交通基础数据采集及应用
大数据在交通管理中的应用
大数据在交通管理中的应用在当今科技发展迅猛的时代，大数据作为一种重要的信息资源，被广泛应用于各个领域。
交通管理是其中之一，利用大数据技术可以为城市交通提供更加高效、便捷、安全的管理方式。
本文将探讨大数据在交通管理中的应用，并分析其带来的优势。
一、交通数据采集与分析大数据交通管理的第一步是数据采集与分析。
通过各种传感器、监控设备以及移动设备等，实时采集交通流量、拥堵情况、车速、车流分布等大量数据信息。
同时，借助于现代信息技术，这些数据能够得以准确地分析和整理，以便为决策提供依据。
二、交通状况实时监测预警借助大数据技术，交通管理者可以实时监测交通状况，并进行预警和管理。
通过分析大数据，可以准确判断交通拥堵的位置和原因，及时做出调整，疏导交通，避免交通事件进一步扩大。
同时，可以为交通参与者提供准确的出行信息，引导其选择最佳路线，提升出行效率。
三、交通规划与设施改善大数据在交通管理中的应用还包括交通规划与设施改善。
通过分析大数据，交通管理者可以深入研究交通繁忙地区的交通流量、停车需求等情况，有针对性地进行城市道路规划和周边交通设施的建设。
优化交通路线和停车设施的布局，有助于降低拥堵率，提升城市交通运行效率和交通参与者的满意度。
四、智慧交通管理在大数据支持下，交通管理可以更智慧化。
通过建立交通管理平台，实现交通数据的共享和交互。
各个交通系统能够实时地相互交流，实现智能的调控，提升整体交通运行效率。
同时，基于大数据分析，也能够精准辨识交通违法行为，提供更高效的交通执法手段。
五、车辆安全和管理大数据在交通管理中还可以用于车辆安全和管理。
通过分析车辆位置、速度、行驶轨迹等数据，可以实现对车辆的实时监控和追踪。
当车辆出现异常情况时，交通管理者可以及时采取措施，保障交通安全。
此外，大数据还可以用于车辆维修管理、驾驶行为分析等方面，从而提升整个交通系统的安全性和效率。
六、应急响应与决策支持当交通管理面临突发事件时，大数据可以快速响应，为决策者提供数据支持。
交通信息采集技术
交通信息采集技术本文档详细介绍了交通信息采集技术相关的内容，包括技术概述、采集设备、数据处理方法、数据分析和应用等方面。
1.技术概述交通信息采集技术是指使用各种传感器、设备和算法等手段，对交通运输系统中的车辆、行人、道路等进行信息采集、处理和分析的技术。
通过采集交通信息，可以实现交通流量监测、拥堵预测、路径规划、交通信号优化等应用。
2.采集设备2.1 车载设备车载设备是指安装在交通工具中的采集设备，可以通过车载传感器、摄像头等采集车辆位置、速度、加速度、车辆型号等信息。
常用的车载设备包括GPS定位装置、车载摄像头、CAN总线数据采集器等。
2.2 道路设备道路设备是指安装在道路上的采集设备，可以通过地感线圈、摄像头等采集车辆流量、车速、车道占用等信息。
常用的道路设备包括交通信号灯、地感线圈、摄像头、气象传感器等。
2.3 行人设备行人设备是指用于采集行人活动信息的设备，可以通过红外传感器、摄像头等采集行人数量、行走速度、停留时间等信息。
常用的行人设备包括红外传感器、摄像头、脚踏板传感器等。
3.数据处理方法3.1 数据采集数据采集是指将采集设备获取到的原始数据进行收集和整理的过程。
对于车载设备和道路设备，可以通过无线通信、有线接口等方式将数据传输到数据中心。
对于行人设备，则需要使用无线通信或存储介质将数据传输到数据中心。
3.2 数据预处理数据预处理是指对采集到的原始数据进行清洗、去噪等处理，以提高数据质量和准确性。
常用的数据预处理方法包括数据过滤、数据插值、异常数据剔除等。
3.3 数据存储数据存储是指将预处理后的数据保存到数据库或文件中，以便后续的数据分析和应用。
常用的数据存储方式包括关系型数据库、非关系型数据库、文件存储等。
4.数据分析4.1 交通流量分析交通流量分析是对采集到的车辆和行人数据进行统计和分析，以获取交通流量、流速、流密度等信息。
常用的交通流量分析方法包括平均速度计算、车流量计算、交通流状态识别等。
城市交通大数据及应用
城市交通大数据及应用城市交通大数据及应用一、引言城市交通是一个复杂而庞大的系统，每天都有大量的车辆、行人和其他交通参与者在城市中移动。
为了更好地管理和优化城市交通，利用交通大数据已成为一种趋势。
本文档将介绍城市交通大数据及其应用的相关内容。
二、城市交通大数据的收集与处理1·传感器数据的收集：城市交通系统可以配备各种传感器，包括交通摄像头、红绿灯探测器、地磁传感器等，用于收集车辆和行人的数据。
这些传感器可以捕捉到交通流量、速度、密度等信息。
2·移动设备数据的收集：通过移动设备，如智能方式和车载设备，可以收集到行人和车辆的位置信息，包括GPS数据。
这些数据可以实时地反映交通状况。
3·社交媒体数据的收集：人们在社交媒体上发布的交通相关信息，如交通拥堵、事故等，也可以作为交通数据的来源。
4·数据处理与分析：收集到的交通数据将经过处理与分析，包括数据清洗、数据挖掘、数据可视化等，以便更好地理解和利用这些数据。
三、城市交通大数据的应用1·实时交通监测：利用交通大数据，可以实时地监测交通状况，包括交通拥堵、道路状况、交通事故等。
这些信息可以用于指导交通管理决策和交通流量调度。
2·交通预测与规划：通过分析交通大数据，可以预测交通状况的变化，如交通拥堵的发生和扩散趋势。
这些预测结果可以帮助制定交通规划和优化交通路线。
3·交通信号优化：交通大数据可以提供实时的交通流量信息，用于优化交通信号灯的控制策略，减少交通拥堵和排放。
4·城市出行规划：结合交通大数据与其他数据，如人口分布、商业区分布等，可以进行城市出行规划，包括公共交通线路规划、停车场规划等。
5·交通安全管理：通过分析交通大数据，可以发现交通事故的规律和原因，用于交通安全管理和事故预防。
四、附件本文档附带以下附件：1·城市交通大数据收集与处理流程图2·交通大数据分析报告样本五、法律名词及注释1·交通管理法：指对城市交通进行管理和规范的法律法规。
交通基础数据采集及应用ppt课件
成图比例尺 1：10000
1：500
1：10000
1：2000
点 位 测 量 精 分米级
厘米级
分米级
厘米级
度
地 面 控 制 测 需要
需要
需要
无需
量
地 物 属 性 采 需判读，不能采集与摄影方 带有人工主观性，野外 半自动采集，数据过程 快速采集、智能识别、客观全面反应地
集
向相平行的地物之属性，难 作业时间长，耗费人力 中需要人工干预，耗费 物属性
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交通GIS应用
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从二维GIS到三维GIS
二维GIS
平面 抽象、图形、符号 只有X、Y轴上的信息 无法解析空间信息
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三维GIS
立体 直观、真实 拥有X、Y、Z轴上的 信息 可以解析空间信息
.
