交通管控大数据分析研判系统
交通管控大数据分析研判系统
交通管控大数据分析研判系统Document number【AA80KGB-AA98YT-AAT8CB-2A6UT-A18GG】交通管控大数据分析研判系统设计方案目录1 系统概述1.1 系统背景随着经济迅猛发展，机动车辆不断增加，道路交通拥堵、交通肇事现象也越来越严重。
交通管理部门部署了大量交通监控设备对道路交通情况进行监控，这些设备24小时不间断捕获过车数据和图像数据，产生了海量的历史记录。
在此情况下，如何利用先进的技术手段，对交通监控设备采集的海量的、格式多样的数据进行深度分析应用，对海量数据进行查找、关联、比对等处理，实时发现其中潜在的问题并预警,成为当前迫切需要解决的问题。
主要体现在以下两个方面：一是交通管理部门的现有系统还处于结构化数据处理模式架构体系中，要实现对城市道路交通的整体运行状况、车辆出行规律等方面以日、月甚至年为时间粒度进行数据分析还存在不足。
二是交通管理部门的现有系统在对这些具有逻辑关联的海量多源异构数据处理过程中，数据存储结构、处理种类、处理效率等方面仍存在不足，不能满足持续扩大的交通管理数据规模以及对数据深度快速挖掘和应用需求。
交通管控大数据平台构建了一个支持横向扩展，具有分布、并行、高效特点的大数据处理平台的体系架构。
综合运用云计算、云存储、并行数据挖掘、图像识别等技术，开展数据的存储、挖掘、联动、分析。
通过将电子监控设备的数据、图像等异构的数据资源接入大数据处理平台，通过分布式存储和并行数据挖掘，提供在线实时分析模式和离线统计分析模式两种应用模式，对交通管理的各类大数据全方位地进行实时和离线分析处理。
可以将隐藏于海量数据中的信息挖掘出来，可全面掌握道路通行情况，为策略制定、分析研判、行动部署提供依据，大大提升综合管理的集约化程度。
1.2 系统意义（1）信息查询和预警分析借助在线实时分析、离线统计分析和数据共享等手段，通过接口与集成指挥平台等各个业务系统关联，高效开展交通管理工作。
智能交通系统中的大数据分析与优化
智能交通系统中的大数据分析与优化现代社会的快速发展，使得交通问题成为城市面临的一个重要挑战。
为了有效解决交通拥堵、提高交通效率和安全性，智能交通系统应运而生。
而智能交通系统的核心就是大数据分析与优化。
本文将深入探讨智能交通系统中大数据分析与优化的重要性和应用。
首先，我们来看大数据分析在智能交通系统中的作用。
随着城市交通数据的日益增多，传统的交通管理方式已经无法胜任。
大数据分析的应用可以通过处理和分析庞大的交通数据量，快速获取准确的交通信息。
通过对交通流量、拥堵程度、事故发生概率等数据的分析，交通部门可以及时采取有效的措施来改善交通状况，减少拥堵，避免事故。
同时，大数据分析可以帮助交通规划部门进行城市交通规划，通过对历史数据的分析预测未来的交通需求和发展方向，从而合理规划道路、公共交通线路等。
其次，大数据分析对于交通管理和交通安全也有深远的影响。
交通拥堵不仅会造成时间的浪费，还会增加油耗和环境污染。
通过大数据分析，我们可以了解城市道路交通流量的分布和拥堵状况，从而合理调整交通信号灯的配时和交通路线。
这样可以减少红绿灯等待时间，缓解拥堵，提高交通效率。
此外，大数据分析还可以提供有关交通事故的信息，包括事故发生地点、时间等。
通过对事故数据的分析，交通部门可以了解事故发生的原因和规律，采取相应的措施来减少事故的发生，提高交通安全。
智能交通系统中的大数据分析不仅可以提升交通效率和安全性，还可以为交通用户提供更便捷的出行体验。
通过大数据分析，我们可以预测交通拥堵的发生时间和地点，帮助人们在出行前选择最佳路线，从而避免拥堵。
同时，大数据分析还可以为交通用户提供实时的交通信息，包括公交车的位置、到站时间等。
这样可以让人们更加方便地利用公共交通工具，减少私家车的使用，从而缓解交通压力，降低城市交通对环境的影响。
为了更好地应用大数据分析优化智能交通系统，我们需要克服一些挑战。
首先是数据的采集和处理问题。
由于城市交通数据量庞大，数据的采集和处理是一项巨大的任务。
大数据分析在智能交通系统中的应用研究
大数据分析在智能交通系统中的应用研究随着科技的不断发展，大数据分析在各个领域的应用也越来越广泛。
智能交通系统作为现代交通管理的重要组成部分，利用大数据分析技术可以为交通系统的改进和优化提供有力支持。
本文将探讨大数据分析在智能交通系统中的应用研究。
第一部分：智能交通系统的发展与挑战智能交通系统是指利用现代信息与通信技术，对交通运输系统的各个环节进行智能化管理和优化的系统。
它通过收集、传输、处理和应用交通信息，实现对交通流、车辆和驾驶员等要素的监测、控制和管理。
然而，智能交通系统的发展面临着诸多挑战，包括道路拥堵、交通事故、交通安全等问题。
这些问题对于交通管理者来说，需要及时准确地获取交通数据，并进行有效的分析和应对。
第二部分：大数据分析在智能交通系统中的应用2.1 数据采集与处理智能交通系统中需要收集的数据涵盖车辆信息、道路条件、交通流量等方面，而这些数据量巨大、时效性强。
大数据分析技术可以帮助实时采集、处理和存储这些数据，并通过数据挖掘技术提取有用的交通信息。
例如，通过视频监控和车载传感器等手段，收集车辆的位置、速度等数据，并进行实时处理和分析，可以帮助交通管理者更好地监测和控制交通流量。
2.2 交通流分析与优化利用大数据分析技术，可以对交通流进行深入的分析与研究。
通过对历史交通数据的分析，可以了解交通流的特点和规律，为交通规划和优化提供决策支持。
例如，通过分析交通流的拥堵模式和原因，结合交通规划算法，可以提出合理的道路规划和交通流优化策略，实现交通拥堵的缓解。
2.3 路况预测与导航大数据分析技术可以对交通路况进行预测，帮助驾驶员选择最佳行驶路线。
通过对历史交通数据的分析，并结合实时数据的更新，可以准确预测交通拥堵的发生和持续时间。
结合导航系统，将交通信息及时传递给驾驶员，帮助他们选择最佳路线，节约时间和燃料。
