智能交通大数据综合服务平台方案
智慧交通大数据建设方案

智慧交通大数据建设方案智慧交通大数据建设是指利用现代科技手段和信息化技术对交通运输系统进行智能化、信息化改造,通过数据采集、传输、处理等环节,将交通系统内的各类数据整合起来,建立一套完整的数据平台,为交通规划、管理和服务提供依据,保障城市智慧交通的发展。
一、建立智慧交通大数据平台智慧交通大数据平台是智慧交通的核心。
建立数据平台是实现大数据处理、分析、应用的基础。
数据平台需要通过数据采集、处理、存储、分析等环节,将各类数据实时汇总,运用大数据技术进行分析,为智慧交通系统提供数据支持。
二、加强数据采集管理建设智慧交通大数据平台的基础是数据采集。
通过建立车载设备、多信号集成传感器等,对交通车辆行驶状态、路面状况、交通信令等数据进行采集,实现实时数据获取。
对于停车场,可利用智能设备获取车辆停车状态,进一步汇总车辆停车位置信息。
三、实现数据共享数据共享是智慧交通大数据建设的重要环节。
各部门之间应实现数据共享机制,对数据进行标准化管理。
同时,通过建立交通运输网站或者交通信息公共系统,将交通信息和城市管理、公共服务等各类信息实现有机结合,促进管理信息更加科学化、规范化和便利化。
四、加强数据分析运用建设智慧交通大数据平台后,需要进行数据的分析和挖掘。
通过建立数据挖掘系统和智能运算模型,对采集到的交通数据进行大数据分析,并整合公共交通、城市出行、城市服务等多种资源,为交通规划和管理提供智能化支撑。
提高交通服务效率,为交通决策提供科学化依据。
五、实现智能控制智能控制是支撑智慧交通系统运作的基础。
建设智慧交通大数据平台后,可以利用大数据技术,对交通适时进行调度,提高交通运输效率。
同时,在安全控制方面,可以利用数据分析、识别技术以及智能控制模型,对交通安全进行预测和预警。
六、加强智慧交通公共服务在智慧交通大数据建设中,公共服务是不可或缺的重要环节。
通过采用智慧停车系统、公交查看、行程规划等功能模块,提供更便捷高效的交通服务。
交通运输行业智能交通大数据分析与处理方案

交通运输行业智能交通大数据分析与处理方案第一章智能交通大数据概述 (2)1.1 交通大数据的概念 (2)1.2 交通大数据的特点与挑战 (2)1.2.1 特点 (2)1.2.2 挑战 (3)1.3 智能交通大数据的应用场景 (3)第二章数据采集与预处理 (4)2.1 数据采集技术 (4)2.2 数据清洗与整合 (4)2.3 数据预处理方法 (4)第三章交通数据存储与管理 (5)3.1 存储技术选择 (5)3.2 数据库设计与管理 (5)3.3 数据安全与隐私保护 (6)第四章交通数据分析方法 (6)4.1 数据挖掘算法 (6)4.2 机器学习算法 (6)4.3 深度学习算法 (7)第五章实时交通数据监控与预警 (7)5.1 实时数据处理技术 (7)5.2 交通异常检测与预警 (8)5.3 交通拥堵预测与分析 (8)第六章交通流分析与优化 (8)6.1 交通流特性分析 (8)6.2 交通流预测与优化 (9)6.3 交通信号控制策略 (10)第七章路网管理与规划 (10)7.1 路网结构分析 (10)7.1.1 路网结构概述 (10)7.1.2 路网结构分析方法 (10)7.1.3 路网结构优化策略 (10)7.2 路网拥堵分析 (11)7.2.1 路网拥堵现状 (11)7.2.2 路网拥堵分析方法 (11)7.2.3 路网拥堵缓解措施 (11)7.3 路网规划与优化 (11)7.3.1 路网规划原则 (11)7.3.2 路网规划方法 (11)7.3.3 路网优化策略 (11)第八章公共交通优化 (11)8.1 公共交通数据采集与分析 (11)8.2 公共交通调度与优化 (12)8.3 公共交通服务质量评估 (12)第九章智能出行服务 (13)9.1 智能出行信息服务 (13)9.1.1 信息获取与整合 (13)9.1.2 信息发布与推送 (13)9.1.3 个性化出行信息服务 (13)9.2 智能出行导航与推荐 (13)9.2.1 实时导航与路线规划 (13)9.2.2 跨交通方式出行推荐 (13)9.2.3 个性化出行推荐 (14)9.3 智能出行安全与保障 (14)9.3.1 道路安全监测与预警 (14)9.3.3 出行者安全教育与培训 (14)9.3.4 应急处置与救援 (14)第十章智能交通大数据应用案例 (14)10.1 城市交通大数据应用案例 (14)10.1.1 城市交通拥堵预测 (14)10.1.2 城市交通优化方案 (14)10.2 公共交通大数据应用案例 (15)10.2.1 公交线路优化 (15)10.2.2 公共交通实时调度 (15)10.3 道路交通大数据应用案例 (15)10.3.1 道路交通预警 (15)10.3.2 道路交通信号灯优化 (15)第一章智能交通大数据概述1.1 交通大数据的概念交通大数据是指在交通运输领域中,通过各种传感器、监控设备、移动通信技术等手段收集到的,与交通运行状态、交通基础设施、交通参与者行为等相关的大量数据。
