，逐步解决行业的深层次问题。
4、海量数据计算
通过云计算集群，实现对海量数据的分布式高速计算，支撑对海量数据的高效分析挖掘。
云计算集群是一种M/S架构的分布式计算系统，Master作为调度管理服务器，负责计算任务分解与调度、计算资源统一管理。
Slave则由大量的计算服务器组成，负责完成Master下发的计算任务。
5、海量数据检索
基于行业数据查询特点，对搜索引擎进行优化定制，支持百亿记录的秒级高速查询。
通过集群机制，实现搜索服务的高可靠性、高容错性、高扩展性。
6、海量数据存储
对于海量数据存储，采用HBase分布式存储系统。
相比传统关系型数据库，有四个特点：数据格式灵活、高可用、横向扩展能力强和访问高效。
同时能够做到无缝集成，快速从关系型数据库导入已经存在的历史数据。
提供高可靠性、高容错性、高性能的海量数据存储解决方案，支持无缝容量扩展。
7、大数据分析与应用
高效的云计算能力，带来千亿数据的秒级返回的检索能力，为大数据分析应用，提供了快速的保障。
基于深度学习的智能分析算法，为大数据分析应用提供有力的工具。
交通大数据的分析，为交通管理、决策、规划、服务以及主动安全防范带来更加有效的支持。
利用大数据技术，结合高清监控视频、卡口数据、线圈微采集波数据等，再辅以智能研判，基本可以实现路口的自适应以及信号配时的优化。
通过大数据分析，得出区域内多路口综合通行能力，用于区域内多路口红绿灯配时优化，达到提升单一路口或区域内的通行效率。
如根据平日/节假日，早、晚高峰/其他时段，主要干道关键路口/次关键路口/普通路口，白天/夜间等不同情况，人工或系统自动设置不同的配时，达到大幅提高区域内交通通行能力。
大数据分析研判功能，还可以支持对卡口数据、视频监控数据进行二次识别，提高车辆信息的准确性，进而利用大数据实现轨迹分析、落脚点分析、隐匿车辆分析等功能。
对车辆大数据进行深入挖掘，实现事前全面监控、事中及时追踪、事后准确回溯的不同场景需求。
常州市建设的车辆大数据平台，协助有关部门每天自动发现套牌车辆10余起，再根据车辆的轨迹分析和落脚点分析，快速找到套牌车辆进行处罚管理。
结合智能算法，二次识别等功能，可以更准确的识别车牌、车身颜色、车型、车标、年款等特征，并且对遮阳板检测、安全带检测、接打电话检测、司机人脸识别等进行分析。
利用智能交通的管理系统，可以获取道路天气、施工情况、事故情况、结合大数据分析，为出行司机和交管部门提供天气、路面状况、事故易发地点、停车场等信息，并根据车辆目的地、行驶习惯，路面情况推荐行驶路线。