2.4交通事故分析与预警交通事故是智能交通系统中的重要问题，通过大数据分析技术可以对交通事故进行分析和预警。
浅谈大数据在交通管理工作中的作用
浅谈大数据在交通管理工作中的作用大数据或称巨量资料，指的是以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，同时需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
而大数据的产生是由高速发展的科技生活，人与人之间的信息频繁流通产生而来，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》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5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。
一、交通“大数据”的定义交通大数据指的是与道路交通的相关的所有道路交通数据，本人认为这些数据分为两大类：一类是包含气候在内的所有道路基础信息，它包括但不限于因天气而对道路产生影响的信息、道路基础路况信息、车道基础信息、道路指示标志信息等等；一类是因人的出行而产生的所有数据，它包括但不限于出行者的出发时间、出发地点、出行路径、行进速度、目的地以及行进所产生的所有信息[1]。
而交通大数据的采集方式是多种多样的，对于道路基础信息，在道路规划施工阶段会有基础信息以及标志标线信息产生，此类信息可直接采集录入；在道路建成通车后会逐渐积累行车信息、危险路段信息、组织优化信息等，此类信息需要交通管理部门逐渐积累并收集录入；在使用过程中，因天气变幻会产生实时天气信息，此类信息为实时信息，只要对接端口，可实时调用。
而对于交通参与者所产生的信息既包含手机信息软件（包括但不限于地图软件、外卖软件、定位软件等等）、车载信息软件、道路信息采集系统（包括但不限于电子警察、交通卡口等）等所有能够产生交通数据的信息源，此类数据为实时产生，信息量巨大且时效性高，此类信息需实时分析并整合利用[2]。
二、交通“大数据”在道路交通管理工作中作用（一）强化顶层设计，推动“互联网+智慧交管”。
道路交通事故研判分析系统
《道路交通事故研判分析系统》目录一、项目概述二、网络体系三、功能体系总结事二、二、功能体系三、系统功能多维常规数据统计常态化模板研判分析道路交通死亡事故重点研判事故高发倾向预警提示多维度智能研判分析研判结果分类展示指定研判分析结论辅助建议决策生成决策执行反馈评估作为查询条件进行数据统计；可将多维度事故元素作为查询条件进行数据统计；查询统计出的结果将以数据表格和图表的形式进行展示。
（二）常态化模板研判分析根据各地交警事故处理部门的特定需求，系统自动生成内容格式基本固定的常态事故研判分析报告，作为事故管理部门例行会议的基本数据分析报告，通过分析辖区道路交通事故数据，分析出该研判周期内各类事故的数量，以及事故数据的数量变化及同比、环比等总体情况，模板基本涵盖如下层面：事故基本情况：1.1全省（市）总体事故情况全年、半年、季度、月份事故情况统计分析1.2省市所属各辖区事故情况根据行政区划，针对各辖区统计分析事故情况1.3死亡XX人以上事故情况，其中死亡人数可作为参数配置1.42.2.1XX2.2X2.3X2.4X2.52.62.72.8在XX（四）交通事故高发倾向预警提示系统自动分析定位特定事故类型的高发倾向，并且在随后连续的研判周期自动追踪分析，如发现该类型事故持续处于高发态势，则系统将及时向交通管理决策部门发出预警，以便及时采取治理措施。
（五）多维度智能综合研判分析从公安部六合一平台事故案例数据库中提取海量事故案例信息，应用大数据挖掘分析理论算法从事故案例信息中包含的多个关键信息项中总结、归纳事故发生的规律，定位出事故高发倾向所在之处，以概括性的文字结论展示给相关领导和事故干警，作为交管部门进行交通治理决策的有力依据，以便谋求逐步降低事故发生的概率，并且对可能出现的事故高发态势倾向及时预警。
不同级别的登陆用户（总队、支队、大队、中队）可根据自己权限对本辖区内发生的交通进行综合研判分析，可以不指定任何条件进行全面综合研判分析，也可以针对本辖区关键路段、时间段或者事故类型等进行专项研判分析。
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。
基于大数据分析的智能交通管理系统
基于大数据分析的智能交通管理系统智能交通管理系统是一种基于大数据分析的先进技术，旨在提高交通效率、减少拥堵、增强安全性，并为用户提供更便捷的交通出行体验。
本文将重点介绍智能交通管理系统的核心特点和优势，并探讨大数据分析在该系统中的应用。
智能交通管理系统的核心特点是其对大数据的实时、准确分析能力，以实现交通信息的获取、处理和应用。
首先，系统利用传感器、监控摄像头、GPS和运动传感器等设备，实时收集交通流量、车速、停车场入口和出口数据等，并将这些数据实时传输到中央数据中心。
其次，中央数据中心利用大数据分析技术，对大量数据进行处理、计算、统计和预测，以准确判断交通状态、预测交通变化趋势，并通过智能控制设备、联网车辆或智能手机等渠道向用户提供实时交通信息和推荐最佳路线。
大数据分析在智能交通管理系统中发挥了重要作用。
首先，通过对大量历史交通数据的分析，系统可以识别交通热点、拥堵点及其原因，并针对特定时段、特定区域提出有效的交通管理措施，如调整红绿灯时长、限制或引导车辆流动，从而最大限度地减少拥堵。
其次，通过对实时交通数据的分析，系统可以提供实时的路况信息，帮助用户选择最佳出行路线，节约时间和燃料消耗。
此外，系统还可以根据用户的行为习惯和偏好，智能推荐适合的出行方式和路线，提供个性化的服务。
智能交通管理系统的实施将带来诸多优势。
首先，系统可以提高交通效率，减少拥堵和行程时间，提高城市交通运营效果，增加经济效益。
其次，系统可以增加交通安全性，通过实时监测和预测交通变化，系统可以提前采取相应措施，降低交通事故发生概率，保障交通运行安全。