智慧交通综合管控平台建设综合解决方案

项目分期与实施计划
01
02
第三期:测试与部署
系统测试、部署上线
03
对平台进行全面测试,并部署到实际 运行环境中。
项目分期与实施计划
第四期:优化与迭代
1
优化改进、版本迭代
2
3
根据用户反馈和使用情况,持续优化平台功能, 并进行版本迭代。
可扩展性
系统应具备可扩展性,能够随 着业务需求的变化进行升级和 扩展。
系统稳定性
要求系统能够24小时不间断运 行,确保交通管控的连续性和 稳定性。
操作便捷性
要求系统操作简单、直观,降 低使用难度,提高用户体验。
兼容性
系统应兼容多种硬件设备和操 作系统,确保系统的正常运行 。
03 技术方案
架构设计
智能交通管控有助于减少不必要的交 通拥堵和空驶,从而降低能源消耗和 碳排放。
社会效益分析
提升出行体验
智慧交通综合管控平台能够提供更加便捷、舒适的出行服务,提高 公众出行体验和生活质量。
促进绿色出行
智能交通管控鼓励公众选择低碳出行方式,如步行、骑行、公共交 通等,有助于减少环境污染和温室气体排放。
增强应急响应能力
加密通信
使用SSL等加密技术,确保数据在传输过程中不被窃取或篡改。
06 效益分析
经济收益分析
减少交通拥堵
通过智能交通管控,有效提高交通运行效率,减少拥堵现 象,从而降低运输成本和时间成本。
01
提高运输效率
智慧交通综合管控平台能够优化运输路 线和调度方案,提高车辆使用效率和运 输效率。
02
03
降低能源消耗
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。
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。
智慧公交大数据云平台整体解决方案

支持决策分析
利用大数据和云计算技术,为 公交公司的战略和运营决策提
供支持。
方案整体架构
数据层
处理层
应用层
展示层
安全保障体系
包括公交运营数据、乘 客行为数据、城市交通 数据等,构成大数据云 平台的基础。
利用云计算和大数据技 术,对数据进行实时处 理和分析,提供数据支 持和解决方案。
面向公交公司、乘客、 政府部门等各方,提供 不同的应用服务,如公 交调度系统、乘客信息 服务系统、公交大数据 决策支持系统等。
乘客服务提升
个性化服务
通过分析乘客的历史出行 数据,为乘客提供个性化 的出行建议和服务,提高 乘客满意度。
实时信息推送
通过大数据平台,实时获 取公交车辆的运营信息, 及时推送给乘客,提高信 息的透明度和准确性。
互动反馈
通过乘客端的反馈系统, 收集乘客对公交服务的评 价和建议,及时改进服务 ,提升乘客体验。
录等数据。
公交站点数据
采集公交站点的人流量、候车时间 、车辆到站时间等信息,以评估站 点运行效率和乘客服务水平。
互联网数据
利用社交媒体、手机APP等互联网 渠道,获取乘客出行意愿、实时路 况、突发事件等辅助数据。
数据处理技术
数据清洗
对原始数据进行预处理,去除重 复、异常和无效数据,保证数据
质量和准确性。
在开发完成后,对系统进行全面的测试和 验收,确估方法
1 2 3
数据对比分析法
通过对比方案实施前后的数据变化,如公交运营 效率、乘客满意度等,客观评估方案的实际效果 。
专家评估法
邀请行业专家对实施效果进行评估,借助专家的 经验和专业知识,对方案进行更全面、深入的评 价。
数据融合
智能交通大数据综合服务平台方案

智能交通大数据综合服务平台方案清晨的阳光透过窗帘的缝隙,洒在我的办公桌上,我拿起笔,开始构思这个“智能交通大数据综合服务平台方案”。
思绪如泉涌,我赶紧记录下来。
一、项目背景近年来,随着我国经济的快速发展,城市交通问题日益凸显。
交通拥堵、事故频发、环境污染等问题给城市居民的生活带来了诸多不便。
为了解决这些问题,我国政府提出了建设智能交通系统的战略目标。
而大数据技术的出现,为我们提供了一个全新的解决方案。
二、平台架构1.数据采集层:通过摄像头、传感器、GPS等设备,实时采集交通数据,包括车辆流量、速度、事故信息等。
2.数据处理层:对采集到的数据进行清洗、整理、分析,形成有价值的交通信息。
3.数据应用层:根据用户需求,提供实时交通信息、出行建议、路况预警等服务。
4.用户交互层:通过手机APP、网页端等渠道,为用户提供便捷的交通信息服务。
三、核心功能1.实时路况监控:平台可以实时显示城市各个区域的交通状况,包括道路拥堵情况、事故信息等,帮助用户合理规划出行路线。