3
交通基础数据信息化
16
.
交通基础信息特点？
点多
线长
面广
数据复杂
交通数据的种 类繁多（包括 属性数据、空 间数据、影像 数据等），数 据量大，操作 复杂，人工管 理难度大
0.05 0.05 0.5 m
Roll and Pitch 0.02 0.02 0.02 ° Roll and Pitch 0.02 0.02 0.02 °
True Heading 0.05 0.1 0.2 ° True Heading 0.025 0.05 0.05 °
POSLV 420 PP IARTK DGPS Units POSLV 610 PP IARTK DGPS Units
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交通基础数据采集及应用 -移动测图系统方案
1
目录
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关于滨湖
2
智能交通系统中的数据采集与处理技巧
智能交通系统中的数据采集与处理技巧智能交通系统作为现代城市交通管理的重要组成部分，通过应用先进的信息技术，实现交通信息的快速采集、处理和传输，为城市交通提供优化控制和决策支持。
而数据采集与处理是智能交通系统正常运行的关键环节。
本文将探讨智能交通系统中的数据采集与处理技巧。
1. 数据采集技巧数据采集是智能交通系统的基础，通过适当的数据采集技巧可以确保获得准确、实时的交通信息。
以下是几项数据采集技巧：1.1 传感器选择与布局传感器是数据采集的关键设备，选择合适的传感器对于数据准确性至关重要。
在选择传感器时，需要考虑交通流量、车速、车辆类型等要素，并根据具体应用场景进行合理布局。
例如，交通流量可以使用电感线圈或摄像头进行检测，车速可以使用雷达或光电传感器进行测量。
1.2 数据质量监控在数据采集过程中，需要对采集到的数据进行质量监控。
设立合理的阈值和规则，对异常数据进行过滤。
例如，根据历史数据设定交通流量的上下限，当采集到的数据超过限定范围时，可以判定为异常数据，需要进行重新采集或修正。
1.3 数据采集频率和时段选择数据的采集频率和时段也需要考虑，不同的场景对数据的时效性和精度有不同的要求。
例如，在高峰期需要增加数据采集频率，以提供更实时准确的交通流量和拥堵情况数据；而在夜间时段，可以适当减少采集频率，以优化系统资源利用。
2. 数据处理技巧数据处理是智能交通系统中提取有价值信息的关键环节，以下是几项数据处理技巧：2.1 数据清洗与预处理采集到的原始数据中往往包含着各种噪声和错误，数据清洗与预处理可以提高数据质量。
常见的数据清洗与预处理方法包括去除重复数据、填补缺失数据、纠正异常数据等。
同时，在预处理过程中，对数据进行标准化或归一化可以方便后续的统计分析和建模。
2.2 数据特征提取与分析通过对采集到的数据进行特征提取与分析，可以发掘数据中的隐含信息。
例如，通过计算交通流量的峰值、平均值和波动系数等统计特征，可以有效评估交通拥堵情况；通过车辆行驶轨迹的分析，可以推测道路状况和交通事故发生可能性。
城市智慧交通的数据采集与分析
城市智慧交通的数据采集与分析随着城市化进程的加速，城市交通的问题愈发突出，如拥堵、交通事故等，在此背景下，城市智慧交通应运而生。
城市智慧交通的核心是数据，数据采集、分析、应用是城市智慧交通的关键技术。
本文将就城市智慧交通的数据采集与分析进行探讨。
一、城市智慧交通的数据采集数据采集是城市智慧交通的重要环节，正常的交通秩序需要大量的数据支持。
常见的数据采集方式有以下几种。
1.传统交通数据采集方式传统交通数据采集方式从人工测量到视频图像采集，发展经历了从群众检查、人工记录到机电设备采集、智能化数据采集的过程。
人工测量：包括现场调查、路口交通观察、调查问卷等方式，但无法满足日益增长的数据需求。
机电设备采集：采用数据采集器和传感器，能够实现数据的自动采集和传输，但仍存在数据精度和安全问题。
智能化数据采集：包括扫描仪、视频监控系统、车载装置等，能够实现快速、准确、实时采集和传输大量数据。
2.新型交通数据采集方式随着科技的发展，新型交通数据采集方式逐渐被广泛使用，其中比较常见的如下。
移动互联网应用：利用移动互联网提供的地理位置信息，如地图应用、出租车软件等，获取位置和速度等实时数据，但一些用户数据难以保持一定的可靠性。
传感器网络：通过分布式的传感器网络实时监测和传输数据，并进行分析和处理，使用灵活且易于部署，但存在数据采集的局限性。
共享单车：通过共享单车的投放和运维，可以提供实时的交通流量数据和运动状态，但只适用于特定区域和时间段。
二、城市智慧交通数据的分析数据分析是城市智慧交通的重要元素，通过数据分析可以实现交通信息的智能化处理，如预测、监测和实时决策等。
1.预测与预警分析预测分析通过历史数据、实时数据的收集和分析，预测当前和未来的交通情况，如交通流量、交通事故、瓶颈等，同时对交通分析结果提供必要的预警。
2.交通监测与控制交通监测和控制通过实时采集的数据进行监测和控制，可以监测和控制交通流动指向和速度等，同时可以让相关部门及时做出运输调度和交通管控决策等。
交通数据采集总结
交通数据采集总结交通数据采集是指通过各种手段和技术获取并记录交通相关的信息，以便分析和应用于交通规划、交通管理和交通安全等方面。
本文将总结交通数据采集的方法和技术，并探讨其在实际应用中的重要性和局限性。
一、交通数据采集方法1. 交通摄像头：在重要交通路段安装监控摄像头，通过图像识别车辆，可以统计车流量、车速和车道占用等信息。
