智慧交通大数据平台设计开发及应用
基于大数据的智慧交通系统设计与实现
基于大数据的智慧交通系统设计与实现一、引言智慧交通是指通过科学合理的规划、信息化、智能化技术和运营模式，提高公共交通系统的可靠性、效率和舒适度，降低城市交通拥堵、环境污染和能源消耗，为市民出行提供更加便捷、安全、绿色、智能的服务。
而我们今天讨论的是基于大数据的智慧交通系统设计与实现。
二、智慧交通的意义随着城市化的加速，人口与车辆的增多，交通问题日益突出，如何提升交通系统的可持续发展水平迫在眉睫。
采用大数据技术，对交通系统数据进行采集、处理、分析和利用，能够实现交通信息化实时监测、智能调度、动态优化等功能，有利于优化城市交通系统结构，提高公共交通服务质量和效率，缓解交通拥堵，改善城市出行环境，提高市民的出行体验和生活质量。
三、基于大数据的智慧交通系统设计与实现1.系统框架设计在建设基于大数据技术的智慧交通系统时，可以采取分布式系统架构，将数据采集、数据处理和数据应用分离。
具体实现途径包括进行数据归纳、分类和标准化，构建数据仓库和大数据平台，应用数据挖掘和机器学习算法进行数据分析和决策支持，实现智能交通调度、优化公共交通路线、提升交通运行效率和服务质量等功能。
2.数据采集与处理数据采集是构建基于大数据的智慧交通系统的基础工作。
可以通过传感器、监控摄像头、移动设备、社交媒体等多种数据源采集信号，形成多源异构数据。
对于这些数据，需要进行清洗、去重、标准化和转换处理，最终转换成可供应用的结构化数据，以提高数据质量和有效性。
3.数据分析与应用数据分析是基于大数据的智慧交通系统的核心内容之一。
利用数据挖掘、机器学习、数据可视化等方法进行分析，可以获得城市交通的实时状况、预测交通流量和交通事故等信息，为实现智能调度和优化提供决策支持。
同时，交通数据应用还包括公共交通路线规划、智能停车等服务，满足不同市民的出行需求。
四、案例分析上海市智慧公交系统是基于大数据技术的智慧交通应用典型案例之一。
该系统通过公交车上装载的GPS设备和交通数据采集服务平台，实现公交实时定位数据的采集和传输，通过大数据分析模型，获取道路交通拥堵数据、公共交通线路客流数据、公交调度数据等，从而实现公交优化调度、乘客服务和公交站点质量评估等功能。
交通大数据分析系统功能设计与实验平台开发
交通大数据分析系统功能设计与实验平台开发摘要：设计交通大数据分析系统功能并结合实验平台开发的主旨是为了应对交通领域中的数据挖掘与分析问题。
本系统旨在整合和处理大量的交通数据，提供强大的数据分析功能，以支持更明智的交通决策和规划。
通过实验平台开发，系统的性能和功能将得到验证，从而验证其可靠性和实用性。
这项工作的重点在于搭建一个强大的数据分析系统，以应对日益复杂和多样的交通数据，并通过实验验证其在真实环境下的实际效用和性能表现。
这将为交通领域提供一种高效、可靠的工具，为决策者提供更准确、快速的数据支持，为城市交通的管理与规划提供更科学的依据。
关键字：交通大数据，数据分析，系统功能设计，实验平台，交通决策引言：随着城市化进程的加速和交通网络的不断扩展，交通领域积累了大量数据，包括交通流量、交通事故、车辆轨迹等。
这些数据蕴藏着宝贵的信息和巨大的潜力，但如何从这些庞大的数据中提炼出有用的信息并作出合理的决策，一直是交通领域面临的挑战。
本论文致力于解决这一难题，旨在设计一套交通大数据分析系统，同时借助实验平台的开发，旨在有效管理和利用这些海量数据。
这个系统旨在整合不同来源的交通数据，并提供强大的数据分析功能，以支持交通决策和规划。
通过本研究，我们将深入探讨交通大数据的特点、挖掘方法和应用领域，同时设计和开发一个实验平台，验证系统在数据处理、分析与决策支持方面的性能。
1.挑战与机遇：交通大数据分析系统功能设计在快速发展的城市中，交通系统的作用变得愈发关键。
城市人口的持续增长和交通网络的扩张给交通管理者带来了前所未有的挑战。
交通拥堵、事故预防和路线优化等问题已成为当务之急的挑战。
大数据分析在这一领域显露出了巨大的潜力。
通过对大规模数据进行分析和挖掘，交通管理者可以更好地了解交通模式、拥堵点以及事故风险。
这使得他们能够制定更有效的交通管理策略和更安全的道路规划。
这种数据分析方法可以帮助管理者精确预测拥堵发生的地点和时间，并能够更有效地规划交通流，从而减少拥堵问题的出现。
智慧交通大数据平台技术方案
汇报人：xx
2024-01-10
• 引言 • 智慧交通大数据平台概述 • 数据采集与处理技术 • 大数据分析技术 • 平台应用与案例分析 • 技术挑战与展望
01
引言
背景与意义
交通拥堵和安全问题
技术发展趋势
随着城市交通的日益繁忙，交通拥堵 和安全问题愈发突出，需要借助先进 技术进行改善。
04
大数据分析技术