此外，系统还可以提供个性化的交通服务，根据用户需求为其提供最佳的出行方案，提高用户的满意度和体验。
然而，智能交通管理系统的实施还面临一些挑战和难题。
首先，数据的收集、处理和存储需要大量的技术支持和设备投入，这对于一些资源匮乏的地区可能存在困难。
其次，数据隐私和安全问题是一个重要的考虑因素，必须确保用户的个人数据和交通信息不被滥用和泄露。
交通大数据涉车一体化平台
方纬科技交通大数据涉车一体化平台依托云计算、大数据、人工智能等先进技术，依托方纬科技核心技术——可计算路网、基于身份检测的交通系统模型，基于交管全量汇聚数据，融合多警种数据，围绕交通管理人、车、路、企、场等交通要素，开展数据分析、模型运算，构建五大交通要素的全息动静态画像，实现对全域车辆的感知、分析、研判、评价，围绕大数据+源头管理、大数据+精准查控、大数据+黑点排查、全域路网车辆特征分析、交通态势全息研判、数据分析建模工具等六大业务应用方向，使能一线公安交警，实现涉车业务在公安交警和其它警种间的双向赋能。
一、设计理念以“一套规范、两大核心技术、三大计算平台”为核心设计理念，构建“数据资源标准共享、业务系统数据联动”的交通大数据涉车一体化平台。
一套规范：以新一代智慧交通系统IDPS体系（见图1）为指导，在完善的基础设施（I）条件下，通过完备的数据采集（D），来支撑交通要素全息信息的智能分析计算（P），驱动新一代智慧交通创新业务应用（S），在此体系指导下，对交警现有的多个业务系统、公安其它警种涉车业务系统和外部社会资源系统的数据按业务主体进行分类，对交警各系统所使用的数据字典进行归纳整理，划分通用数据项和特有数据项，建立一套完善的针对涉车业务元数据的标准化数据规范。
图1 IDPS体系架构两大核心技术：可计算道路交通网络模型、基于身份检测的交通系统模型。
可计算路网模型，将所有交通元素、交通规则、控制策略数字化信息化，让计算机理解其中的交通语义和逻辑关系，实现所有交通元素、数据、信息（设施、设备、路网、停车场、车辆、警员、警力设备、警情、路况、交通态势、视频，等等）有机呈现，将不同数据信息之间内在的逻辑关系、拓扑关系通过一张可计算的路网图实现计算、存储和管理。
基于身份检测的交通系统模型，采用电警卡口、RFID、GPS等具有车辆身份特征的检测方法，构建车辆状态函数模型和道路状态函数模型，实现车辆全息信息的智能分析计算，实现任意时刻、任意路段、任意路口、任意车辆的轨迹和路况状态的精准掌握，提供车道级的“沙盘式”重现，实现交通指挥管理从宏观到微观的精准认知，为指挥决策提供精准数据支撑。
交通管控大数据分析研判系统
交通管控大数据分析研判系统简介交通管控大数据分析研判系统是一种基于大数据分析技术的交通管控应用系统。
该系统主要用于交通情况的实时监控和数据分析，可以通过数据研判来预测交通拥堵，及时采取排除拥堵的措施，同时可以通过对数据的分析和挖掘，提升路网分配效率，优化交通运输资源，以提高交通运输的效率和质量。
案例交通管控大数据分析研判系统在一些城市的交通事故预测和拥堵排除方面已经得到了广泛的应用。
例如，在北京市的复兴门桥附近装置了传感器和摄像头，实时监控道路交通情况，同时将采集的数据传输到系统中，系统进行数据分析后，可以通过实时监控和达尔文算法预测交通拥堵，及时采取疏导措施，以缓解交通拥堵状况。
功能交通管控大数据分析研判系统的主要功能如下：实时数据监控系统提供数据采集和接收功能，能够实时采集城市交通监测站点和摄像头等设备上传的实时交通数据，如车辆速度、流量、车辆类型和车辆排放等等，同时系统也能够对接其他数据采集设备。
数据仓储系统采用海量数据存储技术，可支持存储大规模数据。
系统还能够将存储的数据进行压缩，以方便备份和恢复，同时隐私数据可以进行加密。
数据挖掘系统通过对采集数据进行数据挖掘，提取数据的知识和规律，以便于管理和运营。
系统也会通过目标检测算法，自动识别和提取交通信息。
数据分析系统采用数据分析技术，对采集的数据进行分析、归纳和统计，提供交通流量、车速和车型等等统计数据，以及预测交通拥堵情况等信息。
研判决策系统采用人工智能技术，以预测交通拥堵的情况，同时能够计算出疏导措施的效果。
基于数据分析和交通模型，系统可以自动完成交通管制规划和路径优化等任务，同时也提供决策支持和可视化展示功能。
交通管控大数据分析研判系统在交通管控领域起到了重要的作用。
通过对交通数据的收集和分析，可以帮助交通管理者更好地了解交通情况，提升交通运输的效率，让城市交通更加顺畅。
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。
交通设施的大数据分析和智能决策支持系统
交通设施的大数据分析和智能决策支持系统随着社会的发展和城市化进程的加速推进，交通问题越来越突出。
为了提高交通运行效率，优化路网规划，降低交通事故率，提供便捷的交通出行环境，大数据分析和智能决策支持系统逐渐成为解决交通问题的关键。
本文将从交通设施的大数据分析和智能决策支持系统的概念、构成、应用案例以及未来发展方向等方面进行论述。
一、概念及构成1.1 概念交通设施的大数据分析和智能决策支持系统是一种基于综合大数据分析技术和人工智能算法的交通运行监测、预测和决策支持系统。
通过对各类交通设施数据的采集、整合和分析，系统能够实现对交通运行状况的实时监测、趋势预测以及智能决策的辅助。
1.2 构成交通设施的大数据分析和智能决策支持系统主要由以下几个核心组成部分构成：（1）数据采集与传输：该部分主要负责对各类交通设施数据进行实时采集和传输，包括交通流量、车速、车辆位置、驾驶行为等数据。
（2）数据存储与管理：该部分主要负责对采集到的交通设施数据进行存储和管理，包括数据的清洗、整合、备份和存储。
（3）数据分析与建模：该部分主要负责对存储和管理的交通设施数据进行大数据分析和建模，通过数据挖掘、机器学习等技术方法，提取交通运行的规律和特征。