2. 交通雷达：利用雷达原理探测车辆的运动状态，可以测量车辆的速度、距离和密度等。
3. 交通地磁：通过地下埋设的地磁传感器，感知车辆的经过和停留情况，可以用于统计车流量和平均速度等信息。
4. 电子收费系统：通过收费站、电子标签等技术，获取车辆的通行信息，可以用于统计车流量和通行时间等数据。
5. GPS定位系统：利用卫星定位技术，追踪车辆的位置和轨迹，可以获得车辆的行驶速度、行驶路线和行驶距离等信息。
二、交通数据采集的重要性1. 交通规划：通过分析交通数据，可以了解不同时段和路段的车流量、拥堵情况和瓶颈点，为交通规划提供依据，优化道路布局和交通组织。
2. 交通管理：交通数据采集可以监测交通违法行为，如超速和闯红灯，提供证据和依据进行交通执法和处罚。
3. 交通安全：通过交通数据分析，可以了解事故发生的原因和模式，为改善路况和道路安全设施提供依据，并制定交通安全政策和措施。
4. 减少拥堵：通过交通数据采集，可以实时监测道路通行情况，及时调整交通信号灯、路口设计等，减少交通拥堵，提高交通效率。
三、交通数据采集的局限性1. 隐私问题：交通数据采集涉及到车辆和驾驶员的隐私，需要合理规范数据使用和保护，防止个人信息泄露和滥用。
2. 数据质量：交通数据采集可能受到天气、设备故障和操作误差等因素的影响，导致数据质量不准确或不完整。
3. 数据处理和分析：交通数据采集的原始数据庞大且复杂，需要借助高效的数据处理和分析技术，才能提取有用的信息和结论。
4. 成本问题：交通数据采集需要投入大量的人力、物力和财力，设备维护和数据存储成本较高。
交通数据采集分析报告
交通数据采集分析报告一、引言交通数据的采集与分析对于优化交通规划、改善交通管理、提高交通安全以及提升出行效率具有至关重要的意义。
本报告旨在对交通数据的采集方法、分析手段以及相关应用进行全面的阐述，并通过实际案例展示其价值和作用。
二、交通数据采集方法（一）传感器监测传感器是交通数据采集的常用手段之一。
例如，在道路上安装地磁传感器，可以实时检测车辆的通过情况，包括车流量、车速等信息。
此外，还有环形线圈传感器、压电传感器等，它们能够提供准确的交通流量和车辆类型数据。
（二）视频监控通过在道路关键位置安装摄像头，获取实时的交通视频图像。
利用图像处理技术和计算机视觉算法，可以提取出车辆的行驶轨迹、交通拥堵情况以及交通事故等信息。
（三）GPS 定位在车辆上安装 GPS 设备，能够实时获取车辆的位置、行驶速度和行驶路线等数据。
这对于研究个体车辆的出行行为和交通流量分布具有重要意义。
（四）移动终端数据随着智能手机的普及，通过手机应用程序可以收集用户的出行数据，如出行起点和终点、出行时间、出行方式等。
这些数据经过汇总和分析，可以反映出城市的整体出行模式和需求。
三、交通数据分析方法（一）数据预处理采集到的原始交通数据往往存在噪声、缺失值和异常值等问题。
在进行分析之前，需要对数据进行清洗、筛选和整合，以提高数据的质量和可用性。
（二）统计分析运用统计学方法，对交通数据进行描述性统计，如计算均值、中位数、标准差等，以了解数据的集中趋势和离散程度。
同时，还可以进行相关性分析，研究不同变量之间的关系。
（三）时空分析将交通数据按照时间和空间维度进行分析，例如，分析不同时间段（如早晚高峰、工作日和周末）和不同区域（如市中心、郊区）的交通流量变化规律。
（四）模型预测利用数学模型和机器学习算法，对未来的交通状况进行预测。
常见的模型包括交通流模型、拥堵预测模型等，这些模型可以为交通管理部门提供决策支持。
四、交通数据的应用（一）交通规划基于交通数据的分析结果，可以合理规划道路网络、优化公交线路布局，以提高交通系统的整体效率。
交通实时数据的采集与分析技术
交通实时数据的采集与分析技术随着城市化进程的加快，城市交通问题也日益成为人们关注的热点。
对于交通状况的实时监测和数据分析，不仅可以为城市交通管理提供重要的依据，还能够对交通状况进行及时调整，优化城市路网和交通系统的运行效率。
交通实时数据采集和分析技术的发展，成为了现代城市交通管理的重要支撑。
一、交通实时数据的采集在交通领域，交通实时数据的采集是实现数据驱动交通管理、智慧交通的关键步骤。
目前常见的交通实时数据采集方式主要有以下几种。
1、传感器设备通过各种传感器设备获取道路交通现场的实时数据，这是当前应用最广泛的一种方式。
比如，借助于车辆计数器能够获取通过某一路段的车流量；悬挂在路灯杆上的视频监控设备，则能够采集交通流速、道路运行的速度等方面的数据。
其他如地磁、红外等传感器设备，分别可以用来实时采集汽车停靠、红绿灯运行、人行道等方面的交通数据。
2、GPS定位使用GPS定位技术可以获取汽车的实时位置、速度等信息。
由于智能手机的普及，GPS定位数据的采集也变得比较容易。
通过对GPS数据的分析可以获取路段的通行时间、拥堵情况等详细信息。
3、交通监测站交通监测站通过对交通流进行在线监测，能够获取交通信号、天气、路面状况等数据。
这种采集方式需要搭建监测站，相对于传感器设备、GPS定位等采集方式来说，难度与投入更高。
二、交通实时数据分析交通实时数据的采集只是数据分析的开始。
如何将采集到的数据变成有用的交通信息数据，引导交通管理部门进行决策管理，实现可持续发展的目标，需要进行数据分析和可视化。
1、数据清理和处理数据清理和处理是数据分析的第一步，通过对原始实时数据进行初步处理和筛选，将不规则数据进行清理和标准化，避免因为数据不规范而造成误解。