数据分析方法
描述性分析
对数据进行基本的描述和统计，如平均 值、中位数、众数等，以了解数据的基
本特征和分布情况。
预测性分析
利用回归分析、机器学习等技术，对 数据进行建模和预测，以预测未来的
趋势和结果。
探索性分析
通过绘制图表、计算相关系数等方式 ，深入探索数据之间的潜在关系和规 律。
02
智慧交通大数据平台概述
定义与目标
定义
智慧交通大数据平台是一个集数据采集、存储、处理、分析和可视化于一体的 综合平台，旨在为交通管理部门和相关企业提供全面、准确、实时的交通数据 支持和智能决策服务。
目标
提高交通运行效率、优化交通资源配置、减少交通拥堵和事故风险、提升交通 管理和服务水平。
关键技术
加强与相关企业的合作，共同推动智慧交通技术的发展和 应用。
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国际交流与合作
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参与国际智慧交通领域的交流与合作，引进先进技术和管 理经验，提高我国智慧交通的整体水平。
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决策支持
根据数据分析结果，为决策者提供建议和 策略，帮助决策者制定科学、合理的决策 。
05
平台应用与案例分析
基于大数据的智慧交通系统设计
基于大数据的智慧交通系统设计一、引言交通系统一直是城市运营中重要的一部分，智慧交通系统的应用可以让城市管理更加高效、安全和环保。
智慧交通系统与大数据技术的结合是现代城市管理中必不可少的部分，因为大数据技术可以提供详细而准确的信息数据，并且能够快速处理海量数据，从而为智慧交通系统的设计提供了更好的支持。
本篇文章将从系统设计的角度思考基于大数据技术的智慧交通系统，并讨论在这个系统中大数据的应用。
二、基于大数据的智慧交通系统构成1.数据采集模块数据采集模块负责在城市各个角落收集交通相关的数据，包括车辆的行驶、交通事故、交通拥堵等等。
智慧交通系统的数据采集系统可以使用传感器、摄像头、天气预报以及其他现代设备来监测交通状况，这些设备将在实时记录中提供数据。
2.数据分析和管理模块当所有的交通数据被收集到数据采集模块中，交通数据会被传输到数据分析和管理模块中进行处理和管理。
在这个阶段中，大数据技术的应用至关重要。
它可以表现出每日、每周和每月的高峰数据和流量模式，并提出有关于如何优化城市交通的建议。
3.自适应控制模块在确立了交通数据的趋势之后，系统将基于大数据的预测结果进行交通路线的调整。
通过这个模块不仅可以在人员流量大的时候进行调整，同时通过人员之间的交互来优化车辆行驶的路线。
4.用户交互模块交通数据从收集到分析的数据再到下一步道路的规划和路线的选择，整个过程都需要人来参与，需要让人去对智慧交通系统进行监督和改进。
在这个模块中，用户可以获取实时的交通状态以及交通规划和道路建设预测，从而根据这些数据来选择路线。
三、基于大数据的智慧交通系统应用案例1.上海实时交通监控系统上海市在2014年推出了一个名为“滴滴上海”或“上海实时交通监控”的应用程序，从而借以利用大数据技术实现更智能的交通管理。
该系统可以通过人工智能技术、实时路况数据以及公交系统调度来减少拥堵、优化交通方案，并提高市民的出行效率。
2.北京地铁“通达运行”北京地铁通过大数据技术获得了切实的运营结果，其“通达运行”应用已投入运营。
智能交通大数据平台总体设计方案
08
结论与展望
项目总结
项目背景介绍
智能交通大数据平台的建设旨在提高 城市交通管理效率，改善交通拥堵问
题，提升市民出行体验。
遇到的问题与挑战
在项目实施过程中，团队面临了数据 安全、数据处理速度、系统稳定性等
方面的挑战。
项目实施过程
项目历时一年，完成了需求分析、系 统设计、开发实施、测试验收等阶段 。
大数据技术的快速发展为智能交通系统建设提供了有力 支撑。
项目意义
缓解城市交通拥堵，提高市民出行体验。 01
实现交通资源的优化配置，提升城市交通管理水 02 平。
推动智慧城市建设，助力经济社会可持续发展。 03
项目目标
构建智能交通大数据平台 ，实现海量交通数据的高 效处理和存储。
通过大数据分析，为交通 管理部门提供科学决策支 持，优化交通运行和管理 。
解决方案与效果
通过采用分布式存储、数据脱敏等技 术，有效解决了问题，提高了系统的 性能和稳定性。
项目成果与影响
系统功能与特点
智能交通大数据平台具备实时数据分析、交通态势预测、 可视化展示等功能，为交通管理部门提供决策支持。
01
应用效果与影响
系统上线后，有效提高了交通管理效率 ，降低了拥堵程度，得到了市民和交通 管理部门的好评。