2.出行建议:根据用户出行需求,提供最佳出行方案,包括公交、地铁、自驾等出行方式,以及出行时间和路线建议。
3.路况预警:通过大数据分析,预测未来一段时间内可能出现拥堵的路段,提前提醒用户注意,避免陷入拥堵。
4.事故处理:当发生交通事故时,平台可以迅速定位事故发生地点,提供救援建议,协助交警部门快速处理事故。
5.交通数据分析:对历史交通数据进行挖掘,为政府决策提供依据,优化交通布局,提高交通效率。
四、技术保障1.云计算技术:利用云计算技术,实现数据的高效处理和存储,保证平台稳定运行。
2.技术:通过算法,实现路况预测、出行建议等功能,提高服务质量。
3.物联网技术:利用物联网设备,实时采集交通数据,为平台提供准确的数据支持。
五、市场前景随着我国智能交通市场的不断壮大,智能交通大数据综合服务平台具有广阔的市场前景。
一方面,平台可以满足政府、企业、个人等多方需求,实现交通信息的共享;另一方面,平台可以带动相关产业链的发展,创造更多就业岗位。
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、方案目标和范围1.1 方案目标本方案旨在建设一个智能交通大数据综合服务平台,通过整合交通数据资源,提高交通管理效率,优化交通流量,提升市民出行体验,达到以下目标:- 实时监控:实现对城市交通状况的实时监控,提供即时交通信息和预警。
- 数据分析:利用大数据技术对交通数据进行深度分析,预测交通拥堵和优化交通信号控制。
- 用户服务:为市民提供便捷的出行服务,包括路线规划、实时路况查询等。
- 决策支持:为政府及相关部门提供决策支持,助力交通管理政策的制定与实施。
1.2 方案范围本方案将涵盖以下几个方面:- 数据采集:集成多种交通数据源,包括传感器、摄像头、GPS、社交媒体等。
- 数据处理:建立大数据处理平台,进行数据清洗、存储与分析。
- 用户接口:开发移动端和网页端应用,为用户提供服务。
- 系统集成:与现有交通管理系统进行集成,实现跨部门协作。
二、组织现状和需求分析2.1 组织现状目前,我市的交通管理系统存在以下问题:- 信息孤岛:各部门之间的数据共享不足,导致信息不对称。
- 数据处理能力不足:缺乏先进的数据分析工具,无法充分利用已有数据。
- 用户体验差:市民获取交通信息的渠道有限,出行规划不够智能。
2.2 用户需求通过调研,我们识别出用户的主要需求:- 实时获取交通状况信息。
- 根据个人需求提供定制化出行建议。
- 了解交通政策和改建计划,提前规避影响。
三、实施步骤和操作指南3.1 数据采集- 传感器部署:在主要交通干道、交叉口部署交通流量传感器,实时获取车辆流量。
- 摄像头网络:在主要路口和高峰时段布设监控摄像头,利用图像识别技术分析交通状况。
- GPS数据:与公共交通系统合作,获取公交车和出租车的GPS数据,分析出行趋势。
3.2 数据处理- 平台建设:搭建大数据处理平台,采用Hadoop或Spark等技术,对采集的数据进行存储和处理。
- 数据清洗:定期对数据进行清洗,去除冗余和错误信息,确保数据质量。
2023-智能交通大数据综合管理平台方案-1

智能交通大数据综合管理平台方案智能交通大数据综合管理平台方案是以人工智能、大数据、物联网等企业信息化技术为基础,集成道路交通数据、车辆数据、智能车路协同数据等多个数据源,进行数据采集、存储、处理和应用的综合平台,旨在为用户提供更加智能、高效、安全的交通出行服务。
以下是该平台实施的流程和方案:一、需求分析和规划第一步是确定项目的需求和目标。
作为智慧城市建设的重要部分,智能交通大数据综合管理平台方案需要有精细的需求分析和规划。
项目实现过程中需要考虑到用户需求、市场需求、技术需求等各种方面,从而确定一个合理的建设计划。
同时需要制定详细的方案规范,明确平台的基本功能、架构、性能以及数据安全保障等重要内容。
二、建设基础设施第二步是建设基础设施。
该平台需要各种硬件设施、网络环境、数据中心等支撑设施的建设。
此外,还涉及终端设备的部署、系统软件的安装等多种技术操作,保障系统的正常运转。
三、数据采集和存储第三步是数据采集和存储。
该平台会从公路局、交通部门、汽车厂商等多个渠道获取数据,需要进行清洗和集成,建立完备的数据仓库。
此外,还需要设计数据采集和传输的协议,确保数据的质量、安全和实时性等。
四、数据处理和分析第四步是数据处理和分析。
大数据分析是智能交通大数据综合管理平台的核心,目的是为用户提供更加精准的交通出行方案。
因此,在该平台上需要进行数据预处理、数据建模、数据挖掘、分析算法等技术手段,实现数据的整合和分析,以便在短时间内找到有价值的信息。
五、应用与推广第五步是应用与推广。