同时，为了方便后续分析，通常需要将不同数据源之间的数据进行整合和转化。
2、数据可视化通过可视化手段，将数据转化成图表、动画等形式，更容易被工作人员理解，同时为交通管理提供决策支持。
轨道交通数据采集与分析技术的研究与应用
轨道交通数据采集与分析技术的研究与应用随着城市化进程的加快和人们对移动性的需求不断增加，轨道交通系统在大城市中的地位变得越来越重要。
为了实现对轨道交通系统的有效管理和优化运营，轨道交通数据采集与分析技术的研究与应用变得至关重要。
轨道交通数据采集主要通过多种传感器和设备进行，包括车载感应器、车站设备、信号系统、摄像头等。
这些设备能够实时获取列车位置、运行状态、乘客流量等信息，并将其传输到数据中心进行处理和分析。
此外，无人机和卫星图像技术也可以用于轨道交通网络的数据采集。
首先，运行分析是对列车运行状态进行监测和分析，包括列车准点率、运行速度、停站时间等指标的监测和分析。
通过对运行数据的分析，可以及时发现运行问题并采取相应的措施。
其次，乘客流量分析是对乘客进出站情况及乘车人数进行监测和分析。
通过对乘客流量的分析，可以实现高峰时段的运力平衡和合理的运营调度。
第三，运营调度分析是对列车运营调度计划的制定和优化进行分析。
通过对数据的分析，可以预测列车的到达时间、乘客需求量等，从而制定合理的运营计划和调度策略。
最后，安全保障分析是对轨道交通系统的安全性进行监测和分析。
通过对数据的分析，可以预测和防止运营事故的发生，并及时采取措施。
除了数据采集和分析技术，轨道交通数据的应用也越来越广泛。
在交通管理方面，轨道交通数据可以用于交通流量预测、交通拥堵控制等。
在城市规划方面，轨道交通数据可以用于优化城市道路和轨道交通网络的布局，提高交通系统的整体效率和便利性。
在智能交通系统方面，轨道交通数据可以与其他交通系统数据相结合，实现交通信息的共享和联动。
综上所述，轨道交通数据采集与分析技术的研究与应用对于实现轨道交通系统的高效运营和管理至关重要。
未来随着技术的进一步发展，轨道交通数据采集与分析技术将在轨道交通系统的运营和规划中发挥更重要的作用。
大数据在交通运输领域的应用
大数据在交通运输领域的应用随着大数据技术的发展和普及，其在各个领域的应用也越来越广泛。
交通运输领域作为人们日常生活中必不可少的一部分，也开始借助大数据技术来提升运输效率、优化出行体验、提高交通安全等。
本文将从数据采集、数据分析以及数据应用三个方面，探讨大数据在交通运输领域的应用。
一、数据采集大数据的应用需要大量的数据来支持，因此数据采集是应用的第一步。
在交通运输领域，数据的采集可以通过多种方式进行。
目前，各类城市交通管理部门普遍安装了交通摄像头，用于实时监控交通情况并采集相关数据。
此外，GPS定位技术也广泛应用于交通运输领域，如公交车、出租车等载具的GPS模块能够定时上报位置数据。
同时，智能手机的普及也为数据采集提供了便利，例如一些交通应用程序可以根据用户手机位置信息，实时获取交通拥堵情况。
二、数据分析数据分析是大数据应用的核心环节，通过对采集到的大量数据进行分析，可以得出有价值的结论和建议。
在交通运输领域，数据分析可以应用于交通拥堵分析、路况预测、交通规划等方面。
首先，通过对交通状况数据的分析，可以实现交通拥堵分析。
根据不同路段的车流量和速度等数据，可以判断哪些路段存在拥堵情况，并制定相应的交通疏导措施，以提高交通流畅度。
其次，数据分析还可以用于路况预测。
通过对历史交通数据的分析，结合天气等因素进行综合预测，可以提前预判可能出现的交通拥堵情况，并在交通组织、交通安排等方面提前做出调整，减少交通拥堵带来的不便。
另外，在交通规划方面，数据分析可以用于优化交通路线、站点规划等。
通过对大量的交通数据进行分析，可以了解人们的出行习惯、交通需求等，为交通规划部门提供决策参考，以提高交通运输的效率和便利性。
三、数据应用数据应用是大数据技术在交通运输领域发挥作用的最终目的。
通过对采集和分析的数据进行应用，可以实现交通运输的智能化和便捷化。
首先，大数据应用可以提升交通管理的智能化水平。
通过对大量的交通数据进行分析和挖掘，可以帮助交通管理部门更好地了解交通状况，及时采取相应的措施。
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。
智能交通系统中的数据采集与处理方法
智能交通系统中的数据采集与处理方法智能交通系统作为现代城市交通管理的重要组成部分，通过采集、处理和分析大量交通数据，旨在提高道路交通效率、优化交通流量，并为驾驶员和行人提供更安全、便捷的出行体验。
在智能交通系统中，数据的采集和处理是实现其功能的核心步骤之一。
本文将介绍智能交通系统中常用的数据采集与处理方法，以帮助读者更好地了解智能交通系统的运作方式。
一、数据采集方法1. 传感器技术传感器技术是智能交通系统中常用的数据采集方法之一。
通过在道路、车辆和信号灯等地方布置各种传感器，可以实时地获取交通流量、车辆速度、道路状况、车辆数目等相关信息。
常用的传感器包括磁场传感器、红外传感器、摄像头传感器等。
这些传感器能够以高精度和高频率采集到各种交通数据，为智能交通系统提供可靠的输入信息。
2. 车载设备车载设备是另一种常用的数据采集方法。
通过在车辆上安装GPS定位设备、惯性传感器、摄像头等设备，可以实时地获取车辆位置、速度、加速度等信息。
车载设备的优势在于可以收集到具有个体特征的数据，如车辆的实时位置和行驶轨迹，这对交通管理和导航系统的优化具有重要意义。
3. 交通摄像头交通摄像头是智能交通系统中最为常见的数据采集设备之一。