演练与培训
定期进行应急演练和培训，提高员工应对突发事件的能力。
07
实施方案与计划
实施步骤
需求分析
对当前的交通数据进行深入的收集、整理和分 析，识别出交通管理的痛点和需求。
01
系统设计
设计大数据平台的架构和功能，包括 数据的存储、处理、分析和展示等。
03
系统测试
对开发完成的系统进行全面的测试，确保系 统的稳定和效果。
智能交通大数据综合服务平台建设设计方案
智能交通大数据综合服务平台建设设计方案一、目标与范围智能交通大数据综合服务平台的建设目标主要集中在提升城市交通管理的效率、减少拥堵和提高出行安全。
通过整合多种交通数据，包括实时交通流量、天气信息、事故报告及公共交通运行状态，提供一个全面的交通信息服务平台。
这个平台不仅能为政府部门提供决策支持，还能为市民提供便捷的出行信息，增强交通管理的智能化水平。
二、现状与需求分析在许多城市，交通管理仍然依赖传统的手段，信息收集和处理速度慢，导致无法及时应对交通问题。
根据调查数据显示，某城市的交通拥堵指数在高峰期达到了8.5，事故率也呈上升趋势。
市民出行时常面临信息不对称的问题，缺乏及时的交通信息使得出行计划难以优化。
为了应对这些挑战，平台需要具备以下几个功能：- 实时交通流量监测与分析- 智能交通信号控制- 事故实时报告与处理- 用户出行路径优化推荐三、实施步骤为了确保平台的顺利建设，以下是具体的实施步骤和操作指南。
1. 需求调研与系统设计- 进行用户需求调研，收集市民和政府部门的意见。
- 根据调研数据，设计系统架构，包括数据库设计、前端界面和后端服务。
2. 数据采集与整合- 在主要交通枢纽和路口安装传感器，实时收集交通流量数据。
- 整合天气、公共交通和事故信息，确保数据的全面性和准确性。
3. 平台开发与测试- 进行平台的前端和后端开发，确保用户界面的友好性与系统的稳定性。
- 在开发过程中进行多轮测试，确保系统能处理高并发请求。
4. 上线与推广- 在完成测试后，进行平台的上线工作。
- 通过媒体和社交平台进行推广，鼓励市民使用，收集反馈进行优化。
5. 维护与更新- 建立技术支持团队，定期对系统进行维护和更新。
- 持续收集用户反馈，优化系统功能，提升用户体验。
四、具体数据与预算在预算方面，整体项目的初步预算如下：- 硬件成本：传感器、服务器、网络设备等，预计费用为300万元。
- 软件开发成本：平台开发、测试及上线，预计费用为200万元。
智慧交通大数据平台建设方案
通过机器学习和数据挖掘 算法，发现隐藏在数据中
的模式和规律。
可视化展示
将数据分析结果通过图表 、地图等方式进行可视化 展示，便于理解和决策。
可视化交互
提供交互式界面，使用户 能够灵活地探索和分析数
据。
05
平台功能实现
交通运行监测
交通状态监测
实时监测道路交通流量、车速、路况等信息 ，及时掌握交通状态，为交通管理和调度提 供决策支持。
在发生交通事故后，迅速启动紧急救援机制，通过实 时监测和定位信息，提高救援效率。
安全教育
开展交通安全宣传和教育活动，提高公众的交通安全 意识。
信息发布与公众服务
信息发布
01
通过网站、手机APP等渠道，及时发布交通信息、路况预警等
信息，为公众提供出行参考。
公众服务
02
为公众提供多元化的交通服务，如在线购票、预约出租车、查
02
数据安全风险
智慧交通涉及大量城市交通数据 ，如何保障数据的安全性和隐私
性是一大挑战。
04
社会接受度风险
新技术的引入可能会引起公众的 疑虑和担忧，需要加强公众沟通
和科普宣传。
项目实施与验收方案
项目实施阶段划分
将整个项目划分为需求分析、设计、开 发、测试、上线等阶段，确保各阶段工
作明确、有序进行。
智慧交通作为一种新型的交通管理模式，通过信息化、智能 化技术手段对交通运营进行全面监控、预测和调控，提高交 通运行效率，减少交通事故，降低交通污染，是未来交通发 展的趋势。
项目概述
• 本项目旨在构建一个智慧交通大数据平台，通过数据采集、存储、处理和分析，为交通管理部门和相关企业提 供决策支持和业务管理服务，推动智慧交通的发展。
智慧交通大数据云平台信息化整体建设方案
智慧交通大数据云平台信息化整体建设方案智慧交通大数据云平台建设方案一、目标与范围建立智慧交通大数据云平台的最终目的是提升交通管理的智能化，借助数据的整合、分析与应用，实现对交通流量的实时监测、预测和调控。
具体来说，我们希望达到以下几个目标：1. 提升运输效率：通过对实时数据的分析，优化交通信号的控制，减少交通堵塞，让通行更加顺畅。
2. 增强安全性：利用大数据来识别潜在的交通风险，提前发出警报，从而降低交通事故的发生率。
3. 优化资源配置：通过数据分析，合理配置交通资源，提升公共交通的使用率，减少私家车的出行。