智能交通大数据综合管理平台逐渐成熟后,可以为用户提供丰富的服务,例如道路交通实时监控、导航规划、远程车辆协同等。
此外还可以考虑将该平台与其他业务系统集成,使企业内部的数据共享更加方便、快捷。
同时,还需要开展推广和宣传活动,吸引更多的用户和客户。
综上所述,智能交通大数据综合管理平台方案要求涉及面广,需要统筹规划、注重细节,才能实现高质量的物联网基础设施,并充分发挥智能交通大数据平台的优势,为用户提供全面、精准的交通出行服务。
智能交通大数据及云应用平台解决方案

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。
本文来自网络大数据(raincent_com)。
智能交通大数据及云应用平台解决方案本文主要内容:•什么是交通大数据•什么是云分析•交通大数据系统及云应用平台系统架构•交通大数据系统数据流程设计•交通大数据平台功能•交通大数据云分析系统功能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。
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。
智能交通综合管理平台建设方案

智能交通综合管理平台建设方案目标与范围智能交通综合管理平台的建立,目标是让城市的交通管理变得更有效,减少交通拥堵,提升出行安全。
这一平台会把各种交通数据整合到一起,实时分析,给出决策支持,让管理者在交通规划、事故处理、流量监控等方面做出更科学合理的选择。
主要功能包括流量监测、智能信号控制、快速事故响应和公共交通调度等。
现状与需求分析现在城市交通面临的挑战可不少,车流量越来越大,事故频繁,公共交通服务也不均衡,这些都让市民的出行体验大打折扣。
经过分析现有的交通管理系统,我们发现了几个问题:- 交通流量监测主要依赖传统设备,数据更新慢得让人无奈。
- 信号控制系统缺乏智能化,不能实时调整信号灯,导致堵车现象。
- 事故处理的响应时间过长,协调机制也不够有效。
- 公共交通调度缺乏实时数据支持,造成资源浪费。
这些问题让我们迫切需要一套更高效、智能的交通管理方案。
实施步骤与操作指南1. 系统架构设计这个平台的核心架构需要包括数据采集层、数据处理层、应用层和用户层。
- 数据采集层:利用传感器、摄像头、GPS等技术,实时获取道路交通流量、车速和事故信息等数据。
- 数据处理层:用大数据分析技术,对收集的数据进行存储、处理和分析,生成实时报告和预测模型。
- 应用层:开发多种功能,比如智能信号控制、事故处理和公共交通调度等。
- 用户层:为交通管理人员、公众和相关部门提供友好的用户界面。
2. 关键技术选型选对技术是至关重要的,以下是推荐的一些技术:- 数据采集:使用物联网(IoT)设备,比如智能摄像头和传感器,确保数据的准确性和实时性。
- 数据处理:采用云计算平台,结合机器学习和人工智能技术进行数据分析和预测。
- 用户界面:开发移动端和网页端应用,让用户随时随地都能获取信息。
3. 实施计划与时间表构建智能交通综合管理平台的计划可以分为几个阶段:- 需求调研与分析:为期两个月,收集各方需求,形成详细的需求文档。
- 系统设计与开发:为期六个月,完成系统架构设计、技术选型和具体功能开发。
大数据在智能交通系统中的应用方案

大数据在智能交通系统中的应用方案智能交通系统是利用先进的信息技术手段,通过收集、处理、分析和运用大数据,提供更加高效、便利和安全的交通服务。
大数据在智能交通系统中起到了至关重要的作用。
本文将探讨大数据在智能交通系统中的应用方案,并分析其对交通系统的影响和未来发展趋势。
一、大数据在交通数据管理中的应用1. 实时交通信息收集与更新:利用传感器、摄像头、车载装置等设备,收集实时交通数据,包括路况、车流量、拥堵情况等,以建立精确的交通数据库。
通过大数据分析平台,对数据进行实时更新,提供准确的交通信息。
2. 交通预测与规划:通过大数据分析,结合历史交通数据和实时数据,预测未来的交通状况,包括交通拥堵、最佳路线等。
基于这些数据,可以进行交通规划,包括交通信号优化、路径规划等,有效提高交通运行效率。
二、大数据在交通安全管理中的应用1. 交通事故预防与监测:利用大数据分析,可以分析历史交通事故数据以及交通违章记录,识别事故易发地点和时段,并提前采取预防措施,减少交通事故发生率。
同时,通过监测交通数据,及时发现交通违规行为,采取相应的处罚措施,提高交通秩序。
2. 安全驾驶辅助:利用大数据分析技术,结合车载传感器和车辆信息,可以实时监测驾驶员的行为,包括急转弯、超速驾驶等,及时提醒驾驶员注意安全。
同时,通过分析交通数据,可以发现驾驶员的不良行为,对违规驾驶进行警示和处罚。