通过在道路上设置高清摄像头，可以实时获取交通场景的图像和视频数据。
这些数据可以被用于车辆识别、交通流量统计、违章行为监测等用途。
利用图像处理和计算机视觉技术，可以从摄像头采集的画面中提取出车辆、行人等目标的位置、速度等信息，为智能交通系统提供更准确、全面的数据支持。
二、数据处理方法1. 数据清洗与过滤在数据采集阶段，由于各种原因，采集到的数据可能包含噪声、缺失值、异常值等问题。
因此，对采集到的数据进行清洗和过滤是十分必要的。
数据清洗和过滤的目标是去除无效的数据、修正错误的数据，并保证数据的准确性和完整性。
常用的数据清洗和过滤方法包括数据插补、数据平滑、异常值检测等。
2. 数据存储和管理在智能交通系统中，大量的数据需要进行存储和管理。
智能交通系统中的数据采集与处理技术
智能交通系统中的数据采集与处理技术随着社会的发展和科技的进步，智能交通系统逐渐被广泛应用于现代城市交通管理中。
智能交通系统的核心是数据采集和处理技术，通过对交通数据的准确收集和高效处理，可以实现交通管理的智能化与优化。
本文将重点讨论智能交通系统中的数据采集与处理技术，探讨其在提升交通管理效率和安全性方面的优势。
数据采集是智能交通系统的基础，它通过传感器、摄像头、雷达等设备将交通系统中的实时数据收集起来。
其中最常用的数据采集方式是视频监控和车载传感器。
视频监控可以通过摄像头记录道路上的车辆数量、车流密度、车速等信息，而车载传感器则可以实时获取车辆的位置、速度、加速度等数据。
这些数据的准确采集对于智能交通系统的高效运行至关重要。
在数据采集的基础上，智能交通系统需要对这些数据进行处理和分析，以提取有用的信息。
数据处理技术主要包括数据传输、数据存储和数据分析。
数据传输是将采集到的数据发送给交通管理中心或者其他相关部门，以便实时监控和处理。
数据存储则是将采集到的数据保存下来，以供后续的查询和分析。
数据分析则是对采集到的数据进行统计和建模，以预测交通状况、优化交通流量、改善交通路况等。
数据采集与处理技术在智能交通系统中的应用是多方面的。
首先，它可以帮助交通管理部门实时监控交通状况，并快速做出反应。
通过数据采集设备和处理系统，交通管理部门可以及时获取道路拥堵、事故等信息，并通过实时调度系统来引导交通流动，以减轻拥堵和提高通行效率。
其次，数据采集与处理技术能够优化交通信号控制系统。
通过对交通数据的分析，系统可以根据路况的变化自动调整信号灯的配时方案，以实现交通流量的最优分配。
另外，智能交通系统中的数据采集和处理技术还可以应用于交通事故预测和交通路况评估。
通过对历史数据的分析和建模，可以预测交通事故的概率，并实时监测道路的运行状态，及时报告异常情况。
尽管数据采集与处理技术在智能交通系统中有着广泛的应用前景，但仍然存在一些挑战和难点。
智能交通系统的数据采集与处理方法
智能交通系统的数据采集与处理方法智能交通系统是利用现代信息技术手段对交通系统进行全面监测、管理和调控的一种先进交通系统。
在智能交通系统中，数据的采集与处理是其中至关重要的环节。
本文将探讨智能交通系统的数据采集与处理方法，以提高交通运输的效率和安全性。
一、数据采集方法1. 传感器监测：智能交通系统的数据采集首先需要通过传感器监测各个交通要素的变化情况。
例如，交通摄像头可用于监测交通流量以及交通事故的发生情况；地磁传感器可监测车辆的停放情况以及车辆的流动性等。
通过部署适当的传感器，可以实时获取各种交通数据。
2. 车载设备：为了更好地获取交通数据，可以在车辆上安装高精度的定位装置、速度传感器等设备。
这些设备可以记录车辆的位置、速度、行驶轨迹等信息，并通过无线通信技术将数据传输到交通管理中心。
车载设备的安装可以实现对车辆的实时监测和管理。
3. 移动应用程序：借助智能手机的普及，可以开发移动应用程序来实现数据的采集。
例如，通过GPS定位技术可以实时获取用户位置信息，通过用户行程记录可以了解城市道路拥堵情况。
移动应用程序可以广泛应用于交通数据的采集，提高数据的覆盖范围和采集效率。
二、数据处理方法1. 数据清洗与预处理：由于交通数据来源广泛，数据量大，其质量和准确性存在一定的问题。
因此，在进行数据处理之前，需要对采集到的数据进行清洗和预处理。
这些操作包括去除无效数据、修复或填补缺失数据、处理异常值等。
清洗和预处理能够提高数据质量，减少后续处理过程中的误差。
2. 数据挖掘与分析：智能交通系统的数据处理可以应用数据挖掘和分析技术，从大量数据中提取有用的信息。
例如，可以通过聚类算法对交通流量进行分组，识别交通拥堵和异常事件；可以通过关联规则挖掘分析，了解不同交通要素之间的关系。
数据挖掘和分析有助于揭示潜在的交通规律和问题。
3. 预测和决策分析：通过对历史交通数据分析，可以建立交通流量预测模型，预测未来交通状况并提出相应的交通管理策略。
交通大数据应用及分析研究
交通大数据应用及分析研究一、引言近年来，随着信息技术、互联网和传感技术的快速发展，交通大数据应用及分析的研究已经成为一个热门领域。
交通大数据的自然属性是巨量、多变和复杂，它对城市交通管理、规划和服务的提高有着深远影响。
本文将从交通大数据的获取、处理，交通数据应用和分析等方面展开，探讨交通大数据的潜力和应用。
二、交通大数据的获取与处理交通大数据的获取是交通数据应用与分析的基础，因此数据获取的质量、效率和准确性对于后续的分析和应用至关重要。
1.传感技术获取交通数据传感技术包括交通视频监控、交通信号控制、雷达探测、车载传感器等。