4. 改善出行体验：提供实时的交通信息和智能出行建议，让市民的出行更便捷、更舒适。
二、现状与需求分析1. 现状分析现在，交通管理部门面临着一些问题：- 数据孤岛：交通相关的数据分散在不同部门和系统中，缺乏有效的整合，无法形成全面的交通管理视图。
- 信息滞后：现有的交通监测系统更新频率低，无法满足实时调控的需求。
- 响应机制不健全：在突发交通事件中，缺乏有效的响应机制，导致事故处理不及时。
2. 需求分析为了有效解决这些问题，组织需要：- 建立一个集中化的交通数据管理平台，整合各种交通数据。
- 提高数据更新的频率，以确保信息的实时性。
- 构建一个智能响应系统，以快速处理突发事件。
三、实施步骤与操作指南1. 阶段划分整个建设方案分为四个阶段：1. 需求分析阶段- 调研现有交通管理系统与数据源，明确数据整合的需求。
- 召开需求沟通会议，征集各部门的意见。
2. 平台设计阶段- 设计云平台的架构，选择合适的云服务提供商。
- 确定数据采集、存储、分析与可视化的技术方案。
3. 系统开发与测试阶段- 开发交通数据管理系统，进行功能测试与性能测试。
- 开展用户培训，确保相关人员掌握系统的使用。
4. 部署与维护阶段- 完成系统的部署，进行数据的迁移与整合。
- 建立维护机制，定期更新系统与数据。
2. 具体实施步骤需求分析方面，首先要数据收集，包括交通流量、事故记录、公共交通运营数据等。
交警智慧应用系统设计方案 (2)
交警智慧应用系统设计方案智慧交警应用系统设计方案一、引言智慧交警应用系统是基于人工智能和大数据技术开发的一种智能交通管理平台，可以提供交通监控、事故预警、智能巡逻等功能。
该系统能够实现对道路交通情况的实时监控和数据分析，提高交通管理效率和交通安全水平。
本设计方案将介绍智慧交警应用系统的整体架构、主要功能模块和技术实现，以及系统的应用场景和预期效果。
二、系统架构智慧交警应用系统的整体架构包括前端、后端和数据库三个部分。
前端主要负责用户界面的展示和交互，后台负责数据处理和业务逻辑，数据库用于存储交通数据。
1.前端前端包括移动端和Web端两部分。
移动端主要面向交警和执法人员，通过移动设备实现实时交通监控和巡逻巡查等功能。
Web端主要用于数据展示和管理，包括交通数据、统计报表、设备管理等。
2.后端后端采用分布式架构，包括交通数据采集模块、数据处理模块和业务逻辑模块。
交通数据采集模块负责采集各类交通数据，包括摄像头、道路传感器等。
数据处理模块使用大数据技术对采集的数据进行实时处理和分析，提供实时的交通情况和预警信息。
业务逻辑模块负责实现交通管理的各项功能，包括交通信号控制、通行管制、事故处理等。
3.数据库数据库用于存储交通数据和系统配置信息。
采用关系型数据库和分布式存储，确保数据的安全性和可靠性。
三、主要功能模块智慧交警应用系统包括以下主要功能模块：1.交通监控模块该模块实时监控道路交通情况，包括车辆流量、道路拥堵情况等。
通过摄像头等设备采集实时视频和图像数据，并使用图像识别技术识别车辆信息。
交通监控模块可以提供交通热点分析、交通情况报告等功能。
2.事故预警模块该模块通过分析交通数据和历史事故数据，提供实时的事故预警信息。
当系统检测到交通异常或潜在的交通事故风险时，会自动发送预警信息给交警和相关部门，以便及时采取措施。
3.智能巡逻模块该模块根据交通数据和巡逻策略，自动规划交警的巡逻路线和巡逻时间。
交警可以通过移动设备获取巡逻任务和路线，并实时上报巡逻情况。
【精品】智慧交通大数据融合平台应用介绍
智慧交通让城市更美好智慧交通大数据融合平台Smart transportation planning and design plan Intelligent transportation products and services01 产品背景02 产品理念03 产品介绍04 案例展示01群众层面/出行问题打车难乘车难找物难换乘难投诉难很多难政府层面/管理问题协调难监管难考核难决策难指挥（调度）难企业层面/经营问题优化管理提升服务提效增收1.智慧引领2.立体互联4.安全保障3.响应及时让审批更便捷、监管更严格、服务更优质，推动交通运输“放管服”改革向纵深发展，推动交通强国建设取得更大成效。
在新的起点上深化交通运输“放管服”改革，关键是转变政府职能，坚持不懈推动“牵一发而动全身”的重点领域和关键环节改革攻坚。
——交通运输部某领导——国务院印发《关于积极推进“互联网+”行动指导意见》政策背景02●产品理念01 系统规划，靠前布局，立足当下，紧贴实际02 系统建设，应当量体裁衣，避免削足适履03 系统建设，应当注重顶层设计，充分考虑系统的成长性05 系统化建设，应当建好，管好，维护好，运营好●价值意义补足行业监管短板强化行业监管力量提升行业服务水平满足群众出行需求，满足行业治理需求031基础设施设备服务全景AR I 车载设备·全景AR—AR实景标签、低点相机的“画中画”无死角覆盖所见即所得，高标准、高性能、高水平，满足目标全画幅、无死角监控，远程操控。