三、大数据在城市交通管理中的应用1. 公共交通智能调度:利用大数据分析,可以优化公共交通线路和车辆调度,提高公共交通的效率和服务质量。
通过分析乘客出行模式和需求,可以合理调整车次、站点和线路规划,提供更加便利的公共交通服务。
2. 路网优化与智能交通信号控制:借助大数据分析,可以对城市道路网络进行优化规划,包括道路拓宽、交叉口改造等。
同时,通过分析车流量数据,实现智能交通信号控制,减少交通拥堵,提高道路通行能力。
四、大数据在出行服务中的应用1. 智能导航和路径推荐:通过大数据分析,结合用户出行偏好和实时交通数据,提供个性化的导航和路径推荐服务。
智能交通综合管理平台解决方案

数据驱动决策
大数据、云计算等技术的 应用使得交通管理决策更 加科学、精准,基于数据 的智能交通管理成为发展
趋势。
多系统融合需求
随着城市交通的复杂化, 单一的交通管理系统已无 法满足需求,多系统融合 、协同管理成为迫切需求
。
综合管理平台需求分析
整合现有资源
充分利用现有交通管理设施和系
统,实现资源整合和共享,避免
01
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多元化数据采集
支持多种数据源接入,包 括视频、雷达、地磁等传 感器数据,以及公
采用消息队列等中间件技 术,确保数据实时、稳定 地传输到后端处理系统。
数据质量保障
对数据进行清洗、去重、 校验等操作,确保数据的 准确性和完整性。
数据处理与存储策略制定
分布式数据处理
采购计划制定
根据资源需求评估结果,制定详细的 采购计划,包括采购物品、数量、预 算、供应商选择等,确保项目所需资 源及时到位。
预算编制原则和审批流程说明
预算编制原则
遵循科学性、合理性、经济性原则,结合项目实际情况进行预算编制,确保预 算的准确性和可行性。
审批流程说明
明确预算编制后的审批流程,包括审批人员、审批标准、审批时限等,确保预 算审批的规范性和效率。
效果评估与优化
对公交优先策略的实施效 果进行评估,并根据评估 结果进行优化调整。
停车诱导信息发布流程
停车场信息采集
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实时采集各停车场的空位信息、收费标准等信息。
信息处理与发布
02
对采集到的停车信息进行处理,并通过诱导屏、手机APP等渠
道发布给车主。
诱导效果监测与反馈
03
对停车诱导信息的发布效果进行监测,并根据反馈情况进行优
智慧城市交通管理与出行服务平台方案

智慧城市交通管理与出行服务平台方案第一章:项目概述 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)第二章:智慧城市交通管理技术架构 (3)2.1 交通数据采集与分析 (3)2.2 交通信号控制与优化 (4)2.3 智能交通诱导系统 (4)第三章:智慧城市交通管理平台设计 (4)3.1 平台架构设计 (4)3.1.1 硬件设施层 (4)3.1.2 数据处理与分析层 (5)3.1.3 平台服务层 (5)3.1.4 用户界面层 (5)3.2 平台功能模块设计 (5)3.2.1 交通监控模块 (5)3.2.2 交通信号控制模块 (5)3.2.3 交通诱导模块 (5)3.2.4 交通事件处理模块 (6)3.2.5 数据分析与统计模块 (6)3.3 平台数据交互与共享 (6)3.3.1 平台内部数据交互 (6)3.3.2 平台与外部系统数据交互 (6)3.3.3 平台与出行者数据交互 (6)第四章:出行服务平台设计 (6)4.1 出行服务需求分析 (6)4.2 出行服务功能模块设计 (7)4.3 出行服务数据挖掘与应用 (7)第五章:公共交通优化与提升 (8)5.1 公共交通运营优化 (8)5.2 公共交通设施改善 (8)5.3 公共交通服务质量评价 (8)第六章:交通拥堵治理与缓减 (9)6.1 交通拥堵原因分析 (9)6.2 交通拥堵治理策略 (9)6.3 交通拥堵缓减措施 (10)第七章:绿色出行与可持续发展 (10)7.1 绿色出行理念与措施 (10)7.1.1 绿色出行理念 (10)7.1.2 绿色出行措施 (11)7.2 新能源交通发展 (11)7.2.1 新能源交通概述 (11)7.2.2 新能源交通发展策略 (11)7.3 交通可持续发展战略 (12)7.3.1 交通可持续发展理念 (12)7.3.2 交通可持续发展策略 (12)第八章:交通安全与应急处理 (12)8.1 交通安全管理 (12)8.1.1 管理体系构建 (12)8.1.2 交通安全管理措施 (13)8.2 交通应急处理 (13)8.2.1 应急处理流程 (13)8.2.2 应急处理措施 (13)8.3 突发事件应对策略 (13)8.3.1 