通过对载体如车辆、行人、自行车等传感器的获取，可以获取交通数据，例如交通密度、行驶速度等。
2.移动互联网获取交通数据基于移动终端的数据获取方式包括基站信令数据获取、GPS轨迹数据获取等。
利用移动用户的行为数据，可以反映出道路拥堵情况、交通流量等有价值的交通数据。
3.公共数据获取交通数据公共数据包括道路信息、交通运行情况、气象数据、地图等。
这些数据是获取交通大数据必要的先决条件，也是交通大数据分析和应用的重要数据源。
4.交通大数据的处理交通大数据具有多元化、复杂性及多维性的特点，它需要在处理过程中，采用合适的技术，将数据转化为可用的信息。
数据的预处理是交通大数据应用的首要环节，完成数据清理、去噪、格式转换等，数据预处理是确保数据理解和数据分析成功的前提。
基于预处理后的数据，可以通过挖掘算法、统计方法、机器学习等各种分析手段进行处理。
三、交通大数据应用交通大数据应用包括交通管理、交通规划、交通预测、交通行为研究等几个方面。
1.交通管理通过交通大数据，可以为城市的交通管理提供更准确的数据支持，包括交通拥堵预警、交通状况分析、路网优化、车辆调度等，提高道路通行效率、缓解交通拥堵。
2.交通规划交通规划是城市发展的重要组成部分，交通大数据可以为城市的交通规划提供定量分析支撑，如城市交通环评、公路收费展现、立交规划等，有助于城市交通规划的合理性和科学性，提高交通规划效益和预测能力。
智慧城市公共交通系统中的数据采集与分析
智慧城市公共交通系统中的数据采集与分析随着城市化的不断推进，城市交通压力越来越大，智慧城市的建设成为了城市管理的重要方向。
而公共交通系统作为城市的重要交通组成部分，其运行数据的采集和分析对于智慧城市的建设至关重要。
一、公共交通数据采集的必要性公共交通是重要的城市基础设施之一，而数据采集是公共交通系统管理和优化的重要手段。
公共交通数据主要包括车辆位置、即将到站信息、乘客数量、交通速度等数据，这些数据都可以帮助管理部门、企业和乘客更好地管理、运营和利用公共交通系统。
1.1 管理部门利用数据采集实现公共交通优化公共交通的优化需要管理部门对运营状况进行实时监控和数据分析，以便及时调整交通组织、车辆规划、线路配置等。
这些调整需要根据实时的数据信息进行决策，数据采集为决策提供了必要的依据。
管理部门能够通过数据分析，了解乘客出行需求的变化，优化线路和班次计划，提高公共交通系统的效率和服务质量。
1.2 公共交通企业利用数据采集实现运营效益提高公共交通企业需要通过对业务数据的分析，进行经营决策和优化，达到运营效益的提高。
比如企业可以通过数据分析了解不同时段和路段的乘客流量，合理安排班车和车辆配备，进而在公共交通服务的质量和效率上实现提升。
此外，企业还可以利用数据分析挖掘公共交通系统的潜在商业价值，创造更多的运营收益。
1.3 乘客利用数据采集实现出行体验优化公共交通数据采集并不仅仅是为了管理和企业的利益，也需要优化乘客的出行体验。
通过数据的收集和分析，乘客可以了解到自己乘坐的公交车到站时间、乘车位置、预计到达时间等信息，减少等待时间和不必要的出行等候，提高整体出行便利度。
二、数据采集技术的发展随着数据采集技术的不断发展，公共交通数据的采集和管理变得越来越高效。
目前，公共交通数据采集主要依靠全球卫星导航系统（GNSS）定位和数据通信技术，以及各种传感器和设备。
2.1 GNSS定位技术GNSS定位技术是公共交通数据采集的重要手段之一。
智能交通系统中的数据采集与处理技术
智能交通系统中的数据采集与处理技术是支持智能交通运营和管理的重要技术手段。
在数字化、信息化、智能化的时代，大量的数据在交通系统中被积累和存储。
如何从这些数据中提取出有效信息，为交通管理和决策提供参考依据，成为了交通领域的一个重要挑战。
本文将从数据采集和处理两个角度，阐述智能交通系统中的数据处理技术。
一、数据采集技术数据采集是智能交通系统中最基础的工作之一，其目的是通过各种传感设备、监测设备等，收集和获取交通环境中的各种数据。
智能交通系统的数据采集方式多种多样，常见的包括视频监控、GPS定位、交通流量监测、车辆识别等。
下面分别介绍几种常见的数据采集技术。
1.视频监控技术视频监控技术是智能交通系统中应用最为广泛的一种数据采集技术。
通过安装摄像头、监控设备，实时监测路面情况，可以提供交通状况的直观信息。
在视频监控的基础上，还可以进行视频识别，如车辆识别、行人识别、道路标志识别等，通过深度学习等先进技术，提高准确率和鲁棒性。
同时，视频监控也可以用于安全风险评估、事件自动检测等。
2.GPS定位技术GPS定位技术是现代智能交通系统中的另一种常见的数据采集技术，通过安装GPS设备，实时定位车辆位置，可以提供车辆密度、交通流量等的实时数据。
在GPS定位的基础上，还可以进行路线规划、导航等功能，为交通管理和出行提供参考。
3.交通流量监测技术交通流量监测是智能交通系统中的另一种常见的数据采集技术。
通过安装流量监测器、车辆计数器等设备，实时收集车流量、车速等信息，为交通管理和规划提供参考。
同时，交通流量监测还可以用于拥堵检测、车速检测等。
4.车辆识别技术车辆识别技术是近年来兴起的一种数据采集技术，通过安装车辆识别设备，实现车辆识别、车型识别等功能。
在交通管理和出行中，车辆识别技术可以用于车辆追踪、违法行为检测等。
二、数据处理技术数据处理是智能交通系统中数据采集之后的重要环节，其目的是从海量的交通数据中提取出有效的信息，为交通管理和决策提供参考。
智能交通中基础设施数据采集与分发研究