·车载终端系统（外采）车载终端是车辆监控管理系统的前端设备，一般隐秘地安装在各种车辆内，车载终端设备主要由车载视频服务器、LCD触摸屏、外接摄像机、通话手柄、汽车防盗器等各种外接设备组成。
实时跟踪轨迹查询油耗管理报表统计2大数据中心建设数据接入 I 数据治理 I 数据可视化应用横向集成公安交警、市政、旅游、气象等数据信息资源。
纵向搭建交通局、运管、公管、港航、铁路、航空、质监、执法大队之间的信息交换平台建立数据标准 多源数据统一管理 数据归类 数据存储维修公交汽车站铁路民航驾培出租物流园区 货运管理港航管理实现信息整合，行业监管全覆盖交通局领导可通过手机随时随地掌握现场情况应急的时候信息都在“掌握” 之中各部门共享视频资源，节约城市建设投资，提高工作效率视频综合管理平台将所有系统交通视频接入到到一个平台，实现一套软件，综合管理。
智慧交通大数据平台技术方案
WebService接口
基于SOAP协议，提供跨平台、跨 语言的服务调用能力。
定制化接口
根据第三方系统的特殊需求，提供 定制化的接口开发服务。
消息队列接口
采用Kafka、RabbitMQ等消息队 列软件，实现异步、高吞吐量的数 据传输。
第三方系统接入流程梳理
需求分析
明确第三方系统的业务需求、数据需求和技 术需求。
交通数据共享和开放将成为趋势，政府部门、企业和公 众将更加便捷地获取和使用交通数据。
智慧交通将与智慧城市、智慧能源等领域融合发展，共 同推动城市可持续发展。
THANKS
感谢观看
通过数据挖掘和机器学习等技术 ，提供实时交通监测、拥堵预警
、路线规划等智能化服务。
与多个政府部门和企业合作， 推动数据共享和交通行业信息
化进程。
提升交通管理水平和公众出行 体验，助力城市可持续发展。
经验教训分享
在项目初期，需充分调研市场需求和 技术可行性，确保项目目标与实际情 况相符。
在平台开发过程中，需注重用户体验 和界面设计，提高平台的易用性和美 观度。
运用大数据分析技术，对数据进 行挖掘和分析，提取有价值的信 息和规律。
数据分析层
基于数据分析结果，开发各类智慧 交通应用，如交通拥堵预警、智能 信号控制、公共交通优化等。
物理部署方案设计
01
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硬件设备
选择高性能、高可靠性的 服务器、存储设备和网络 设备，确保平台的稳定运 行和数据安全。
软件环境
决策支持输出
为交通管理部门提供决策支持输出， 包括交通规划建议、政策制定参考等 。
可视化展示
通过图表、地图等可视化方式展示数 据分析和决策支持结果，提高决策效 率和准确性。
智慧交通中的大数据应用
智慧交通中的大数据应用摘要：本文首先分析了大数据与智能交通，接着分析了大数据技术在智能交通管理中的应用建议。
希望能够为相关人员提供有益的参考和借鉴。
关键词：智慧交通；大数据；应用引言：21世纪是信息的时代，互联网的普及，每天每时每刻都会产生大量的数据信息，交通行业也不例外。
如何科学、有效地应用海量交通数据成为当前研究的重要课题。
智能交通的出现，进一步提升了数据的利用率，交通与互联网的结合，进一步提高了交通智能化管理水平。
但与此同时，也面临着爆炸式飞速增长的数据信息，这也会大幅增加交通管理的难度。
为此，大数据技术用于智能交通管理将会有效缓解这燃眉之急。
1大数据与智能交通1.1大数据的定义及特点大数据主要是指从多种来源渠道收集、具有不同形式的巨型数据集合，其概念较为抽象，但由于能够从大数据中分析和挖掘出具有重要价值的信息而受到众人的重视。
随着互联网的迅速发展，大数据已经成为影响各行各业高效发展的一个关键因素。
以目前大众所认可的观点为基础，大数据具有数量庞大、形式和来源多样、可变化以及高价值等特征，其中：数量庞大是指大数据的存储量十分巨大，其存储单位已经从TB升级到ZB；多样是指数据的来源和数据的形式多样，其数据来自不同的交通系统，并且形式包括数字、视频等多种形态；复杂主要是大数据的数量巨大且来源渠道多样，进而使得数据的处理和分析变得十分复杂和繁琐；高价值是指大数据的背后隐藏着十分丰富的价值，只要能够充分利用这些数据，认真分析和挖掘，便能够使得人们更加客观和深入地了解行业的特征和发展趋势。
1.2智能交通及交通大数据智能交通是一个大型交通运输管理系统，其具有综合性强、技术种类多样等特点，其涉及电子信息技术、计算机科学、通讯以及人工智能等多种现代化技术，进而使得交通运输管理能够得到一个全方位的技术支撑。