突发事件分类 (14)8.3.2 应对策略 (14)第九章:智慧城市交通管理与出行服务平台运营与管理 (14)9.1 平台运营模式 (14)9.2 平台运营管理 (14)9.3 平台效益分析 (15)第十章:项目实施与推广 (15)10.1 项目实施计划 (15)10.1.1 项目启动 (15)10.1.2 项目实施阶段 (16)10.1.3 项目验收与评估 (16)10.2 项目推广策略 (16)10.2.1 政策支持 (16)10.2.2 宣传推广 (16)10.2.3 试点示范 (17)10.2.4 技术交流与培训 (17)10.3 项目风险评估与应对 (17)10.3.1 技术风险 (17)10.3.2 资金风险 (17)10.3.3 政策风险 (17)10.3.4 运营风险 (17)第一章:项目概述1.1 项目背景城市化进程的加快,城市交通问题日益凸显,交通拥堵、频发、环境污染等问题严重影响了人们的日常生活和城市可持续发展。
智能交通大数据综合服务平台建设方案

智能交通大数据综合服务平台建设方案一、背景介绍随着智能交通技术的不断发展,交通大数据综合服务平台应运而生。
它通过整合各种交通数据源,如交通流量、交通事故、路况信息等,能够为交通管理部门提供更准确、更全面的交通情报数据,帮助他们做出更科学、更有效的决策。
本方案旨在构建一个智能交通大数据综合服务平台,以提升交通管理水平和交通运输效率。
二、建设目标1.整合各类交通数据源,构建交通大数据仓库;2.为交通管理部门提供准确、实时的交通情报数据;3.提供智能交通分析和决策支持工具,帮助交通管理部门预测和规划交通流量;4.实现智能交通系统与其他相关系统(如应急救援系统、城市规划系统等)的数据共享和互联互通;5.为交通参与者提供个性化的交通信息服务。
三、建设内容1.数据采集与整合:建立数据采集网络,收集各类交通数据,并进行数据清洗、整理和标准化,形成交通大数据仓库。
2.数据存储与管理:建立安全可靠的交通大数据存储平台,采用分布式存储技术和云计算技术,确保数据的长期保存和快速访问。
3.数据分析与挖掘:利用大数据分析和挖掘技术,深入挖掘交通数据中的有价值信息,并提供包括交通流量预测、路况预警、交通事故预防等分析模型和工具。
4.可视化展示与决策支持:构建交通数据可视化展示平台,将交通数据以图表、地图等形式进行展示,并开发交通决策支持系统,帮助交通管理部门制定科学、有效的交通运输政策和方案。
5.系统互联互通:通过制定统一的数据标准和接口规范,实现交通大数据平台与其他相关系统(如应急救援系统、城市规划系统等)的数据共享和互联互通。
6.个性化服务:为交通参与者提供个性化的交通信息服务,如交通导航、公交查询等,通过人工智能技术和用户行为分析,提供更准确、更便捷的交通出行方案。
四、建设步骤1.需求分析与规划:明确建设目标和需求,制定建设规划和时间进度。
2.数据采集与整合:建立数据采集网络,收集各类交通数据,并进行数据清洗、整理和标准化。
智能交通大数据综合服务平台

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。
智慧城市-交通大数据方案

智慧城市-交通大数据方案智慧城市交通大数据方案在当今快速发展的城市中,交通问题日益成为人们关注的焦点。
拥堵的道路、低效的公共交通、频繁的交通事故等,不仅影响着人们的出行效率和生活质量,也制约着城市的经济发展。
为了解决这些问题,智慧城市的概念应运而生,而交通大数据方案则成为了其中至关重要的一环。
交通大数据,简单来说,就是通过各种技术手段收集到的与交通相关的海量数据,包括车辆的行驶轨迹、道路的流量信息、公共交通的运营情况、出行者的行为习惯等等。
这些数据来源广泛,如智能交通系统中的传感器、移动设备的定位数据、交通管理部门的监控记录等。
通过对这些数据的深入分析和挖掘,可以为城市交通的规划、管理和优化提供有力的支持。
首先,交通大数据能够帮助我们更准确地了解城市交通的现状。
以往,交通规划和管理往往依赖于有限的抽样调查和经验判断,难以全面、准确地反映交通的实际情况。
而有了大数据,我们可以实时获取整个城市交通网络的运行状态,包括道路的拥堵程度、车辆的平均速度、不同区域的交通流量分布等。
这使得我们能够发现交通问题的症结所在,为制定针对性的解决方案提供依据。
其次,基于交通大数据可以进行精准的交通预测。
通过对历史数据的分析和机器学习算法的应用,我们能够预测未来一段时间内的交通流量变化、拥堵热点的分布以及交通事故的发生概率等。
这有助于交通管理部门提前采取措施,如调整信号灯配时、优化道路施工安排、发布交通预警信息等,从而有效地避免或缓解交通拥堵。
再者,交通大数据为优化公共交通服务提供了可能。