智能交通中基础设施数据采集与分发研究随着人工智能和物联网技术的快速发展，智能交通系统正逐渐成为现代城市交通管理和规划的重要组成部分。
其中，基础设施数据的准确采集和高效分发是实现智能交通系统的关键。
本文将探讨智能交通中基础设施数据采集与分发的研究现状、挑战和未来发展方向。
一、基础设施数据采集技术基础设施数据采集是智能交通系统的基础，它包括车辆、道路、交通信号灯、交通障碍等数据的实时获取和更新。
目前，常用的基础设施数据采集技术主要包括传感器技术、摄像头技术和无线通信技术。
1. 传感器技术传感器技术是基础设施数据采集的重要手段之一。
通过在道路或交通设施上安装传感器，可以实时感知交通数量、流量、速度等信息。
例如，通过地磁传感器可以检测车辆的停车和行驶状态，通过气压传感器可以检测道路的湿滑状况。
传感器技术的优势是采集精度高、实时性强，但同时也存在成本高、部署复杂的问题。
2. 摄像头技术摄像头技术是目前智能交通中常用的数据采集技术之一。
通过在道路交叉口、高速公路等关键位置设置摄像头，可以实时获取交通场景的图像和视频。
借助计算机视觉和图像处理技术，可以从图像和视频中提取车辆、人行者等交通要素的位置、速度、行为等信息。
摄像头技术的优势是成本较低、应用广泛，但也存在数据处理复杂、隐私问题等挑战。
3. 无线通信技术无线通信技术在智能交通中起着关键作用，它能够将采集到的基础设施数据快速传输给中心服务器或其他设备。
目前，主要使用的无线通信技术包括Wi-Fi、蓝牙、移动通信和物联网等。
无线通信技术的优势是传输速度快、覆盖范围广，但也存在安全隐患和网络拥塞的问题。
二、基础设施数据分发技术基础设施数据分发是将采集到的数据传递给相应的交通管理和规划部门，以支持交通决策和应急响应。
目前，常用的基础设施数据分发技术主要包括数据传输、数据挖掘和智能算法。
1. 数据传输数据传输是基础设施数据分发的重要环节，它涉及数据的压缩、加密、传输和存储。
城市交通大数据及应用
城市交通大数据及应用正文：一、引言城市交通大数据及应用是指利用大数据技术与方法，对城市交通系统进行数据采集、处理、分析和应用，以提高交通运行效率、优化交通资源配置、改善交通出行体验，并为城市交通规划、决策与管理提供科学支持。
本文将从数据采集、处理与分析、应用场景等方面进行详细介绍。
附件：本文档附带以下附件：1. 城市交通大数据采集监测报告2. 城市交通大数据应用案例集合二、数据采集1. 传感器数据采集a. 城市交通信号灯传感器数据b. 道路流量监测器数据c. 车辆定位系统数据2. 移动设备数据采集a. 移动App定位数据b. 蓝牙设备扫描数据c. WIFI连接数据3. 社交媒体数据采集a. 社交媒体平台用户签到数据b. 微博/用户发布的交通信息数据c. 出租车/网约车用户评价数据三、数据处理与分析1. 数据清洗与预处理a. 数据质量评估与清理b. 数据格式转换与整合2. 数据挖掘与分析a. 交通流量预测与拥堵识别b. 路网拓扑分析与优化c. 出行模式推荐与路径规划3. 可视化与展示技术a. 交通热力图展示b. 轨迹数据可视化c. 实时交通信息展示四、应用场景1. 出行决策与规划a. 出行时间与交通方式选择b. 出行路径规划与导航c. 智慧停车推荐2. 交通运行管理a. 信号优化与调度b. 交通拥堵预警与管控c. 公交运营调度优化3. 城市交通规划a. 道路网络规划与设计b. 公共交通线网优化c. 城市空间布局与交通影响评估五、法律名词及注释1. 城市交通管理条例：指规范和管理城市交通的法律法规。
2. 隐私保护法：指保护个人隐私权的法律法规。
3. 数据共享协议：指交通大数据共享的相关协议。
（注：本文档仅供参考，具体内容可根据实际情况进行修改和调整。
）。
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解决之道:
建立一个公路综合信息采集系统，实现公路管理信息的实时动态采集、 可视化管理与维护（电子地图、三维场景、视频及图像），实现对路况信息 的动态可视化监控，为突发事件处理提供可视化决策平台，方便迅速地进行 信息查询统计及报表打印，并为公众出行提供信息发布平台，使公路透明化、 可视化和合理化。
交通GIS应用
PP 0.02 0.05 0.02 PP 0.02 0.05
IARTK DGPS Units 0.035 0.05 0.02 0.05 0.035 0.05 0.02 0.3 0.5 m m
0.02 °
0.02 ° 0.05 ° 0.3 0.5 m m
True Heading 0.025
IARTK DGPS Units
LOGO
交通基础数据采集及应用 -移动测图系统方案
目录
1 2 3 4 5 关于滨湖 交通信息化趋势 交通基础数据信息化 移动测量系统介绍 三维GIS在交通的应用 结 论
6
1
关于滨湖
集团公司简介
单位：亿元
国资委 直接管理
集成各类可量测型传感器
数字相机（可量测面阵,推扫式） 激光扫描系统（航空,大地）
DMI
完整的处理工作流程
POS数据处理 各类传感器实时连接 传感器数据处理及产品发布
定向定位原理和用途
•使用POS系统得到移动平台的轨迹（方向和位 置的数据） •影像的空三处理可减少或省略地面的控制点
X
基本流程
路面：
将点云按照路面分解出来 构建三角网，并平滑 求解道路中心线，生成道路模型
路上信息：
按照立体相机的示意原理，由立体图像 可以：测得关键点、线 进入CAD，构建几何模型 并利用3DMax完成贴图
载车系统的集成度优势
1 0
K.O.