通过智能交通管理，能够使得相关人员对城市的交通状况有一个更加全面和准确的了解。
交通行业本身就是一个大型数据库，每天产生的数据量是其他行业的几十倍，并且其增长速度呈几何形态，由此可见其与大数据有着十分紧密的联系。
智慧公交信息化平台整体解决方案 智慧公交大数据应用平台建设方案
适用范围与适用场景分析
适用范围：智慧公交信息化平台整体解决方案适用于城市公交、城际公交、城乡公交等多种交通场景，可满足不同规模和类型的公交企业的信息化需求。智慧公交大数据应用平台建设方案则主要针对公交企业的大数据应用，可实现数据采集、存储、分析和可视化等功能。 适用场景：智慧公交信息化平台整体解决方案适用于需要提高公交运营效率、提升服务质量、降低运营成本的公交企业。智慧公交大数据应用平台建设方案则适用于需要利用大数据技术进行业务优化和创新、提高决策效率和准确性的公交企业。
平台架构与功能
平台架构：包括硬件架构和软件架构，实现数据采集、传输、存储和分析等功能
数据存储：在数据中心对数据进行存储和管理，包括数据备份和恢复等功能
数据采集：通过各种传感器和摄像头等设备采集公交车辆和乘客的相关数据
数据分析：对采集的数据进行分析，包括数据挖掘、报表生成和可视化展示等功能
数据传输：通过无线网络或有线网络将采集的数据传输到数据中心
智能化管理：通过大数据分析和人工智能技术，实现公交车辆的智能化调度和管理，提高运营效率。
信息化服务：提供全面的信息化服务，包括实时公交信息、车辆位置、乘客数量等，方便乘客出行。
安全性增强：通过智能化技术，提高公交车辆的安全性能，减少交通事故的发生。
节能环保：通过智能化管理和信息化服务，减少公交车辆的空驶率和能源消耗，实现节能环保。
资金风险：项目实施需要大量资金投入，需要确保资金来源和合理使用
人才风险：缺乏相关领域人才，需要加强人才培养和引进
政策风险：政策变化可能对项目实施产生影响，需要密切关注政策动态并调整方案
安全风险：需要加强数据安全和隐私保护措施，确保数据安全可靠
合作风险：需要与相关合作伙伴建立良好的合作关系，确保项目顺利推进
智慧交通大数据项目建设方案
智能停车管理
总结词
通过智能化管理停车位和停车费，智能停车管理系统能够提高停车位使用率和收费效率 。
详细描述
智能停车管理系统采用视频识别、传感器等技术，实时监测停车位使用情况，自动计算 停车费用，提供便捷的停车服务。同时，系统还能够分析停车数据，为停车场规划和管
理提供决策支持。
智能公共交通服务
总结词
利用传感器、摄像头等设备收集交通数据，通过大数据 处理技术对数据进行整合、分析和挖掘，得出各路段的 交通流量情况，为交通管理部门提供决策依据，优化交 通信号灯配时、调整交通管制措施等。
交通安全分析
总结词
通过大数据技术对交通安全事故进行预警和预防，提高道路交通安全水平。
详细描述
利用大数据技术对交通事故历史数据进行分析，挖掘事故发生规律和原因，对易发生事故路段 进行预警和监控，同时结合路面传感器、车辆定位等技术，实时监测车辆行驶轨迹和速度，及 时发现安全隐患并采取相应措施。
02 数据采集方式
采用传感器、摄像头、GPS定位等设备进行实时 数据采集。
03 数据质量保障
建立数据清洗、校验机制，确保采集数据的准确 性和完整性。
数据存储
01 数据存储架构
采用分布式存储系统，实现数据的可靠存储和高 效读取。
02 数据存储方式
采用关系型数据库和非关系型数据库相结合的方 式，满足不同类型数据的存储需求。
THANKS
感谢观看
将智慧交通大数据平台正式部 署到交通管理部门，并确保稳 定运行。
关键里程碑
需求调研完成
确定项目目标和实施要求 ，完成详细的需求调研报 告。
系统设计完成
根据需求调研结果，完成 整体架构和解决方案的设 计。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
运行协调
分布式内存运算
搜索服务
V
m
分布式存储
NoSQL
NewSQL
图数据库
数据接入
数据抽取
数据转换
数据清洗
数据加载
传输监控
图1智慧交通大数据平台的计算和存储需求
3总体设计
智慧交通大数据平台总体架构如图2所示。 (1)感知层和数据接入：实现对分布广泛、多源异构的海量交通数据的采集，汇聚，清洗。 (2)数据资源层：实现智慧交通大数据的存储与计算。大数据系统：利用分布式文件系统HDFS 和分布式数据库HBase对采集到的海量多源异构交通数据进行存储;使用MapReduce计算框架和内存 计算框架Spark对其进行快速计算。大数据的组织与分析：对采集到的海量多源异构数据进行语义化 处理，并建立时空索引对其进行有效组织；利用数据关联和数据融合分析、综合出有用信息，并在此 基础利用可视化技术和数据挖掘提取有价值的交通信息，为企业，政府部门和社会公众的决策提供有 效支持。 大数据平台的数据库包括基础数据库，业务数据库和主题数据库。 基础数据库：企业基础数据库，从业人员基础数据库，场站基础设施数据库，车辆基础数据库， 线路基础数据库，GIS地理信息数据库。 业务数据库：运营计划管理数据库，运营服务管理数据库，企业经营状况数据库，车辆定位、运 行动态数据库，运营安全管理数据库，能源消耗管理数据库