（4）决策支持与优化：该部分主要负责将分析和建模结果转化为决策支持和优化措施，提供交通管理者决策的参考和指导。
二、应用案例2.1 交通流量监测与疏导交通设施的大数据分析和智能决策支持系统可以通过对交通流量数据的实时监测和趋势预测，提供交通疏导方案。
例如，在城市主干道布设大数据采集设备，通过对车辆数量和车速的分析，实时监测道路的交通流量状况，以及预测未来的交通流量趋势。
当交通流量过大时，系统可以提供优化的疏导方案，如道路限行、交通信号优化等，以降低交通拥堵程度，提高通行效率。
2.2 道路网络规划与优化交通设施的大数据分析和智能决策支持系统可以通过对道路网络数据的分析和建模，提供道路规划和优化方案。
道路交通事故研判分析系统方案
《道路交通事故研判分析系统》目录一、项目概述二、网络体系三、功能体系四、系统功能五、系统特点六、售后服务一、系统概述基于公安部六合一道路交通事故处理信息平台而开发的增值应用系统。
应用大数据挖掘分析理念，从公安部六合一平台海量事故案例数据中自动分析、归纳、总结事故发生的规律。
对可能出现的道路交通事故概率高发倾向及时向交通管理决策部门发出预警。
具备智能专家库辅助决策功能，根据本系统研判分析出事故发生的规律，针对事故高发倾向系统自动给出优选可行的解决方案和治理措施，以便降低事故发生的概率。
具备交通治理决策执行反馈评估机制，对决策执行的有效性基于数据进行科学评价。
针对不同层次的领导提出有针对性的研判分析结论和辅助决策信息。
可在月末、季度末、半年期、年终等关键节点自动生成事故研判分析结论，不需要人为参与，研判分析结论并自动分发相关领导。
二、网络体系二、功能体系三、系统功能多维常规数据统计常态化模板研判分析道路交通死亡事故重点研判事故高发倾向预警提示多维度智能研判分析研判结果分类展示指定研判分析结论辅助建议决策生成决策执行反馈评估级别权限设置（一）事故案例多维数据统计基本信息统计星期事故统计机动车违法原因统计不同天气下事故信息统计不同路面情况下事故信息统计不同道路类型事故信息统计事故形态事故信息统计事故地点事故信息统计同比年（月）事故信息统计环比年（月）事故信息统计针对公安部六合一处理平台的数据进行的查询统计功能，查询统计的事故类型包括一般事故、特大事故、一般特大混合事故；可通过起止时间和基本约束条件（受伤人数、死亡人数、财产损失）作为查询条件进行数据统计；可将多维度事故元素作为查询条件进行数据统计；查询统计出的结果将以数据表格和图表的形式进行展示。
（二）常态化模板研判分析根据各地交警事故处理部门的特定需求，系统自动生成内容格式基本固定的常态事故研判分析报告，作为事故管理部门例行会议的基本数据分析报告，通过分析辖区道路交通事故数据，分析出该研判周期内各类事故的数量，以及事故数据的数量变化及同比、环比等总体情况，模板基本涵盖如下层面：事故基本情况：1.1 全省（市）总体事故情况全年、半年、季度、月份事故情况统计分析1.2 省市所属各辖区事故情况根据行政区划，针对各辖区统计分析事故情况1.3 死亡XX人以上事故情况，其中死亡人数可作为参数配置1.4 无死亡人数同比增减较多的支队、大队、中队2.事故规律特点：2.1 XX支队辖区道路交通事故同比上升绝对值（比值），XX支队辖区道路交通事故同比下降绝对值（比值）。
基于大数据的智能交通管理系统中的交通拥堵预测与控制
基于大数据的智能交通管理系统中的交通拥堵预测与控制随着城市化进程的不断推进，交通拥堵问题已经成为现代城市面临的最大挑战之一。
为了有效地解决交通拥堵问题，大数据的应用正成为舆论热点。
本文将探讨基于大数据的智能交通管理系统中的交通拥堵预测与控制。
一、交通拥堵预测交通拥堵预测是通过大数据集合与分析，结合交通数据、人流数据以及其他相关数据，对交通状况进行预测和分析的过程。
通过交通拥堵预测，智能交通管理系统可以提前采取相应措施，有效地应对交通拥堵情况。
1. 数据采集与处理首先，智能交通管理系统需要收集大量的交通数据。
这些数据包括交通速度、车流量、交通信号灯状态等。
传感器、摄像头、GPS等设备可以帮助收集这些数据。
然后，这些数据将通过网络传输到数据中心，并经过处理和清洗，以便后续分析使用。
2. 数据分析与建模接下来，交通数据将被分析和建模。
数据科学家和分析师将利用机器学习和数据挖掘等技术，对数据进行深入挖掘和分析。
他们可以通过时间序列分析、回归模型等方法，识别出交通拥堵的规律和趋势。
同时，他们还可以结合天气数据、节假日等其他因素，对交通拥堵进行更加准确的预测。
3. 预测结果呈现与应用最后，预测结果将被可视化并运用于智能交通管理系统。
交通管理人员可以通过实时地监测交通状态和预测结果，及时采取相应的措施来缓解交通拥堵。
例如，他们可以调整交通信号灯的时长，引导交通流向畅通的道路，或者提前通知驾驶员避开拥堵路段。
二、交通拥堵控制交通拥堵控制是指在交通拥堵出现时，通过智能交通管理系统采取相应措施，缓解交通压力，恢复交通流畅的过程。
1. 实时交通监测智能交通管理系统通过传感器、摄像头等设备，实时监测交通情况。
交通状况的实时监测可以帮助交通管理人员及时了解交通拥堵的情况，以便能够迅速做出应对措施。
2. 交通信号优化交通信号灯是交通拥堵控制的重要手段。
通过交通数据分析和预测结果，智能交通管理系统可以对交通信号进行优化。
例如，根据预测的交通拥堵情况，调整信号灯的时长，优化交通流动，提高道路通行效率。
大数据情报驱动的道路交通管理一体化应用平台
大数据情报驱动的道路交通管理一体化应用平台系统简介应用功能全景典型功能介绍技术架构目录1234系统简介“大数据情报驱动的道路交通管理一体化应用平台”深度借力大数据挖掘与情报研判技术，围绕公安交通管理中的情报、指挥、勤务、监督四大业务场景，将它们有机串联与整合在一个上下文中，形成协作的一体，从而为道路交通智能化管理提供高效保障。
资源中心是业务资源的汇集中心，所有交通管理业务相关的资源在这里统一汇聚存储，资源中心提供系列化的资源管理功能，以确保资源在结构定义、接入、分类存储、共享发布等层面形成可监测性、可接续性和可扩展性。