通过分析公交、地铁等公共交通工具的乘客流量、出行时间和空间分布等数据,我们可以优化公交线路的布局、调整运营时间和发车间隔,提高公共交通的吸引力和服务水平,引导更多的人选择绿色出行方式。
另外,交通大数据还能在智能交通系统中发挥重要作用。
例如,通过车联网技术,车辆可以实时获取交通信息,实现自动驾驶和智能导航,提高道路的通行效率和安全性。
同时,交通大数据也可以与城市的其他系统,如能源管理、环境监测等进行融合,实现城市的综合管理和可持续发展。
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智能交通大数据综合服务平台方案目录1. 概述 (3)2. 交通大数据处理平台的功能需求及其逻辑框架 (5)2.1交通大数据处理平台需具备的特性 (5)2.2交通大数据分析平台逻辑框架 (6)3. 交通大数据处理平台的构建 (9)3.1交通大数据分析平台 (9)3.2实时数据流处理子系统 (11)3.3资源统一管理与调度 (14)4. 原型系统实验 (15)4.1交通大数据分析实验平台 (15)4.2实时交通数据流实验平台 (15)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。
图1分析的趋势在交通数据分析方面,生昕格[7]交流了交通云数据处理平台的一个具体应用实例,该平台基于廉价计算机构建集群,用Hbase存储大数据,采用MapReduce进行分布式计算;Chen等[8]利用MapReduce框架对交通流预测;李磊等[9]论述了基于云计算的铁路数据中心的逻辑结构。
这些工作没有涉及交通大数据处理平台需要面对的各种应用场景以及系统构建应遵循的原则,如没有涉及实时数据流处理问题。
面对交通大数据,如何存储、组织和管理并提供服务是ITS面临的一个挑战。
本文针对如何构建交通大数据处理平台开展研究,主要从使能技术方面展开论述,不对具体业务系统进行评述。
2. 交通大数据处理平台的功能需求及其逻辑框架本节通过介绍智能交通系统大数据的特点以及提供服务的要求分析了交通大数据分析平台需具备的特点,提出了交通大数据处理平台逻辑框架,并进一步阐述了平台构建的基本原则建议。
2.1交通大数据处理平台需具备的特性如前所述,交通服务要提供全面的路况,需要交通综合监测网络对城市道路交通状况、交通流信息、交通违法行为等的全面监测,采集、处理及分析大量的实时监测数据,具有数据量巨大的特点;随着城市机动车保有量不断提高,城市道路交通状况日趋复杂化,交通流特性呈现随时间变化大、区域关联性强的特点,需要根据实时的交通流数据及时全面采集、处理、分析等,因此具有系统负载时变性高、波动大的特点,应支持低延时、高并发事务;公众出行服务对交通信息发布的时效性要求高,需将准确的信息及时提供给不同需求的主体,信息处理、分析实时性要求高;ITS需面向政府、社会和公众提供交通服务,为出行者提供安全、畅通、高品质的行程服务,保障交通运输的高安全、高时效和高准确性,要求ITS应用系统具有高可用性和高稳定性。
这给交通大数据处理平台提出了挑战,平台需满足的特性如表1所示。
交通大数据处理平台面对海量数据,系统不能仅依靠少数几台机器的升级(Scale-up,纵向扩展)满足数据量的增长,必须做到横向可扩展(Scale-out),既满足性能的要求,也满足存储的要求(包括结构性数据、非结构形式、半结构性数据);由于服务需求的多样性,平台既要支持交通数据流的实时分析与处理又要支持复杂查询与深度分析所需的高性能、低延迟需求。
平台需具有高度容错性,大数据的容错性要求在作业(Job)执行过程中,一个参与节点失效不需要重做整个作业。
机群节点数的增加会增加节点失效概率,在大规模机群环境下,节点的失效不再是稀有事件,因此在大规模机群环境下,系统不能依赖于硬件来保证容错性,要更多地考虑软件级容错,同时增加系统的可用性。
系统的开放性也是十分重要的,在下一小节会知道ITS是一个巨系统,各子系统之间数据交换、共享以及服务集成是必不可少的,同时要求系统支持迭代开发,可不断更新/增加功能;系统服务不但专业人员可以使用,业务人员也可以使用,分析可以实现大众化。
另外,平台应支持异构环境。
交通大数据平台的建设是分步骤、分阶段进行的,设备的采购、更新会造成硬件系统的异构,建设同构大规模机群难度较大;另外,对异构环境的支持可以有效地利用历史上积累的计算机资源,降低硬件成本的投入。
表1交通大数据处理平台需具备的特性特性简要说明高度可扩展性横向大规模可扩展,大规模并行处理实时性对交通数据流、事件的实时处理高性能、低延迟分析快速响应复杂查询与深度分析、实时分析结果高度容错性系统在硬件级、软件级实现容错可用性系统具有相当高的可靠性支持异构环境对硬件平台一致性要求不高,适应能力强开放性、易用性系统之间可实现数据共享、服务集成较低成本较高的性价比2.2交通大数据分析平台逻辑框架ITS是一个复杂的巨系统。