4功能设计
智慧交通大数据平台需要从城市路网、地面公交、轨道交通和出租汽车等收集多源的异构的数据， 并进行数据关联、融合、语义化处理和建立索引，并通过可视化技术管理和监控平台。交通大数据处
• 314 •
应用层
公交智能调度云服务
数据服务
路况信息客流信息事故信息 业务数据库
能耗信息路链速度 主题数据库
外部应用
Development and Application of Big Data Platform in Smart Transportation
Zhang Tao,Ling Ping
(BOCOM Smart Network Technologies Inc., Shanghai200233) Abstract: To solve the traffic congestion,safety,pollution and efficiency, we need grasp accurate real-time traffic conditions of the city. Intelligent Transportation need to discover rules and provides various services through processing, analysis and mining massive real-time and historical data. Big Data technology is an effective way to achieve this purpose. This article designs intelligent transportation big data platform based on Hadoop technology. to achieve data collection�storage�correlation, semantic processing and analysis of the traffic big data. The platform shows running status by utilizing the visualized management and monitoring interface. The big data platform can effectively provide intelligent transportation services. Key words: Intelligent Transportation, big data platform, semantic processing, Data as a Service (DaaS)
数据 存储 与计 算
可视化 语义化处理 时空索引
数据挖掘 数据关联 数据融合
界面展不 人数据平台管理工具 Sql 解析器 Phoenix 分布式数据庠 Hbase 资源管理yarn 分布式文件系统 操作系统 流式计算 Storm 数据仓库 丁具 Hive 数据分析 丁具 Pig
内存计算 Spark
& 0Q台 岂监 1 ro1| o控 竺控
2需求分析
智慧交通大数据平台需要全面采集和感知来自道路、运输、交通管理等交通系统的基础和动态数 据，以支撑上层应用。为实现现代化大都市一体化综合交通运输的统筹、协调和联动，需要基于交通 数据建设交通运行协调指挥系统，实现以监测、分析、协调为主的协调指挥及调度，建立路网监控、 运输监管、协调指挥等业务相融合的全面交通管理模式，实现对地面交通、轨道交通等大交通运输的 综合协调指挥调度。基于大数据平台支撑的应用能够全面实现对基础设施、交通运行速度、客流、公 交服务、运输行业等信息的日常监测；实现极端天气、客流变化、道路路面状况等条件的预警，并在 区域范围内实现应急协调；借助互联网、移动终端，为城市交通管理部门及出行者提供先进完备的实 时公交、出租车监控、客流态势等综合信息发布服务。 海量交通数据由于其具备鲜明的实时性、空间特性、与城市生活其他行业的紧密相关性，以及非 结构化等特点，需要通过大数据的获取（抽取）、处理、存储、分析、融合、服务模式等技术，才能 更好地实现提供智慧城市决策支持，服务出行者。大数据平台的引入，形成了新的DaaS服务（数据 即服务）。 