情报系统是整个系统的知识产出引擎，它衔接上游的资源中心获得可用于探索的纵向分隔的各类资源实体，然后通过知识探索工具进行资源间的业务化关联和碰撞，最终挖掘出深层业务价值，赋予用户全域资源研判成果，并形成可为普通用户日常使用的智能化应用功能，提升用户业务场景应对能力。
指挥、勤务、监督系统定位于整个系统的执行层面，实现了交管指挥中心、分指挥中心及其关联资源的业务场景流程化协调调度，包括交通运行状况的监测、交通组织与管控、应急指挥与协作、交通基础数据管理等；实现了对勤务岗位及警力进行流程化管理；实现了将民警每日的所有工作数字化汇聚，再与其它业务资源进行综合碰撞分析，最终形成完整的民警工作画像，以促进工作效能提升。
产品素描Ø产品理念：智能认知平台Ø产品特征：标准、主流、前瞻、自成长Ø产品辨识：能为使用者所感受到的，智能的行为Ø产品定位：为用户提供的不是一件有界的应用功能型产品，而是一个具有无限知识融汇与扩展能力的业务决策建议“师”Ø产品构成：情报引擎智能体门户个人智能助理业务应用群数据主流前瞻标准Ø国标《道路交通智能化管理系统建设技术规范》（2018年征求意见稿）（应用系统功能结构规划层面）Ø公安部《公安交通集成指挥平台实施方案》（与公安部平台衔接层面）Ø部标《公安交通集成指挥平台通讯协议》（汇聚专项科技系统数据到中心平台层面）实现大数据综合资源汇聚与治理实现情报挖掘驱动业务场景智能化实现情指勤督一体化警务新理念多元数据自融汇知识循环自进化认知积累自成长构建思路系统简介应用功能全景典型功能介绍技术架构目录1234《框架特征》Ø以“综合应用门户系统”为呈现界面Ø以“大数据挖掘与情报研判系统”为智能中枢Ø以“指勤督系统”为业务应用Ø以“大数据资源汇聚与治理系统”为资源中心Ø以“综合运行维护管理系统”为运行保障形成以大数据情报为知识驱动的智能化平台应用框架与协作关系功能全景图系统简介应用功能全景典型功能介绍技术架构目录1234综合应用门户系统情报挖掘工具业务模型应用装配工具功能挂件内容源于情报研判成果功能布局灵活可配赋予无限扩展能力大数据挖掘与情报研判系统（情报研判域）大数据挖掘与情报研判系统（功能及协作关系）资源池，贮存了可为用户所用的各类业务资源，这些资源在知识探索模块会被用到。
道路交通事故研判分析系统
.《道路交通事故研判分析系统》目录一、项目概述二、网络体系三、功能体系四、系统功能五、系统特点六、售后服务一、系统概述基于公安部六合一道路交通事故处理信息平台而开发的增值应用系统。
应用大数据挖掘分析理念，从公安部六合一平台海量事故案例数据中自动分析、归纳、总结事故发生的规律。
对可能出现的道路交通事故概率高发倾向及时向交通管理决策部门发出预警。
针对事故高发倾向具备智能专家库辅助决策功能，根据本系统研判分析出事故发生的规律，系统自动给出优选可行的解决方案和治理措施，以便降低事故发生的概率。
具备交通治理决策执行反馈评估机制，对决策执行的有效性基于数据进行科学评价。
针对不同层次的领导提出有针对性的研判分析结论和辅助决策信息。
不需要人为参与，半年期、年终等关键节点自动生成事故研判分析结论，季度末、可在月末、研判分析结论并自动分发相关领导。
..二、网络体系二、功能体系三、系统功能多维常规数据统计常态化模板研判分析道路交通死亡事故重点研判事故高发倾向预警提示多维度智能研判分析研判结果分类展示指定研判分析结论..辅助建议决策生成决策执行反馈评估级别权限设置（一）事故案例多维数据统计基本信息统计星期事故统计机动车违法原因统计不同天气下事故信息统计不同路面情况下事故信息统计不同道路类型事故信息统计事故形态事故信息统计事故地点事故信息统计同比年（月）事故信息统计环比年（月）事故信息统计针对公安部六合一处理平台的数据进行的查询统计功能，查询统计的事故类型包括一般事故、特大事故、一般特大混合事故；可通过起止时间和基本约束条件（受伤人数、死亡人数、财产损失）作为查询条件进行数据统计；可将多维度事故元素作为查询条件进行数据统计；查询统计出的结果将以数据表格和图表的形式进行展示。
....（二）常态化模板研判分析根据各地交警事故处理部门的特定需求，系统自动生成内容格式基本固定的常态事故研判分析报告，作为事故管理部门例行会议的基本数据分析报告，通过分析辖区道路交通事故以及事故数据的数量变化及同比、数据，分析出该研判周期内各类事故的数量，环比等总体情况，模板基本涵盖如下层面：事故基本情况：全省（市）总体事故情况1.1全年、半年、季度、月份事故情况统计分析省市所属各辖区事故情况1.2根据行政区划，针对各辖区统计分析事故情况人以上事故情况，其中死亡人数可作为参数配置死亡XX1.3无死亡人数同比增减较多的支队、大队、中队1.4事故规律特点：2.支队辖区道路交通事故同比下降绝XX 2.1 XX 支队辖区道路交通事故同比上升绝对值（比值），。
智能交通系统中的数据分析与预测
智能交通系统中的数据分析与预测随着技术的不断发展，智能交通系统已经成为城市运行中不可缺少的一部分，而数据分析与预测也就成为了智能交通系统的核心。
在智能交通系统中，各种传感器不断产生着海量的数据，我们需要利用这些数据，进行分析与预测，从而得到更加精准、高效的交通运行方式。
一、数据分析在智能交通系统中，数据分析是十分重要的，它可以帮助我们更好地了解交通流量、道路拥堵情况、车辆运行状态等信息。
通过对这些数据进行分析，我们可以更好地优化交通路线，提高道路的运行效率。
在数据分析中，我们需要使用各种算法和技术，例如分类算法、聚类算法、关联规则挖掘等。
其中，分类算法可以用来对车辆进行分类，从而更好地了解车辆的行驶情况。
而聚类算法可以将车辆按照不同的特征进行聚类，从而更好地了解车辆运行的特点。
此外，在数据分析中，我们还需要利用可视化的方式来呈现数据，例如建立实时地图、条形图等。
通过这些可视化手段，我们可以更加直观地了解交通运行的情况，为我们制定更加精准、高效的交通运行计划提供有力的支持。
二、数据预测在智能交通系统中，数据预测可以帮助我们预测未来的交通运行情况，从而提前做好准备工作。