中国ITS体系框架[6]确定了以下内容:用户服务包括9个服务领域、47项服务、179项子服务;逻辑框架包括10个功能领域、57项功能、101项子功能、406个过程、161张数据流图;物理框架包括10个系统、38个子系统、150个系统模块、51张物理框架流图;应用系统有58个。
ITS内容庞多、结构复杂、技术含量高,需要多个领域、多个部门的长期合作。
ITS涉众面广,包括政府部门、企业、公众,由此决定了其信息服务需求的多样性:交通指挥部门需要实时连续交通监控(如流量、平均车速、饱和度、占有率等);城市规划部门需要当前和历史路网交通流和交通需求数据;出行者需要即席查询交通信息等。
因此,涉及交通数据流实时分析处理(RTAP)、联机事务处理(OLTP)、联机分析处理(OLAP)、联机分析与挖掘(OLAM)等功能。
图2 大数据分析与处理平台通用体系结构为此,构建交通大数据分析与处理平台需要结合分布式并行处理技术与实时数据流处理技术。
其逻辑功能框架如图2所示。
层次功能结构逻辑如图2右半部分所示,自底向上分别是分布式存储层、分布式处理层、元数据服务层、处理分析层(包括复杂事件处理CEP、实时分析处理RTAP、联机分析处理OLAP、深度分析OLAM)以及交通大数据分析处理应用层;同时,需要对分布式系统进行作业、资源调度、管理的协调与监控中间件的支持,支持工作流及其调度的设施。
而在图2左半部分则展示了交通大数据分析与处理平台的部件结构图,在逻辑上可划分为实时数据流处理子系统与大数据深度分析(知识获取与模式发现)子系统。
实时数据流处理子系统接受实时交通数据流,数据流元组记录随时间变化的空间(如位置、区域等)信息、以及车牌、卡口、速度等属性数据或视频、图像数据,具有动态、海量、高维、时效、连续、多源、无限等特性。
该子系统是实现实时交通监控系统的数据基础,能够为指挥调度、道路规划、事故预警等交通信息管理和决策提供支持,为交通用户提供更为全面和便捷的服务。
该子系统包含数据流管理系统,提供对数据流的连续查询和混合查询支持。
连续查询用于实时持续不断地监控,如“查询超速的车辆信息”以及“开始监控违法车辆行踪”是连续运行的查询,后者涉及空间数据库。
用户可以指定连续查询的滑动时间窗口,对于进入窗口且符合查询条件的事件进行报警监控。
混合查询用于那些不仅需要涉及动态流数据还需要访问静态历史和空间数据的复杂查询,如“统计未来5分钟内从西湖区流出的车流量”。
深度分析子系统运用各种先进的数据处理技术,包括数据集成技术、人工智能与数据挖掘技术、决策支持与专家系统等,根据各交通子系统的需求和它们之间的内在联系,对来自多来源渠道、格式不一致的数据在综合交通信息的基础上进行抽取、集成,并进行深度分析与处理,获得可用于决策的模式、模型、规则和知识。
需要改造传统的数据挖掘、机器学习算法,以适应大数据的需要。
平台对外提供各种交通信息服务,实现多种模式交通信息发布,包括Web交通信息服务、电台电视台、交通服务咨询热线、手机与车载导航等移动终端、触摸屏查询终端、可变情报板、交通指南等载体的交通信息发布。
各种应用与服务之间通过一个统一的服务接口进行连接,服务接口向上层应用提供一致的调用接口,屏蔽底层细节,它是一个接口规范,用以隔离应用与服务,实现两者的独立性,以期达到平台功能扩展的灵活性。
平台的数据则来自ITS交通数据采集监控网,该层包括网络层(信息传输)和感知层(信息感知与获取)。
3. 交通大数据处理平台的构建本节阐述在当前计算技术下的一个可能的平台方案。
据前述,平台必须具有高度可扩展性、实时性、高性能、低延迟分析、高度容错性、可用性、支持异构环境、开放性、易用性,同时也希望具有较低成本;其核心技术包括大规模数据流处理技术以及大规模数据管理、分析技术。
这要求我们在进行平台构建时作出合理的决策。
对大数据进行分析的基本策略是把计算推向数据,而不是移动大量的数据;对大数据处理、分析的性能优化,分布式并行是必然选择,并且软件系统性能的提升可以降低企业对硬件的投入成本、节省计算资源,提高系统吞吐量;但异构节点之间的性能差异可能导致系统“木桶效应”,因此,异构机群需要特别关注负载均衡、任务调度等方面的设计;交通数据量及其多样性给数据管理系统提出了新的要求,在存储以及处理方式需要具备较好的扩展性,无共享结构(Shared-nothing)的存储方式是较好的候选方案,传统数据库缺少水平扩展的能力,在系统设计决策中根据数据大小、性能瓶颈、处理能力等因素决定哪些数据由传统数据库来管理,哪些数据应当由新出现的NoSQL[11] (Not only SQL)存储管理系统来管理。