在智能交通系统建设过程中，广泛采用了视频监控系统，并迅速迈向数字化、网络化。智慧交通 大数据平台，需要通过对视频数据进行抽取和语义化处理，提供图文并茂的交通业务服务。 大数据平台应该在传统智能交通城市数据中心的基础上，更广泛地感知数据，扩大数据的采集及 整合范围，形成行业数据资源池。采集包括道路视频监控、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、到离站信息、客流信息等信息，涵盖城市道路、公路、地面公 交、轨道交通、出租汽车、省际客运、公安交通管理、民航、铁路，甚至气象等领域。 在原有的统计分析模型基础上，进一步深入发挥大数据平台海量、快速、智慧的特点，形成能更 好发挥数据作用的深层模型。从对海量数据进行简单的统计分析，逐步开始向数据挖掘方向扩展，如 通过建立模型预测交通流、对事故黑点进行分析等应用，在这些模型的基础上，引入更多的数据，对 模型参数和计算体系更完善，使结果更贴近事实规律。 为实现上述业务需求，需要利用大数据技术在存储、查询、分析、挖掘处理时的分布式的计算能力。 图1示意了智慧交通大平台的应用需求。 (1)支持大数据存储：应采用分布式文件存储技术，能运行在通用硬件上，提供一个高度容错性 和高吞吐量的海量数据存储解决方案。 ( 2 ) 支持大数据实时查询：应支持NoSQL,建立面向列的实时分布式数据库，实现由TB到PB 级别的海量数据存储和髙速读写。这些数据要求能够被分布在最多至数千台普通服务器上，并且能够 被大量并发用户高速访问。平台还应支持NewSQL,基于Shared Nothing架构，实现面向结构化的数 据分析。 ( 3 ) 支持大数据分析挖掘：应基于HDFS�NoSQL存储，通过MR分布式计算框架进行分析挖掘 [2] ;基于NewSQL�通过SQL接口，利用MPP技术实现分布式处理。 ( 4 ) 支持基于内存计算：支持Storm,这是一个分布式的、容错的实时计算系统，遵循Eclipse Public License 1.0可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算同时保证每个消息都会得到处 理，而且它很快。
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第九届中国智能交通年会大会论文集
突破传统单中心型计算机系统综合处理能力的限制，采用分布式的存储和计算技术来支撑复杂的交通 应用。平台基于HBase存储海量GPS数据、刷卡数据、过车数据，通过MapReduce模型进行客流数 据分析、OD分析、套牌车分析、区域关联分析、伴随分析，通过Storm/Spark streaming实时完成黑名 单报警、缉查布控，通过Spark实时计算城市路网状况、拥堵指数等。
“工 具 工 具
集
T-
铁路 气象
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U
数据接入
城市路网
) (
地面公交
) (
轨道交通
) (
出租汽车
图2智慧交通大数据平台的总体架构
录用论文
理分析后从基础、业务和主题数据库，提取路况信息、客流信息、事故信息、能耗信息和路链速度信 息，用于智能调度、公交服务，检测和智慧交通云服务，并通过网站、移动互联网、数字广播等多种 方式展示给服务人群，达到为业务管理部门、决策部门、交通运输企业和社会公众提供更有效的服务。 平台的组成包括异构交通数据采集、大数据管理、语义化处理、数据监控等核心功能。 从功能设计的角度，智慧交通大数据平台不是通用性商业计算机平台，而是针对交通行业的定制 研发。第一，因为历史的原因，传统各个细分智能交通系统大多各自独立运行，数据之缺少有统一的 标准，这就要求交通大数据平台能适应这个客观情况，搭建符合国家标准规范的统一交通数据资源管 理目录，并内置于这个平台，以方便传统各个智能交通系统的数据融合；第二，平台应能适应交通 行业数据多源异构海量的特性，要具备交通数据的快速存储和计算能力；政府与公众需要及时准确的 交通预测服务，而大多数交通预测的算法都需要历史数据的支撑，这就要求平台能将历史数据处理存 储为当前数据；第三，平台应当内置智能交通一些成熟的算法或模型，例如交通拥堵模型、能耗模型、 实时公交模型、公交服务评价模型、仿真模型等，作为平台的基本组件，用户使用平台时，只要在这 些组件之上做上层应用开发即可；除此之外，平台还应具备集成能力、自适应能力等。
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第九届中国智能交通年会大会论文集
户c业务管理部门)g业务决策部门)c交通运输企业)r社会公众