数据预测可以利用历史数据来预测未来的交通流量、车辆运行时间等信息。
在数据预测中，我们需要使用各种预测方法和模型。
例如时间序列预测方法可以用来预测随时间变化的交通流量、车辆速度等信息。
而机器学习模型可以利用数据集来训练模型，从而预测未来的交通情况。
此外，在数据预测中，我们还需要根据预测结果进行合理的决策。
例如，当预测结果表明某个路段可能出现交通拥堵时，我们可以提前采取措施，例如扩宽道路、调整交通信号等，以缓解拥堵情况。
三、智能交通系统的发展随着技术的不断发展，智能交通系统也在不断地进步。
未来，我们可以通过更加先进的传感技术、更加高效的算法等手段来实现智能交通系统的优化。
例如，利用人工智能算法对大数据进行分析和预测，可以更加精准地预测未来的交通情况，帮助我们更好地制定规划和决策。
交通管控大数据分析研判系统
交通管控大数据分析研判系统设计方案目录1 系统概述 (5)1.1 系统背景 (5)1.2 系统意义 (5)1.3 研发原则 (6)1.4 系统内容 (8)2 需求分析 (8)2.1 业务需求 (8)2.1.1 面向交通管理的大数据业务需求 (8)2.1.2 面向交通安全的大数据业务需求 (8)2.2 功能需求 (9)2.2.1 基于大数据的在线统计和离线分析需求 (9)2.2.2 基于大数据的车辆特征分析需求 (9)2.2.3 基于大数据的违法事故分析需求 (9)2.2.4 基于大数据的勤务快速处置需求 (10)2.2.5 基于大数据平台的车辆特征二次识别需求 (10)2.2.6 基于大数据平台的技战法需求 (10)2.3 性能需求 (10)2.3.1 高并发实时数据采集需求 (10)2.3.2 海量数据存储需求 (10)2.3.3 分布式流处理需求 (11)2.3.4 车辆二次识别需求 (11)3 架构设计 (11)3.1 总体应用架构 (11)3.2 软件框架结构 (12)3.3 网络部署架构 (12)3.4 数据流结构 (13)3.5 关键技术路线 (13)3.5.1 Hadoop技术 (14)3.5.2 Spark技术 (14)3.5.3 车辆特征二次识别技术 (16)4 功能设计 (16)4.1 功能结构图 (16)4.2 功能模块 (16)4.2.1 首页 (16)4.2.2 实时预警 (20)4.2.3 信息查询 (21)4.2.4 统计分析 (28)4.2.5 技战法 (32)4.2.6 车辆布控 (35)4.2.7 系统设置 (36)4.2.8 运维管理 (37)5 数据库设计 (38)5.1 数据库ER模型 (38)5.2 数据库表 (38)6 接口设计 (38)6.1 接口分布图（接口关联图） (38)6.2 接口详细说明 (38)7 系统特色 (38)7.1 优化交通大数据集中存储能力 (38)7.2 提升交通大数据分析研判能力 (39)7.3 提升交通案件侦破能力 (39)7.4 提升交通监管能力 (39)1 系统概述1.1 系统背景随着经济迅猛发展，机动车辆不断增加，道路交通拥堵、交通肇事现象也越来越严重。
交通管理大数据研判平台的建设与应用
交通管理大数据研判平台的建设与应用金永俊;武红斌【摘要】对公安部交通管理局组织开发的交通管理大数据研判平台的开发、应用情况进行了介绍,通过具体案例对交通管理大数据统计研判平台和深度挖掘研判平台的框架、功能模块、应用场景进行了分析,指出了该系统的重要应用价值.【期刊名称】《警察技术》【年(卷),期】2016(000)005【总页数】4页(P16-19)【关键词】交通管理;大数据研判;统计研判;深度挖掘研判【作者】金永俊;武红斌【作者单位】公安部交通管理科学研究所;公安部交通管理科学研究所【正文语种】中文随着经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，我国汽车总量急剧增加。
2003年底我国汽车1219万辆，汽车驾驶人5421万人；到2015年底，全国汽车总量1.72亿辆，增长13倍，居世界第二，汽车驾驶人总量2.8亿人，增长4倍多，居世界第一，每百户家庭汽车拥有量超过25辆，中国已经全面进入汽车社会。
在这一进程中，我国公路建设也取得了辉煌成就，2015年，全国公路总里程450万公里，居世界第一，高速公路总里程10.8万公里，居世界第二。
随着汽车社会的到来，我国交通事故快速增加，不文明交通行为每天上演。
2015年，全国道路交通事故187781起，造成58022人死亡、199880人受伤，直接财产损失10.37亿元，平均每天发生514起，造成158人死亡、547人受伤。
各类不文明交通行为是交通事故发生的重要原因。
此外，高峰期交通堵塞严重、车管所检车管理混乱、司机违反交通法规、汽车乱停乱放等现象在全国各地不同程度地存在。
事实上，道路交通领域存在各种类型的多源海量交通数据，包括交通流特征参数数据、“车驾管”数据、交通基础设施数据、交通管理设施设备数据等，既有静态数据又有实时数据。
信息技术、大数据技术的发展为交通领域的智能管理带来了可能，如果能够充分利用这些数据，将这些海量数据潜在的价值挖掘出来，用以辅助交通管理，减少因交通拥堵和交通事故带来的损失，是具有极其重要应用价值的。
大数据分析在交通管理中的应用研究
大数据分析在交通管理中的应用研究随着城市化的加速和交通工具的不断更新换代，交通管理日益成为城市管理中的重要组成部分，交通拥堵问题也是影响城市行政效率和市民出行质量的一个主要原因。
如何通过科技手段优化交通系统，缓解交通压力，提升城市运行效率，成为了一个值得深入研究和探讨的课题。
作为新兴科技的代表，大数据分析技术在交通管理中的应用前景尤为广阔。
一、大数据分析在交通管理中的意义随着科技的发展和社会的变革，交通行业也从传统的物理运输时代发展为数字化时代。
大数据分析技术作为数字化时代的产物之一，不断地深入到城市交通管理各个领域，大大提高了交通管理效率，提升了出行体验。