采集系统的多功能优势
2 0
点云数据 沿线图像 路面病害
公司领导简介
• 余锋，中共党员
总经理
• 武汉测绘科技大学光学 测绘仪器专业，武汉大 学EMBA • 武汉测绘科技大学科技开发 实业总公司经理
经历
• 徕卡中国技术服务中心华中 华南大区经理 • 欧亚集团南方大区总经理 • 武汉领亚空间信息有限公司 总经理
管理
箴言
• 武汉武大卓越科技有限责任 公司副总裁和产品总监 • 打造精品团队
十大军工 集团之一
最具活力军民 结合特大企业
集团主营产业
军品 特种装备
汽车 摩托车
新能源 浅层地能
移动测量 光电产品
领导关怀
滨湖公司简介
隶属兵装集团 • 代号568厂
主营业务 • 大型电子设备研 发生产
企业性质 • 国有控股 • 军民结合
立体相机：获取 立体相对，可进 行量测
POS：产生相片 的控制点和方位
MMTS方案技术指标
测量距离 检测车行驶速度 路面三维横向测量精度 路面三维纵向测量精度 路面三维垂直测量精度 车辙深度测量精度 坑槽识别精度 坑槽深度测量精度 波浪拥包识别精度 波浪拥包高度测量精度 带状地形图纵向间距 带状地形图行扫描点个数 带状地形图扫描点位精度 数据存储容量 定位精度 工作环境 沿线400米的带状地形图测量，达到1：2000地形测量精度 0-120公里/小时 10毫米 10毫米 10毫米 1毫米 直径大于50毫米可识别 1毫米 半径大于0.5米可识别 1毫米 400米 大于10000个点 20毫米 1TB-24TB 小于0.1米 车内5℃-40℃ 车外-10℃-50℃，无积水、无凝露，路面干净整 洁
适用领域
陆地水资源调查、土地资源 城市规划，考古调查 调查、植被资源调查、地质 调查、城市遥感调查、海洋 资源调查
城市市政管理
移动测量成图在交通领域应用
GIS数据采集 道路两侧资产 道路测量 横向,横向坡度 道路的中心线 道路轮廓 路面 断面
MMTS移动测量方案
激光扫描仪： 扫描产生周 边的点云
Real-Time CDGPS
PP 0.02 0.05 0.02 0.05 PP 0.02 0.05 0.02
IARTK DGPS Units POS LV 220 0.035 0.05 0.02 0.1 0.035 0.05 0.02 0.3 0.5 0.2 0.3 0.5 m m ° m m X, Y Position Z Position Roll and Pitch POSLV 610 X, Y Position Z Position
Usable data POS LV GPS 99.88% 96.79% 99.95% 74.16% 99.83% 93.06% 99.95% 52.56%
移动测量成图优势
测成图方式 航空摄影测量与遥感 比较内容 使用范围 成图比例尺 点位测量精 度 地面控制测 量 地物属性采 集 大面积测量 1：10000 分米级 需要 人工常规测量和测绘 小范围大比例尺测量 1：500 厘米级 需要 近景摄影测量 移动测量检测 中等范围大比例尺测量 带状地形图专题测量 1：10000 1：2000 分米级 厘米级 需要 无需 快速采集、智能识别、客观全面反应地 物属性 高 低 快捷、准确、全面 以立体数字影像为基础，由计算机进行 影像处理和影像匹配，自动识别相应像 点及坐标，运用数字摄影测量的方法确 定所摄物体的三维坐标，并输出数字高 程模型、正射数字影像和线划地图。真 三维场景，可变换，拉升，放大。 国土资源，交通，航运，铁路，高速铁 路
纵横断面图
实景模型、效果模型
1、结合数字 地面模型叠加制作 真实三维场景，实 现3D动态浏览。 室内查看、管理、 宣传、展览。 2、结合影像 与地模数据对公路 设施检测。
5
三维GIS在交通的应用
三维公路综合管理系统
三维路政管理系统
H w
基于实景三维，可 快速测量地物(如：道 路中心线、桥隧涵等) 的大地坐标；计算地物 几何尺寸(如：道路宽 度、坡度、转弯半径、 涵洞高度等)。
K.O.
180 45mm 30m 75hz
数据采集的效率优势
4 0
以400平方公里、约2000公里长测线的中心 城区道路要素测量为例
MMTS 传统工程测量 外业测量 90工天
K.O.
外业测量 内业要素提取 总计
2000工天 200工天 2200工天
内业要素提取
总计
350工天
440工天
MMTS比传统工程测量生产效率高5倍
• 铸就精致品牌
2
交通信息化趋势
背景介绍
美国联邦公路局（FWHA）将GPS、GIS及三维仿真等技术 应用到公路管理，并取得了非凡的成绩，其目标就是： “Saves Lives, Time, and Money”。
我国交通建设的高速发展使得交通可视化管理日益成为 一个重要的问题 ，采用各种先进科技、提高交通管理 水平，实现交通可视化信息化管理，已经成为下一个重 要的交通基础设施建设工作 。
•Direct Georeferencing:
直接定向定位生产流程 •可以使用任何可量测类型的传感器(相机， LIDAR，高光谱，SAR等)
POS精度对照表
POS LV 200 X, Y Position Z Position Roll and Pitch True Heading POS LV 420 X, Y Position Z Position True Heading
交通基础信息包括那些内容？
交通标志
B
铁路
ห้องสมุดไป่ตู้
绿化带
A
基础数据
C E
护栏
公路
收费站
D
标志标线
航空
航运
交通基础信息应用哪些方面
公众出行服务 灾害评估
应急救险
资产管理 维护决策
4
移动测量系统介绍
移动测量的概念
在移动的平台上采用高精度的定向定位系统（POS）
惯导系统：Inertial Measurement Unit (IMU) GNSS
L
三维GIS的公路养护管理
养护是公路管理部门的主要业务，基于实景三维的公路综合管 理系统可以为公路养护提供全方位的支持。通过公路巡查车系 统和便携式系统实时对道路进行监控，完成从病害检测、养护 计划下达、养护竣工验收的闭环管理。
基于实景三维GIS的公路应急指挥
交通基础信息采集任务分解
路面建模
基于点云
由立体像对中两张像片的内、 外方位元素和像点坐标来确 定相应地面点在物方空间坐 标系中坐标的方法
z
1
路牌建模
利用点云建立路牌位置 利用双目立体图片进行
Z
y
1
S1
x1 S2 a2(x2, y2 )
z2 y2
a1(x1, y1 )
x2
Y
A(X,Y ,Z)
需判读，不能采集与摄影方 带有人工主观性，野外 半自动采集，数据过程 向相平行的地物之属性，难 作业时间长，耗费人力 中需要人工干预，耗费 以采集细小地物属性 多 时间长 效率 高 低 中 成本 最高 高 较高 快 速 数 据 更 周期长，不完全适合 较慢，后期处理工作量 慢，难以满足 新 大 利用飞机、直升飞机、飞艇、 利用传统测绘行业的全 由一张正射影像地图和 特点 气球等航空飞行器，从空中 站仪，水准仪，由人工 一张立体配对影像图组 成的地图，不是真三维 对地球表面的摄影。 进行小范围的精确测绘。 图，成图不具备精准测 量功能。
交通信息化现状
A
B
C
D
建设日新月异，任 务繁重艰巨
报表式、人工管理， 缺乏多媒体可视化 信息，表达不直观， 也无法进行检查