大数据分析技术在交通管理中的应用主要有以下几个方面：1. 交通预测与规划利用大数据分析技术对城市交通进行预测和规划，可以帮助相关部门有效降低交通拥堵和出行时间，提高出行效率。
通过数据分析，可以了解路段的交通状况，进而规划交通通道，避免拥堵。
2. 交通事故处理利用大数据分析技术对城市交通事故进行分析，可以对交通事故进行监测和预测，避免事故的发生。
如果发生事故，可以通过数据分析迅速了解事故的情况和影响范围，及时采取措施，降低事故对交通的影响。
3. 出租车调度管理利用大数据分析技术对城市出租车进行调度管理，可以提高打车效率，降低车辆闲置率，减少车辆拥堵。
通过分析乘客需求和路况，提高出租车调度效率，同时减少停车时间和行驶里程，节省燃料开支和时间成本。
二、大数据分析在交通管理中的应用案例1. 纽约出租车案例纽约市交通管理局在2015年进行了一次大型数据分析实验，利用出租车计价器的数据进行了交通分析，分析了城市交通的拥堵状况和道路使用情况。
通过数据分析，纽约市交通管理局得到了大量数据，得出了以下结论：（1）纽约市道路上的车辆拥堵主要是由大型货车和出租车造成的，这两种交通工具只占总量的3%~4%，但是却会占用80%的交通资源。
（2）大型货车和出租车的行驶轨迹和时间分布非常类似，都会在早上8点和下午5点左右聚集在城市中心，导致城市交通拥堵状况达到峰值。
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交通管控大数据分析研判系统设计方案目录1 系统概述 (5)1.1 系统背景 (5)1.2 系统意义 (5)1.3 研发原则 (6)1.4 系统内容 (7)2 需求分析 (8)2.1 业务需求 (8)2.1.1 面向交通管理的大数据业务需求 (8)2.1.2 面向交通安全的大数据业务需求 (8)2.2 功能需求 (9)2.2.1 基于大数据的在线统计和离线分析需求 (9)2.2.2 基于大数据的车辆特征分析需求 (9)2.2.3 基于大数据的违法事故分析需求 (9)2.2.4 基于大数据的勤务快速处置需求 (10)2.2.5 基于大数据平台的车辆特征二次识别需求 (10)2.2.6 基于大数据平台的技战法需求 (10)2.3 性能需求 (10)2.3.1 高并发实时数据采集需求 (10)2.3.2 海量数据存储需求 (10)2.3.3 分布式流处理需求 (11)2.3.4 车辆二次识别需求 (11)3 架构设计 (11)3.1 总体应用架构 (11)3.2 软件框架结构 (12)3.3 网络部署架构 (12)3.4 数据流结构 (13)3.5 关键技术路线 (13)3.5.1 Hadoop技术 (14)3.5.2 Spark技术 (14)3.5.3 车辆特征二次识别技术 (16)4 功能设计 (16)4.1 功能结构图 (16)4.2 功能模块 (16)4.2.1 首页 (16)4.2.2 实时预警 (20)4.2.3 信息查询 (21)4.2.4 统计分析 (27)4.2.5 技战法 (31)4.2.6 车辆布控 (34)4.2.7 系统设置 (35)4.2.8 运维管理 (36)5 数据库设计 (37)5.1 数据库ER模型 (37)5.2 数据库表 (37)6 接口设计 (37)6.1 接口分布图（接口关联图） (37)6.2 接口详细说明 (37)7 系统特色 (37)7.1 优化交通大数据集中存储能力 (37)7.2 提升交通大数据分析研判能力 (37)7.3 提升交通案件侦破能力 (38)7.4 提升交通监管能力 (38)1 系统概述1.1 系统背景随着经济迅猛发展，机动车辆不断增加，道路交通拥堵、交通肇事现象也越来越严重。
交通管理部门部署了大量交通监控设备对道路交通情况进行监控，这些设备24小时不间断捕获过车数据和图像数据，产生了海量的历史记录。
在此情况下，如何利用先进的技术手段，对交通监控设备采集的海量的、格式多样的数据进行深度分析应用，对海量数据进行查找、关联、比对等处理，实时发现其中潜在的问题并预警,成为当前迫切需要解决的问题。
主要体现在以下两个方面：一是交通管理部门的现有系统还处于结构化数据处理模式架构体系中，要实现对城市道路交通的整体运行状况、车辆出行规律等方面以日、月甚至年为时间粒度进行数据分析还存在不足。
二是交通管理部门的现有系统在对这些具有逻辑关联的海量多源异构数据处理过程中，数据存储结构、处理种类、处理效率等方面仍存在不足，不能满足持续扩大的交通管理数据规模以及对数据深度快速挖掘和应用需求。
交通管控大数据平台构建了一个支持横向扩展，具有分布、并行、高效特点的大数据处理平台的体系架构。
综合运用云计算、云存储、并行数据挖掘、图像识别等技术，开展数据的存储、挖掘、联动、分析。
通过将电子监控设备的数据、图像等异构的数据资源接入大数据处理平台，通过分布式存储和并行数据挖掘，提供在线实时分析模式和离线统计分析模式两种应用模式，对交通管理的各类大数据全方位地进行实时和离线分析处理。
可以将隐藏于海量数据中的信息挖掘出来，可全面掌握道路通行情况，为策略制定、分析研判、行动部署提供依据，大大提升综合管理的集约化程度。
1.2 系统意义（1）信息查询和预警分析借助在线实时分析、离线统计分析和数据共享等手段，通过接口与集成指挥平台等各个业务系统关联，高效开展交通管理工作。
例如通过分析一段时间内的过车信息进行查询分析对比，确定该时期造成交通拥堵的主要原因和发展趋势，对交通拥堵的发生进行一定的预测和判断，并采取相应的管控措施控制诱发交通拥堵的原因，科学预防交通拥堵。
（2）多维度布控打击违法犯罪通过车辆特征二次识别比对，可对特定车辆的局部特征进行提取分析和建模，在车辆号牌信息缺失（套牌、遮挡号牌或无牌）情况下，按照车辆品牌、型号、颜色、类别以及局部特征等自定义组合布控报警，准确快速地实现特定车辆追踪与锁定，获取车辆真实行踪，将有价值的图片数据提供给公安刑侦部门，为侦破交通肇事逃逸案、利用机动车作为犯罪工具的刑事案、以及抢劫出租车等恶性案件提供线索和证据，为刑侦部门确定线索侦查破案提供支持。
（3）大粒度的数据分析为决策提供支持通过交通流大数据采集存储、流量查询分析，车辆特征研判、车辆轨迹分析等深度应用，系统不仅仅可以实现对车辆和人员的分析研判，通过大量数据的积累和变化规律进行深度的信息挖掘，帮助决策者和管理者提供有价值的线索信息，同时结合车驾管数据库，开展交通信息综合分析研判。
1.3 研发原则项目建设总体上坚持“结构上的整体性、技术上的先进性、使用上的稳定性、经济上的合理性、实施上的安全性、操作上的友好性、升级上的可拓展性”原则，建设综合信息的统一管理、展示、控制平台，制定安全可靠的集成规范，完成各业务系统的智能协调联动功能，实现资源集成、数据集成、业务集成、控制集成和展现集成。
1、实用性原则项目采用技术和解决方案应该具有很强的实用性，系统建设应始终贯彻面向应用、注重实效的方针，坚持实用、经济的原则。
2、先进性原则采用先进、成熟的方法和技术，各种先进方法和手段应该充分考虑阜阳市社会可行性、法律可行性、管理可行性、技术可行性。
既注意概念、技术和方法的先进性，又要注意成熟性。
使项目能反映当今的先进水平，并具有一定的发展潜力。
3、资源共享信息资源共享是本项目的主要项目目标之一，需要注意本项目与业主方已建智能交通信息化成果之间的信息互联与资源共享。
4、可持续性系统设计采用合理的、有弹性的架构，并预留有一定的接口，保证系统能进行不断的完美和扩展。
5、开放性和标准性注意遵循相关的技术标准和行业标准，并采用合理的系统架构，不采用垄断技术，保证系统的开放性和标准性。
6、可靠性和稳定性从系统结构、技术措施、设备性能、系统管理、厂商技术支持及维护能力等方面着手，确保系统运行的可靠性和稳定性，达到设计的最大平均无故障时间。
7、安全性和保密性在考虑信息资源的充分共享的同时，注意对信息的保护和隔离，采用系统安全机制、数据存取的权限控制等方案解决系统安全性问题。
8、扩展性和易维护性采用先进的软件工程理论、良好的系统设计，以及分层和代理的方法等方法，保证实现的系统层次清晰、模块合理，接口协议开放，保证系统的扩展性和易维护性。
1.4 系统内容交通管控大数据平台由5类服务器组成，包括：数据接入服务器、数据库服务器、流处理服务器、二次识别服务器、应用服务器。
（1）数据接入服务器：统一接入卡口、电警过车数据和过车图片，并按大数据架构统一转换管理。
（2）数据库服务器：管理节点作为主服务器，管理Hadoop文件系统的命名空间和客户端对文件系统的访问操作。
可进行节点安装、配置、服务配置等，对Hadoop服务器进行实时状态检测。
数据节点管理存储的数据，支持PB级数据和图片存储和数据索引管理。
（3）流处理服务器：基于Spark的大数据云计算技术，支持高速查询和低延时的统计能力，实现亿以上的过车记录大数据量秒级检索能力。
（4）二次识别服务器：于大数据下深度学习的图像识别技术，支持车辆号牌、品牌型号、车身颜色、车辆型号等信息关联比对。
（5）应用服务器：部署交通管控大数据平台系统软件和数据发布软件。
2 需求分析2.1 业务需求2.1.1 面向交通管理的大数据业务需求随着城市交通拥堵问题顽固化、复杂化和多样化，交通管理工作面临着从事后分析向事前研判预警拓展、从历史统计向在线分析挖掘拓展、从简单应用向综合服务评价拓展的内在需求发展方向。
并对管辖范围内的车辆出行规律等方面以日、月年为时间粒度进行实时和历史统计分析，并对现有信息开展任意范围内的快速检索和实时统计分析，并将结果可视化显示。
2.1.2 面向交通安全的大数据业务需求管理路面违法、假/套牌、肇事车辆、黑车等重点布控车辆、维护交通安全和事故处理是交管部门的另一项行政管理职能。
基于大数据系统，通过大量历史数据对涉案车开展比对，形成对涉案车辆行为的分析及涉案车辆的匹配分析，为精确打击违法行为提供证据，按照车辆特征进行布控，有效提升现有违法查处的精准打击和查缉布控能力。
2.2 功能需求2.2.1 基于大数据的在线统计和离线分析需求以总量统计、信息查询等业务数据检索的后台软件模块为支持，通过大数据系统备份或抽取历史数据资源，重构数据结构，并为每一种应用添加算法模块，实现对大批量信息检索及统计分析的实时处理。
2.2.2 基于大数据的车辆特征分析需求以基于海量卡口数据获取车辆出行OD，挖掘车辆通勤出行行为，分析车辆通勤行为特征与交通拥堵相关性分析，研究拥堵路段车流集散、车辆属地属性发展变化规律。
准确统计道路交通、卡点进出车辆流动情况，为合理调配警力、提高车辆管理水平提供科学依据。
2.2.3 基于大数据的违法事故分析需求基于大数据系统进行违法和事故数据的关联分析，从不同视角研究违法和事故成因，定期将交通违法、事故的相关驾驶人特征与车辆特征进行分析，按类掌握违法、事故中高发、易发的驾驶人与车辆，为重点管理的群体提供数据支撑。
通过大数据平台对交通违法、事故数据及属性开展关联分析，定期将违法、事故与驾驶人特征，包括培训考试过程、工作单位、家庭背景等因素，与车辆特征，包括品牌、车型、营运性质、号牌属地、车身颜色、车辆保养等因素，与道路特征，包括道路类型、线性、天气、时间、环境、设施等相关联的，集中分析掌握违法、事故中高发、易发的驾驶人、车辆和道路，为管控提供最为真实的资料和依据。
2.2.4 基于大数据的勤务快速处置需求在岗执勤民警通常负责的是一个区域的交通管理工作，很难掌握管辖区域内所有路口路段的实时交通状况。
基于对过车流量特性的大数据分析，可为交管人员分析管辖区域内交通流量情况，为在岗执勤民警提供更加准确的拥堵点，有助于交管人员日常勤务安排和以及上下游及时联动和快速反应。
2.2.5 基于大数据平台的车辆特征二次识别需求过车图片里面包含了很多信息，这些信息是卡口设备本身无法有效识别出来的信息，例如车辆品牌、车辆型号等。
基于大数据系统的车辆特征二次识别技术从根本上克服了传统车辆检索只能按照号牌进行单一查询的功能缺陷，实现了按照车辆品牌、型号、颜色、类别以及局部特征等自定义组合查询和模糊查询强大功能。